撰文 | 吴坤谚
编辑 | 吴先之
很少有人预料到，在国力存在本质差距的情况下，俄乌冲突最终演变为长期的堑壕对峙——面对乌克兰去中心化的多点小队与民间武装，俄罗斯军队在地面战中“有力无处使”。
AIGC正持续推动生产力变革，类似场景或将重演于未来游戏行业。
图形、建模、代码，游戏天然贴近AI等前沿技术。然而，体量庞大、管线复杂的主流厂商对AI应用普遍“敏于言而讷于行”，反倒是越来越多知名游戏公司的主策、制作人选择脱离原有体系，自立门户。
其中最引人注目的是米哈游创始人蔡浩宇，他远赴海外组建新团队，开发的AI互动叙事游戏《星之低语》（Whispers from the Star）已在Steam上线Demo。据前V社顾问统计，目前Steam上明确使用AIGC的游戏已达7818款，相较去年的千余款显著增长。
与平台端“寒武纪式”爆发形成对比的是大厂的保守姿态：AI驱动项目在立项阶段即面临重重阻力；产品层面，出于长线运营和用户留存考量，AI仅以“过时创新”形式零星应用于头部项目，如腾讯竞技游戏中的AI队友、网易MMO中的AI动捕剧场等。
以AI队友为例，在大模型兴起前，基于强化学习的行为AI已十分成熟。腾讯甚至提出“要让AI菜得像人”的需求。大模型主要补充了语义理解能力，底层逻辑并未发生根本变化。
去中心化的创业团队正以更快速度领跑创新前沿，而资源雄厚、体系完善的大厂则因种种制约行动迟缓。
大象的历史包袱
AI对游戏厂商意味着什么？从腾讯的发展轨迹中可窥见一斑。
2018年机器学习爆发期，腾讯AI Lab启动项目，通过强化学习优化《王者荣耀》人机行为，助力ELO匹配机制并提升用户留存。当年春节期间，该游戏日活破亿，节后仍稳定在8000万左右。
2019年1月，原AI Lab总经理刘永升离职创办超参数科技。传闻其团队未能共享《王者荣耀》增长红利，“老板很生气，跟Pony打了招呼说我要出去创业”。
这一事件反映出腾讯对AI的双重认知：应用上优先服务于核心产品，目标明确指向促活与留存，资源配置围绕“主流客户需求”展开；定位上则偏向辅助角色，难以参与核心增长分配。此后AI在成熟游戏中的应用多属此类，如AI驱动的UGC编辑器。
经过多年发展，AI在提效方面的价值愈发凸显，利益分配机制也趋于合理，但落地进展依然缓慢。这并非厂商缺乏紧迫感，而是历史惯性所致。
AutoGame创始人张昊阳指出，部分开发者为保住职位故意将代码写得晦涩难懂，甚至预留漏洞延后修复，“完全停留在过去思维”。
受硬件与算力限制，多数基座模型已放弃追求超长上下文长度。与此对应，传统游戏管线中动辄数十万行的超长代码模块也需转型。应借鉴电商运营广泛使用的AI表格工具思路，转向更小、解耦的开发单元。
“现在多端互通游戏一个模块代码可达10万行，大模型根本无法学习。”张昊阳认为，在AI能力尚有限阶段，开发者需主动适应小型化、模块化解耦结构，便于AI理解和处理。
宏观来看，超长代码是模块化开发的副产品，可随AI能力增强逐步优化。更大的障碍在于组织结构——在庞杂体系内，项目与人员均受制于体制束缚。
成熟游戏管线通常采用自下而上的立项流程：项目组→工作室→高层评估。AI驱动项目常因商业化前景不明而在第一关受阻。有制作人曾越级汇报AI项目，虽获高层认可，却引发各工作室抢夺资源，最终因“山头政治”夭折。
业内人士李青（化名）透露，该项目DEMO被发至工作群后，多位负责人争相拉拢该制作人。“他还算敏感，未轻易站队，但直属领导事后质问：‘你找他干嘛，想自立门户？’”
当创新沦为内部博弈工具，AI便成了资源争夺的赛马场。
效率开始出现代差？
诺基亚曾否决触屏战略以防冲击功能机利润，此类抑制创新的案例屡见不鲜。尽管不能苛求大厂彻底突破惯性，但AI泛化带来了新的结构性阻力。
以腾讯《王者荣耀》人机项目为例，最初由AI Lab与IEG跨部门协作完成。大模型时代延续类似模式，导致双方互有不满：TEG抱怨未能分享成果，游戏业务则视其为“横插一脚”。
李青表示，项目组本有自有AI能力，工作室与IEG也有中台支持，但上级仍强制推动涉及四个部门的联合协作。“他们觉得我们不懂AI，我们觉得他们找不到应用场景。”
这种现象在自研大模型的大厂中普遍存在：业务方为AI模型提供落地场景和用户数据，除非其体量足以抗衡AI战略引力——例如微信团队数百人规模，未接入腾讯混元，而是独立研发元宝系统。
大厂不仅受限于复杂的组织网络，更被第二层无形枷锁束缚：安全与合规底线。
游戏作为高度数据保密的行业，几乎不存在“数据枯竭”问题。同时作为大众消费品，具备丰富的C端数据采集条件。因此，大厂普遍选择筑高数据壁垒，切断外部工具接入可能。
相比之下，创业公司普遍默认开放使用外部AI技术栈，从而获得更高开发效率。借助全球领先的AI模型与工具链，这些团队能快速验证想法并迭代优化。
张昊阳曾在国庆期间测试Claude Sonnet 4.5对UE引擎开源项目的适配能力。该项目最后一次更新支持UE5.3版本，他仅用20分钟修改46个文件、修复5个BUG，便成功升级至UE5.6。
“若在大厂内部进行，恐怕需程序员通宵数周，而Vibe Coding二十分钟搞定。”
单从开发效率看，若不广泛采用AI工具，初创企业与大厂之间已形成明显代差。目前腾讯云推出双引擎驱动的编程智能体Code Buddy，网易也在AI大会上展示了IDE+Web双端AI编程中台系统。
在组织推动下，大厂AI代码覆盖率持续提升。但如何平衡数据安全与开发效率，仍是亟待解决的核心命题。
超级个体与平台
2023年10月30日，YouTube宣布十年来最大规模组织调整，重组为三个直报CEO的产品事业部；谷歌计划自2024年起裁撤广告销售部门中层管理层。两大科技公司同步推进组织扁平化，旨在提升决策速度以应对AI冲击。
学者吴晨指出，AI时代未必催生更多超级巨头，但必将成就一批“超级个体”。AI的本质是赋予小团队乃至个人工业级生产能力，使其成为新型生产单元。
AI模糊了产能边界，创企在灵活性上具备天然优势。但当前AI游戏距离真正百花齐放仍有距离。
一方面，大厂积累的结构化数据仍具显著优势。如文生文、文生图等早期AI能力依赖高质量结构化数据，腾讯混元在AI建模上的领先即得益于其庞大的3D资产库。
另一方面，游戏作为“第九艺术”，包含大量非结构化数据，如剧本、玩法设计等。训练专用AI需大量清洗与标注，这项工作唯有大厂具备资源与能力完成。
大象转身需要时间，而创企如猎豹般灵活，模块化协作可实现“一人成军”。某种程度上，AI使大厂与创企首次站在相对公平的竞争起点。
在大模型尚不能直接生成完整游戏内容之前，新旧交替难以发生。即便“超级个体”崛起，也往往寻求与体系共生。张昊阳提到，除游戏背景投资机构外，多数投资人仍机械套用互联网逻辑评判游戏项目，唯有游戏公司更能识别其真实价值。
参考腾讯分享《黑神话》投资收益的先例，大厂可通过投资或合作引入AI原生团队，促进人才流动。但当前趋势仍是人才向外而非向内流动。AI的意义，从来不只是提升生产力，更是重构组织形态。