AI 让两个人完成了六个人的研发工作，然后呢？

作者：麦片

原文https://zhuanlan.​zhihu.​com/​p/​2097746150862353068

前言

这篇文章主要想复盘一下过去半年重做《我的奶茶屋》的经历，也聊聊我最近对 AI 和游戏行业的一些思考。

先交代一下项目结果：《我的奶茶屋》后来正式上线，也带来了一定收益。产品自身的数据尚可，但新增用户和商业化结果没有达到我的预期，所以我决定不再继续投入，把这次验证得到的经验用到后续项目里。创业没有停，新项目也已经在筹备和制作。

对我来说，这次经历更像一次投石问路。年初的时候其实预想过比较坏的可能性，但做的过程中也会高估结果，尤其是产品里的一些正向反馈，会让我对最终结果更乐观。现在回头看，这些反馈能说明产品的一部分价值，但不能直接推导出商业化结果。相比一个简单的成功或失败结论，过去半年留给我的是一套实际经验，也让我开始重新判断 AI 到底能给小团队带来什么，以及未来一部分游戏可能会变成什么样。

文章前半部分会简单讲这次项目，后半部分主要是行业观察和个人推演。后者不一定都对，我也还在持续修正，先记录下来，过一阵再回头看。如果各位有不一样的看法，也可以指出来一起讨论。

当初为什么会选择 AI 小游戏

今年 3 月，我重新开始做《我的奶茶屋》。

这是一个旧项目。我们修旧版本的问题，做新的迭代，后来上线 TapTap。团队人数不多，我除了负责产品，也补了不少其他岗位的工作，同时处理公司运营和商务上的事情。我过去做过 IAA，也有创业和带项目的经验。年初重新做这个项目时，AI 是我判断里很重要的一项。

当时的想法是：AI 可以压低研发成本，缩短制作周期。对两三人的小团队来说，如果能把原来几个月的工作压缩到几周，就有机会用更小的成本做更多尝试。轻休闲玩法链路短、验证快，看起来也比较适合这套方式。

现在回头看，这个判断有一部分是对的。原来这个项目研发加起来需要 6 个人，这次重启一共只有 2 个人，策划、美术，到后面的 SDK、封装和出包，各个环节都有 AI 参与。整套流程也是我们一边做一边摸索，最后慢慢摸通、摸顺的。AI 确实让小团队做到了很多过去做不了的事情，但我高估了速度能带来的优势。

这半年也算是一路看着 AI 技术往前跑。从 Skill、OpenClaw、Vibe Coding，再到各种 Agent 工作流，每次技术更新，都可能把我们上一阶段的开发过程重做一遍。上个月花一个月做的工作，在新 AI 的协助下，现在可能一周就能完成。技术迭代确实比我想象的要夸张得多。我们说回项目。

项目上线以后，最直观的问题是没有量。新增用户比我预期的还要少。产品当然不是没有继续优化的空间，但在缺少用户和曝光的情况下，继续做下一款是不是就能解决问题，我没有把握。

这也让我更清楚地看到，现阶段的休闲小游戏，尤其是开发周期很短的 IAA 产品，已经不是单靠研发就能跑通的市场了。

AI 提速是全行业都能拿到的能力。我能用，其他团队也能用。很多成熟团队本来就有素材、投放、发行和数据回流体系，AI 是在他们原有优势上继续加速，而不是把大家拉回同一条起跑线。

所以这次项目之后，我不再把“做得快”本身看作一个足够可靠的创业优势。它依然重要，但更像基础能力。真正难的仍然是产品判断、用户获取，以及持续验证和运营一款产品的能力。

这个结论只针对我自己的情况。有发行资源和成熟数据体系的团队，依然可能在这条路上做得很好。

我更关心的问题：AI 改变的只是生产效率吗

项目之外，过去半年我还一直在关注一类产品和平台。

海外有 Google 的 Playgrou​nd。用户用自然语言描述想法，就能生成一个可玩的游戏，再通过对话修改规则、角色和环境，完成后可以分享，也可以发布到平台的作品页面。它目前还是实验性产品，但已经把创作、试玩、发布和发现串在了一起。

国内也有类似动向。TapTap 制造在做自然语言生成游戏，把美术、音乐、平台功能接入和发布串起来；小红书则通过 Builder Hub 和小工具，让创作者把 AI 制作的网页作品挂进笔记，用户刷到内容后可以直接点开体验。小红书目前更多承担托管、审核和分发，还不是平台自己一句话生成游戏，但“AI 负责制作，内容平台负责触达用户”这条链路已经出现了。

这些产品的完成度不一样，平台思路也不完全相同。我把它们放在一起看，是因为它们都在做一件事：让不会写代码、不会用引擎的人，也能做一个能玩的东西。

以前一个人想做游戏，面前先摆着一串学习成本。学脚本、学代码、学引擎，做 2D 要研究绘画和动画工具，做 3D 还要面对建模、材质、灯光和场景编辑。很多人不是没有想法，而是还没碰到玩法，就被这些东西挡在了外面。

我现在越来越觉得，AI 改变的可能不只是开发效率，还有到底什么样的人可以开始做游戏。

这一点和现在的 AI 短视频、AI 漫剧有些相似。创作者不一定要真的去拍，也不一定要先学会一整套拍摄和后期技术，脑洞、模板、素材和对效果的判断，就能成为创作的起点。

游戏也可能走到这一步。至少做轻量作品时，创作者可以直接说：我想做一个什么东西，主角是谁，怎么玩，输掉是什么条件，画面是什么感觉。软件和技术并没有消失，只是慢慢被藏到了后面。

这里的“一句话生成”，不一定是说一句话就得到一款完成度很高的商业游戏。更多时候可能是先生成，再试玩，觉得不好玩就继续聊、继续改。创作者不再需要从零搭每一个零件，但还是要不断描述、选择和调整。

我最近看到的一些作品，已经有这种感觉了。有些作者过去没有游戏开发经验，做出来的东西也确实比较粗糙，玩法简单，内容量不大。但放在几年前，这些人可能根本不会开始，更别说把作品发布出来给别人玩。

所以这件事最吸引我的地方，不是 AI 又帮专业团队省了多少人天，而是创作的起点变了。

以前是先把技术学会，才轮得到表达想法；以后可能是先把想法做出来，再看它值不值得继续投入。游戏创作也许会从一项专业技能里，慢慢分出一部分，变成普通人表达、娱乐和分享的方式。

供给的基数和创作者的身份都在变。未来有些游戏可能不再是游戏公司按计划立项、开发、发行的产品，而只是一个人临时有个想法，顺手把它做成了别人也能参与的内容。

当游戏变成一种互动内容

顺着这个思路往下想，一些游戏可能就不再以独立产品的形式出现了。比如家居博主发完装修笔记，顺手附上一个小互动，让读者重新摆一摆家具；宠物博主把自家猫的照片做成找茬；情侣博主做个问答挑战，看看粉丝对他们有多了解。

这些东西有规则、有目标、有操作和反馈，当然可以算游戏。但它们未必需要长期循环、经济系统和养成目标，也不一定为了让玩家反复游玩。

读者可能只玩几十秒，分享一下结果，然后就走了。

用传统游戏的指标看，它的留存可能很差，LTV 也谈不上。但放到内容场景里，如果它带来了评论、转发、关注，甚至商业转化，那它依然是一条有价值的内容。

所以我觉得，以后可能需要把“游戏产品”和“互动内容”分开看。

传统游戏追求持续游玩，看留存、付费和 LTV；互动内容更重视即时参与，看完成情况、分享、传播，以及它给原内容带来了什么。

两者不会互相取代。Tile、Sort 满足的是持续消遣和关卡挑战，博主笔记里的互动挑战满足的是参与和表达。只是以后做这两类东西，可能会用到非常接近的工具。

对游戏开发者来说，这里有个不太舒服但值得认真想的问题：过去我们认为必须由游戏研发完成的一部分工作，以后可能只是内容创作者发布内容时顺手选的一种格式。

再往前推一步，这些常见互动还可能被平台做成标准模板。

用户不需要知道背后是 Unity、Cocos 还是其他技术，也不需要单独下载一款游戏。他只是使用了一个互动功能。

这有点像剪辑软件里的滤镜。滤镜仍然是技术成果，但今天普通用户通常不会为了一个常规滤镜，单独购买一款应用。

我担心一部分简单玩法也会发生类似的变化：从独立商品变成平台能力。

真到那一天，受影响比较大的可能是依靠标准玩法、通用美术和快速上线获取研发溢价的小团队。大家仍然可以做 Tile 和 Sort，但“能做出来”会更难成为收费或者获得流量的理由。

当然，AI 能生成一个 Sort 原型，不代表它能自动完成一款成熟商业游戏。难度曲线、关卡配置、经济平衡、广告点位和线上运营，仍然需要大量具体工作。先被压缩价值的应该是高度标准化的制作环节，不是完整的商业设计能力。

创作变容易以后，分发也不会自动变容易。

游戏直接出现在内容流、聊天和社区里，用户进入的步骤会更少。但入口变轻，不等于流量更容易获得。

任何人都能在十分钟内做一款 Sort，也不意味着用户会逐款搜索和尝试。最后决定用户看到哪一款的，仍然是推荐算法、创作者关系、社交传播和原有受众。

参与竞争的也不再只有游戏公司，还有博主、品牌、营销机构和普通玩家。平台自己也可以直接提供创作模板。

所以我也不觉得，AI 创作普及以后，发行和分发就不重要了。平台把入口做得再方便，最后还是得有人决定把量给谁，甚至可能比原来更集中。

对想做创作工具的小团队，这里也有个很现实的问题：平台自己同样有动力做工具，而且它还掌握发布和发现入口。创业者必须回答，用户为什么要用你的工具，而不是平台自带的那一个。

如果回答不了，很可能只是替平台提前验证需求。

我对 AI 原生游戏的判断反而比较保守

现在谈 AI 游戏，通常有两种意思。一种是 AI 辅助生产，策划、程序、美术和测试都使用 AI，最后做出一款结构相对固定的游戏。我这次项目主要用的就是这种思路。

另一种是 AI 原生游戏，游戏在运行过程中根据玩家的行为持续生成内容。后者听起来更接近颠覆，也更容易让人兴奋。

但真让我现在去做，我反而不会一上来就把所有东西都交给 AI。我目前更能接受的是：固定规则和经济系统，加上 AI 动态生成的内容表现。

比如玩家养一只猫，猫的对话、行为和一部分事件会根据玩家的选择变化，但核心循环、资源产出和经济系统仍然由设计者控制。AI 让内容更有变化，设计者负责规定它能走到哪里。

我对“让模型实时决定核心数值”会比较谨慎。生成延迟、推理成本、内容一致性和长期连贯性都是实际问题。IAP 产品还要考虑经济漏洞，一旦 AI 可以不受约束地产出资源或者修改规则，整个系统都可能出问题。

所以未来策划的工作可能不只是写更多内容，还要设计边界、约束、反馈和目标，让 AI 在一个可控的系统里发挥作用。

最后，说回我自己

AI 可以继续提高产能，但有几件事，我不太认为会因此变得不重要。一个是产品判断。工具可以一次生成很多 UI、玩法和关卡方案，但哪个适合目标用户，哪个只是看起来新鲜，还是要人做选择。

一个是商业验证。能不能用较低成本验证核心乐趣，获得真实用户，看懂数据，决定继续还是停止，这些和“会不会做游戏”不是一回事。还有分发和用户关系。有稳定受众、能持续生产可传播的内容、知道怎样在不同平台获取用户，以后可能不只是发行部门的工作，而是小团队的基本功。

再往长期看，当玩法和内容变得便宜，玩家还愿意为什么付出时间和金钱？

我目前的答案是社交关系、长期投入形成的身份和成就感，以及被认真设计过的情绪体验。这些东西都能用 AI 辅助制作，但很难靠一次生成直接得到。

当然，“游戏以后会像视频一样”这个类比也不能用得太满。看视频是被动的，玩游戏需要主动参与。制作游戏变简单，不代表用户就愿意不断消费别人生成的游戏。工具能力、创作意愿和消费习惯是三件事，AI 现在主要解决的是第一件。

这次尝试让我重新判断了 AI 提速和休闲小游戏市场，也让我更清楚地看到了研发效率与商业结果之间的距离。接下来我仍然会在新项目里大量使用 AI，也会继续研究它可能带来的新产品形态。区别是，我不会再把“更快做出更多产品”当作最核心的思路。

AI 管线应该帮助我验证想法、降低尝试成本，而不是替代对产品、用户和分发问题的思考。当做出一款简单游戏越来越容易，我们究竟还应该做什么？

对专业开发者来说，答案未必是去做更多游戏，也可能是设计更复杂的系统、更长线的体验，或者让普通人也能参与创造和分享的互动方式。

至于哪条路更适合我，只能用后面的项目继续验证。