文/熊莫

導語

風起云涌

“游茶圓桌”是游戲茶館推出的問答欄目。我們會每周就一些話題與從業(yè)者們展開討論，也歡迎你在評論區(qū)說出自己的看法，我們會為每期評論區(qū)點贊最多的兩位用戶，送出一份游戲的Steam Key。

轉(zhuǎn)折點已至。

這是AI在2026年為我們留下的印象。在更廣闊的輿論場中，豆包日活破億、人形機器人登上春晚、“養(yǎng)蝦”成為全民話題。游戲行業(yè)并非置身事外，從業(yè)者們發(fā)現(xiàn)，在私下和公開的行業(yè)討論里，人們或主動、或被動，愈發(fā)頻繁地卷入與AI相關(guān)的話題交流。

正如一位創(chuàng)始人告訴茶館君的，今年AI領(lǐng)域最大的變化在于“一切技術(shù)都處在成熟的拐點”。它不再頻繁觸發(fā)恐怖谷效應(yīng)，逐漸越過人類本能的排斥邊界。從“令人不適的模仿者”，轉(zhuǎn)向“可以協(xié)作的創(chuàng)作伙伴”，當這種感知層面的障礙被消解，其所具備的潛力才真正開始被廣泛認知。

在前陣子，茶館君探討過今年GDC上AI如何成為全場主線。困境下的游戲行業(yè)提出問題：研發(fā)成本高企，創(chuàng)意走向稀缺。被推上臺前的AI開始提供路徑：AI輔助生成原型、撰寫策劃案……人們正在逐步意識到，除了早期簡單的“一句話生圖”，在人與AI更深層的協(xié)作關(guān)系中，新的生產(chǎn)方式正在浮現(xiàn)，更具潛力的答案仍值得尋找。

在舊金山期間，茶館君現(xiàn)場走訪了多位游戲從業(yè)者、制作人和AI企業(yè)的創(chuàng)始人，向他們討教了同一個問題：“2026年，你眼中最重要的游戲AI進展是什么？”這些一線從業(yè)者的判斷，也為“AI將把游戲帶向哪里”勾勒出一個更接近現(xiàn)實的答案。

▍《AI2U: 我的病嬌貓娘AI女友》制作人 大谷Spitzer

我非常期待AI今年能夠帶來很多全新的、從零到一的游戲類型。尤其在Vibe Coding出現(xiàn)之后，很多過去不具備編程或美術(shù)能力的開發(fā)者，現(xiàn)在都可以很輕松的產(chǎn)出玩法原型，速度遠超以往。我認為今年會有10到20款以前從沒聽說過的、也很難歸類到具體的傳統(tǒng)游戲類型的游戲產(chǎn)品出現(xiàn)。就像在之前，我們通過《AI2U》把傳統(tǒng)的密室逃脫做成了新的“說服類”體驗一樣。

拿我們自己現(xiàn)在的立項過程來舉例子，傳統(tǒng)的游戲公司部門還會有開發(fā)、美術(shù)、策劃這樣的分工，但我們的原型團隊屬于麻雀雖小五臟俱全。立項策劃的速度會非�？欤霉雀璧腉emini Studio等工具輔助，一兩天就能產(chǎn)出兩三款比較簡單的玩法原型。

我們會組織內(nèi)部的試玩，去評價這些原型是不是可以正式立項。隨后再投入更多服務(wù)器、美術(shù)策劃資源等等，把原型做得更完整，然后再放在itch.io這樣的平臺去聽大家的反響。如果關(guān)注度能夠達到內(nèi)部的預(yù)期，我們就做更進一步的開發(fā)，再放到Steam上。現(xiàn)在開發(fā)的流程和從前那種兩三年做一款游戲的感覺很不一樣了，更普遍的是用一兩周、一個月的時間來快速迭代一款產(chǎn)品。

具體的游戲方面，我有一個很期待的海外AI原生產(chǎn)品叫《MyRobot》，據(jù)說今年上線。你可以讓游戲里的小機器娘幫你挖礦干活，也可以跟她們一起生活。國內(nèi)的朋友里，Optillusion（《籠中窺夢》研發(fā)團隊）的新游戲我也非常期待。

▍Tripo AI創(chuàng)始人兼CEO 宋亞宸

今年最大的轉(zhuǎn)折點在于，AI領(lǐng)域的各個技術(shù)都在快速成熟。我今年最關(guān)注的是AI 3D大模型逐漸走向成熟，開始進入“Pipeline Ready”的階段，也就是可以真正接入游戲生產(chǎn)管線，而不是停留在實驗或展示層。主要能夠?qū)θ齻�場景帶來改變。

首先是從2025年Q4到今年年初，我們能看到模型精度和穩(wěn)定性的顯著提升。無論是細節(jié)表現(xiàn)、硬表面質(zhì)量，還是整體還原率和成功率，都有很大進步。這意味著像Tripo H3.1這樣的模型生成的高�？梢哉嬲齾⑴c到游戲美術(shù)的生產(chǎn)管線里。過去AI生成的模型大概只有60分，還需要大量人工修改，現(xiàn)在AI 3D已經(jīng)可以對游戲公司的降本增效做貢獻。

第二，是我們在技術(shù)路線上的一些突破。像我們新一代的P1.0模型，用全新的算法框架把AI生成3D這件事重新做了一遍。它的特點是可以在幾秒鐘內(nèi)生成拓撲結(jié)構(gòu)和布線都很合理的模型，同時兼顧低面數(shù)、可實時渲染和較強的可編輯性。

于是我們就能看到很有潛力的新應(yīng)用場景。像是和UGC的結(jié)合，去做地圖關(guān)卡、皮膚配件等等元素的生成。UGC用戶不會等待太久，也無法處理高面數(shù)模型，所以必須同時滿足生成速度快、面數(shù)低、結(jié)構(gòu)可用，這樣才能在UGC場景里落地。

另一個更有潛力的方向，是Player-driven Gameplay（玩家驅(qū)動的游戲玩法）。比方說在一個開放世界里，玩家可以實時生成物體，比如前方有條河，你可以生成一座橋梁；天上有個寶箱，你生成一個坐騎去打開寶箱，實現(xiàn)“所想即所得”的能力。這本質(zhì)上已經(jīng)實現(xiàn)了一種言出法隨的全新交互方式。

我們最近也在舉辦一些Game Jam，探索AI 3D的原生玩法，已經(jīng)能夠看到包括開放世界、自走棋、三消等多種類型，在AI加持下產(chǎn)生新的變化。我們都知道，游戲這個行業(yè)產(chǎn)生新玩法這件事是在變得越來越難的，但是新的玩法又是令人向往的。

我們尊重游戲行業(yè)的復(fù)雜度，但是同時也很期待更多的人可以在AI的幫助下去創(chuàng)作屬于自己的游戲，這隨之又能帶來很多新的玩法和新的變化。這個是我們在長期非常樂于看到的。

在未來，當AI 3D和AI coding逐漸成熟之后，可能未來99.999%的普通人都會做屬于自己的游戲。包括對于專業(yè)創(chuàng)作者來說，未來的游戲團隊組織形式也會重塑，可能團隊內(nèi)的一個主美、主程都能通過Agent或者不同的模型的幫助，一人帶領(lǐng)一整個AI團隊，每天都不斷去實現(xiàn)新的idea、完成自我迭代。

所以我不認為AI是在替代人，而是在讓更多人能夠表達自己的創(chuàng)意。過去是很多人為少數(shù)人的創(chuàng)意服務(wù)，未來可能是每個人都在實現(xiàn)自己的創(chuàng)意。我認為這件事在2026年就會發(fā)生，會有一部分人在今年率先進入這個未來。

▍四締游戲吳天驕Steven

相比產(chǎn)品本身，我更期待現(xiàn)有的游戲引擎工作流可以更開放，更加面向Agent的workflow。在這個維度上游戲開發(fā)依然還是太落后了。更強大的AI游戲創(chuàng)作工作流帶來的不是降本增效，而是探索新的供給的可能性。

直到現(xiàn)在，屬于游戲引擎領(lǐng)域的MCP（模型上下文協(xié)議）都還沒有真正發(fā)生過——Agent能做的，還只是通過引擎里的大量二進制文件中費盡千辛萬苦篩出來的可編輯的部分進行源碼的編輯，至于對引擎的工作流、全局概念的理解只能靠互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)實現(xiàn)淺薄的認知，每一次編輯都是在試錯，更不用提理解游戲場景里的空間信息了。

可以對比Adobe這個快死的公司，是一個很好的現(xiàn)在Agent重塑軟件工作流的案例。因為游戲工作流的閉塞，人們接觸游戲工作流的壁壘還是很高，無法每個人通過游戲的媒介做自我表達，于是到現(xiàn)在，這些引擎廠依然活的好好的。這是一個逆潮流的事情——隨著Agent能力不斷提高，人們理應(yīng)可以越來越自如地通過游戲的形式進行藝術(shù)創(chuàng)作，但很顯然到目前為止這個事兒還不夠劇烈。

▍Meshy AI創(chuàng)始人 胡淵鳴

2026 年，Meshy 的 3D 資產(chǎn)生成能力會進一步為游戲開發(fā)者創(chuàng)造更大的價值。在 AI 與游戲的結(jié)合的其他方向，我相信今年能看到實時、基于視頻模型的世界模型，以及在我們現(xiàn)在正在做的比較偏非共識的游戲機制生成方面，看到更多激動人心的進展。

Meshy Game Studio 近期對外公布的 AI 原生新游《代號：黑箱》以多模態(tài)大模型能力生成主角的攻擊機制

關(guān)于基于視頻生成的世界模型，我認為它還存在一個核心問題：它是否是最適合游戲的方案？舉個例子，100 點 HP 的角色受擊扣除 10 點，還剩 90 點 HP，這些用浮點運算就能解決的游戲基礎(chǔ)元素，是否真的需要 AI 去解決？再加上摩爾定律失效，終端算力瓶頸這些因素的限制，視頻模型實際在游戲中發(fā)揮價值還任重道遠。真正有競爭力的世界模型方案可能得是一個混合了 AI 和經(jīng)典圖形學的混合引擎。

▍上海美酷瑞創(chuàng)始人《福爾摩斯：暗夜追蹤者》制作人 朱笑靖

我們分幾個方面說。首先是AI技術(shù)對游戲行業(yè)的推動——美國是一個非常創(chuàng)新的國家，我們這次來到GDC，看到了很多前沿的技術(shù)，像是聲音渲染、表情和動作捕捉，甚至是一些很有意思的玩法等等。但我們也能看到，這些創(chuàng)新距離真正的落地還有一定的距離。像是大家比較關(guān)注的世界模型，目前還處于一個概念視頻的階段。

其次，我們非常關(guān)注AI原生的游戲玩法。我們著重想要看到的是，能不能出現(xiàn)以AI驅(qū)動來打破傳統(tǒng)游戲數(shù)值驅(qū)動核心的游戲產(chǎn)品。作為比較資深的游戲開發(fā)者來說，我們覺得這方面的探索還較為早期。要么是制作和畫面還比較粗糙，還是2D像素為主的視覺表現(xiàn)，要么是游戲本身還沒有實現(xiàn)邏輯和玩法的自洽。

我們覺得，真正的AI原生游戲需要對標傳統(tǒng)游戲中的佼佼者，在核心玩法做到創(chuàng)新。利用大模型的語義和邏輯能力，去超越傳統(tǒng)游戲的數(shù)值PK，找到新的體驗驅(qū)動力。舉個例子，我們的游戲里有一個性格膽小怕事的管家。我們可以通過用語言去威嚇他的方式，來從他身上獲得線索，或者是在游戲里找到一把槍，再出示給管家，達成威嚇他開口的目的。

又比如，我們可以對用戶的情感輸出進行分析，在用戶表現(xiàn)出急躁、快要流失的時候給予玩家一定的語言和角色感情上的安慰，激勵他繼續(xù)進行游戲，這是傳統(tǒng)數(shù)值驅(qū)動模式做不到的。我們認為，如果說傳統(tǒng)游戲更偏理性，那么AI游戲的核心則更偏向感知與情感，細膩的情感互動體驗。我們可以和角色面對面對話，通過語音和面部表情動畫等方式，實現(xiàn)足夠有深度的情感交流。

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