騰訊心動谷歌齊下陣，新一輪AI搶人大戰開啟

春節還沒來，AI這邊就已經開始過年了。

這幾天，大伙可能都在群里收到元寶發的“紅包”，很多人（包括我）的第一反應都是：我去，被盜號了？

這種反應實在普遍，以至于元寶的這波活動還引來了大量用戶反饋與投訴。2月4日，微信官方賬號“微信派”發布《關于第三方誘導分享行為的打擊公告》，“微信屏蔽元寶紅包鏈接”這一話題也隨即沖上熱搜。

藤子這一波“狠起來連自己人都打”的操作還真是讓人看不懂。

不止是元寶，最近游戲圈也上演了一出“我殺我自己”的大戲，Genie3剛一面世，就在游戲股中殺了個“七進七出”，導致Take Two股價暴跌10%、Unity股價重挫27%、Roblox也大跌13%。

將軍：“游戲，一定要可以玩”

為什么這事能引起這么大范圍的關注和討論？現在但凡談到AI在游戲里的應用，常見的論調無非是：它目前還只是輔助，還有很多不足；但又“莫欺少年窮”，它發展太快了，我們應該對此保持期待；又或者，AI會不會徹底顛覆這個行業，引發一波新的焦慮。老實說，這些觀點翻來覆去講了太多遍，如果今天還只是重復這些，確實沒什么意思。

唯一的可能性是：資本是不是反應過度了？

《原神》制作人蔡浩宇曾對AI發表過這樣一種看法：未來的游戲開發只會有兩類人，前0.0001%的天才帶領精英團隊創造出前所未有的東西，以及99%的業余愛好者開發滿足自己想法的游戲。

如果你是那前0.0001%的天才，很遺憾，當下的Genie3還遠未達到“解放生產力”的程度。它生成的內容只能維持在一分鐘左右，互動性也僅局限在前后左右以及移動視角上面，而且還無法導出為可復用的3D資產，簡單來說，還只是一種“可交互視頻”。

親戚家的孩子說不定能玩一整天

但如果你是那99%的“純路人”，Genie3所帶來的那種“手搓GTA”的即興創作樂趣，確實值得一試。自其發布以來，網上已涌現出形形色色腦洞大開的作品。

比如它最基礎的功能是圖像生成三維場景，只需上傳一張圖片，AI就能自動構建出完整的3D環境。你大可以嘗試下將自家的“愛寵”做成游戲，然后操控它滿屋子亂逛，出來的光影效果以及貓貓的動作連貫性，已經比很多3A大作還要好了。

那要是直接把3A大作的截圖放進去會怎樣呢？已經有網友試過了，別說，還真像那么一回事兒。

或者還可以將電影中的截圖變成游戲，像下面這個“環太平洋VS哥斯拉”就很有想象力。

玩家能在里面走動、跳躍、看看風景，但復雜的任務、劇情或者深度的交互就別指望了。你說它的可玩性高嗎？這很難用傳統游戲的標準去衡量。

而之所以說它能讓玩家體驗到那種“開發游戲過程中”所帶來的“造物”樂趣，是因為用戶還能夠通過提示詞進行更改，做到“所想即所見”。

比如，原本中規中矩的街道，在用戶的幾句提示詞下，就能在建筑物上變出一扇任意門，穿過后就來到了一片沙漠，轉頭一看任意門還在原地。

隨手一拍的城市鳥瞰圖確實沒啥意思，那要是做成“霍格沃茨”或者“皇牌空戰”呢？

好了，該我玩了

如果肯花時間微調，像下面這個就有非常高的可信度，若不是有水印，第一眼還真看不出是AI生成的。

由于Genie3現階段并沒有向全民開放，需要250美元/月門檻價，因此在網上我還看到有不少網友躍躍欲試，請求有資格的用戶把動漫里的名場面做成游戲。還有不少網友說，要是把小說直接放進去，“頭號玩家”不就成了？

現在我們或許能夠想象到資本為什么恐慌了，哪怕只是用來驗證設計師的部分想法，那也是有一定的顛覆性。比如，一個策劃如果有了某個版本、玩法的初步想法，傳統流程中可能需要協調程序、美術等員工花好幾天才能做出一個可試玩的demo。而現在，借助這類工具，策劃1小時就能快速生成數十個可交互的雛形，盡管粗糙，卻足以直觀地展示想法、進行內部討論。這種流程上的簡化，對于節約早期溝通與試錯成本是有實際意義的。

事實上，國內業界也在進行類似的探索。幾乎就在Genie3引發討論的同時，心動公司發布了Taptap Maker，一個能通過自然語言對話讓AI輔助創作游戲的原型產品，目標是讓創作者無需離開聊天窗口就能完成從零到上線的全過程，真正降低游戲創作的門檻；螞蟻集團則推出了靈波，思路與Genie3類似，同樣聚焦在生成可交互的場景上；騰訊旗下的混元3D世界模型，其優勢則在于能導出點云文件進行二次編輯……大廠云集，開啟了AI生游戲的新一輪“搶人”大戰。

靈波生成的效果圖

話說回來，做一個能運行的demo從來都不是最困難的部分。真正的挑戰始終在于，如何把demo變成一款完整、穩定、能被市場接受的成熟產品。這就像誰都可以在家炒個菜，但要把菜炒到能開餐廳賣錢的程度，那就是另一回事了。

路很長，還很遠

剛剛提到的這些AI生成游戲的思路各有不同，有的是讓AI敲代碼做渲染，有的則是跳過代碼建模步驟直接生成互動式場景。

但其實都涉及一個更底層的概念：“世界模型”。簡單來說，它指的是AI能夠對虛擬環境的狀態、變化與互動進行某種程度的推演和生成。

近些年，業界對“世界模型”的探索大致分為兩個方向：一種是追求高度還原真實世界的物理規律，力求像素級精準預測；另一種則像研究者楊立昆曾提出的，只需把握關鍵信息進行推理，不必完全還原每一個細節。

前一種方向雖然理想，但實現起來極為困難，因為真實世界下一秒會發生什么，本身就充滿不確定性。

而后一種思路，實際上更接近游戲開發的邏輯——游戲并不需要完全復刻現實，它只需要構建出一個符合自身規則、能讓玩家信服并沉浸其中的世界就行了。

從這個角度看，Genie3這類工具之所以引人注目，正是因為它們在“世界模型”的實踐上往前邁了一步：它能夠通過學習大量的游戲實況、視頻，自動“領悟”部分物理規則，并產生交互式預測。

這也是為什么，雖然前年Sora出現時已經有人用它生成過《我的世界》風格的視頻并引發過一波討論，但Genie3帶來的反響似乎更具體。Sora生成的視頻固然震撼，但它終究是預先渲染好的、不可交互的影像。而Genie3則允許用戶實時走進那個生成的世界，并且通過提示詞去修改它。

盡管它離一個真正的游戲開發工具還有距離，但它確實讓人看到，AI不僅能在內容生成上輔助人類，未來或許也能在構建可互動虛擬世界這件事上，扮演更核心的角色。

所以，圍繞Genie3及其同類產品的討論，表面上看是在評價一個AI產品能做什么、不能做什么，但更深層反映的，其實是整個行業對創作方式變遷的一種敏感。資本的反應未必全是過度，更多可能是一種對趨勢的試探與布局。而普通愛好者的熱情，則揭示了工具民主化所帶來的新可能，即便這“可能”距離成熟的產品生態還有很長的路要走。

說到底，技術始終在向前走，但它的價值最終還是要落到具體的人、具體的需求上。無論是那0.0001%追求極致創新的團隊，還是那99%只想創造點小樂趣的普通用戶，工具的意義，終究是讓人多一點選擇的自由，多一點實現想法的可能。