谈AI时代的游戏机会、挑战和应对思路

文丨liuchi
腾讯互动娱乐 产品经理

*本文仅作分享讨论，不代表GameRes游资网观点

从70年代开始到今天，电子游戏行业大体经历了50年的高速增长。一个行业能经历50年的高增长，很不寻常。

人类从古代就在玩游戏了。那么，让“电子游戏”能够如此蓬勃发展的，就不是“游戏”的成分，而是“电子”的成分——无论这个部分是直接作用于游戏，还是绕道更大的经济发展场景间接作用于游戏。

所以更准确的说法是，过去50年，电子信息技术的高速增长，让电子游戏行业得以快速发展，进入换挡期。

这个换挡期的特征大致就是：需求侧，旧需求消耗得差不多、用户面对长得相似的游戏产生出倦怠感；供给侧，新的产品形态又发展得不很充分——宏观经济也好、游戏产业也好、两口子感情也好，大体都是这样。

为什么游戏产品形态的进化变慢了？因为游戏产品形态的进化根本地取决于技术的进步——这个我们下面会简要介绍。让我们看看当前的情况：

“互联网”这个大红利边际效益递减了、从90年代起就与互联场景发展高度耦合的终端产业也受到波及；

GPU、云和存储规模的一些新技术、新的边际效益又是为了AI而生，并没有能够流入游戏行业；

AI发展得如此之快以至于游戏行业还不知道该拿它做点什么新产品——这就好比在所有人都在打算盘拿毛笔记账的时候，突然有人给了你一台装着Excel的电脑……这些情况综合起来，新产品形态冒出来是很难的。

让情况难上加难的是游戏行业资本在时空上的错配。过去一段时间，游戏产业手中的长期资本并没有对齐能让游戏实现长期增长的要素，例如技术、创意和艺术性的探索、试错成本等等，而是对齐了诸如赛道、人力等既有资源的获取，从而造成了结构性的供给过剩——部分品类非常卷，其他领域非常艰难，最终谁也过不好。最后反而是任天堂和Larian这种几十年如一日磨铁杵的厂子拿出了绣花针，施展着最后的葵花宝典。

——这是此文的大背景。是迄今为止我们面对的过去。

未来则变得愈加复杂。在这个复杂性面前，过去几年游戏行业经历的变革，就是“bumpy road we've been on the last week or so”。它的真实面貌是整个TMT中下游都在经历的产能革命：在80年代电脑程序还是天才和极客的专利，00年代编程已经变成中小学生义务教育的一部分，2020年左右低代码编程的概念红火起来……生产力的提升让整个游戏行业的生态发生了重大变化。从MOD中诞生的吃鸡玩法就是一例——没有这种生产力的扩张，吃鸡可能也会诞生，但会不会这么快就不好说了。

注：英文台词源自电影《商海通牒》

"……considering the, shall we say, bumpy road we've been on the last week or so, that the figures your brilliant co-workers up the line ahead of you have come up with don't make much sense any more, considering what's taking place today……" (基于今天发生的事情，和我们在过去这一周所经历的困难，你那些优秀同事之前琢磨出来的数学玩意儿已经不太管用了）。

AI将要带来的指数级生产力爆炸会让前面这些阶段相形见绌（不仅适用于游戏行业）。到了2030年，AI很可能让一个人完全不碰代码也能设计出属于他自己的程序——这是AI对游戏行业之影响远大于它对单个游戏产品之影响的根本原因。

2024年游戏行业遭遇“困难”，不过显示着一个基本常识：任何一个行业在经历产能大提升的过程中都不可能保持原有的面貌和增长逻辑。产生提升的拐点，通常也是行业增长结构性调整的拐点。此时有些企业觉得困难，另一些觉得舒服，这是很自然的。

于是诞生了这篇文章。它的目的很简单：探讨如何抓住正在转轨的增长逻辑，以及如何拉动游戏产品形态的变化，从而在尽可能地消化既有的结构性过剩的同时，想办法搞出一点新的增量出来。

当然，这是一个完全探索性的讨论，不可能存在什么绝对正确的答案。到这里一些话已经比较尖锐了，剩下的只会更尖锐。当然，尖锐意味着它不太可能建立在面面俱到的基础上，否则也就很难尖锐起来。不过在变革的时候，尖锐总比不尖锐好，一时的不正确比永远的正确有用。否则我们便要以永远的正确去碰撞外界的尖锐。

基于此，本文的写作思路如下：

描绘目前AI的大体发展情况，并分析一些关键的、可能致命的问题和思路。

搞清AI影响游戏的大致方面和路径。

复盘过去的头部游戏是如何利用技术红利的，总结一些规律。

使用这个规律，探讨“如何利用AI技术红利”。

一、AI显示出巨大进化加速度，远超以往

AI的发展有两个关键趋势：一是加速度巨大，二是潜力巨大。

加速度体现在哪里呢？体现在它每12——18个月都能更新一代。或者按Elon Musk说的，“似乎每六个月就增长10倍”（显然Elon比我更加精确）。总之，人类过去从来没有发展这么快的技术——

22年底，图片生成、短文本生成基本达到商用水平。

23年底，长文本生成、辅助编程、辅助生成蛋白质、药物等等基本达到商用水平。

24年底，按照现在的趋势来看，短视频生成基本达到商用水平（Sora预计今年中发布）。

25年底，预计“轻游戏”（介于小游戏和全体量游戏之间，类似于短视频介于动图和长视频之间）也能实现AIGC。Google近期发布了Genie+SiMA，一个用于生成游戏，一个用于测试游戏——不难想象，借助两者的左右互搏，AI将很快负责简单游戏的生成，继而是复杂游戏的生成。

为什么说这个加速度，而不是速度？因为从图片、文本，再到视频、游戏，AI面对的数据处理不是简单的量的增长，而是维度的增长，是维度带来的相关性、复杂性的几何增加。直观地说，画一张图容易，但制作动画很难；写个句子容易，写文章很难；搞一个游戏的局部容易，设计整个游戏很难……

只有加速度适合用来描述这种几何级别的进化。

关于这个加速度，还要特别澄清一下。

首先说结论，结论是算力就是在几何膨胀，而且丝毫没有减速的势头。下图显示了过去20年NVIDIA旗舰游戏显卡和训练用超级计算机的浮点运算数（Tflops）增长情况，指数级增长的趋势非常明显——


要澄清的是什么呢？是过去几年有种声音，就是每看到AI进化一代，都要说一句“下一代估计很漫长才能突破”。比如看到GPT-3.5，就觉得这差不多是极限了，下一代怎么也得发展个3、5年才能出来；看到midjourney处理图片不错，就说“短视频怎么也得3——5年”。

这个判断的基础是什么呢？就是认为这一轮大模型支撑的AI进化，每进化一代都要有巨大的算力增长作支撑，而“摩尔定律已死”，算力不可能增长那么快。这个认识有正确的地方，比如意识到AI发展和算力增长之间的关系。然而，这种认识片面地、静止地、僵化地看待了摩尔定律，以及摩尔定律和算力增长、算力增长和AI发展之间的关系。

摩尔定律原话是：集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月到24个月便会增加一倍。说“摩尔定律已死”，主要根据是认为晶体管的体积不可能无限变小。然而什么算“无限变小”是没有定义清楚的。

数据显示（见下图）这个定律并没有明显失效的迹象，只能说是略有减速。


摩尔定律和算力增长的关系也需要发展地看待。在过去，算力增长和晶体管数量增长可以简单挂钩，数量越多算力越大。

今天讨论算力不能只讨论晶体管数量了，还要讨论场景和架构。比如图形计算，让GPU来干就效率高，让CPU干效率就低。一堆芯片在一起，还可以从服务器的层级、乃至数据中心的层级去设计，让1+1>>2。

简言之，同样数量的晶体管，通过不同的架构，在特定计算场景下，能提供百千倍优于传统CPU的算力。这就好比脑子大、神经元多，不一定聪明，还要看脑子的结构——大象脑子比人大，但人比大象聪明。

算力增长和AI发展之间的关系也需要特别讨论一下。过去我们认为，AI增长单方面依赖着算力增长，算力不增长，AI就不可能变化。现在我们看到，NVIDIA的新一代架构是AI辅助设计出来的，而且连台积电、Intel的制程突破，背后也有AI辅助。OpenAI甚至在用GPT-4分析GPT-3.5哪里可以优化（这已经接近于人类的“自我反思”甚至是哲学思考的模式）。这就是说，AI不仅得益于芯片设计、算力增长，还能回馈。于是它形成了飞轮：算力越增长→AI发展越快→帮助算力加速增长→更快的AI发展……

这里就体现出AI的潜力：它是第一个可以自己提升自己的技术，未来的发展很可能会更快。这个进化模式在人类科技史上从未有过；过去所有技术的发展都是人来做，无论蒸汽机、电话、互联网、芯片等等，其进化都要人类来想办法。

二、AI对游戏和游戏行业的影响是系统性的

游戏只是受AI技术冲击的一个方面，而且是一个很小的方面。这决定了整个游戏产业只能被迫适应AI技术的发展，或者作为它的肥料之一。总之，顺之者昌、逆之者亡。

具体它会改变什么呢？

改变一切——既要改变游戏本身的面貌，也要改变生产和消费游戏的面貌。

AI技术将深刻改变游戏产品形态

1）技术是游戏产品形态进化的第一动力

我们关注游戏产品形态进化的理由很简单——只有形态最先进的游戏才能赚到大钱。GTA、PUBG……没有一个成功的游戏在形态上是落后的。

所谓巧妇难为无米之炊，没有技术发展，创意不可能化成产品。不仅游戏如此，任何内容行业都如此——冷冻和养殖技术之于餐饮、染料和纺织技术之于时装、显像和信号技术之于电视、分发算法之于内容平台……技术和内容产品的关系就是水涨船高，剩下的不过是有人抓得住机会、能够利用技术做出更好的产品，而其他人则停留在上个技术时代的范式当中相互蚕食。

游戏也不例外。最早的电子游戏创作者、互联网游戏创作者，都来源于MIT，而且都是MIT最顶尖的技术专家。

70-80年代的主机游戏爆发，就是电视从黑白到彩电再到多媒体的技术升级的副产物。

80-90年代，无论是任天堂在平台跳跃领域的成功，还是PC游戏在模拟经营、射击领域的成功，本质上都是技术突破的成果——任天堂开拓出十字键这个交互设备，且至今仍然是游戏交互方式革新的重要一极，而PC则依赖于键鼠交互技术、CPU+AI技术的突破，让在游戏中经营城市、国家、战场成为可能。

之后的故事我们就更熟悉了，中韩投资固网，网游就兴起；智能手机的强算力和强交互性让移动游戏成为可能；GPU的大发展让开放世界等等大体量3A游戏成为可能；近年来芯片技术整体的大发展又让大体量游戏可以从主机/PC转移到移动端，催生了Switch和原神的成功……

（游戏和技术的对应关系，以及曾经利用某个技术实现大发展的游戏巨头）


一切证据表明，技术就是火箭，只要坐上火箭，座位在哪里是相对次要的。如果挑一个好座位，拥有最大化技术红利的产品，就更好。

进一步地，如果像腾讯这样掌握最关键的并发技术、像任天堂这样掌握交互技术、像索尼这样掌握存储技术（80——00年代，而后被替代了），就能够把技术红利压榨到极致，在一个较长的周期实现伟大的增长、成为游戏巨头。

即便不是技术绝对领先，而是有相对的实力，例如EA（围绕决策型AI打造了一系列成功产品，例如FIFA、SIMS、早期的C&C系列），也能够有非常显眼的成绩。

相对应地，谁在利用技术红利上落后，再大的厂子、再成功的产品，也会迅速崩塌。

近年来许多在固网时代和早期移动互联网时代崛起的日韩厂家以及国内二三线游戏厂商，由于没有能够根上移动端算力的膨胀、没有抓住3A跨端的趋势，固守旧的产品形态，业绩就非常难看。反过来，我们也看到不少像《原神》、《蛋仔》、《逆水寒》这些善于把握技术红利实现成功的例子。

尤其需要提到的是，技术红利通常不掌握在游戏公司手里，腾讯、索尼、任天堂这样的巨头只是个例。《逆水寒》搭上了网易的AIC技术（AI-Character，以对应NPC），《蛋仔》背后有编辑器技术，但网易背后更大的技术红利是抖音先进的分发算法、进而是建立在这个算法之上的一整套新时代研运一体打法。

同样地，Switch能做到跨端3A，最核心的算力技术也不在任天堂手里，而是在NVIDIA手里，但这不妨碍任天堂去吃这个红利。如果任天堂心态封闭、固守它的交互技术，死活不去吃这个移动端算力膨胀的红利，那么Switch也做不到今天这么成功。

AI技术的影响是全方位的

AI是并行与其他所有技术之上的新技术。如下图所示——


PvE游戏的拓展过去主要依赖算力、存储技术的发展，比如从GTA3到GTA4、GTA5乃至现在的GTA6——这些进展和主机算力、存储性能的发展基本上是完全同步的。现在，AIGC让人们可以更快生成游戏世界当中的一草一木，甚至可以直接生成整个城市……PvE的E当然会变得更大、更精细和复杂。

PvP游戏则普遍要求高并发。只有玩家足够多，游戏中的竞争和博弈才会有足够的变化，社交关系才有基础，游戏才好玩。过去几年我们已经看到AIC在游戏中大量承担了新手引导、送温暖的任务，未来AIC的表现将更加强大、算力消耗更多，与云服务提供商的关系更加紧密。

脑力型游戏向来就是AI技术的重地。无论是模拟经营、4X战略，还是自走棋等等，玩家对于“AI是否聪明”的敏感度和要求始终很高。过去这些游戏无一例外都是重数值+重决策，随着AI的发展，文本等信息已经逐步加入到脑力型游戏的范畴（例如利用GPT制作的《七大姑八大姨模拟器》）；AI时不常超越人类想法、拥有自主独特意识的特性，也可能会成为游戏乐趣的一大来源。

交互技术的背后也有AI技术加持。前几年，AI已经帮助MOBA玩家实现“用嘴打字”；近期，凭借AI技术和特制的芯片，Apple Vision Pro实现了顺滑精确的空间交互体验。未来，AI将会帮助实现更多、更精确、负担更小的交互方案，为玩家拼操作、拼技术提供更大空间和想象力。

顺便一提，XR技术红利的基本盘还是在交互，以操作这个维度为基础逐步渗透到其他维度（此处暂且按下不表）。


AI将改变产业供需和竞争格局

1）AI将加速地极大提升游戏生产力

现状是，我们已经看到并将继续看到，图片、文本、代码等等多个方向在同时迭代，并且已经多多少少整合到了游戏生产环节当中，提升了生产效率。这里面既有直接替代人工的情况，也有加速人工的情况（比如以AI为反例，或大批量地淘汰一些设计方向），KM上已经有太多分享和例子了。

之所以说它要加速，有三方面原因。

1. 变革动力是在以指数级增大：AI技术本身在加速发展；

2. 变革范围和深度也是在指数级增大：随着AI渗透更多环节，点成线、线成面，生产力的提升会变得越来越快、越来越明显，形成系统性加成；

3. 变革范式在指数级成长：这一点最具颠覆性——当大量游戏生产环节、生产节点得到AI加成，原先那些机械的、重复的劳动会被释放，时间和精力将转向真正形成价值的领域——这个过程本身一定伴随着AI对游戏内容和价值之间关系的学习。也就是说，在游戏生产领域，AI学习的重点将从简单、机械的环节，逐步过渡到“价值-内容”的关系，最终形成闭环。

2）AI提升游戏生产力将深刻改变产业竞争格局

电子游戏产业已经发展了60多年，变化很大。然而这些变化相对于更古老的内容行业，其实没有什么不同。无论是美食、美酒、音乐还是服饰，有什么样的生产力基础，就有什么样的行业格局。

注意，我们不是说既有的环节不重要——这些环节仍会存在，但更大的增量不会停留在这里。

服饰是个很好的例子：在生产力不发达的年代，设计师和裁缝的重要性几乎是独一无二的。随着生产力的发展，服装成本越来越低，产业重心就从中间的设计生产环节，转移到了更上游的纺织、染料，以及更下游的渠道和经营。或者这么说：靠作坊维持的精品手工匠人肯定还在，但他们不再会提供整个产业链的主要增量部分。

又比如音乐，在19世纪乃至20世纪初，都还是乐团和剧院中心制——乐团和剧场在哪里，音乐和音乐的价值就在哪里。20世纪，随着技术的发展，制作音乐的成本越来越低、受众越来越多、触达越来越方便，大乐团和剧院的相对重要性就下降了。大的增量也不是被新冒出来的乐手拿到，而是被唱片和经纪产业、广播电视产业、录音设备等等拿到。真正赢到最后的，要么是掌握核心技术、核心艺术家，要么是去掌握后端的分发渠道。随着分发渠道从唱片、磁带、广播电视转向互联网，连过去的唱片公司也不能维持，最终被iTunes等等替代。

或者更通俗地说，今天我们把所有裁缝加起来，这些裁缝和设计师在各自产业链当中的重要性、在整个产业链当中占有的利润，不可能得上纺织工业、染料工业、服装展览和运营、时尚媒体等等。同样地，所有厨师加起来、所有音乐家加起来，他们的重要性也不可能比得上各自产业链在过去一百年在上下游两端拓展出来的新环节，比如冷链运输、育种选种，又或者是录音设备、音乐分发平台等等。

对游戏，乃至对整个电子信息产业，AI都能提供这种巨大的生产力跃迁。既然是内容产业，游戏产业也必将经历其他内容产业在工业化、现代化过程中，因生产力提升带来的格局改变。基本规律非常简单：基础生产力越高，达到同等规模和质量所需要的人力物力就越少，行业就越卷，把握上游和下游的关键战略位置就越重要。

我们用三个角度总结这种改变：

一是总体来看，产业价值重心将分化、迁移，不再围绕着内容产品的设计制造紧密耦合、挤成一团，而是向更上游的技术和更下游的渠道转移。从另一个角度说，游戏产业的产业链形态其实还是蛮原始的——你在其他任何一个内容产业几乎不可能看到这些情况：价值主要由密集的人类劳动而不是生产资料来提供，竞争中组织效率因素的比重远远大于工具、创意和服务。

二是从供给侧来看，进入和退出门槛降低，产业中间环节的竞争将更加激烈，大量小体量生产者将携带创意、生产力冲进供给侧，逼迫所有人提供更高质量的产品，或更快的创意落地。同时这将让关键技术、关键要素的价值进一步提升。一招鲜、一抓准的模式将不再继续，内容创意的价值、技术运用的价值会更加突出。

三是从需求侧来看，供给的极大丰富让用户选择面扩大，也让用户群体本身扩大。这就好比没有供给的时候，用户在广播只能听古典乐、爵士乐，不喜欢就不听了；现在，各种产品形态层出不穷，这将为游戏产业吸引更大、更广泛的用户群。在这个基础上，渠道的重要性、平台的重要性、研运一体的重要性会变得更加突出。用户的研究和触达也将发生根本性的改变——配合云游戏等技术，游戏将以平台+流媒体形式提供，将用户长期锁死在一款游戏的几率会更小（当然有这个能力的游戏价值也会更高）。而一旦转化为流媒体形式，顶尖游戏、爆款游戏所能获得的热度，也不可同日而语。

三、各个方向的挑战和应对思路

基本方法（四步走）

技术对游戏价值的加成路径、路径选择，可以参考这几个例子：

Exp1：GTA vs 极品飞车

在GPU和存储技术疯狂进化的20年中，同样是在城市中赛车追逐，GTA把算力用到了城市，极品飞车把算力用到了赛车碰撞和画质。


对硬核赛车玩家来说，赛车手感调整和画质升级当然很有意义。但对于大众来说，过于惊喜的画面和赛车手感，边际效益是剧烈下降的；甚至，当赛车手感过于精细，只是想要在游戏中找乐子的大盘玩家就会无所适从。

相对应地，游戏中城市能够从2D变3D，3D变拟真，拟真到栩栩如生，进而为巨量的剧情和小内容提供一个大舞台，这个价值增量就很大了。


Exp2：SIMS vs 4X

同样是CPU算力、AI决策能力、内存规模的增长。SIMS系列把它用到了模拟小人的行为逻辑、游戏内互动上面，Paradox的大战棋把它用到了复杂的决策系统上面。于是，P社玩家群体愈加硬核、愈加小众，而SIMS玩家群体则不断扩大，整个游戏的趣味性越来越强。

Exp3：PUBG

还比如PUBG：固网的进化让FPS玩家终于也能够享用大地图→地图这么大，我们就要塞几百个人进去→玩家发现，上百号人乱逛乱打的信息熵实在是太高，每一局游戏的体验都很随机，而且混乱的局面很容易让所有人都变得残忍暴戾，对新手极其不友好。如何控制这个信息熵呢？MOD制作者给出了答案：缩圈+设立资源点，让事件发生区域变得更小、资源分布的不确定性下降。

这三个例子足以说明利用技术实现游戏形态和价值升级的基本规律，对AI而言这些规律不会变化。如何利用这些规律？可以尝试这个“四步走”策略：

第一，搭车技术红利：

你需要选择一个能够充分吃到技术红利的长板，比如GTA的地图规模、极品飞车的碰撞计算等等能吃到GPU的增长；比如SIMS小人的行为决策、4X对手的战略规划能吃到CPU和内存的增长；又比如PUBG的同屏战斗人数能吃到带宽和并发的增长。

第二，确定演化飞轮：

光有长板还不行，一个游戏可能有很多长板都能吃到技术红利。所以还要让这个长板应当和游戏的整体结构息息相关，尤其是它能够促进整个游戏形态演变走向“飞轮式”成长。比如GTA：地图越大越精细→可供设计剧情的舞台越多→内容量越大→越容易形成一个丰满立体的游戏世界。

第三，聚焦边际效益：

你需要选择那个对全体玩家群而言，最大化游戏乐趣、最小化游戏挑战难度的方向。比如GTA把地图做得很大，这里游戏乐趣成倍增加（因为剧情发生地、赛车的场景变多了），但游戏难度却没有上升；极品飞车等等把车辆手感调得非常精细、把画面做得非常精细，这个乐趣只有核心玩家能体验到，对普通玩家而言却是非常劝退的，而且很多时候赛车游戏的乐趣和画面其实没啥关系。

第四，量变促进质变：

不断拉长某个长板，一定会导致游戏整体结构出现失衡，这时候要以开放的心态调整。比如PUBG让战场变得非常大、同战场人数非常多，这个时候就一定要有对战场信息熵的控制——很多时候，就是在这种水多了加面面多了加水的过程中，新的游戏玩法出现了。当然，另一个方向可能是做减法，让这个长板非常突出。

四、四步走的应用和条件

哪些领域能使用“四步走”

AI提供的机会就是字面意义上的无处不在。

过去的历史经验证明，技术加成到任何一个方向，这个方向就有大突破的机遇。上面谈到过，AI对游戏基本构成的所有方向都有影响，这意味着每个方向、每个细分赛道，都有机会使用上一段说的四步走策略进行游戏升级改造。


哪些方向是最优先的？一个人显然没办法穷尽回答。这里仅基于现有的一些游戏开开脑洞，供大家参考：

Exp1. GTA

搭车技术红利：GTA基本上是一个让玩家到处体验剧情→接任务→开车→解锁新剧情的结构。AI有很多可能提供的长板，比如使用AIGC大量生成随机的剧情，又比如把所有NPC升级为AIC，等等。

确定演化飞轮：随便想一下：使用AIGC大量生成随机剧情→大量剧情形成相互影响→有一个隐藏在幕后的母AI根据已发生剧情实时调整游戏中城市的环境→游戏世界变得更加动态和真实。

聚焦边际效益：这会不会让玩家觉得游戏难度上升了？可能会也可能不会。如果游戏世界的事件随机性过大，有可能会影响到玩家的体验，但也可能让玩家觉得游戏充满惊喜。

量变促进质变：随机剧情多到一定程度，如何让所有这些剧情之间能够不发生冲突就是个大问题，让所有这些剧情能够不仅发生在动画里、也能对游戏环境产生一定影响，或许也是个不错的方向。质变可能在母AI这个层级诞生——最终我们积累出一套能够实时生成剧情并将其与游戏环境产生关联的AI。

Exp2. 法环+斗蛐蛐

搭车技术红利：法环的基本结构就是——更多战斗状态机→更多BOSS→更多场景承载这些BOSS→更多与场景相关的故事。战斗状态机的代码设计或许可以用AIGC批量生成和筛选（类似筛选药物）。

确定演化飞轮：极其丰富的战斗状态机→自动根据环境等参数排列组合或实时生成新的怪物→玩家有无穷无尽的挑战和收集品→拿来组合、培养放入斗技场→让自己养成的BOSS和其他人养成的BOSS打→打赢了有一定几率吸收对方BOSS携带的代码词条……这基本上实现了《宝可梦》+《数码宝贝》的场景。

聚焦边际效益：玩家会不会觉得过于繁琐？或者战斗过于随机？可能需要测试。

量变促进质变：到最后产生的可能是一个类似于《我的世界》这样的新品种游戏。《我的世界》里面，你可以去想办法挖掘、囤积各种方块材料，也可以去拆别人家……想像一下，所有这些方块和材料，都变成了游戏中BOSS的出招表，或者某些属性词条等等。

除此之外，还有很多可以开脑洞的方向。

比如想像一下，如果《蛋仔》的编辑器整合了AIGC，让玩家可以几乎毫不费力地生成地图内容，会发生什么事情？

如果MOBA的AIC陪玩有了自己的想法和性格，会发生什么事情？甚至我们发现对面一队好像根本就不是人类，而是莽撞但团结、打团随叫随到的兽人，会发生什么事情？

总而言之，在如何利用AI上面，我们应当根据历史规律相信，大力就是能出奇迹，而且保持一个开放心态：这个奇迹完全有可能不是在原先设想的方向上，但大力的过程是不可缺少的。

使用“四步走”的前提

使用四步走吃掉技术红利有一个前提，就是我们不再把眼光放在“品类”这个静态的尺度上，而是要更加关注两个问题：

• 第一，什么造就了一个品类的红火？它的底层技术动因和社会背景是什么？
• 第二，当我们在说一个品类的时候，我们到底说的是什么游戏？什么游戏乐趣？如何能够利用新的技术条件去改造它？
  

“品类”及其相关的一整套想问题的方法，在绝大多数时候和上述路径是冲突的。理由如下：

1）从品类出发思考、抓机会，就好比先给蚊子照照片再打它

“品类”从开始就是一个局限性非常大的概念，也是导致结构性过剩的一个重要认知问题。

第一，它定义非常不良好。比如射击是个品类，休闲也是个品类——但射击是个明确的游戏交互行为，而休闲则可能是任何东西。如果再加上RPG就更麻烦了，因为RPG既不是游戏交互，也不是某种“感受”，而是一种“角色扮演”的“形式”。继续下去，一个游戏可以是RPG，还是射击RPG，甚至是休闲射击RPG……

现在除了品类，还有标签，几个标签抓出来就是一个品类，这就让问题复杂化而不是简单化了。这有点像拉群困境：有几个人，就能两两拉一群、仨仨拉一群，大群套小群、小群组大群……

第二，即便你的分类非常MECE可靠，游戏产业其实没有那么多现成的数据去统计。任何尝试过的人都能知道，一般你能从公开渠道获取的、可靠的游戏销量和收入数据点，不会超过1000个左右——这里还包括同一款游戏在不同时间段反复公布的销量。这意味着你几乎不可能在全局层面获取稳定、可持续、精细化的建模结果。未来，随着GaaS化的推进，可获取的数据点只能越来越少。

第三，就算获取了这个结果，它对实践的指导意义恐怕也是非常有限的。

品类不是动因而是结果：不是品类导致增长，而是技术等因素把供给能力、玩家的预期和钱包导向了某个方向，然后促进了某个品类的成长。真正的成长因素不在品类这里，而在技术、在经济环境、在社会意识……很多时候品类反而限制了我们对这些动因的解读，让我们把动因强行归结到某个方向，以印证“为什么是A品类涨了、B品类跌了”。

品类不是增长逻辑：因为游戏这个行业奖赏的恰恰是破坏性创新，是那些把既有品类扫到垃圾堆的游戏。盯着一个品类如何变化，更多时候你看到的是这个品类好在哪里，而不是它问题在哪里、哪里可以改进、哪里还可以更好玩。当你用这个逻辑追赶头部，通常你赶上了，颠覆者就出现了。

品类也不是市场逻辑：只有在整个市场非常不成熟的时候，为了快速抓大面，品类这种东西才会成为主流范式。这有点像90——00年代初的餐饮市场，那个时候人们说的是“粤菜更火还是川菜更火”——这个方法继续做下去，就会变成“黑椒牛仔骨更火所以我们也得有”。然而市场需求的进化不可能被一套范式限制住，真正在00年左右获得红利的是俏江南这种主打精品商务范儿的餐厅；接着是大董这种搞国际化、标准化、融合菜的；然后是各种榜单；现在则是品牌+食材+地区文化……

品类更不是用户逻辑：举个例子——前些日子很火的《帕鲁》，你可以说它融合了多个品类的玩法，所以吸引了多个群体。但我们也可以去调研那些不喜欢玩它的人，你会发现这些人批评的恰恰是“缝合”，因为他们可能很讨厌游戏中某一个环节（比如搜集材料），于是其余的环节他们也就不想体验了。真实世界中，用户决定玩或不玩、买或不买的逻辑既可以非常粗暴，也可以非常微妙——总归是非常混沌。这有点像股市——股市有涨有跌，想要真正可持续地赚钱，你就不应该过度关注价格、然后把价格看作市场的本质，而是要关注那些影响价值的长期要素。

2）破掉品类之后，回归第一性原理和零基思维考虑游戏发展的路径

破掉相的过程是很痛苦的，因为要破掉执念，破掉对执念的执念。但这个必须破，不破不行。

破掉之后，需要回归到游戏原本的面貌去看，我们会发现游戏和游戏之间是联系着的。《帕鲁》能够缝宝可梦，绝不是因为《帕鲁》研究了什么品类，而是因为《帕鲁》的创作者觉得，他们设计的问题结构中，如果加入一个宝可梦，应该会变得很有意思（结构大概如下）：


类似地，前一阵爆火的《Balatro》，如果只用品类的思维去看，它就不是个机会，因为一共才100万销量，而看起来比较像的《杀戮尖塔》也不过几百万。但如果从游戏本身的角度去看，它无疑是最近最好玩、最上头的游戏之一，把叠buff做到了极致。叠buff是个啥品类？啥品类也不是，但它是游戏，是乐趣。既然是乐趣，就有可能和其他的乐趣组合起来，或者生出新的乐趣。

如何更好地在AI时代把握所有这些现象和机会？我们不妨把目光转向同样在技术大发展时期崛起的那些大神，比如宫本茂、Will Wright、Sid Meier等等，通用的思维方式有两条——

一是回归第一性原理（当时这个词还不太流行）。简单来说就是回归到游戏的本质去思考问题。

对宫本茂来说，游戏意味着“拿起手柄开始玩游戏后，感觉对不对，是不是开心。通过显示器和手柄，你能否自由探索人生的不同体验”；

对Will Wright来说，“游戏设计便是一种应用心理学。我们一直在侵入人类的心理。我们一直在脑子里创造一些能够带给自己乐趣的机制。有时候是通 过挑战，寻找模式，有时候则是通过解决问题。而我们的大脑将与之连接在一起去享受这些内容，从根本上看来这也是一种学习过程”；

对Sid Meier来说，“游戏就是解决一串有意义的问题”

……

所有这些关于游戏本质的探索都是必要的。因为只有这些回归本质的探索，而不是停留在品类或其他聚类特征的统计，才有可能让我们真正跳出这个时代的box去思考，然后进入到零基思维。

所谓零基思维，就是抛弃“AI是XX的下一阶段”这种想法，回归到游戏的本质思考这么一个问题：假设所有这些技术不是一点点发展过来的，而是突然从天上降下来的，而我们又想做好玩的游戏，那么应该去做点什么？这是不是缺乏学习？是不是空中楼阁？

从这个角度想，上面所有那些例子，无论是GTA、SIMS还是PUBG，飞轮也好、品类也好，都不是思考的起点或者终点，而是思考的支点。它们应当成为分析和缔造游戏的引子、指向月亮的手指，而不是月亮本身。


来源：腾讯游戏学堂