當(dāng)在對話框里輸入“給我一個特朗普元素的俄羅斯方塊”，幾十秒后，一個具備基礎(chǔ)美術(shù)、音效和核心玩法的可交互程序便呈現(xiàn)在屏幕上。

這是現(xiàn)在很多AI游戲創(chuàng)作應(yīng)用的基礎(chǔ)功能。

盡管這些生成的游戲目前看起來還略顯粗糙，甚至更像是一個原型而非成熟商品，但它向我們揭示了一個趨勢：游戲開發(fā)的去代碼化進(jìn)程已經(jīng)越過臨界點。

Gemini 3等強大多模態(tài)模型的出現(xiàn)，讓聲、光、電的統(tǒng)合不再需要一支完整的開發(fā)團(tuán)隊。整個AI游戲生成的賽道正處于一個關(guān)鍵的時刻：供給側(cè)的生產(chǎn)力已經(jīng)被AI徹底釋放，但需求側(cè)的場景卻依然模糊。

本文結(jié)合了Monolith對一線游戲從業(yè)者的訪談與觀察，旨在探討 AI Native語境下，互動娛樂平臺（Next Gen Roblox）的演進(jìn)邏輯與潛在創(chuàng)業(yè)機(jī)會，希望這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者能與我們?nèi)〉寐?lián)系。

目錄：

1. 供給側(cè)的爆發(fā)

2. 從能玩到好玩

3. 渠道的重構(gòu)

4. 誰能跑出來

1. 供給側(cè)的爆發(fā)

互動娛樂平臺的代表，最成功的應(yīng)該是就是Roblox。

Roblox的偉績在于它構(gòu)建了一個‘創(chuàng)作即社交’的閉環(huán)：通過Lua腳本將開發(fā)門檻降至初中生水平。然而，代碼邏輯依然是一道隱形墻。

Roblox

AI的變量在于語言即引擎。當(dāng)創(chuàng)作門檻從1000小時的學(xué)習(xí)成本降至10秒的Prompt輸入，創(chuàng)作者基數(shù)將發(fā)生兩個數(shù)量級的躍遷。這不僅是效率的提升，更是內(nèi)容物種的進(jìn)化——游戲?qū)哪陀孟M品坍縮為“情緒即時消費品”。

這一轉(zhuǎn)變的杠桿效應(yīng)是驚人的。目前全球?qū)I(yè)的游戲開發(fā)者約為 200萬人，如果算上 Roblox的活躍創(chuàng)作者，這個數(shù)字可能在千萬級別。但是，當(dāng)自然語言成為編程工具時，潛在的創(chuàng)作者基數(shù)可能將擴(kuò)充至 2億甚至更多。

這在傳統(tǒng)的Coding領(lǐng)域已經(jīng)初步得到了證實，Cursor、Claude Code、Replit......大量Vibe Coding產(chǎn)品問世，也帶來了大量的新開發(fā)者。游戲領(lǐng)域也在發(fā)生著類似的變化，而這一定會帶來多方面的影響：

首先可能是規(guī)模效應(yīng)帶來的內(nèi)容形態(tài)質(zhì)變。

當(dāng)供給端出現(xiàn) 100倍的增長時，內(nèi)容的形態(tài)必然發(fā)生質(zhì)變。在傳統(tǒng)的游戲工業(yè)中，1%的人服務(wù)99%的人，為了保證商業(yè)回報，開發(fā)者傾向于“重度化”、“精品化”，去卷 3A大作的畫質(zhì)與數(shù)值。

而在 AI普及的語境下，創(chuàng)作門檻的極致降低意味著內(nèi)容將不可避免地走向輕量化與泛化。未來的AI游戲可能不再是我們傳統(tǒng)認(rèn)知中那種需要沉浸幾十小時的大作，而更像是一次性軟件或互動式段子。

其次是存量巨頭的創(chuàng)新者窘境。

為什么這個機(jī)會不一定屬于 Roblox本身？Roblox擁有龐大的生態(tài)壁壘，但這也成為了它的包袱。它必須兼顧現(xiàn)有數(shù)百萬創(chuàng)作者的利益，維護(hù)現(xiàn)有的工具流和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。

在全面擁抱 AI生成技術(shù)時，Roblox必然面臨左右互搏的尷尬局面。從我們的觀察來看，這些巨頭轉(zhuǎn)型的動作仍然是比較滯后的，這為原生的 AI互動娛樂平臺留出了寶貴的窗口期。

2. 從能玩到好玩

技術(shù)已經(jīng)達(dá)到一定的閾值，但場景依然不確定。這是目前游戲賽道面臨的困境。

我們看到的現(xiàn)狀是：AI解決了美術(shù)、程序、音效的實現(xiàn)問題，讓游戲“能玩”；但 AI 尚未解決策劃、數(shù)值平衡和核心樂趣的設(shè)計，導(dǎo)致游戲不一定“好玩”。

AI 游戲創(chuàng)作平臺 Rosebud

區(qū)別于Coding賽道用戶會為AI生成程序的“有用”而付費，在游戲領(lǐng)域，用戶不會僅僅因為一個游戲是 AI 做的而付費，用戶只會為好玩或有趣付費。

因此，如何定義AI互動內(nèi)容的產(chǎn)品與市場契合度（PMF），是當(dāng)下最值得深思的問題。

回顧短視頻的發(fā)展史，早期的短視頻應(yīng)用并未爆發(fā)，直到抖音定義了短視頻的價值——它不是“低畫質(zhì)的微電影”，而是“記錄美好生活”或“碎片化的娛樂消費”

同理，AI生成的這些輕量級互動內(nèi)容，究竟是用來干什么的？目前尚未有一個清晰的定義。

進(jìn)一步的，如果我們剝離掉技術(shù)的表象，回歸到人類體驗游戲的底層需求，大致可以分為兩類：

幻想扮演： 如《黑神話：悟空》滿足成為齊天大圣的幻想，《絕地求生》滿足戰(zhàn)場廝殺的幻想。這類需求極度依賴高精度的工業(yè)化制作，目前 AI 尚難撼動。

社交與互動： 如 Roblox，用戶本質(zhì)是在逛一個“虛擬商場”，尋找與朋友互動的談資。

AI Native的機(jī)會大概率不在前者，而在后者，或者在一個全新的維度。我們推測幾種可能的場景：

首先是Meme的互動化升級。

現(xiàn)在的年輕人通過發(fā)送表情包、短視頻鏈接來社交。未來，他們是否會通過發(fā)送一個由 AI即時生成的惡搞小游戲來交流？游戲成為一種高維度的信息載體。

但需要警惕的是，Meme的特質(zhì)是快和輕，但游戲需要投入度。如果一個AI游戲只能玩30秒，用戶可能更傾向于看一段視頻?；映杀荆↖nteraction Cost） 如果高于娛樂收益，這個邏輯就跑不通。

其次是超垂類的一次性軟件。

只有 100 個人需要的特定功能或游戲，過去因為開發(fā)成本高昂而無法存在。現(xiàn)在，AI可以讓這種長尾需求被瞬間滿足。比如為一個家庭聚會定制的專屬答題游戲。

第三是動態(tài)的社交空間。

在傳統(tǒng)的虛擬社交產(chǎn)品（無論是早期的 Second Life、現(xiàn)在的 Roblox 還是 VRChat）中，場景和社交是割裂的。場景是一個預(yù)先構(gòu)建好的靜態(tài)容器，用戶進(jìn)入容器，然后在其中進(jìn)行交流。

游戲VRChat

AI Native的社交空間可以打破這一桎梏。未來的場景不再是靜態(tài)的，而是隨著對話內(nèi)容即時生成的。

在 AI語境下，環(huán)境應(yīng)當(dāng)是對話的視覺化延伸。系統(tǒng)通過實時分析用戶對話的語義，捕捉關(guān)鍵詞和情感基調(diào)，并即時調(diào)用生成能力來調(diào)整環(huán)境。

例如在桌面角色扮演游戲（TRPG/DND）中，DM（地下城主）用語言描述場景，玩家在腦海中構(gòu)建畫面。這是一種極高維度的社交，但門檻極高。

AI Native的社交空間本質(zhì)上是視覺化的AI DM，這種動態(tài)性將改變社交權(quán)力的結(jié)構(gòu)。

在 Roblox中，地圖是開發(fā)者定義的，用戶是被動的體驗者。而在動態(tài)空間中，對話即創(chuàng)造。用戶之間的每一次深入交流，實際上都是在共同構(gòu)建一個臨時的、獨一無二的微型世界，成為一種不可復(fù)制的社交體驗。

當(dāng)然，創(chuàng)業(yè)者們的創(chuàng)造應(yīng)該會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們的想象，我們期待看到更多新的場景和玩法。

3. 渠道的重構(gòu)

如果供給側(cè)的預(yù)測成立，未來我們將面對數(shù)以億計的離散、輕量級應(yīng)用。現(xiàn)有的App Store分發(fā)邏輯也有可能失效。

目前的App Store依賴榜單和編輯推薦，這是一種中心化的、低效率的分發(fā)方式，適合頭部效應(yīng)明顯的存量市場。當(dāng)應(yīng)用數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級爆炸，且每個應(yīng)用的生命周期變短、受眾變窄時，我們需要一種全新的分發(fā)機(jī)制。

這可能是一個比游戲平臺本身更大的機(jī)會：基于算法推薦或Agent意圖識別的新型分發(fā)平臺。

這里的算法推薦類似于抖音的信息流，但推送的不是視頻，而是可以直接交互的小游戲或工具。算法根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，從海量的 AI 生成內(nèi)容中篩選出最適合當(dāng)下的內(nèi)容。

其次是意圖識別，用戶不再通過搜索關(guān)鍵詞下載APP，而是告訴AI Agent “我想玩一個打發(fā)時間的東西”或“幫我做一個記賬工具”，Agent直接生成或調(diào)用相應(yīng)的服務(wù)。

在這個維度上，未來的應(yīng)用商店可能不再是現(xiàn)在的模樣，而直接由一個智能的操作系統(tǒng)（OS）層所取代。

4. 誰能跑出來？

在這個充滿不確定性的賽道中，什么樣的人最有可能跑出來？

從規(guī)律推演來看，可能首先是產(chǎn)品定義能力與工程落地能力雙重極致的創(chuàng)始人。

從目前來看，技術(shù)敏銳的創(chuàng)始人可以更早捕捉到Tech to Product的機(jī)會，會有先手優(yōu)勢，但我們認(rèn)為最終比拼還是產(chǎn)品設(shè)計能力。一個好的創(chuàng)始人需要有極致AI Native 的產(chǎn)品直覺，能夠一手觀察到AI原生代（10 后、Alpha 世代）的使用習(xí)慣。他們不會背負(fù)舊時代的包袱，能敏銳地捕捉到新一代人互動的微妙變化。

此外，人們常有一種誤區(qū)，認(rèn)為泛娛樂平臺的創(chuàng)始人必須極具娛樂精神或亞文化嗅覺。但回顧歷史，最成功的娛樂生態(tài)往往是由極度理性的團(tuán)隊締造的。

正如字節(jié)跳動通過極度理性的算法分發(fā)與數(shù)據(jù)導(dǎo)向，構(gòu)建了全球最大的感性內(nèi)容帝國；Roblox的創(chuàng)始團(tuán)隊也并非傳統(tǒng)內(nèi)容制作出身，而是物理引擎與工具的專家。

因此，勝出者未必是那個最懂Meme的人，但一定是那個能讓 Prosumer創(chuàng)造出可消費價值的人。這需要兩層能力的疊加。第一是產(chǎn)品定義能力，就像抖音定義了短視頻不是“微電影”而是“記錄美好生活”，賦予了用戶行為以意義；第二是工程化能力（讓用戶做得出）： 就像剪映通過技術(shù)抹平了剪輯門檻，讓手機(jī)拍攝、一鍵成片成為可能。

字節(jié)跳動的爆發(fā)，是基于4G網(wǎng)絡(luò)普及（傳輸拐點）與推薦算法成熟（分發(fā)拐點）之上的順勢而為。而在AI時代，能由技術(shù)推導(dǎo)出的新產(chǎn)品形態(tài)是什么？屬于AI Native的“剪映”和“抖音”時刻在哪里？

我們尚不知道那個確切的拐點是什么，但這正是我們期待創(chuàng)業(yè)者去探索和定義的答案。

在游戲領(lǐng)域，我們永遠(yuǎn)應(yīng)該有對“好玩”的敬畏。 盡管AI能生成代碼，但它無法生成樂趣。AI是杠桿，而人才是支點，也是主體。

令人興奮的是，我們正處于一個有趣的模糊期。

一方面，確定性是極高的：AI降低創(chuàng)作門檻、創(chuàng)作者規(guī)模擴(kuò)大、內(nèi)容供給增加，這些是符合第一性原理的趨勢。

另一方面，不確定性也是極大的：這些生成出來的內(nèi)容到底長什么樣？它將以何種場景切入用戶的生活？目前還沒有一個完美的答案。

有趣的地方，就是在不確定中尋找確定性的過程。我們堅信，隨著創(chuàng)作門檻的降低，人類的創(chuàng)造力將被極大釋放，生產(chǎn)與消費的比例將被重構(gòu)。

尋找Next Gen Roblox，本質(zhì)上是在尋找那些敢于長時間‘看不見海岸線’的人。在這個充滿模糊性的時刻，Being Presence比Being Right更重要。

我們正在尋找那些在場的人——如果你正在思考 AI 變量下的互動娛樂新形態(tài)，或者你就是那個試圖定義新場景的創(chuàng)業(yè)者，歡迎隨時和我們交流，以及參加下一期MonoX「 尋找Next Gen Roblox」的線下活動。