3年1億模型，年收入2.8億：當AI大佬開始做游戲

“人類手搓了1.5億個3D模型，我們3年用AI做了1億個。”

文/大田&青暉

過去一年多，游戲行業對AI的態度漸漸回歸理性。最初大家驚嘆于各種大模型的生成效果，現在大家往往更關心現實問題：能嵌入開發管線嗎？工作流是什么樣？成本和效果又如何？

Meshy AI創始人兼CEO胡淵鳴在今年GDC上用一組對比強烈的數據作為開場，向大家展示了3D生成工具Meshy（meshy.ai）的生產力：

“Meshy擁有超過1000萬注冊用戶，三年內用AI生成了超過1億個3D模型；相比之下，在整個人類歷史上，人類手工創建的3D模型總量也就大概1.5億個。”

這組數據背后是3D生成工具在商業化落地上的實質性進展。胡淵鳴透露，Meshy目前ARR（Annual Recurring Revenue，年度經常性收入）已經接近4000萬美元，折合人民幣2.8億元以上，在海外3D生成市場占據最大的份額，超出了“第二名、第三名、第四名加第五名的總和”。

在1小時演講中，Meshy團隊及其客戶分享了一些將3D生成工具用在游戲開發中的案例。將Meshy接入工作流后，前期概念網格、低模模型或UGC平臺的角色定制等工作，需要的時間從幾天壓縮到了幾小時，甚至幾分鐘。

以三七互娛為例，他們把原畫導入Meshy生成初始模型，隨后再交由美術進行精修打磨，提升了50%效率，節省了30%到40%的時間。

不過，Meshy不準備只停留在提供開發工具上，他們今后還想成為一家AI原生游戲公司。胡淵鳴介紹了自己對“AI原生游戲”的定義，并發布了新作《代號：黑箱》的Demo。這是一款幸存者like游戲，能讓玩家用自然語言生成武器。

演講結束后，胡淵鳴也和葡萄君聊了聊團隊的商業歷程、技術路線以及長遠發展規劃。在他的設想里，Meshy會在3D生成業務的基礎上，研發大DAU的AI原生游戲，最終通過生成式AI解決“AI讓人類不用工作以后，人類每天干啥” 的問題。

但不同于那種AI能夠取代開發者或者直接生成游戲的論調，胡淵鳴在技術路線上更克制，強調把AI和傳統工作流相融合：AI生成工具要一部分一部分地融入開發管線，AI生成的玩法要和傳統游戲開發混合起來。和他們仔細聊過之后，我覺得這種克制和分寸，可能才是Meshy能跑通商業化的真正原因。

01

找到細分場景，

切入工作流

去年10月，葡萄君曾，當時的直觀感受是，AI生成的質量有了長足進步，終于能成為生產力工具了；而這次GDC上Meshy的分享讓我對AI生成如何融入游戲開發有了更清晰的認知。

總的來說，Meshy并沒有那種用AI顛覆一切的宏大敘事，其融入管線的過程也是一個個環節跑下來的。

比如你可能想不到，2023年剛推出的Meshy，其第一批核心用戶是恐怖游戲開發者。

圖源胡淵鳴

胡淵鳴認為原因有兩點：首先，Meshy 0是當時市場上第一個能生成貼圖、可公開訪問的產品，“市場上沒有別的選擇”；其次，雖然Meshy 0存在“模型有四張臉”之類的瑕疵，但這恰好符合恐怖游戲嚇人的需求。

后來在2024年的文章《AI生成3D模型發展到哪了？》中，胡淵鳴總結出了一條經驗：產品總是能找到細分場景。3D資產在實際應用中的質量要求參差不齊，就算模型的生成質量不高，也可以在要求不高的細分場景做落地，落地之后再求提升。

所以后來的幾代Meshy，除了模型質量的提升，在更新的時候都有針對工作流去做優化。

比如早期的Meshy 1主打生成速度，把原本耗時數小時的流程壓縮到可用的一分鐘內；Meshy 2內置了網格處理功能，支持多邊形數控制和四邊形網格轉換。雖然這時候的精細度還達不到生產標準，但它切入了前期的概念驗證環節，開發者可以把原畫放進Meshy生成初版網格，或者把生成模型作為關卡的白盒替代品，縮短項目初期的試錯與反饋周期。

這次GDC上Meshy的客戶Technical Art Games（TransPerfect旗下的游戲外包公司）也提到了這方面的應用：以前做個角色測試需要兩到三天，但有了Meshy，他們把原畫放進Meshy，可以當天拿第一版網格給客戶，迅速拿到反饋；在內部，他們的美術人員有時也會用Meshy生成模型放進MetaHuman里作為基礎底模，加快概念驗證。

而后的Meshy 3引入了智能修復，能夠局部控制紋理特征；Meshy 4把建模和貼圖兩個階段拆開，開發者可以先篩選出干凈的硬表面白模，再生成紋理；Meshy 5引入了PBR材質和實時紋理編輯功能，加強的可控性讓Meshy更加適配工作流。

圖源胡淵鳴

今年發布的Meshy 6里，Meshy延續了這種一步步嵌入工作流的思路。比如低模模式讓資產在較少面數下保持較高質量，可以直接導入Blender或者Maya；API可以一條龍實現3D生成、貼圖生成以及骨骼綁定。

從這次GDC上的分享也能看出來，Meshy確實在工作流中漸漸接管了許多環節：Stratton Studio（playful.ai旗下的游戲開發工作室）從概念設定、白模、高模雕刻生成，一直到UV展開和重新拓撲都用上了Meshy。Stratton Studio 總經理Josh說，低模模式和變體網格讓小道具、石頭花草之類的有機資產，基本上“不用重新拓撲，質量通常都過得去”。

當然，Meshy融入游戲研發管線的過程也不是一帆風順的，比如在Technical Art Games內部，美術人員一開始對此有所抵觸。不過Meshy提升開發效率的效果是實打實的：

Stratton Studio可以在兩小時內完成一個原本要花三天的普通資產，減少約80%的場景布景時間，同時還能增加5%的資產變體。UGC平臺Jars AI把Meshy接到后臺，能幾分鐘生成原來要花幾個小時幫用戶做的3D角色模型，過去幾個月，他們用Meshy生成了超過5萬個角色模型，“如果從零開始手工制作，那絕對是個不可能完成的任務”。

所以在流程跑通之后，大家都能意識到，這種和傳統流程結合的AI工作流，其實反而是一種對創作的解放，給了開發者更多靈活性和底氣。

Josh提到，他們團隊里有想法的初級美術人員可以直接把模型生成出來，放進引擎里，然后讓上級直接拍板行或不行；做關卡的試錯成本降低，也讓開發者緩解了壓力，能夠進行更多實驗；在一些小型項目里也能在一兩周的時間內把玩家的想法做到游戲里。

說到這里，你應該能理解Meshy的“克制”意味著什么了。他們從最細分的落地場景開始，一步步滲入工作流，沒有邁大步子。

盡管一開始有些阻力，但開發者們嘗試過效果后，逐漸也接受了Meshy的融入，就像Technical Art Games說的，Meshy“并沒有取代他們的工作，只是他們工具箱里多出來的一件工具而已”。

02

從技術大牛變成CEO

看到目前Meshy的商業化成績，你可能會覺得他們走得很順，但其實胡淵鳴也不是一開始就有這么清楚的路線。進一步了解他的創業史后，我發現Meshy這種克制的策略來源于市場的毒打，以及胡淵鳴從技術思維到商業思維的轉變。

在開發Meshy之前，胡淵鳴已經是計算機圖形學領域聲名遠揚的大牛了，不過他最初的兩款產品在商業化上并不成功。

看履歷，大部分人會說胡淵鳴是個技術天才。他高中拿下全國青少年信息學奧賽金牌保送清華，姚班畢業后前往MIT計算機科學與人工智能實驗室攻讀博士，博一期間在頂會上發表了6篇論文，只用了三年半就拿到了博士學位，還獲得了杰出博士論文提名。

太極語言是胡淵鳴在讀博期間創作的開源編程語言，2020年他用這個語言寫了99行代碼，實現了原本需要復雜的工業流程才能達到的計算機圖形效果，他寫的《99行代碼的冰雪奇緣》也廣為流傳。從MIT畢業后，胡淵鳴用太極語言創辦了太極圖形，拿到了幾千萬美元的投資。

太極編程語言官網，項目有近3萬星標

然而盡管太極語言在技術圈內廣受好評，太極圖形的商業化卻并不順利。胡淵鳴告訴我，他們的團隊始終沒找到高效的商業化路徑，如果硬著頭皮繼續往下做，“大概率只能淪為做低毛利的外包業務”。

胡淵鳴嘗試在太極圖形的基礎上做一款訂閱制云渲染軟件，結果是再次遭受市場毒打：項目要和二三十年的老牌本地軟件競爭，還要面對不斷飆升的GPU成本、全球用戶的訪問延遲等問題。最終，由于用戶和商業化增長雙雙乏力，這個云渲染項目在2024年關停。

連續兩款產品碰壁，讓胡淵鳴切實體會到了商業化不易。他告訴我，在云渲染項目遲遲跑不通的時候，他一度想過“把錢退給投資人”。

但也正是因為這些經歷，胡淵鳴明白了“CEO不僅要懂技術，也要懂產品、市場、團隊管理、融資，什么都得知道”，Meshy也在這種思維轉變中誕生。

他的判斷體現了這種思維的轉變：通過前兩款產品，他發現物理仿真這個賽道相對停滯，而當大盤沒有增量時，哪怕提供的工具再精妙，用戶的采納度也始終很難提上來。

相比之下，正處于爆發期的AI領域顯然更有機會。胡淵鳴在推渲染器的時候，有個客戶告訴他們：“我不會為你這個渲染器付錢，但是你把你里面的資產庫賣給我，我會為這個付錢。”

胡淵鳴意識到，既然用戶愿意為模型資產付費，那用AI以極低成本生成3D模型的商業模式就能夠跑通，于是Meshy也由此誕生。沿著這個思路，Meshy把易用性當作“永遠追求的事情”，力求變成開發者馬上能上手的工具。

后來的故事大家都知道了：這種轉變不僅幫胡淵鳴走出了險些退錢的低谷，也讓Meshy在巨頭林立的AI市場中找到了合適的生態位。

胡淵鳴說，3D生成市場體量目前還不算龐大，對于巨頭而言，ROI未必高到值得他們傾注全力去競爭，這恰好為創業公司留下了發育窗口。“甚至海外一些巨頭公司自己做過之后放棄了，最后反而變成了Meshy的客戶。”

Meshy最近一個月活躍用戶數已經接近500萬

認清自己的位置，吃透一個垂直場景，事實證明這種被市場毒打出來的策略確實奏效，胡淵鳴說，Meshy做到了ARR每月增長20%到30%，最近3個月甚至漲了1.5倍。

不過在胡淵鳴的商業規劃里，做出一款賺錢的生成工具，也只是個開頭而已。

03

AI應該讓游戲更好玩

Meshy最近在生成工具領域之外，還有一個比較引人注目的動作，那就是發布了《黑箱》的Demo，并試著在“AI原生游戲”賽道拿出驗證性的產品。胡淵鳴在這個賽道也沒有那種“AI一鍵生成完整游戲”的想法，而是選擇了更克制的混合模型路線。

所謂混合模型路線，是指AI和傳統游戲工程結合。

胡淵鳴覺得，依靠純AI生成模型來做游戲雖然驚艷，但算力消耗巨大，而且轉個視角世界就變了，玩起來延遲也比較高，反倒是傳統游戲里根本不會有這方面的問題。

所以他不太相信純靠生成一段視頻，就能把現在的“3D資產+實時渲染+游戲引擎”這套開發體系完全顛覆掉。

拿《黑箱》來說吧，它的混合模式，是在底層開發上采用Unity引擎，像素美術、視覺特效、數值設計以及獎勵和挑戰設計也都遵循傳統游戲開發流程，AI只負責玩法部分。

當然，把AI做到玩法里也是有講究的。胡淵鳴的觀點是，在AI原生游戲中，AI必須是核心玩法不可或缺的一部分，而不是拿著錘子找釘子。

而且它得切實讓游戲變得更好玩，“如果用AI反而變得更無聊了，那這個游戲為什么還要存在？”

在胡淵鳴看來，AI能讓游戲變得更好玩，是因為它解決了傳統游戲開發里的“不可能三角”。

這個“不可能三角”指的是，傳統游戲受限于人工編寫的底層規則，往往很難同時做到表達力強、直觀且易上手。

他舉了幾個不可兼得的例子。比如《Noita》里的魔杖機制表達力強，玩家可以把豐富的buff放進魔杖里，按順序組合出不同的魔法效果，比如在“三發”后面放上“火球術”，魔杖就能放出三發火球。但是想要實現這種極強的自由玩法，需要玩家掌握復雜似編程的法術組合原理，這導致學習門檻高得令人發指，一個博士都得看10個小時教程才能學會。

《Noita》的法術組合被戲稱為“法術編程”，圖源Steam@Tanimodori

但是像《暗黑破壞神2》這樣直觀易上手的游戲，玩家的自由度又被框死在了系統預設的規則之內。

大模型的出現打破了這個不可能三角。“AI模型幾乎可以接受任何輸入，并且能泛化到很多場景……它也更直觀，你能得到你想要的結果……也更容易上手，直接用自然語言跟它交互就行了。”

在《黑箱》中，Meshy訓練了一個生成式基礎模型，可以將文字描述映射到武器的運作方式上。

更直觀地說，就是玩家告訴游戲自己要什么樣的武器，游戲就會生成什么樣的武器。比如你說“生成一個激光無人機”，AI模型會把資產庫里的“激光發射器”和“無人機”結合成激光無人機。

在這份生成功能的基礎上，《黑箱》在玩法上類似《吸血鬼幸存者》《土豆兄弟》，玩家在2D俯視地圖上與敵人戰斗，武器會自動攻擊，游戲的核心體驗在于武器的構筑。

胡淵鳴還有很多暢想，比如讓AI生成更多元素：敵人、關卡、視覺設計，甚至音效……“最終目標是讓AI成為實時的游戲設計師。”

但目前他的計劃相對克制：他想做一家游戲公司，但不想一上來就做大體量的游戲，而是僅把《黑箱》作為一個原型，試著讓“生成式的游戲玩法”（Generative Gameplay）這個模式跑通。至于商業上，他覺得能回本就挺好了。“我們肯定不會想一步登天。”

04

結語

被我問到終極愿景的時候，胡淵鳴覺得AI讓人們從工作中解放出來只是時間問題，他希望Meshy能直接去解決那個時候的人的需求。

做《黑箱》也是因為他認為，人類永遠需要獲得快樂的體驗，未來最受歡迎的快樂體驗生成工具一定是AI原生游戲。

雖然這些愿景確實聽起來很宏大，不過胡淵鳴認為，持續、可量化的交付才是驗證宏大敘事的關鍵，所以目前Meshy的動作都還比較落地。

在他看來，隨著開發效率的提高，用戶對游戲質量也會有更高的要求。Meshy現在關注的是如何提高融入了AI的管線的上限，如何讓作品更加可控，而后更加生動、更有創意。

比如在AI生成業務這一塊，Meshy正在研發“Meshy Flow”，它能讓Meshy融入管線的過程標準化，一個團隊可以在生成時反復獲得一致的結果，“哪怕是批量處理成百上千個資產”。

聊到最后，葡萄君感覺無論是內容生成，還是玩法生成，AI在游戲行業總的來說是在回歸落地。

像胡淵鳴說的，不指望一步登天。作為服務商，他們能向市場需求看齊，踏踏實實地提供增量，去做現有管線里的一件趁手工具；作為開發商，他們又能在開發游戲的時候用傳統引擎兜底，讓AI去實現新的玩法，給玩家帶來樂趣。

面對AI，游戲行業不免有焦慮和泡沫，比如它會不會顛覆管線、取代美術，甚至一鍵生成游戲？但從Meshy的發展來看，目前能把業務跑通、做大的，可能還是最克制、最接地氣的那一撥產品。

游戲葡萄招聘商務經理，

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