“Change the Game”

“我有個朋友在做創(chuàng)業(yè)項目，”為一場演講排隊的時候，站在我后面的幾位開發(fā)者閑聊起來，“他同時用5個AI Agent（智能體）開發(fā)游戲，讓它們互相糾錯……我簡直不知道怎么做到的?！?/p>

隊伍很長，人們站到了下一個房間門口，但這不是我在本屆GDC（全球游戲開發(fā)者大會）上排過的最長的隊。絕大多數(shù)折上三折的長龍都在生成式AI相關的分享門口。

不遠處的大廳里，熙攘人群的頭頂懸掛著來自全球科技與游戲公司的標識：谷歌、騰訊游戲、阿里云、Meta……幾乎所有大型技術公司和游戲公司都聚集在這里。捷克軟件公司JetBrain的開發(fā)工具展臺上，大屏幕赫然顯示著：“有多少游戲開發(fā)者已經在使用AI？”

答案是90%。這個數(shù)據(jù)來自2025年谷歌云的統(tǒng)計。

大型科技公司和游戲廠商紛紛聚集到GDC這場行業(yè)盛會中

從2022年11月ChatGPT誕生算起，在生成式AI狂飆突進的第4年，游戲行業(yè)已經站在了改變的節(jié)點，“今日”與“明日”的交界處。一切都在改變：人們使用AI的方式、開發(fā)游戲的流程、體驗游戲的形式，簡直日新月異。

連GDC本身都在變。今年是這個大會正式更名為“GDC游戲節(jié)”的第一年，因為“如今的（行業(yè)）格局已經轉變……新技術和工具重新定義了誰能成為創(chuàng)作者。” 他們打出了新的口號：Change the Game。改變游戲，或者在更寬泛的意義上，改變一切。

而要怎么變？這是這屆GDC上最重要的問題。

“改變”是今年GDC的核心議題

會場到處都有操著不同英語口音、穿著顏色各異的公司文化衫的開發(fā)者們在數(shù)十個演講現(xiàn)場之間穿梭，迫切地尋找有潛力用在項目中的工具。

谷歌DeepMind團隊分享的“未來的可玩世界”人山人海。他們發(fā)布的新模型致力于實時生成真實的可互動世界，最大限度地開發(fā)通用性功能，在生成游戲場景之外還能用來進行情景模擬、救援訓練、甚至訓練另一個AI。他們嘗試打造綜合性能強大、具有廣泛適應性的通用AI工具。

就在一墻之隔的房間，騰訊游戲的分享同樣座無虛席。他們整體選擇的是另一條路徑：從具體的應用需求出發(fā)。既然市面上的通用性模型已經足以滿足游戲開發(fā)，那就針對用戶需求，尤其是游戲研發(fā)和玩家體驗中的具體問題進行針對性優(yōu)化。騰訊游戲公共技術負責人陳冬曾經提到過，他們的AI解決方案之所以從蒙皮功能開始做起，很大程度上因為美術創(chuàng)意人員提出的第一個需求就是“手動蒙皮環(huán)節(jié)重復性勞動太多”。

相比去年的7場，今年騰訊在GDC上的AI議題增加到了21場，并且涉及到應用和探索的各個維度。其他廠商討論的“AI+游戲”的嘗試，沒有他們不涉及的。

而談起愿景、或者某種更終極的目標乃至游戲形態(tài)，他們的答案同樣務實而簡單：誰先落地，誰就跑在前面。

面向用戶需求的落地實踐

“現(xiàn)在無論是AI模型還是整體能力，和游戲引擎結合還有不少難點?！庇虚_發(fā)者在現(xiàn)場說。他在騰訊游戲的數(shù)個演講之間奔波，就是因為“我特別想知道他們是怎么解決這個問題的，如何以自己的方式切入這個領域。”

而在騰訊游戲眾多演講中，光子工作室群的《和平精英》的AI隊友是一個已經大規(guī)模落地、并且實打實帶來了游戲玩法改變和用戶增長的成果，這在現(xiàn)場所有的AI相關分享中都獨樹一幟。團隊從2025年4月就開始對與AI伙伴共同作戰(zhàn)的“絕地指揮”玩法進行灰度測試，在當年7月正式上線，至今已經迭代了3個版本。就在3月13日，游戲還上線了新的AI隊友“龍蝦”。

《和平精英》的AI玩法落地速度極快

“絕地指揮”模式上線后，近75%的玩家會打開麥克風與AI伙伴交談，表現(xiàn)出的交流意愿顯著提高。他們的在線時長、社交意愿都有很大提升。

“這印證了我們最初的理論：單人玩家也想要社交，”《和平精英》策劃副總監(jiān)薛冰在GDC分享中說，“只是這部分需求之前一直沒有滿足。”

同時，屏幕上播放著玩家和AI隊友游玩的切片。她應玩家要求講了個冷笑話：“一只鯊魚吃下了一顆綠豆……結果它變成了綠豆鯊。”在場能聽懂的人都笑了起來。不僅如此，因為擁有跨對局的長期記憶，AI隊友還有可能和玩家培養(yǎng)出情感紐帶：“周末有安排嗎？我記得你最喜歡吃小龍蝦。”

這么做并不容易。除了要根據(jù)游戲具體情境訓練AI等技術難點，現(xiàn)場也有聽眾驚訝于《和平精英》為了落地這個系統(tǒng)付出的成本：“把這些算力開放給這么多用戶，得有多貴啊？”

但對《和平精英》這樣已經走過7年的競技游戲來說，用AI進一步滿足玩家需求帶來的數(shù)據(jù)增長和未來的可能性更加令人興奮。而且AI伙伴這個技術成果是可拓展的，團隊自己就拓展到了AI戰(zhàn)犬、AI臨時托管等等范疇里；未來也完全可以應用到其他項目中，“這取決于其他游戲的用戶需求。”

“絕地指揮”模式上線后，社交回避型玩家的在線時長、社交數(shù)據(jù)有明顯提升

不過，《和平精英》落地AI的成果之所以令人矚目，還有另一個原因——整體來說，把AI技術落地到產品還有很多挑戰(zhàn)。

從大廠開始的突破可能

雖然有90%的游戲開發(fā)者已經在使用AI，但另一個數(shù)字更加耐人尋味：本屆GDC的調查報告顯示，有52%的開發(fā)者認為“AI對產出質量產生了負面作用”。

畢竟，游戲是個具有很強實時性的復雜交互場景，有太多環(huán)節(jié)可能出問題?，F(xiàn)場Q&A時間里聽眾提出的問題都相當實際，像是“實時生成的世界模型能在幾分鐘內保持連續(xù)性，夠不夠做CG”？還有“你們的在線交互怎么保障穩(wěn)定性，出現(xiàn)網(wǎng)絡延遲有什么補救方案”？

愛爾蘭電子游戲服務商Keywords直白地對追捧AI模型的風氣提出批評，說“有太多人在思考如何做更好的AI，太少人思考如何更好地做產品”，作為游戲開發(fā)者，“不要忘了AI生成的東西要能用在管線里”。

但“落地到管線”這個過程涉及相當多的技術攻堅，也需要非常雄厚的資源支撐：海量的用戶數(shù)據(jù)、現(xiàn)成的高精度資產、多種多樣的項目類型和覆蓋全流程的研發(fā)管線……

能擁有和調用這些資源的只有大廠，騰訊也看到了這一點。他們內部對AI可能性的擁抱相當徹底，不少團隊通過經費支持、免費提供token等資源的方式，鼓勵員工自行探索如何把AI融入工作環(huán)節(jié)。在一些技術團隊的嘗試中，“比較猛的人，token用量一天就能達到兩三億“。

這么做的成果也是顯著的。并且，除了憑借資源和技術領先做到的引領性，通過分享與交流，這些成果總有一天能夠普惠行業(yè)。

騰訊游戲公共技術負責人陳冬在GDC“杰出者系列”中的演講就概括了2024年起騰訊逐步把AI落地到管線的方式。

比如，目前市面上大部分AI工具生成的3D模型不會考慮游戲的優(yōu)化需求，往往只是一個最外層的‘視覺幌子’；也不會考慮游戲模型進入美術管線后需要分部件，無法將肩甲、掛飾、裙擺等生成為可分開編輯的狀態(tài)。在此之上，游戲建模還有拓撲布線、自動減面等特殊的需求。

陳冬的分享《AI時代下，騰訊游戲的技術演進和創(chuàng)新之路》非常強調AI生成內容對具體研發(fā)管線的適應

為了解決這些問題，團隊從最細分、效果最明確的模型蒙皮綁定開始，先是開發(fā)了自動蒙皮工具，逐漸拓展到自動生成動畫幀，以及完成自動化角色定制、表情生成等等，覆蓋了游戲研發(fā)過程的多個管線。這些功能現(xiàn)在都被集成到了VISVISE中。

最后，藝術家只需要負責概念設計和繪制關鍵幀，重復勞動都交給AI。AI交付的成品不僅有相當?shù)耐瓿啥?，而且能相對?guī)范地分層、分部件，以適應后續(xù)進一步人工編輯和細化的要求。

“我們讓AI像真人一樣根據(jù)藝術家的需求行動。”陳冬在演講中說。

有開發(fā)者在騰訊展臺現(xiàn)場試用VISVISE

為了讓AI能在大型項目中更長時間、更全面、更獨立的工作，天美工作室技術組長余煜和技術專家牟騫提出了“可微智能”（Agentic AI）的概念。通過拆解任務，AI能在盡可能少的人工干預下，面向目標自主規(guī)劃和自主完成任務，并且盡可能降低對AI模型的要求。目前，這個方案已經能幫助解決需要專家長時間研究的復雜崩潰問題。

“本質上，這是在探索AI在復雜工程中找到正確答案的能力。”余煜介紹，“在后期，整個完整的工程不僅包括程序代碼，還包括所有資產和文檔。整個項目的生產資料都應該被囊括進來?，F(xiàn)在我們可以做到修Bug，甚至做到根據(jù)策劃案自動生成程序?！?/p>

這次在GDC上展示的項目，甚至能實現(xiàn)98%的AI自動化編程?！拔覀円孉I具備長時間在大型工程中穩(wěn)定工作不出錯的能力。不是AI犯錯之后，找一個人幫它解決問題，我們希望AI自己解決問題?！庇囔涎a充。

現(xiàn)在團隊在進行的仍是純粹的技術嘗試，希望“在一個比較純粹的環(huán)境中推進AI”，他們想要組建技術團隊，往AI原生（AI Native）組織的方向發(fā)展?！拔覀兲峁┑牟⒉皇且粋€打開就能用的產品，而是會讓生產方式本身發(fā)生很大變化?！蹦豺q說，“還是得先把這條路徹底走通之后，再大規(guī)模鋪管線?！?/p>

一個全新的“游戲AI原生團隊”，試圖實現(xiàn)“AI勞動和人類創(chuàng)意密集型”的研發(fā)流程，這是我在本屆GDC聽到的最大膽的想法之一。

最終的考驗，仍然是“做出來”

在眾多科技和游戲大廠的探索下，獨具交互性特征的游戲行業(yè)很可能會成為AI探索和應用最成熟的場景。在面向企業(yè)高管的“杰出者演講系列”論壇上，專家們給出了他們自己關于未來的見地。

英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro提到，“AI讓出Demo變得相當容易，但80%的Demo沒有落實成產品。這中間的確存在一個鴻溝”。谷歌DeepMind產品負責人Alexandre Moufarek則認為，“這不是技術的問題，而是最終體驗的問題”。

處在行業(yè)前沿的領軍人物，都認為讓技術落地是未來的關鍵

技術發(fā)展最終還是需要落實到游戲和人——“人”同時包括從業(yè)者和玩家——的需求。這個過程可能很漫長：1990年代，3D模型得等到引擎條件成熟起來才能真正應用到游戲中；2000年代，動作捕捉技術在軟件中間件成熟之后才能投入工業(yè)使用。

AI也在經歷這個過程，但前進得非常迅速。2026年，“能不能”的問題早已解決，時代已經推進到了“怎么做”的新階段，可以說是AI“拼應用”的下半場。而騰訊游戲在具體到每個項目、每個生產環(huán)節(jié)的應用上已經走得很快，是游戲領域在這個路徑上走得最快的。谷歌甚至在同系列演講中指出，騰訊目前已有超過40款游戲落地了AI應用，且未來規(guī)模將持續(xù)擴大，這“為整個行業(yè)指明了發(fā)展方向”。

從現(xiàn)場情況看來，騰訊的確在指引和普惠上拿出了十足的誠意。他們不僅自己研究能改變玩家體驗和研發(fā)流程的工具，還把探索過程、工作流毫不保留地分享出去，演講中術語圖表密密麻麻的PPT仿佛“真的想教會大家”。

為這些分享排起長隊的人群中，有AI公司創(chuàng)業(yè)者，有為游戲引擎開發(fā)插件的從業(yè)者，也有剛剛踏入游戲行業(yè)的新手制作人。“如果是第一次開發(fā)游戲的話，開發(fā)者應該具備怎樣的技能？”光子工作室首席工程師郝陽《在游戲引擎中AI驅動制作3D游戲原型》的分享過后，一位聽眾問道。

“很難說具體需要什么技能，”郝陽回答，“我覺得既然現(xiàn)在AI這么強力，你就先試著做一個東西出來，在這個過程中自然就學會了一些能力。”

最長的隊伍往往都排在生成式AI相關議題的門口，騰訊的AI分享也往往座無虛席

我也追問了一下開頭那位講起創(chuàng)業(yè)者朋友的開發(fā)者，問他對這么多AI議題有什么想法。這位看起來還很年輕、一頭濃密卷發(fā)的動畫師苦笑了一下：“我可能再過幾年就得退休了吧”。

面對行業(yè)性甚至時代性的急劇變化，焦慮不可避免。而撫平焦慮的最好辦法，恐怕是將目光從各種令人興奮的遠景中收回，仔細審視，現(xiàn)在能為端到玩家面前的游戲、為具體的開發(fā)流程做些什么。

AI未必會顛覆游戲行業(yè)，但一定會重塑游戲行業(yè)。站在今日和明日的交界點上，在不確定的未來中，只有改變是確定的。但也許正因為有所改變，我們才看到了這屆GDC眾多廠商和從業(yè)者密集的交流中更少的壁壘、更高遠的暢想，還有用技術、分享和務實態(tài)度塑造行業(yè)新形態(tài)的可能。

正如陳冬在演講中總結的：“游戲設計永遠是創(chuàng)新和控制的結合，AI始終是工具不是目的?！?/p>

“最重要的問題仍然是，怎么用AI做出更吸引人的游戲。”