如何在 1 亿月活的游戏直播平台 Twitch 推广 Steam 和主机游戏，实战分享来了！
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生成式 AI 进入游戏行业 3 年后，Steam 发生了什么？
过去几年，行业对 AI 的争论始终围绕两个方向：它能否降低开发门槛，帮助小团队提升效率；大量低成本生成内容，又会不会进一步挤压优质游戏的曝光空间。
Mainframe Industries 联合创始人兼 CEO Sulka Haro 统计了 2023 年 7 月至 2026 年 7 月上线的 53,597 款 Steam 游戏，并整理了它们的 AI 内容声明、评价、售价、发行商和预估收入等信息。
结果显示，AI 确实制造了一轮新品潮。
到 2026 年中，Steam 每 3 款新游戏中，就有 1 款声明使用了 AI。近两年，平台新增开发者和游戏数量的增长，也几乎都由 AI 产品贡献。但这些游戏大多停留在 Steam 的长尾地带。它们的整体口碑更低，进入畅销榜的概率也远低于传统游戏。
开发者借助 AI 做出了更多产品，商业成功率却没有明显提升。AI 降低了游戏开发的入场门槛，暂时还没有成为小团队通往成功的捷径。
以下是罗斯基编译整理的主要内容：
·Steam 每 3 款新游，就有 1 款声明使用 AI
2024 年 1 月，Valve 开始要求开发者在 Steam 商店页面披露游戏中的 AI 生成内容。
新规执行后的第 1 个月，带有 AI 声明的新品占比便达到约 7%；到 2026 年中，这一数字已经升至约 33%。按照目前的增长趋势，AI 游戏可能在 2027—2028 年占到 Steam 新品的一半左右。
Steam 近年的新品增长，很大程度上也来自 AI 游戏。
非 AI 游戏的月发行量仅从约 1,030 款增至 1,320 款，AI 游戏则从新规执行前的每月约 13 款，增长到约 530 款。根据统计区间不同，Steam 每月新品增量中，有 60%—90% 来自带有 AI 声明的产品。
所以 Steam 连续刷新发行量纪录的背后，主要是 AI 游戏不断涌入。传统开发模式下的新品数量并未出现同等规模的增长。
·数量涨得很快，成功率没有改善
Steam 一直是个高度依赖爆款的市场。
在作者统计的游戏中，收入最高的 1% 产品拿走了约 94% 的预估收入，前 10 款游戏就占约 62%。有评价产品的预估收入中位数只有约 300 美元，还有 28% 的游戏没有获得任何评价，基本没有产生可观销量。
AI 游戏同样逃不开这套规律。
2024 年，AI 游戏约占 Steam 游戏销量的 3%—6%；到 2025 年末和 2026 年，这一比例一度升至 10%—27%。不过，增长主要来自新品数量增加，以及少数爆款偶尔出现。
每个季度，收入最高的 2 款 AI 游戏，通常会贡献整个 AI 游戏市场 45%—79% 的收入。只要某个季度少了一款爆款，整体数据就会出现剧烈波动。
若将 100 条评价、约 3,000 份销量视为取得初步商业成绩，AI 游戏达到这一门槛的概率，只有同期非 AI 游戏的约 55%。过去 2 年，这个差距几乎没有缩小。
到 2026 年中，AI 游戏已占 Steam 新品的 37%，在每月畅销新游 Top100 中却只有约 11%。AI 游戏的销量占比有所提高，核心原因依然是发行数量增长，单款产品的市场竞争力没有同步提升。
·失败的 AI 游戏，大多只把 AI 用来出图
作者还对比了 138 款成功 AI 游戏，以及 400 款上线至少 9 个月、评价数低于 50 条的失败产品。
AI 美术是两组产品最常见的用途，但失败产品对它的依赖更明显。72% 的失败游戏提到使用 AI 制作图片、原画或贴图，成功产品中的比例为 57%。
成功产品使用 AI 的范围更广。它们使用 AI 配音的比例为 24%，失败产品只有 8%；使用 AI 进行本地化的比例分别为 18% 和 6%。成功产品也更常将 AI 用于文本和音乐。
数据呈现出的差异很直接：大量失败产品只是借助 AI 低成本生产美术素材，成功产品则会把相关工具用于配音、翻译和内容生产等多个环节。
成功游戏的 AI 声明也更加谨慎。
它们更常使用辅助、补充等弱化表达，并强调相关内容经过人工审核和修改。产品体量越大，团队越重视 AI 声明可能带来的玩家反应。真正把生成式 AI 做进核心玩法的产品依然很少。在约 9,400 款带有 AI 声明的游戏中，大部分产品只是某个制作环节接触过 AI。
·新增开发者，几乎全由 AI 带来
AI 对开发门槛的影响已经十分明显。
过去 2 年，每月首次发布非 AI 游戏的新开发者维持在约 950 人，整体略有下降；以 AI 游戏完成 Steam 首秀的开发者，则从每月约 140 人增至 440 人。Steam 新增开发者的净增长，几乎全部来自 AI 产品。
这批人很可能原本无法独立完成游戏，生成式工具让他们获得了进入市场的机会。
AI 开发者也没有普遍做完一款游戏就离场。只发布过 1 款游戏的 AI 开发者占 78%，传统开发者的比例反而达到 86%。AI 开发者发布 5 款以上游戏的概率，则是传统开发者的 3 倍。
不过，AI 游戏泛滥并不能简单归因于少数批量生产内容的工作室。发布 20 款以上游戏的开发者，使用 AI 的比例约为 22%；只发布 1 款游戏的开发者，比例也有约 18%，两者相差不大。
在约 37,000 个发行商中，80% 从未推出过带有 AI 声明的游戏。使用过 AI 的发行商里，89% 也只发行过 1 款相关产品。AI 游戏潮的主体是数量庞大的小团队和新开发者。
·玩家能接受低价 AI 游戏，但不愿支付溢价
AI 游戏的平均好评率为 77%，非 AI 游戏为 81%；两者的好评率中位数分别为 80% 和 85%。约 71% 的 AI 游戏能够达到多半好评，非 AI 游戏的比例为 80%。AI 游戏的口碑没有全面崩盘，但长期存在约 4—6 个百分点的差距。
此外，价格越高，玩家对 AI 内容的要求越严格。AI 买断制游戏的售价中位数为 4.99 美元，非 AI 游戏为 5.99 美元。
低价区间内，两者的好评率差距约为 3 个百分点；当售价达到 20 美元以上，差距会扩大至 8 个百分点。玩家可能愿意用几美元体验一款 AI 小游戏。一旦价格进入精品游戏区间，生成内容在美术、配音和文本上的瑕疵就更容易引发不满。
发行商能够明显提高 AI 游戏的商业成功率。自发行 AI 游戏达到约 3,000 份销量的概率为 7%，获得第三方发行后可以提升至 16%。不过，后者的平均评价略低，说明发行商主要解决曝光和触达问题，未必能改善产品品质。
·AI 更适合内容消耗量大的品类
AI 在不同品类中的渗透率差异明显。
它主要集中在集换式卡牌、商店经营、交易、政治模拟、问答、经济、文字和生活模拟等品类。这类游戏需要大量文本、卡面和模板化素材，生成式工具能够直接降低内容生产成本。
手绘、像素、温馨治愈、银河城、平台跳跃、清版动作、本地合作和 VR 等品类的 AI 使用率明显更低。这些产品高度依赖美术风格、关卡设计、操作手感和硬件适配，批量生成素材能够提供的帮助有限。
AI 游戏的口碑与销量也出现了分化。
模拟经营、建造、恋爱模拟、真人影像和成人内容等产品，更容易取得商业成绩，但好评率通常只有 73%—83%。AI 平台跳跃和横版游戏的好评率可以达到 86%—90%，达到 3,000 份销量的比例却只有 2%—3%。
一些 AI 游戏获得了玩家认可，却很难在高度饱和的品类中得到曝光；另一些内容需求量较大的产品口碑平平，反而更容易找到愿意付费的垂直受众。
·AI 让游戏更容易做出来，市场竞争反而更激烈了
这份数据推翻了一些流行观点。
AI 游戏并非全部来自批量生产低质内容的工作室，AI 开发者也没有比传统开发者更容易做完一款就离场。它们的 Steam 商店介绍甚至略长于非 AI 游戏，文本中位数分别为 208 词和 190 词。
而在更宏观的大盘上，AI 游戏的存在感实际上很弱。到 2026 年中，全球前 100 的产品中打上 AI 标签的产品只有 11%——在 2025 年 11 月时，这个数字一度冲高到 22%，目前回落显著。
但 AI 确实在迅速扩大 Steam 的长尾市场。
这些游戏整体售价更低、口碑更差，也更少推出 DLC 或发展为系列作品。开发者做完第 1 款 AI 游戏后，后续产品的商业成功率没有提高，反而从 9% 降至 7%；好评率只从 78% 微升至 80%。
多数带有 AI 声明的游戏都来自小团队，而小团队原本就很难在 Steam 取得成功。
AI 可以降低美术、文本、配音和本地化的生产成本，却无法补上产品定位、审美判断、关卡设计和长期打磨。目前来看，AI 最大的作用是帮助更多人完成游戏，并把产品推向市场。至于玩家为什么愿意购买，仍然需要开发者自己回答。
当然，生成式 AI 工具仍在快速迭代。今天看到的 AI 游戏大多开发周期较短，真正深度使用新一代工具的大型项目可能还在制作中。未来仍有可能出现一款高度依赖 AI、同时取得巨大商业成功的产品。
但过去 3 年的 Steam 数据已经说明了一点：AI 带来了更多开发者、更多游戏，以及更加拥挤的市场，暂时没有带来更高的平均成功率。
作者补充数据说明：研究覆盖 2023 年中至 2026 年中上线的 53,597 款 Steam 游戏。文中的 AI 游戏指商店页面带有 AI 生成内容声明的产品，既可能只使用过一张 AI 图片，也可能将生成式 AI 用于核心玩法。收入数据由作者根据评价数和售价进行粗略估算，适合观察整体趋势，不能视为单款游戏的实际收入。
7 月 30 日【上海】
Twitch 主播营销实战闭门会来了
