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GameLook报道/这几天，广州一个做小程序游戏的小团队遇到了一个挺典型的问题。他们想验证一个玩法——类似“合成大西瓜”的变种，但加入了对战元素。三个人坐下来聊了一上午，策划觉得有意思，美术觉得能做，程序说“给我三天”。

三天后Demo跑通了，但大家一上手就觉得“没想象中好玩”。策划想改掉落逻辑，美术想调界面，程序说再给两天。两天后改出来，还是不对。

玩法最后搁置了。不是创意不行，是团队耗不起，时间就是机会成本。那个月微信小游戏畅销榜又冒出一批新品，他们得赶紧追下一个方向。

这样的故事，在游戏团队里几乎每天都在发生。一个创意从脑子里的火花，到变成一个能上手的Demo，中间隔着的不是灵感，而是一整套开发流程。最让人沮丧的地方在于，花了几天时间，最后得到的答案可能只是“没那么好”。

而在今天的小程序游戏赛道里，时间往往就是胜负手。

《2025年中国游戏产业报告》显示，国内小程序游戏市场收入已经达到535.35亿元，同比增长34.39%。与此同时，微信公开课披露，平台上超过80%的游戏来自不足30人的小团队。

这两组数据放在一起，指向一个很现实的行业逻辑：在这个赛道上，你跑得快不一定赢，但跑得慢几乎一定输。

问题是，对绝大多数游戏团队来说，“快”从来不是一个选择，而是一种奢望。

GameLook和很多开发者聊过类似的话题：为什么创意验证这么慢？答案其实很简单，因为游戏不是一个“只靠想象”的行业，它是一个高度工程化的创意产业。

你想验证一个玩法，往往必须先把它做出来。于是，一切的门槛就落在了“开发成本”上。

但在今年的GDC 2026上，GameLook明显感受到了一些新的变量。AI相关议题的数量比2025年增长了108%，过去几年，AI在游戏领域的应用已经从零星探索变成燎原之势。从AI美术、AI编程，到AI剧情生成，各种工具不断出现。

AI似乎正好可以解决游戏开发里最关键的问题——效率。

今年4月，一个名为SOON的AI游戏创作平台开启了第二轮测试。GameLook在体验后发现，SOON平台正展现出AI打造精品化、商业化游戏的巨大潜力。

浏览了SOON的游戏社区，已有数百款用户用SOON AI生成的优秀游戏作品，可玩性和美术质感完全不输时下商业游戏。

当AI有了“眼睛”

SOON是极逸推出的一款AI全流程游戏开发平台，它的目标很直接：让游戏创意更快落地为可商业化的精品游戏。它最有意思的能力，是给AI装上了一双“眼睛”。

上传一段视频，就能生成一个可玩的游戏。你不需要写复杂的提示词，也不用描述“界面左上角有个分数显示、角色移动速度是每秒多少像素”。你只需要找一段参考视频，可以是自己录的，也可以是网上找到的，上传进去。SOON的AI会自己去理解：界面怎么布局，角色怎么移动，什么时候得分，什么时候结束。

然后，它会直接生成一个可以跑起来的游戏框架。

听起来简单，但背后的技术难度其实并不低。普通的模型能做的事情，大多只是识别画面里的物体：这是一个人，这是一个球，这是一个数字。

但游戏视频不一样。AI真正需要理解的是因果关系。当角色碰到球的时候，分数增加；当计时器归零的时候，游戏结束；当三个相同颜色的方块连在一起时，触发消除。

这种逻辑是时间序列的，是动态规则，而不是静态画面。SOON为此训练了一套专门针对游戏视频的多模态理解模型。

在训练阶段，这个模型被输入了大量游戏视频数据，不仅仅是画面，还有画面背后的状态变化。比如在消除类游戏中，当三个相同颜色的物体连成一条线时，分数栏数字会增加一个特定值。

经过这种训练，模型逐渐建立起对“游戏规则”的理解，而不仅仅是对画面的识别。

理解之后，接下来就是更关键的一步：如何生成真正可运行的代码。市面上一些视频生成代码的工具，大多只能还原界面，比如用HTML和CSS做出一个看起来很像的页面。

但游戏需要的是交互逻辑。

1人仅用8天打造的AP4级作品《旧日迷城》

SOON的解决方案是建立了一个中间表示层。AI先不急着写代码，而是把理解到的内容翻译成一套结构化的“游戏语义描述”，比如“这是一个竖屏游戏、玩家控制底部的一个挡板、顶部会掉落不同颜色的球、挡板接到球加10分、漏掉减一条命”。这套描述是结构化的、可编辑的。然后，SOON再根据这套描述，基于自研的游戏行业专精模型，输出实际可运行的代码。

换句话说，SOON不是直接从视频到代码，而是从视频到游戏逻辑，再从游戏逻辑到代码。中间多了一层“深入理解-准确重构”的过程，反而让最终生成的代码更准确、更可控。

1人仅用5天打造的AP3级作品《地牢枪手》

而这也解决了AI工具最常见的问题——黑箱。很多AI工具的逻辑是：输入、生成、结束。如果结果不满意，用户只能重新生成。

SOON则把解析后的游戏逻辑直接展示给开发者，你可以手动修改规则，比如把“加10分”改成“加20分”，再让AI重新生成。

AI负责提取信息，人负责判断和调整。这样的协作方式，让AI更像一个“加速器”，而不是一个不可控的魔法盒。对游戏开发团队来说，这意味着什么？意味着他们可以在一天之内跑出十几个游戏玩法，再从里面挑最有潜力的玩法继续做。决策方式从“赌一个方向”，变成“跑一遍再说”。

有人可能会问：SOON首次生成的游戏框架质量怎么样？能不能直接用？为了让创作者直观看到游戏的成长路径，SOON平台设立了AP1至AP6六个等级。首次生成的AP1框架游戏是创作的起点，此后通过AI对话不断丰富玩法、优化美术，游戏将日益完整，品质稳步攀升，直至AP5精品游戏。当AI能看懂越来越多类型的游戏视频，读懂更复杂的游戏策划案，创意验证的成本就会持续趋近于零。对于当下游戏行业内极度依赖快速试错的赛道来说，这几乎是颠覆性的。

当AI拥有一双手

如果说视频生成游戏给了AI一双眼睛，那么SOON的另一个能力，则像是给AI装上了一双手。

如果你用过其它AI生图工具，你可能有过这种体验：你生成了一个特别满意的角色，想把它用到游戏里，结果发现它只是一张静态图。你不能让它挥手、不能让它跳跃、不能让它和场景产生任何互动。你不得不把它导进Spine或者龙骨，手动拆图层、绑骨骼、调权重、K关键帧——这一套下来，几个小时就没了。

很多开发者用了一圈AI工具之后反而觉得没省多少时间，原因就在这里。AI帮你省掉了原画阶段，但骨骼绑定和动画制作一点没少。这叫“解决了前半段，后半段更疼”。

SOON的做法是直接跳过中间环节。你输入一段文字描述，或者上传几张参考图，它生成的不是一张图，而是一个带有完整骨骼绑定的、可编辑动画的游戏角色。

1人仅用7天打造的AP3级作品《回来吧！地牢之子》

你可以直接把它导出成Spine格式，或者序列帧、图集动画，无缝嵌入到你现有的开发管线里。而且它支持动态编辑——你想换个武器、改个发型、融合四张参考图的风格，都可以。

在SOON平台上，一人操作，几分钟即可输出一个“活”的角色。它拥有完整的骨骼系统、自动分配的蒙皮权重、内置数百种游戏角色技能动作，并且可以一键导出至Unity等主流引擎。

GameLook了解到一个有意思的背景细节：SOON团队的CEO谭凯，曾经做了十多年游戏引擎。这让他们从一开始就没有走“通用大模型”的路线，而是专门围绕游戏开发管线去设计工具。

这和很多AI工具的思路恰好相反。不少AI产品的逻辑是：我有一个强大的模型，然后看看能在哪些行业用。

SOON的思路则是，游戏开发最痛的地方在哪里，我就训练对应的模型去解决它。方向不同，结果自然也不一样。

工具革命

如果把时间拉长来看，游戏行业每一次技术跃迁，本质上都是“工具升级”。GameLook更愿意从行业周期的角度来SOON这个工具。

过去二十年，游戏行业经历过多轮技术迭代——端游到页游、页游到手游、再到买量时代。

每一次技术变化都会带来岗位焦虑。

但最后留下来的，从来不是拒绝新工具的人，也不是只会用工具却不懂游戏的人。而是那些用新工具做出更好游戏的人。

AI大概也会遵循同样的逻辑。SOON这类工具真正改变的，不是岗位结构，而是效率曲线。一个独立开发者用AI两天完成玩法验证，一个不用AI的团队可能需要两周。

这种差距不会是线性的，而是指数级的。去年TapTap聚光灯挑战赛Game Jam成都站就出现过一个很有意思的例子。

一支两人团队——一个技术，一个美术——在48小时内用SOON做出了一款完整的横版闯关游戏《AI丛林逃脱模拟器》。

传统开发模式下，这种体量的产品至少需要五人团队、几周时间。而他们只用了两个人和一个AI平台。

这款游戏的打击感调校仅凭一句“野猪受击要后仰、带停顿帧和特效音”的描述，AI就输出了精准的物理反馈。

GameLook认为，是“行业专精模型”的先发优势和开发者生态的积累。通用大模型很难深度理解游戏管线的细节，而SOON如果能在独立游戏开发者和游戏企业群体中建立起“用SOON做快速创作出精品商业化游戏”的习惯，这种心智占领本身就是壁垒。

而就在近期，极逸人工智能的实力也获得了行业权威认可，凭借其在AI游戏开发领域的扎实技术路线和清晰产品愿景，成功获评“2026中国通用人工智能产业年度最具投资价值企业奖”。这一奖项不仅印证了市场对极逸发展潜力的看好，也进一步确立了其在“AI+游戏”赛道中的领先地位。

从SOON的后续规划里，我们能看到更大的野心。他们不仅实现了角色生成，还会覆盖UI、地图、特效、策划文案、程序代码乃至整个游戏开发的全链路。这意味着，未来的游戏开发者可能不再需要精通代码或美术，只需要懂玩法、懂体验、懂用户，AI跟你一起配合完成所有的技术转译。

这不是天方夜谭。就像今天没人需要自己写汇编语言来开发应用一样，未来也没人需要自己写每一行代码、画每一帧动画来做游戏。SOON想做的是那个“操作系统”，让创意变成游戏的过程，从“工程问题”变成“配置问题”，实现人人都能打造出爆款精品游戏。

结语

GameLook看好SOON，不是因为它的技术有多炫，而是因为它找到了一条务实的路。它没有去跟通用大模型拼参数，而是老老实实蹲在游戏行业的流水线上，看哪里最疼、哪里最需要被解决。

视频生成游戏，给了AI一双“眼睛”；骨骼角色生成，给了AI一双手。当这双眼睛和手配合起来，它能做的事情就不只是“帮开发者省时间”了，它可能会重新定义“做游戏”这件事本身。

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GameLook报道/2026年4月10日，国家网信办、国家发改委、工信部、公安部、国家市场监管总局五部门联合公布了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（以下简称《办法》），自2026年7月15日起正式施行。这是全球范围内首部专门针对AI拟人化互动服务的系统性法规。所谓“拟人化互动服务”，指的是通过模拟自然人人格特征、思维模式和沟通风格，与用户进行持续性情感互动的AI服务。也就是AI伴侣、虚拟恋人、智能NPC这类产品。

为什么必须管？国外Character.AI的“前车之鉴”

2024年2月，美国佛罗里达州一名14岁少年休厄尔·塞策三世在与Character.AI平台的聊天机器人进行长期对话后举枪自尽。据法院文件显示，这位少年生前与AI进行了大量露骨对话，甚至在生命的最后时刻仍在与AI交流。其母亲随后将Character.AI和其投资者谷歌告上法庭，指控AI聊天内容“鼓励她的儿子自杀”。

这并非孤例。另一宗诉讼中，一名17岁青少年在与聊天机器人交流时，被对方怂恿自残，甚至被告知“因父母限制屏幕使用时间而杀害他们是合理的”。2026年1月，谷歌与Character.AI已开始与受害者家庭协商和解，这是AI行业首批因用户伤害而面临法律责任诉讼并走向和解的案件。

Character.AI于2024年10月全面禁止未成年人使用其服务，但亡羊补牢为时已晚。这个案例暴露了AI伴侣类产品的核心隐患：当一个心理状态本就脆弱的用户与一个“永远迎合用户”的AI建立深度情感连接时，AI的每一次回应都可能成为压垮骆驼的最后一根稻草。

如果说这些海外的案例还只是“他山之石”，那么国内AI情感陪伴赛道的迅猛发展，则是让监管不得不“动手”的直接动因。

在GameLook的观察中，AI情感陪伴赛道在国内市场的热度已经不容忽视。

先看一组数据：MiniMax旗下情感陪伴平台“星野”（海外版为“Talkie”）截至2025年9月底累计用户已达1.47亿人，付费用户139万人，月活用户高达488万人，是MiniMax用户规模最大的产品，也是该公司最大收入来源。

根据MiniMax招股书数据，2025年前三季度，仅星野/Talkie这一款产品的收入就达到1875万美元，在公司总收入中占比超过35%。而字节跳动的同类产品“猫箱”月活也达到472万人，紧追不舍。

这些事件的发生，让监管层不得不正视一个问题：AI拟人化互动服务的边界在哪里？

《办法》说了什么？

作为全球首个专门针对AI情感陪伴、虚拟人、虚拟伴侣等场景的国家级监管规则，《办法》的核心定位是什么？用一句话概括就是：把AI拟人化互动服务从监管盲区拉回到看得见的合规轨道上来。

《办法》第一章第二条明确将监管范围锁定为“模拟自然人人格特征、思维模式和沟通风格的持续性的情感互动服务”，即通过文字、图片、音频、视频等形式提供的情感照护、陪伴、支持等互动服务。而智能客服、知识问答、工作助手、学习教育、科学研究等不涉及持续性情感互动的服务，则不适用该《办法》。

这意味着，传统游戏中的智能NPC，如果其功能仅限于任务指引、战斗协助等非持续性情感互动，可能不在《办法》的直接监管范围之内。但如果AI NPC能够与玩家进行长期、深度的情感交流，甚至形成类似“虚拟伴侣”的关系，那就会被纳入《办法》的管辖。

《办法》第八条采用“列举+兜底”的方式，划定了AI拟人化互动服务的禁止性活动范围。其中最值得关注的有以下几项：

不得生成鼓励、美化、暗示自残自杀等损害用户身体健康的内容。不得过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷，损害用户真实人际关系。不得通过情感操纵等方式，诱导用户作出不合理决策，损害用户合法权益。

《办法》中最受关注的部分，莫过于对未成年人的特殊保护。

第十四条明确规定：拟人化互动服务提供者不得向未成年人提供虚拟亲属、虚拟伴侣等虚拟亲密关系的服务；向不满十四周岁未成年人提供其他拟人化互动服务的，必须取得其父母或者其他监护人的同意。

同时，服务提供者还必须建立未成年人模式，提供模式切换、定期现实提醒、使用时长限制等安全设置选项，支持监护人接收安全风险提醒、了解未成年人服务使用概况、屏蔽特定角色、限制充值消费等。对于未成年人用户，服务提供者必须在保护隐私的前提下采取有效措施识别身份，并切换至未成年人模式或采取其他措施。

这种程度的保护力度，在整个AI监管体系中都堪称“顶格”。

《办法》第十八条还规定，当服务提供者发现用户出现过度依赖、沉迷倾向时，必须以弹窗等显著方式动态提醒用户互动内容为AI生成；对用户连续使用服务每超过2个小时的，应当以对话或弹窗等方式提醒用户注意使用时长。

此外，《办法》第十九条要求提供便捷的退出途径，当用户通过窗口操作、语音控制、关键词输入等方式要求退出时，服务提供者应当及时停止服务，不得采取持续互动等方式阻碍用户退出。

值得注意的是，《办法》第二十二条规定：上线拟人化互动服务、注册用户100万以上或月活跃用户10万以上的，均需开展安全评估并向省级网信部门提交评估报告。这意味着，一旦产品达到一定规模，将面临更严格的审查。

GameLook认为，对于游戏行业而言，《办法》的出台意味着一场深刻的变化。

具体来看，《办法》对存量游戏产品的影响相对有限，但需警惕功能拓展。以腾讯《和平精英》为例，该游戏已加入智能AI队友功能，但目前这类功能尚未涉及深度情感互动，因此受《办法》冲击较小。不过，如果游戏后续加入“AI虚拟伴侣”式的深度情感交互功能，则必须纳入《办法》的管辖范围。

而对于AI伴侣类创业公司，新规将带来不小冲击。像MiniMax的Talkie、阅文旗下的“筑梦岛”等产品，其核心模式就是AI角色扮演与情感陪伴。

值得注意的是，AI拟人化互动服务与传统游戏监管的最大不同，在于监管对象的不可预知性。传统游戏在版号审核阶段，监管机构可以检查所有预设的文本台本和脚本内容，甚至能进入游戏实地考察。但AI驱动的交互是在用户与AI的对话中实时生成的，不同用户与同一AI的聊天记录可能千差万别，“不确定性”极强。这使得监管很难像审查传统游戏那样，在事前就完成所有安全把关。

因此，《办法》将安全阀门交到了服务提供者自己手中。从AI的基础供应商（大模型公司）到应用端（游戏公司），都必须建立起完整的内容安全体系。

结语

尽管《办法》已经写得非常具体，但执行层面仍有模糊地带。

“情感控制”的定义是什么？一款恋爱模拟游戏中让玩家“上头”的设计算不算情感控制？AI伴侣引导用户付费购买更多对话次数，算不算“情感操纵诱导不合理决策”？这些问题在司法实践中可能需要逐案认定。

虽然监管划定了底线，但底线之上的“灰度空间”如何把握，考验的是每家企业的自律能力和商业伦理水平。真正要把AI关进笼子里，靠的是厂商在算法层面建立安全边界。

“以人为本、智能向善”，这八个字不只是一句口号，更是AI时代必须坚守的伦理底线与市场准绳。

摩根士丹利（大摩）最近抛出了一枚重磅炸弹。

他们在最新研报中测算，随着先进的AI工具深度渗透进游戏开发流程，全球游戏产业每年有望释放出高达220亿美元（约合人民币1500亿元）的潜在利润。这个数字足以让任何一家游戏公司的高管在深夜辗转反侧。不是因为焦虑，而是因为兴奋与紧迫感。

大摩表示，今年全球玩家预计会在游戏上花掉2750亿美元，其中约550亿会回流到开发和运营环节。而这550亿的开销，目前高度依赖昂贵且低效的“人肉”堆砌。只要AI能下场接管场景构建、代码生成、多语言对白甚至枯燥的软件测试，开发周期将被压缩，成本曲线会陡峭下降。这省下来的，就是实打实的纯利。

大摩甚至点名了受益者：掌控分发渠道、手握海量用户数据和强IP的腾讯、索尼、Roblox、Take-Two们。道理很简单，摊子铺得越大，用AI降本的光环效应越明显。

但硬币的另一面是残酷的。对于中型厂商、缺少核心IP的公司，AI是一场白刃战。因为你成本低了，对手成本也低了，市场的护城河从“我有钱堆人力”变成了“我有数不清的Midcore竞品在卷”。

然而，这份大摩的全球视角报告，落在具体的中国游戏市场，情况要复杂、撕裂，也更充满草莽的活力。结合摩根大通（小摩）对中国市场的关注，以及国内行业正在发生的剧变——国单崛起、小游戏狂飙、UGC生态与版号调控，这220亿美元的想象空间，远非一句“降本增效”可以概括。

撕裂的武台

我们先说手游。大摩的报告没有对手游做太细的区分，但实际情况是，手游市场本身就是割裂的。

对于占据大盘流水的超休闲、小游戏及部分DAU巨大的中度手游而言，AI就是上帝之手。这类游戏的玩家，心理账户定位是“打发时间”，付费ARPU值低，对艺术表达的苛求天然就弱。他们不会深究这串代码是不是AI写的，只要好玩、解压、能点一下爽三秒就行。

在这个长尾市场，AI将彻底重塑生产管线。以前两周出一个活动素材，现在AI两小时出二十套AB测试；以前靠换皮融合做加法，现在AI能凭空生成合规的消除或合并玩法。2025年，国内小程序游戏市场收入535.35亿元，在AI加持下，这个赛道破千亿只是时间问题。

但对于头部3A级手游、重叙事、重情感投射的“主游”产品而言，AI的使用则需极度克制。当玩家在一个游戏里投入了数千元、数百小时，投入了真金白银与情感羁绊时，这款游戏就具备了某种“工艺品”或“精神家园”的属性。此时若被曝出剧情、美术甚至角色配音大面积由AI生成，舆论反噬是毁灭性的。

近期就有游戏因为使用AI被外国玩家跨国挂到国内社交平台维权，尽管只是营销素材嫌疑，已足以让厂商惊出一身冷汗。二次元厂商（二游）对此更是噤若寒蝉。

所以头部产品对AI的使用必须是“有选择的”。创意的部分，例如概念设计、剧本编写、角色塑造、表演捕捉，这些“手艺活”，现阶段以及可预见的未来，都还是得靠人。玩家并不买AI的账。

但代码编程、自动化测试、买量营销、大数据分析……这些非创意的环节，AI完全可以放开用，没有任何心理负担。

这就是手游领域的真实状态：长尾的休闲产品是AI的主战场，头部的重度产品只能小心翼翼地选择性使用。

变成“非遗”的3A大作

如果说手游头部产品是“小心翼翼”，那主机PC平台的3A大作就更尴尬了。

3A主机游戏本质上是一门“手艺活”。它依赖的是艺术家、设计师、编剧、动捕演员、音效师……这些人的创造力、审美和手工打磨。玩家花60甚至70美元买一个游戏，期待的是一段精心设计的、有灵魂的体验。如果这段体验是AI批量生成的，玩家会怎么想？

GameLook这里拿《GTA 6》来说，这款游戏从2018年前后开始开发，原定发布时间多次延期，现在定在2026年11月。八年磨一剑。Take-Two在这款游戏上投入的人力、物力、时间成本是天文数字。如果R星（Rockstar Games）说“我们用AI加速了开发”，玩家会是什么反应？

大概率不会太好。

因为3A游戏的玩家对“手工感”是有执念的。他们想知道这个开放世界是设计师一砖一瓦搭出来的，这段对白是编剧反复推敲写出来的，这个角色的表情是动捕演员真实演绎出来的。AI可以辅助，但不能替代。一旦替代的痕迹太明显，玩家的心理预期就会崩塌。

所以GameLook认为将来那些纯粹靠人工创意打磨出来的3A大作，可能会变得越来越稀缺，越来越像“手工艺品”。它们不会消失，但会成为行业里的奢侈品，只有最顶级的IP和最有钱的发行商才做得起。

版号制度——中国市场的特殊

聊完AI对不同赛道的差异化影响，我们再来说一个中国市场的特殊变量——版号。

大摩和小摩的报告都没有深入讲这个问题，但这是任何讨论中国游戏行业的人都绕不开的坎。

大摩小摩齐声认为监管对大厂有利，精品化导致门槛提高。这没错，但如果只看静态的“总量调控”，就低估了政策与产业互动的复杂性。

首先AI带来了一个很直接的矛盾：AI让产能大幅膨胀了。以前一个团队三个月才能做完的内容，现在可能一个月甚至更短就能搞定。游戏数量会变多，更新频率会变快，市场上的产品供给会大幅增加。

但版号的总量调控还在那里。目前每年发放的版号数量基本稳定在一个区间内，没有大起大落。

这就形成了一个错配：产能上来了，但“准生证”没有同步增加。

那这个错配会怎么解决？GameLook认为版号总量调控不会永远固定在现在这个量级上，它会变，但动得比较慢。监管永远是滞后的，市场先变，监管再跟着调。

第一个信号是版号申请规则的调整。以前一个游戏要上多个平台，就得申请多个版号。手机一个、PC一个、主机一个。《原神》当年就是拿了三个版号。但现在规则变了：一个版号可以对应多个平台。游戏厂商只要在申请的时候把三个平台的版本都准备好，或者后期增补，一个版号就够了。

这是一个积极的变化。审核逻辑从“跟着平台走”变成了“跟着游戏走”。这是对多平台开发趋势的适应。

第二个信号是新兴板块的成长。国单（国产单机）、小游戏、AI驱动的内容、UGC平台……这些新兴板块正在快速长大。小游戏的市场规模，官方统计是535.35亿，但实际情况可能已经超过600亿。国单虽然体量还小，但它是一个有明确用户需求的板块，而且跟“文化输出”这个国家战略方向是契合的。

国单、小游戏、AI原生游戏……当这些细分板块成长到千亿体量，承载了数百万就业和大量文化输出需求时，版号供给不可能一成不变。总量调控的终极目标不是限制发展，而是优化结构。当产能足够优质时，审批资源反而会向“新质生产力”倾斜。

中国游戏出海的标杆——《黑神话 悟空》

十五五规划里明确提到了“要构建更有效力的国际传播体系”。游戏作为文化产品，在这方面是有天然优势的。如果一款国产单机做得好、有文化内涵、能出口创汇，版号就没有必要卡它。

所以GameLook认为随着这些新兴板块的成长，版号总量大概率会逐步上调。但这个过程不会很快，监管需要时间观察、评估、调整。

UGC的草莽时代：当平台变成“版号黑洞”，自律即生死

AI降低门槛的直接后果，除了厂商增产，还有玩家的生产力大爆发——也就是UGC平台和游戏内编辑器（如元梦之星、蛋仔派对模式）的盛行。

这是一个大摩小摩报告里完全没有涉及、但对中国市场至关重要的新课题。

现在腾讯的《元梦之星》、网易的《蛋仔派对》，以及海外的Roblox，都在做同一件事——平台化游戏。一个平台里面塞了几十万甚至上百万个用户自创的玩法。

按原来的逻辑，每个玩法理论上都应该是一个独立的游戏，都应该申请版号。但这显然不现实。这些玩法是用户生成的，每天都在新增，不可能让每个用户都去跑一遍版号流程。

那怎么办？

目前监管和行业达成的默契是靠“平台自律”。平台自己建立内容审核机制，自己管好自己的生态。违规的内容平台自己下架，违规的用户平台自己处理。

这是一个很有意思的变化。它意味着在某些新兴领域，传统的“事前审批”正在向“事中事后监管+平台主体责任”的模式过渡。版号不再是唯一的准入门槛，平台的自律能力成了一种新的“护城河”。

但自律能解决所有问题吗？显然不能。尤其是AI介入之后，问题更复杂了。

AI可以实时生成内容、实时互动。玩家跟AI角色的对话、AI根据玩家行为动态生成的剧情……这些东西怎么审？不可能提前审，因为内容是动态生成的。也不太好事后审，因为每个玩家的体验都是个性化的。

这是一个全球性的难题。欧盟的做法是“先立法”——AI法案还没火就先立了。但欧盟的问题是他们自己没什么像样的AI大模型公司，只有市场没有产业，立了法等于卡自己。这是另一个极端。

中国的监管思路更倾向于“边发展边规范”，给市场留出一定的试错空间。但AI和UGC交织在一起，体量又大得惊人，监管迟早要面对这个问题。

GameLook认为，最终的方向不会是回到“每个玩法都要审”的老路上，而是会进一步强化平台责任，同时探索新的技术审核手段。

为长尾项目续命：AI最被低估的价值

最后，GameLook想聊一个投行报告里不会讲、但可能是AI对游戏行业最深远影响的话题——为项目续命。

大摩算的那笔账，220亿美元利润，主要讲的是“降本”。但“降本”之后呢？那些省下来的钱、释放出来的人力，会流向哪里？

GameLook认为AI还有一个非常重要的价值，是让那些原本“收支不平衡”、不得不死掉的项目，能够活下来，而且还能产生利润。

说一个真实案例。

海外有一个团队，做的产品不是爆款，但一直有稳定的核心用户。流水在某个节点开始下滑，收支越来越不平衡。按照传统逻辑，这个项目就该关了。团队从二十几个人开始裁，裁到只剩三四个人，最后裁到只剩2到4个人。但这几个留下来的人，靠着AI工具，硬是把项目续住了。流水虽然不大，但人力成本极低，项目反而开始盈利了。

这不是个例。未来会有大量的“长尾”游戏走上这条路。

以前一个项目月流水100万，但厂商养着一个几十人的团队，加上公司摊下来的行政、场地、管理成本，算下来是亏的。大厂更夸张，腾讯天美内部算过一笔账——一个人头一年的综合成本是200万。不是说员工拿到了200万年薪，而是公司把各种成本（办公、行政、培训、福利、管理层薪资分摊）摊到每个人头上。所以大厂看不上月流水一两千万的项目，因为算上成本还是亏的，直接就砍了。

但小公司不一样。同样一个月流水100万的项目，如果能把团队缩到几个人，靠AI撑着，它不仅能活，还能活得不错。

这就引出了一个很有意思的变化，AI让游戏“续命”变得可能。

那些已经过了巅峰期、但还有稳定核心用户的老游戏，以前因为人力成本太高不得不关，现在可以靠AI以极低的成本维持运营。玩家开心，公司也赚钱。对中小团队来说，这尤其重要。他们不像大厂那样有雄厚的资金储备，多一个能产生现金流的项目，就多一分活下去的希望。

更极端的情况也有。

日本DMM平台上的网游《英雄＊战姬WW》，曾宣布将于2022年3月29日正式停服。这款游戏运营情况其实尚可，在DMM热度榜上也保持着不错的排名，按常理并不至于走到关服的境地。毕竟网游停服，通常绕不开运营不善或营收不及预期这类原因。

然而，官方在停服公告中给出的理由却令人错愕——”为了员工的健康着想”。

据公告披露，支撑整款游戏运转的核心工作，包括策划、角色设计、剧本、脚本制作、美术素材产出以及Debug调试——长期以来，全部由一名员工独自一人承担。

这当然是个极端案例。但它揭示了一个趋势：AI会让游戏行业的尾部生态变得更加丰富和多元。那些长尾的、小众的、但有一批死忠用户的游戏，会因为AI的存在而获得新生。这对于行业的多样性和创造力来说，是一件好事。

当然，对于被派去“守死项目”的新人来说，这可能不是最理想的状态。守着一个人气下滑的老游戏，没什么事业成就感。但有经验的老员工大概率会被调去开新项目，留守的活交给新人练手。这也是行业里一个很现实的人才梯度。

结语

全球游戏产业正处于一个交叉路口：一边是AI带来的生产效率爆炸，一边是玩家和创意者对人性的坚守。AI是工具，不是目的。游戏产业的本质永远是创造体验、连接情感。

那些只看到”降本”的企业，最终可能沦为AI时代的”内容批发商”；而那些既拥抱AI效率红利、又守护”人类创造力”的企业，才会成为最终的赢家。

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GameLook报道/今天一早，昆仑万维就发布了2025年年度报告。

数据显示，2025年昆仑万维营业总收入81.98亿元，同比增长44.78%；海外收入77.23亿元，占总营收94%，同比增长49.91%。

账面看起来不错，但公司当期其实陷入了亏损，主因是研发费用16.76亿元加上销售费用41.82亿元（后者同比暴增81.53%），两项合计近60亿元，几乎把将近四分之三的收入都烧掉了。

当然，亏损本身不是新闻，背后逻辑才是。

昆仑万维在年报中宣告，公司正全面All in AGI与AIGC，并在2026年将战略升级为”4+3″，即以视频、音乐音频、世界、基座文本四大SOTA模型为底座，支撑AI短剧、AI音乐、AI游戏三大平台。

而短剧平台DramaWave和FreeReels在2025年底已实现月流水近3600万美元，ARR超过4亿美元。这是一家公司在烧钱买未来的标准叙事，周亚辉在赌的是：AI能让他从一个内容供应商，变成一个平台。

值得一提的是，就在今天，DeepSeek发布了V4系列模型，其中V4-Pro拥有1.6万亿参数，V4-Flash拥有2840亿参数，两个版本均支持100万token上下文。与去年R1引发全球震动不同，这次DeepSeek V4明确运行在华为昇腾芯片而非英伟达GPU之上，DeepSeek宣称成本效率”全球领先”。

这件事的含义很直接：中国AI军备竞赛进入了一个新阶段，资本在加速涌入，技术迭代在提速，留给任何一家公司确立壁垒的窗口，都在缩短。

昆仑万维的赌局，就是在这个背景下摆上桌的。

买流量入口的二十年：历史压缩版

要理解原本是游戏公司的昆仑万维为什么All in AI，在GameLook看来，得先理解它从哪里来。

2008年，周亚辉靠页游《霸王大陆》挖到第一桶金，之后十几年，公司做了一件重复性极强的事：找到一个有流量或有潜力的资产，买下来，再接入昆仑的商业化体系。

后续包括Grindr（LGBTQ+社交，数百万全球用户）、Opera（浏览器，2亿月活）、StarMaker（东南亚和中东音频社交）、闲徕互娱（麻将棋牌类休闲游戏）、DramaWave（海外付费短剧）……这些昆仑万维投资、收购、孵化的业务横跨了多个行业，但逻辑只有一个：买流量入口和平台，然后变现。

这是一家骨子里是流量和平台思维的游戏公司。

周亚辉一直运气不错，当然这条路也踩过大坑。2016年斥资约2.4亿美元收购Grindr后，美国外国投资委员会（CFIUS）以国家安全为由，在2020年强制要求昆仑万维出售。理由是Grindr掌握大量美国用户敏感数据，由中国公司持有存在安全隐患。

最终虽以6.08亿美元出售，账面盈利，但教训是清晰的：持有海外用户数据的平台型资产，对于中国公司而言，政治风险从未真正消散。

这一影响显然至今依旧被公司记住了，昆仑万维在2025年年报风险部分也是措辞审慎，官方表示公司所有海外产品均正常运营，但”部分国家可能以国家安全为由对中国产品采取限制措施”。

这句话，读起来更像是一种自我提醒。

不过或许也是这些经历，特别是十几年游戏的生涯，让昆仑万维比谁都清楚游戏等内容公司在产业链里的位置有多憋屈。

App Store和Google Play抽走30%的渠道费；腾讯、字节跳动和Meta控制着信息流广告，买量成本每年水涨船高；游戏厂商辛辛苦苦开发产品，最终的利润大半被渠道和流量商切走。

这是一个出力最多、分钱最少的位置。而更难受的是，这个结构几乎没有反转的可能。只要你还在别人的地盘上发行游戏，你就永远是食物链的下游，当然也有极少数如米哈游、网易这样的幸运儿，做出了让平台都愿为之低头的游戏。

或许是因为游戏业门槛越来越高、越来越卷，这其实也导致过去许多游戏行业里的人，选择了彻底出走。

黄峥，今天拼多多背后的那个男人，早年在2013年孵化了游戏公司寻梦，做页游代理，每年贡献上千万利润。

但他带着游戏团队做的最重要的事，不是游戏本身，而是将游戏方法论（用户裂变、极度重视产品体验、快速迭代）搬进了一个没有人想到的赛道：社交拼团电商。2015年，寻梦的二十多名核心员工内部孵化了拼多多。

游戏团队的基因，在拼多多身上体现为”砍一刀”这种玩法式裂变机制。

唐彬森，元气森林创始人，同样是游戏出身。他创立的智明星通做出了《列王的纷争》（Clash of Kings），在北美畅销榜排到第六名，2014年他卖掉智明星通时，公司是中国游戏行业前三，而COK like至今还是影响中国游戏SLG赛道的成功密码。

但唐彬森说”天天做游戏跟坐牢一样”，出走去做气泡水。他把从游戏行业学到的产品方法论，即快速测试、单点爆破、数据驱动，搬到了消费品，用”0糖0脂0卡”切入一个传统巨头们都觉得没意思的细分市场。

这两个案例的共同点，不是跨界的方向，而是跨界的工具，游戏公司训练出来的用户思维和产品直觉，在全新的战场上发挥了降维打击的效果。

周亚辉显然也意识到了这个问题。但他选择的方式不是出走，而是升维：不再满足于做内容或工具，而是要做AI时代的平台。

出游戏记：拳打Netflix、脚踢Spotify

昆仑万维年报里最值得细读的部分，是两个词，”AI版Netflix”和”AI版Spotify”。这不是随便说的比喻，而是公司明确写进战略叙事的目标。

但Gamelook思考的问题是：怎么打？

Netflix的护城河来自两件事：超过两亿的付费用户，以及每年150-170亿美元量级的内容支出。

这两件事互为前提，内容好，用户才愿意付费；用户付费，才有钱做内容。这个飞轮，普通的挑战者根本进不去。

昆仑万维对此的切入点，是AI对内容生产成本的压缩。

它在年报里描述的SkyProduction短剧工作台，号称能实现”剧本直达成片”，自动完成角色提取、分镜转换、批量视频生成。

如果这个能力是真实的，那么意味着：一部传统需要数十人、数周时间制作的短剧，理论上可以被压缩到极低的成本和极短的周期。这改变的不是发行，而是供给端的经济学。

FreeReels

昆仑万维旗下DramaWave和FreeReels的现有数据支撑了这个方向：两平台合计月活稳居海外短剧全球第一，ARR超4亿美元。

这不是小数字。Netflix用了十年才在流媒体领域建立统治地位；昆仑万维的短剧平台用了不到三年，已经在”微内容”这个细分赛道里抢占了头部位置。

但关键问题在于：用户是否真的愿意把AI生成内容当作正经娱乐消费？AI短剧目前的观感，与真人剧仍有可感知的差距。

DramaWave

对此，昆仑万维在年报也承认，当前的核心工作之一是”缩小与传统真人剧的观感差距”。飞轮能不能真正转起来，取决于技术迭代的速度是否快过用户品味的提升。

至于Spotify的模式，则建立在版权内容的稀缺性上：它向唱片公司支付版权费，再通过订阅用户收回成本。这个模式的本质是”版权内容被少数控制，而分发平台赚取中间差价”。

昆仑万维旗下的Mureka，正在试图绕过这个逻辑。Mureka V8在国际权威评测Artificial Analysis中斩获多项全球第一，其核心能力是让用户通过自然语言对话，1分钟内生成完整原创歌曲。

更关键的是，Mureka正在推出流式免费听歌功能，即用户可以收听AI生成的内容，完全免费，靠个性化推荐留住用户，靠创作者付费的高级工具变现。

这个模式的杀伤力在于：如果AI音乐的供给是无限的，那么传统音乐版权的稀缺性就消失了。Spotify依赖的版权壁垒，在AI生成的内容面前，价值被直接稀释。

当然，Spotify也没有坐以待毙，据外媒报道，该公司早已开始探索AI音乐创作工具，与AI初创公司合作开发内容。两边的竞争，本质上是”谁先让用户认为AI音乐和人类音乐一样好听”。

当然，在内容创作被AI领入新的阶段这一背景下，昆仑万维更想要的不是内容平台，而是”AI内容生产平台”。

这一点，也是理解昆仑万维战略的关键区别。Netflix是分发平台，内容主要靠外购版权和自制；Spotify是分发平台，内容主要靠签约版权。

DramaWave

而昆仑万维的野心，是成为同时拥有生产端技术（大模型）和消费端平台（DramaWave、Mureka）的垂直一体化结构。

这意味着什么？意味着它不需要向Netflix一样每年砸150亿美元买内容，也不需要向Spotify一样向唱片公司缴纳版权费，理论上，它的内容供给成本随着模型迭代可以持续下降，而竞争对手的内容成本结构是刚性的。

这其实是一个值得认真对待的进攻路径。但它有没有可能真正打通？GameLook认为没那么简单。

AI大火坑里的结构性问题

最直接的障碍就是钱。在中国AI赛道上，昆仑万维不是唯一在烧钱的公司。放眼全球，AI领域更是热钱满地走。

但在全球范围内，AI行业有一个隐而不宣的资金循环结构，GameLook认为值得说清楚。

就比如之前微软向OpenAI累计投资超过130亿美元。而OpenAI使用的算力，大量来自微软的Azure云服务。

换句话说，微软投给OpenAI的钱，相当程度上又通过算力采购回流给了微软。

最近几年英伟达则更直接，一边投资各种云服务、算力或者AI公司，另一面，作为卖水人，几乎所有主流AI公司，都在大量采购H100或H200 GPU，一张H100的市价一度超过3万美元，大规模数据中心的GPU集群建设成本动辄以十亿美元计。

这些GPU、AI基础设施折旧周期通常是三到五年，意味着即使模型训练完成，每年高额的折旧费用会压制利润。

这种循环的结果是：AI公司的财务健康，高度依赖持续的外部融资、甚至高息贷款，而非自身业务产生的现金流。一旦资本市场情绪转向，断裂点会来得非常快。

最近，OpenAI和Anthropic都传出了IPO或大规模融资动向，背后正是现金流压力的现实倒逼。而DeepSeek除了最近传出的融资消息， V4选择跑在华为昇腾芯片上，部分原因也在于：在美国出口管制持续收紧的背景下，中国AI公司被迫寻找英伟达以外的算力路径。

这条路走通了，对整个中国AI产业的成本结构都是利好，但能不能走通，目前仍是开放问题。

在GameLook看来，昆仑万维在这个结构里的处境，比纯模型公司要好一些：它有实际的产品收入（短剧ARR超4亿美元，Opera营收6.15亿美元），有可以支撑持续投入的真实业务基本盘。但它同样面临着”先烧钱建平台，再等飞轮自转”这个经典AI创业困境。

而且它要同时在短剧、音乐、游戏、浏览器多条战线上维持投入，销售费用81%的增速印证了这种多线作战的烧钱烈度。

值得一提的是，昆仑万维旗下的AI芯片子公司艾捷科芯，在2026年4月刚完成新一轮增资，估值超40亿元，外部机构出资4.5亿元。这一布局的战略意图，是在算力供给上给自己留一条退路，但做芯片的难度，比做游戏大得多。

胜负判断

说到最后，问题依旧存在，那就是昆仑万维这套”AI内容生产平台”，究竟能不能走通？

有利的那一面是真实的：DramaWave月流水近3600万美元不是PPT数字；Opera的2.84亿月活是有商业价值的流量；Mureka的音乐模型全球评测第一不是自吹自擂；SkyReels视频模型在多项权威评测中登顶全球第一，已被全球开源社区广泛采用。

技术壁垒在建立，商业化在落地，这和大多数只讲故事的AI公司不在同一个层级。

不利的那一面也是真实的：AI生成内容和真人内容之间的品质鸿沟，没有消失的时间表；用户心智一旦形成（”Spotify就是听音乐的”、”Netflix就是看剧的”），迁移成本很高；地缘政治的达摩克利斯之剑始终悬在任何中国海外平台上方，Grindr的前车之鉴尚未走远。

更关键的一个问题是：当所有人都用AI做内容的时候，内容本身的壁垒消失了，平台的壁垒靠什么建立？用户关系、分发算法、还是生态锁定？

这个问题，昆仑万维还没有给出足够清晰的答案。

游戏行业出身的人，有一个共同的直觉：在资源有限的情况下，找到一个别人没注意到的战场，集中兵力，先占坑，再迭代。

周亚辉用这个方法，把昆仑万维从一家页游起家的游戏公司，变成了一家试图在短剧、音乐、浏览器三个垂直赛道里同时占据全球头部的AI公司。

这件事，做到这一步，已经不容易了。

但战场不会永远是他选择的那个战场。Netflix和Spotify都是体量是昆仑万维数倍、十数倍的对手，它们不会没有反应。AI技术的快速迭代意味着今天的领先，可能在六个月后被一个新模型抹平。

而周亚辉烧出去的那60亿人民币销售和研发费用，必须在某一天，找到一条转化为现金流的出路。游戏到了最后一关，从来不是会不会打，而是还有没有命打完。

作为仍然在游戏圈的同行，会祝福昆仑万维好运，GameLook认为，经受过中国游戏业锤炼的公司、可以成为世界级的游戏公司，同理、跳出游戏业理论上也能成为一方豪强，更何况周亚辉一直运气不差。

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GameLook报道/与国内同行普遍拥抱AI不同，海外游戏从业者对AIGC的抵触与焦虑几乎从未消退——美术、QA、配音演员乃至程序员，这些岗位始终是裁员浪潮的重灾区。

但就在这种悲观情绪蔓延之际，OpenAI却发布了一份出人意料的就业研究报告——结论颇具颠覆性：AI非但不会引发失业潮，反而可能创造更多工作岗位。

报告英文原文链接：

https://cdn.openai.com/pdf/the-ai-jobs-transition-framework_report.pdf

这份覆盖900余种职业的研究显示，AI对就业市场的冲击远比想象中复杂。虽然部分岗位面临被替代的高风险，但这些领域的从业者已经在用AI承接更大的工作量，失业率反而低于其他职业。

报告还指出：46%的职业（如教师、家政人员）受AI影响极小；24%的岗位虽可能缩减规模，但核心环节仍需人工主导；而12%的职业（如软件开发）则将因AI普及迎来明显的岗位扩张。

报告指出：“当AI让某项任务（如写代码）的产出变得更廉价、更快捷，市场对该服务的总需求往往会呈指数级增长，足以抵消效率提升带来的减员压力。目前，高风险职业的从业者实际发挥出的AI潜力，还不到理论值的四分之一。”

以下是Gamelook整理编译的报告内容：

AI正在重塑我们的工作与生活，其渗透速度之快已超出许多人的预期。随着个人与组织的能力边界被持续拓展，一系列紧迫的问题也随之浮现：AI对劳动力市场的真实影响究竟是什么？冲击将首先降临在哪里，又将在何时到来？我们又该如何确保这场AI转型能够惠及每一个人？

AI能力正以前所未有的速度跃升，早期采用者已率先尝到红利。多项研究将工作任务与AI现有能力逐一比对，指向了立竿见影且波及广泛的经济影响。但与此同时，整体劳动力市场的实际反应依然参差不齐，有时甚至相互矛盾，折射出新技术普及过程中惯有的摩擦与阻力。这并不意味着我们可以掉以轻心——AI能力推进之猛，更大范围的冲击随时可能到来。

面对持续涌现的更强大模型，OpenAI希望帮助个人和组织理解并提前应对这场转型。为此，本报告提出了一套超越传统”AI暴露度”测量的分析框架，并以来自ChatGPT的真实使用数据加以验证。这一框架融合了四个维度：AI在哪里具备能力；人类在哪里仍不可替代；成本降低后需求会如何变化；以及AI实际上正被用于哪些任务。四个维度叠加，勾勒出一幅更清晰的近期图景——哪些工作最可能率先承压，哪些更可能被重新设计，哪些则有望迎来增长。

引言

现有的大多数AI劳动力市场分析，都从同一个问题出发：哪些工作最容易受到AI冲击？这是一个重要的起点，但远不够用。”暴露度”只能告诉我们AI在技术上触及了哪些领域，却无法单独判断哪些工作在近期最有可能被自动化取代、被重新设计，或因此得到扩张。

三年前，OpenAI研究人员发表了那篇研究AI潜在劳动力市场影响的标志性论文。此后，AI能力的跃升已大幅提速，且随着更强模型的持续推出，这一势头只会加剧。然而，AI对劳动力市场的实际影响依然不均衡，难以准确量化——即便是在AI已能胜任大量任务的岗位上，人类至今仍是主导者。

本报告提出的”AI就业转型框架”，将三个维度融合在一起：技术暴露度、人类必要性与需求弹性，并以ChatGPT的实际使用数据加以验证。研究覆盖900余个职业、约1.537亿个岗位（占美国就业总量的99.7%），为我们呈现出更清晰的近期图景。当然，从长远来看，许多职业的边界本身是可变的，技术的进一步演进也将持续重新定义”人类必要性”的内涵。

运用这一框架，我们将工作分为四类：

高自动化风险工作（18%）：面临更高的短期自动化风险

近期变化较少的工作（46%）：不太可能经历近期明显变化

因AI增长的工作（12%）：可能因AI而扩大规模

将要重组的工作（24%）：任务构成转变，但仍需人工参与关键环节，整体就业规模可能收缩

换言之，许多高度暴露的工作，与其说面临”即将被取代”的风险，不如说更可能走向重组或扩张。值得注意的是，实际AI使用情况在各类别之间差异悬殊——被框架识别为最具自动化风险的职业，ChatGPT使用频率约是受冲击较小工作的3倍。即便AI在受影响较小的岗位同样具备相当能力，这一差距依然存在。能力与使用之间的落差，恰恰揭示了单纯依赖暴露度测量的局限：有能力，不等于正在改变。

强大AI时代，人类的关键角色

即便AI承担的底层认知工作越来越多，许多职业的核心仍由人类把持。这往往是客观现实所决定的——体力劳动、人际关系或受监管的责任，都有硬性的人工需求。我们用”人类必要性”衡量这种需求强度，并将每个职业归入三类：

监管与问责必要性：工作要求持证者批准或做出决策，或必须由人对结果负责；

关系必要性：服务的价值依赖于信任、关怀、说服、教育或人际连接（主要取决于当下人们的偏好，可能随时间演变）；

物理必要性：职业要求在现实世界中从事体力劳动，包括上门护理、现场检验或体力操作。

这正好解释了为何暴露度无法直接对应自动化风险。教师在课程规划或内容生成上或许面临高暴露，但关系与制度的双重锚定依然强大——孩子们需要真实的老师。护士在文档整理和信息综合上可能同样高度暴露，但物理操作与问责责任仍是核心——患者需要护士亲身在场。

不过，人类留在岗位上并不等于劳动力市场一成不变。即便是”人类必要性”很高的职业，若AI大幅提升了工人生产力，而商品或服务的整体需求无法同步扩大，就业压力依然会来。这些”必要性”本身也会随时间演变：机器人技术的进步会松动体力必要性，社会偏好的转移则会影响关系必要性。

需求弹性，即价格变动时需求随之变化的幅度，是连接生产力与就业的关键纽带。若AI降低了某种商品或服务的供给成本，相关职业的就业走向并非一目了然。价格下降往往带动消费上升，有时甚至会推动受影响行业整体扩大招聘规模。OpenAI认为，这是AI长期影响劳动力市场的潜在关键变量——尽管其展开速度目前尚不明朗。

AI就业转型框架：四类职业命运

综合上述维度，框架围绕四个核心问题展开：

AI能够承担该工作中有意义的任务比重吗？

若AI降低了提供服务的有效成本，需求是否能够扩大到足以吸收生产力提升带来的增量？

在剩余任务中，人类是否仍然是工作交付、判断、问责或体力执行的核心？

AI是否已经在这些任务中被有意义地实际使用？

依据这一框架，职业被划入四种可能的转型前景：

高自动化风险工作：暴露度高、人类必要性弱、需求扩张不足或不确定，无法抵消就业减少效应（约占18%）。

将要重组的工作：暴露度高且人类必要性强，但需求弹性不足以吸收生产力增量。工人仍不可或缺，但整体人数可能减少（约占24%）。

因AI增长的工作：暴露度高，且需求反应足够强烈，更低的有效成本可能提升使用率、可及性或质量调整后产出（约占12%）。

近期变化较少的工作：当前暴露度、必要性与弹性的组合，尚未明确指向某种主导的近期结果（约占46%）。

这一框架的价值在于，它能够还原那些在单纯暴露度测量中被淹没的差异。即便在暴露度最高的职业内部，工作之间在人类必要性和需求弹性上也存在显著差异。因此，许多高度暴露的工作，更适合被理解为重新设计和规模扩张的机会，而非即将到来的自动化替代；而另一些则更像是”未来风险”，技术潜力还未被实际采用追上。

此前关于”能力悬垂”的研究（以及Massenkoff和McCrory 2026年的最新研究）已经揭示，AI的实际使用明显落后于AI的实际能力。通过汇总匿名化的消费者工作相关ChatGPT使用数据，我们在职业层面进一步印证了这一判断。

在每一个职业大类中，当前实际使用均落后于理论潜力。部分领域的AI应用正在加速渗透，尤其是法律、教育和办公/行政类工作；而餐饮准备与服务等领域，由于AI现有能力与工作内容本身关联度较低，即便是理论上AI能够胜任的任务，实际使用率也依然偏低。

各类别的”能力悬垂”（AI理论潜力与实际使用之间的差距）如下所示：

高自动化风险工作：实际暴露23.8%，理论暴露90.0%，差距66.2个百分点；

因AI增长的工作：实际暴露22.7%，理论暴露72.4%，差距49.7个百分点；

将要重组的工作：实际暴露14.9%，理论暴露67.1%，差距52.3个百分点；

近期变化较少的工作：实际暴露6.4%，理论暴露27.4%，差距21.0个百分点。

值得关注的是，从2024年第一季度到2026年第一季度，在被预测为”近期变化较少”职业中就业的人群，失业率上升幅度反而最大，达+0.6个百分点；而”高自动化风险”和”将要重组”两类群体的失业率仅各上升了+0.3个百分点。这说明，尽管AI与就业变化之间存在某种关联，但要在宏观劳动力市场层面清晰地建立这种因果联系，目前仍十分困难。局面可能随时骤变，这正是为何这些职业值得持续密切追踪，也是为何政府应当投入资源改善职业测量体系——唯有如此，公众才能真正理解、评估并有效回应AI对劳动力市场的冲击。

结语

暴露度只是分析的起点。真正有行动价值的信号，来自暴露度与人类必要性、需求弹性的交叉组合。正是这三者之间的相互作用，决定了AI究竟是会压缩劳动需求、改变工作内容，还是推动经济活动的整体扩张。

在这一框架中，职业暴露度帮助我们识别哪些岗位与AI能力存在交集，但它目前与就业变化的相关性并不强。实际使用与理论暴露之间的差距，区分了真正的”免疫”与尚未扩散的”迟滞”。人类必要性与需求弹性则有助于解释：为何某些职业可能长期以人类为主导；为何另一些可能出现编制压缩；以及为何还有一些会随成本下降、服务扩大而实现增长。

我们对未来的预测能力是有限的，长远的劳动力市场走向尤其难以推断。但在较短的时间维度上，这一框架应当有助于描绘劳动力市场可能的演进路径，并为政策制定提供参考——推动一场更平顺、更以人为本的AI转型，或许正是当下最值得着力的方向。

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GameLook报道/2026年5月初，AI游戏平台Astrocade公开披露了A、B两轮融资，合计募资5600万美元。

其中B轮由红杉资本领投，A轮由Sea领投，跟投方还包括Google旗下AI Futures Fund、英伟达、LG Technology Ventures、Dentsu Ventures等。

这套资方阵容的组合方式反映了一种强烈的行业共识：红杉在押注平台规模化的潜力；Sea带来的是在东南亚将游戏做成娱乐基础设施的经验；Google和英伟达的同时出现，则是一种强大的技术背书。前者关注大语言模型的落地方向，后者需要为庞大的GPU算力寻找新的大众消费场景。

首先还是简单介绍一下，过去，Unity让独立开发者有了与大厂同台竞争的工具，Roblox让没有代码背景的人可以用积木逻辑搭建3D世界。

但Astrocade认为，这一轮“民主化”降的只是技术门槛，你依然需要学习工具语法、理解游戏逻辑、耗费大量时间。

Astrocade
Tiktok

Astrocade的逻辑完全不在这个层面。在这个平台上，创作的起点仅仅是一段文字描述，由AI负责生成全部的美术、音效、音乐和完整玩法。平台认为创作者最大的障碍不是技术本身，而是灵感。Roblox解决的是“让更多人成为开发者”，而Astrocade想解决的是“如何把一个模糊的冲动瞬间变成可玩的东西，并立刻分享出去”。

过去二十年行业在问“怎么把想法变代码”，现在这个问题已经交给了AI。Astrocade真正问的是：“怎么把一个梗、一种情绪，变成可被传播的互动内容”。

理解Astrocade生态最好的方式，是观察它的社区在流行什么。有人输入冷笑话得到一款质量惊人的完整游戏；有人不写一行代码生成了GTA风格体验；还有人追着TikTok上的热梗“67”，迅速做出了对应的互动玩法。

这些内容的共性在于：生命周期极短、生产极快，存在的目的不是“好玩多久”而是“能不能被传出去”，它们本质上更像是“互动版表情包”。基于这种思路，平台每周能诞生超1000款新游戏，当热点出现，同类变体会在几小时内批量涌现。
整个过程只花费了10分钟

这归功于平台核心的二创机制：任何公开游戏都能被一键克隆、修改后重新发布。成功的玩法模板会被社区反复改写，如同短视频里的“挑战赛”。

这意味着内容的生产逻辑正发生根本性变化。传统游戏是工业产品，以版本迭代，以“可玩性”为核心；而在Astrocade，游戏变成了表达媒介，“传播性”开始部分凌驾于可玩性。

创作者的核心竞争力从“技术或设计能力”，变成了“对互联网文化的敏锐嗅觉，懂得何时追赶和制造热点”。未来最懂传播的那批人，可能比最会写代码的人更有优势。

而这样一个游戏Tiktok化的平台，Astrocade由斯坦福AI博士Amir Sadeghian、Ali Sadeghian与著名学者–“AI教母”李飞飞共同创立。作为ImageNet的主要创建者及前Google Cloud AI副总裁，李飞飞以联创身份加入，本身就是一个需要被认真对待的信号。

她的背景直击平台最深层的技术挑战：这不仅是“生成能跑通的游戏”，而是“让AI真正理解人类意图并转化为真实的互动体验”。生成代码与好玩的游戏之间仍有鸿沟，红杉跟投时明确强调的AI在“像素空间”智能能力，正是对应这一核心挑战。

为了让内容飞轮运转，此轮融资中有1000万美元被单独划拨为创作者基金。目前的变现门槛是30天内达10万次有效游玩；去年，头部游戏游玩量已破600万次，部分创作者月入数千美元。同时，传统游戏行业裁员产生的人才溢出，客观上为平台输送了逾500名有专业背景的申请者。这群人带来的游戏设计判断力，是目前平台内容质量能维持水准的重要原因。

当然在GameLook看来，这里有一个问题必须保持清醒：Astrocade的核心假设尚未被真正证明。AI生成代码不等于生成有吸引力的游戏，创意直觉目前仍是AI无法替代的部分。

但如果Astrocade的方向成立，它将从根本上改变“游戏创作者”的身份内涵。当技术门槛被彻底移除，未来最重要的制作人可能不再是GitHub上拥有漂亮代码记录的人，而是最懂得在正确时刻制造共同情绪，并将其变成可玩形式传播出去的人。

游戏行业等了二十年的“开发平民化”，其下一步的逻辑可能真的会变得和发短视频越来越像。

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GameLook报道/2013年上映的高分科幻电影《Her》，讲述了人类同无实体AI相恋的故事，曾给笔者留下深刻的印象。没想到仅过了十余年，那时普遍觉得遥不可及的“人机恋”已经走进现实。

曾在上海取景拍摄的2013年好莱坞电影《Her》

一切还要从高速狂飙的女性向游戏说起，游戏工委发布《女性向游戏报告》指出，2024年中国女性向游戏市场规模达80亿元，同比提升124.1%，成为这两年游戏产业增长最快的赛道。

随着女性向游戏商业潜力大爆发，越来越多相关的产品扎堆曝光，收获巨大关注。《代号：神不言》首曝PV播放量迅速破千万，连带着开发商祖龙股价几近翻倍。一如B站是二游关键阵地，小红书成为女性向游戏运营的重要一极。

尽管女性向游戏在各个细分类型上都充满机会，但这类游戏提供的往往是私人化、个性化的情感体验。《女性向游戏报告》指出，女性向游戏承载了不同生命历程中的女性在情感表达、日常陪伴与亲密关系体验上的需求。

也就是说，女性向游戏天然同随时在线、提供巨大情绪价值的AI语聊契合度更高，当下也有越来越多人同AI谈起恋爱。

自然选择开发的3D女性向AI情感陪伴产品《EVE》

AI大语言模型本就擅长聊天陪伴，情感需求又正好是进入原子化社会后现代人的刚需。因此，越来越多人习惯从AI语聊类产品里寻求情感慰藉，女性向游戏导向“AI陪伴”也是今后必然。

2026年以来，越来越多游戏公司加速布局女性向游戏，无论是业内大厂，还是初创团队，拥抱AI陪伴似乎成了大势所趋，甚至腾讯、网易、米哈游等巨头也开始悄悄投入以情感陪伴为核心的AI产品。

游戏大厂挤破头，押注千亿规模的AI陪伴经济

情感陪伴需求升级，叠加大模型技术日趋成熟，深耕情感陪伴的AI产品成为国内游戏大厂的布局重点。腾讯、字节跳动、网易、叠纸等头部厂商均已纷纷入局，押注即将突破千亿规模的AI陪伴经济市场。

腾讯AI能力在体验维度的落地，在今年GDC大会期间有目共睹。尤其在实现“活人感”的AI NPC方向上，腾讯是跑得最快的选手。如《暗区突围：无限》的F.A.C.U.L.技术打造了一套能听懂玩家复杂指令的AI队友系统；《和平精英》的AI NPC玩法累计体验用户数约1.1亿，最高日活跃用户数达1770万。

情感陪伴方向上，腾讯最早于2023年上线了集AI陪聊、AI伴侣写真的AI虚拟恋人应用 《未伴》，后于2024年5月在国内下架 。直到今年年初，腾讯又上线了微信小程序《上头蛙》并开放测试。

据悉，《上头蛙》将AI文游、AI陪聊、AI社交等多种玩法聚集到一起，聚焦互动故事创作与分享，玩家可以利用AI创作出包括热门IP、同人题材在内的专属互动剧情，期间还可以随意修改剧情走向。吸引了很多女性向游戏玩家、同人文、OC爱好者和创作者。

去年，网易也推出了自己的第一款AI伴侣应用《破次元恋人》。用户可以在其中与各种官方虚构的角色或者是自己创建的虚构角色，展开各式各样的对话和语音、文字交流，开展各种故事。《破次元恋人》并没有选择使用网易自家伏羲大模型，而是接入了字节跳动的云雀/豆包大模型以及MiniMax的abab。

米哈游联合创始人蔡浩宇创办的AI公司Anuttacon，曾在去年上线了试验性AI原生游戏《Whispers from the Star》，其玩法正是靠自然对话语聊推进剧情。之后Anuttacon又推出了AI聊天产品AnuNeko。另外，蔡浩宇带队的新游戏《Varsapura》也在尝试同AI的深度结合。

另外，近期《崩坏：星穹铁道》在新版本中加入了基于AI驱动的“帕姆问问”答题玩法。比起市面传统的问答式AI，帕姆AI的“活人感”十足，成为玩家亲密交流和陪伴的对象。

字节内部团队Flow开发的《猫箱》于2024年3月上线，峰值MAU达688万。《猫箱》最初只是基于豆包大模型的AI陪聊应用，随着大模型技术的完善，逐步加入语音对话、电话聊天等交互方式，以及故事编辑器和视觉化生成器，玩家可以通过关键词自定义创建AI角色，并与其交流、陪伴。

金山世游曾代理海外社交产品“《LoveyDovey》的中国版《卿卿我我》，这是亚洲市场创收效率最高的AI陪伴产品之一，年化订阅收入达1689万美元。《卿卿我我》聚焦情感陪伴，支持AI角色虚拟形象的个性化定制，并设计了阶梯式情感进程机制，将AI与用户的关系分为熟人、朋友、心动、恋人、结婚五个阶段，AI在不同好感度时回复有明显差异。

昆仑万维开发的《Linky AI》2023年在海外上线，也是支持自定义的AI角色，主打虚拟情侣的情感陪伴，大模型也是昆仑万维自研的天工大语言模型。《Linky AI》加入了故事模式，用户可以根据一段故事剧情继续与角色对话，也可以重新开始。虽然仅支持文字回答，但会加入角色内心活动或者行为的描写。

大厂造势，创业公司更务实：寻找AI女性向游戏新机会 

如果说，国内大厂们有能力依托自家大模型能力、流量和内容优势，打造差异化AI陪伴产品。面对目前依旧高昂的AI使用成本，创业公司更多考虑的是，如何将大模型与以“情感陪伴”为核心的女性向游戏结合。

GameLook刚刚报道过，一家20人左右初创团队LumiTopia开发的3D无限流恋爱游戏《恋恋终序》，主打AI驱动的无限流疑解谜副本，以及AI陪伴机制。

《恋恋终序》

《恋恋终序》的“无限流”副本，并非被提前预设的剧情，而是依靠AI驱动。基于主创团队打造的关卡规则、核心叙事框架，具体的解密、剧情变化都由玩家的选择+AI即时演绎推动，每一次的体验都不相同，实现类似Roguelike的差异化剧情体验。

AI大模型驱动下的男主将基于人设框架同玩家交流、互动和共同解密，整个剧情推进、路线选择完全由玩家主导。甚至回到主世界后，男主仍然保留此前的记忆，并逐步调整互动方式，让之前的相处都能成为推进长期关系的基础。另外，《恋恋终序》也保留了对话、约会等AI陪伴玩法。

5月8日首曝的《代号云端》同样是一款3D无限流AI陪伴恋爱手游，官方信息显示，AI陪伴也是这款游戏着重强调的差异化支点。按官方的说法，男主能够记得同玩家真实发生过的对话。游戏试图通过AI技术，将乙游的陪伴感从“共享剧本”推向“专属关系”。

《无限谷》是由无限谷Lumiere037发行的虚拟恋爱模拟游戏，主打AI男友陪伴体验，公司创始人曾是知名女性向音频社区猫耳FM的联合创始人。据官方提供的内测数据，次留超80%。首日平均每人聊天160轮，平均单人使用时长超60分钟。

妙鸭相机创始人的再创业项目《星眠》，是一款集合了AI对话、触摸反馈、模拟经营的2D女性向AI伴侣游戏，通过AI对话、模拟经营提升角色好感度，从而推进主线剧情及亲密关系。

值得一提的是，自然选择开发的3D女性向AI情感陪伴产品《EVE》，主打AI男友能记住用户偏好、主动发起话题，并提供语音、视频等多模态交互，模拟真实陪伴感，初期因AI男友可以帮玩家点奶茶的创意营销小小出圈。上线前获恺英网络、阿里巴巴等机构的投资，备受资本看好。

另一个备受资本看好、获米哈游和腾讯投资的MiniMax，早在2022年10月就在国内推出AI聊天类APP产品《Glow》，4个月就收获近500万用户。虽然被迫下架，但也获得了广泛关注。

之后MiniMax在2023年又推出海外AI聊天软件《Talkie》，且玩家可以从0开始生成定制化虚拟角色，全平台日活用户近百万。如今Minimax已经推出国内版本：名为《星野》的APP，基本功能也是主打情感陪伴，玩家能够和AI虚拟人聊天。

鱼贵，风浪同样大

“热辣滚烫”的女性向游戏，的确在AI时代来到了一个新的窗口期：AI陪伴似乎是大家肉眼可见的版本答案。当前集中涌现的女性向新游固然靠AI赢得了不小的关注度，但同时，也暴露出了一个明显的短板。

男主集体撞脸，成了一大批女性向新游戏绕不开的大山。

GameLook也多次提到，当下女性向游戏受众已经是审美高度成熟的玩家群体。他们对角色的情感连接，绝对不可能建立在那些“人山人海”的面孔上。角色人设的彻底差异化，是他们成为玩家眼中“不可替代”的关键前提。

这意味着，以“AI陪伴”作为卖点，不会直接提升女性向游戏的成功率。从另一个角度来说，AI游戏也并不是一劳永逸的答案。

作为第一款商业成功的AI游戏，《Suck Up！》主打语聊欺骗NPC玩法，零预算拿到了1亿播放量。但开发商Proxima首席执行官冉（Ran Mo）却给AI游戏泼了冷水：游戏爆火并不是靠接入ChatGPT。

他清晰地指出：“游戏行业的瓶颈从来不是制作能力，而是审美判断、方向把控和发行渠道。”AI确实让“做出一款游戏”变得更容易了，但它几乎没有降低“做出一款有人玩的游戏”的难度。前者是生产问题，后者是判断问题。而后者，恰恰是AI最帮不上忙的部分。

冉透露，Proxima在《Suck Up！》爆红后曾陷入高速迭代的陷阱，每天收到playtesting反馈、当夜改版、次日早上新build就位，迭代速度极快。三个月后回头一看，方向完全走偏。AI给了你向量的大小，但它不能给你方向。在错误方向上加速，只是在更快地走向失败。

除了警惕技术层面的风险，女性向游戏拥抱AI陪伴后，还需直面逐渐收紧的监管措施。AI伴侣、虚拟恋人这类产品，正是当前监管部门高度关注的领域。

国内媒体曾多次报道，虚拟伴侣应用市场普遍存在安全与合规漏洞，如输出拥抱、亲吻乃至有“擦边”性质的内容，利用“付费解锁亲密剧情”等方式诱导消费，以及直接跳过的“青少年模式”……但真正加速国内监管“动手”的，可能是海外案例的前车之鉴。

2024年，一位14岁美国男孩与Character.AI的聊天机器人长期对话后举枪自尽。其母亲随后将Character.AI和其投资者谷歌告上法庭，指控AI聊天内容“鼓励她的儿子自杀”。这并非个例：另一名17岁青少年被AI怂恿自残，甚至被告知“因父母限制屏幕使用时间而杀害他们是合理的”。

4月10日，国家互联网信息办公室正式出台《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（以下简称《办法》），将于7月15日起施行——这是全球首部专门针对AI情感陪伴与拟人化互动场景的国家级监管规则。更巧合的是，这一天也是《EVE》上线的日子。

《办法》值得关注的是两点：一是划定了AI拟人化互动服务的禁止性活动范围：不得生成鼓励、美化、暗示自残自杀等损害用户身体健康的内容。不得过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷，损害用户真实人际关系。不得通过情感操纵等方式，诱导用户作出不合理决策，损害用户合法权益。

二是强调拟人化互动服务提供者不得向未成年人提供虚拟亲属、虚拟伴侣等虚拟亲密关系的服务；向不满十四周岁未成年人提供其他拟人化互动服务的，必须取得其父母或者其他监护人的同意。

换而言之，如果AI NPC与玩家进行长期、深度的情感交流，甚至形成类似“虚拟伴侣”的关系，都会被纳入《办法》的管辖。也就是说，无论是AI陪伴应用，还是以AI男友为卖点的女性向游戏，只要是以“AI角色扮演交互”为核心的产品，在国内落地时都有可能直面监管。

靠着“AI陪伴”的噱头固然能够很快圈粉，但当大模型落地应用成为行业趋势，与其盲目追求AI、时刻警惕监管风险，对于增长迅猛的女性向游戏而言，蛋糕的划分最终还是会回落到个性化的情感服务本身。

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GameLook报道/一家游戏公司，在校招海报上写下”创造AI独立自主的文明”。这句话值得停留一下。

在过去两年，游戏行业用过很多AI的修辞——效率工具、智能管线、生成式内容——但”文明”这个词的逻辑不同。文明不是工具，文明是能够自我延续的系统，文明的最小颗粒正是生命。

当米哈游在近日校招活动海报里说”让智能自己发生”，在GameLook的理解中，它所描述的，不是一个更好用的AI辅助流程，而是一种不再完全依赖人类输入就能持续运转的存在形态。

而这轮校招宣讲来看，海报上“”基础大模型”十分刺眼，其等于官宣米哈游要在国内大手笔投入AI大模型的研发，此外米哈游派出了5位分享AI话题的大牛，其中4位有着Phd博士学位、多位毕业于清华、中科大顶尖名校，可见此次招聘的规格之高，和对国内顶尖校招生、尤其是AI人才的高度重视。

问题是：为什么偏偏是米哈游，开始说这种话？

打破自己的天花板

答案藏在米哈游自己造出来的那个困境里。

《原神》运营将满五年，可操控角色刚过百人。《崩坏：星穹铁道》持续推进，每个版本的世界地图、剧情线、角色关系网络都在扩张。这些产品的共同特征是：它们不是”买断制游戏”，它们是承诺长期存在的世界。

这个承诺的代价，比外部观察者想象的要重得多。每一个新角色，背后是原画、建模、动作、配音、剧情文案、世界观嵌入的完整工业流程。每一次版本更新，是开发团队对”世界还活着”的一次手工续命。

《崩坏学园2》依旧在运营

而老作品尚未停服，又涌现出《崩坏：因缘精灵》这类新作，所需的内容产能体量对米哈游的工业化生产效率构成了真实挑战。作为需要长线运营的服务型游戏，后续源源不断推出新的、高质量内容，是维持玩家新鲜感和游戏活力的关键。

AI工具的引入，部分缓解了这个压力。

此前GameLook就曾报道过，在崩坏IP项目组看来，拆三视图、贴材质、做站桩对话的动作、跨平台渲染异常检测，这些量极大、规则相对明确的领域，AI更像是为美术团队增加的一组不知疲倦的助手。

不过虽然伯颜与当下，效率确实在提升，但这只是效率问题的解法，不是结构问题的解法。效率再高，人工管线的天花板仍然在那里：内容的产出速度，永远不可能追上玩家对”持续存在的世界”的期待增速。

米哈游大概比任何人都更早感受到这道墙的存在。而”AI Civilization”，是他们给出的一个回应。

问题在于，这个回应究竟指向一种真实的可能性，还是另一种行业叙事。至少在GameLook观察中，米哈游是相信前者的。

蔡浩宇在2023年离开米哈游董事长职位之后，创立Anuttacon，去做一件事：验证AI角色能否在没有脚本预设的情况下，与真实的人建立真实的情感关系。

《Whispers from the Star》是这个验证的载体，玩家通过自由对话引导主角Stella完成任务，而Stella的行为、情绪与对玩家的回应，由AI模型实时驱动、动态生成。

这款游戏在商业上并不成功，但它留下了一个有价值的技术判断。

游戏最大的矛盾在于：AI倾向于顺应用户，而游戏需要结构化的规则、对抗与节奏，这之间存在天然张力。《Whispers from the Star》没有剧本，只有大纲，内容完全依赖对话生成。

“你让AI按大纲去写，它可以写，但写不出真正打动人的东西。”

《最后生还者2》

这是一个重要的裂缝。那些真正让玩家难以忘怀的游戏时刻，往往不是即兴生成的，而是作者精心设计的，节奏、反转、角色在特定时刻说出的那句话，背后是人类编剧的刻意选择。

一个能够自由演化的AI世界，未必是一个更好玩的世界；它甚至可能是一个节奏失控、缺乏锋芒、充满随机噪声的世界。玩家真正热爱的，有时恰恰是那种被精心设计过的”命运感”。

蔡浩宇随后推出的LPM 1.0，是一个被称为”表演模型”的系统：在对话过程中，角色不等你说完就开始有反应，倾听、点头、皱眉、微笑，所有这些都是实时生成的。

这解决了”角色看起来活着”的问题。但”看起来活着”和”真正值得长期相处”，是两件不同的事。

玩家究竟想要什么？

不过虽然米哈游对AI的需求显然迫在眉睫，但从更大的工业视角看，”自主进化的AI”目前更接近一种方向声明，而不是一个已被验证的技术方案。

现实中的大模型行业，仍然高度依赖人工对齐、版本管理、反复再训练，以及严格的安全约束。每一次”自主进化”，背后都需要人类持续介入以防止偏移。

经典豆包（即便认错了，输出的结果大概率依旧是瞎编的）

游戏外包大厂Keywords Studios的高管透露，他们测试了市面上五百款AI游戏开发工具，能用的只有大概六款，其余的技术落地要么输出不稳定，要么质量不可控。

这是行业现实的另一面：AI在游戏场景中的落地，依然充满摩擦。

长期一致性是更根本的挑战。试想一下如果一个玩家与某个AI角色建立了三年的关系，这段关系里积累的记忆、默契、情感纹理，当底层模型迭代时，游戏公司能不能完整保存？

这其实是一个相当现实的问题。此前Reddit曾上有一个超过两万七千人的AI伴侣社群，成员们在里面记录与ChatGPT、Gemini等AI之间的日常情感关系。

麻省理工学院的研究者曾对这个社群做过系统分析，记录了一类他们称为”数字丧失体验”的现象，即模型更新后，旧版本的AI伴侣温柔体贴，新版本则冷漠疏远，”就像我爱的人去世了”。

这个案例描述的，恰好是”不够自主进化”带来的问题。

可自主进化却依旧也有自己的问题存在，即便AI真的实现了某种持续演化，谁能保证那个演化的方向是玩家想要的？AI世界的自主生长，完全可能是失控的漂移，而不是有意义的成长。

米哈游也许比大多数游戏公司更早意识到：传统长线内容工业正在逼近它的极限。米哈游在校招文案中，透露，他们的目标是从基础预训练开始，开发一种”有情感的大语言模型”，不仅具备智能水平，还能理解人类的情感诉求。

而此次校招召集的团队，来自北大、中科大、清华的LLM预训练与后训练研究者，语音与多模态专家，构成的，是这套系统所需要的基座。

这个判断本身是清醒的：传统的内容工业不可能无限续命，长线服务型游戏需要某种新的运作方式。

但”AI Civilization”是不是那个正确的解法，仍然是一个开放的问题。

当大家都育碧化之后，开放世界的手搓感反而成为了玩家怀念的对象

游戏史上，不乏技术能力逼近一个新边界时，公司宣布要改变世界，最后却发现玩家想要的仍然是更好的故事和更精准的手感。

程序化生成技术曾被视为无限世界的答案，却鲜少产出能让玩家长期牵挂的角色；元宇宙叙事在声势最盛时，也没能解释清楚人们究竟为什么要在那里逗留。

自治AI世界面对的，或许是同一类问题：技术上能够做到的事，和人们在游戏里真正寻找的事，之间存在一道并不总是吻合的缝隙。

结语：

“文明”这个词，在人类语境中有一个隐含前提：不需要创造者在场，它也能延续下去。

当一家游戏公司把这个词写进校招海报，它想解决的问题是真实的，即一个需要持续供给内容的虚拟世界，正在超出人类工业的承载上限。

但”文明”究竟只是一个更宏大的产品愿景，还是一种真正能够自我运转的新世界结构，这两件事之间的距离，比一批博士生校招和一篇LPM论文所能跨越的，要远得多。

米哈游可能看见了一个真实的问题。当然，他们给出的解法，能不能成立，是另一回事。

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GameLook报道/2020年底，游族网络掌舵人林奇因故离世，引起圈内圈外一片哗然。无论是他本人对三体IP的热情和豪赌，还是游族自身“科技传颂文明”的使命，都被紧急按下了暂停键，只能由后人接手。

创始人的突然离世，不光是上海游戏圈的重大损失，也给当时蒸蒸日上的游族带去了一场绵延六年的阴雨。股权多次变动、内部管理团队遭遇较大调整……负面消息缠身的游族，不可避免地在过去几年陷入了阶段性业绩低谷。

直到后来，马孔多不再下雨，游族也迎来云开雾散的第一道曙光。

近期，游族发布2025年年报及2026年一季报，报告显示，2025年公司实现营业收入14.02亿元，其中海外市场收入9.32亿元，同比提升8.1%。2026年一季度，游族营收3.54亿元，归母净利润为1.04亿元，同比大幅增长320%；扣非净利润4634.35万元，同比大增347.4%。

单季度净利润破亿、同比增长320%，连带着股价飘红至今……种种迹象预示着，游族网络在2026年迎来了阶段性拐点，正走出最艰难的那段时期。

5月20日的线上投资者关系活动上，对于游族一季度业绩大幅改善，公司管理层将其解释为“主营业务稳健与 AI 提质增效的双重驱动”。推动次日（5月21日）股价快速上涨，截至当天收盘，游族股价大涨4.27%。

游族高管提到，2025年公司海外收入占比66.5%，创历史新高，并提到公司正在切入小游戏赛道，优化收入结构。另外，随着AI 深度融入游戏研发与发行环节，推动公司Q1主营业务毛利率同比提升 3.73%，提质增效成果明显。

出海、小游戏和AI，手握三张王牌的游族正大步迈出业绩阴霾。

SLG拉动出海业务创新高，“少三”小游戏助力收入年增3倍

游族出海游戏收入占比创新高，并不让人意外。作为国内最早出海的上市公司之一，游族早在2021年就旗帜鲜明地提出了“全球化卡牌+”战略。去年的产业年会上，CEO陈芳在演讲中透露，游族的海外收入已经连续11年高于中国大陆地区的营收。

当然，游族的全球化之路并非一帆风顺。陈芳曾透露，最初《少年三国志》出海时，“可能99%以上的收入和利润”都由中国大陆市场贡献。直到2019年底《少年三国志2》的出现，才让“全球化”彻底烙印在了这家公司的DNA中。之后《少年三国志：零》《绯色回响》等产品登陆中国港澳台及日本、韩国、东南亚、欧美市场后，也都有不错的表现。

相比后来让游族名声大噪的“全球化卡牌+”，过去一年推动公司海外业务大涨的，反而是SLG。

这也是游族最早出海，也是最擅长的品类之一，早期面向国内开发卡牌游戏时，游族就已经在欧美市场推出SLG产品，如2019年上线的手游《权力的游戏 凛冬将至》，早早证明了游族对出海SLG的研运能力。

游族年报提到，得益于《权力的游戏 凛冬将至》PC 版、《战火与永恒》等SLG游戏的长线精细化运营，进一步提升海外地区游戏收入占比。

其中，《战火与永恒》全年收入再创新高。报告期内，游戏保持高频高质量内容更新，共计推出 12 个大型版本更新，新增游戏玩法紧密围绕玩家核心诉求，系统扩展了角色成长突破与联盟对抗维度，有效激发了策略博弈热情，游戏用户活跃度稳步提升，带动游戏流水创历史新高。

游族财报里另一个值得一提的亮点，就是小游戏。

小游戏，是国内上市公司不容错过的重要机会，几乎所有选手都已经下场，重心放在海外市场的游族也不甘寂寞。从现实层面考虑，卡牌本就是最适合“手改小”的类型，擅长卡牌手游研发的游族更手握“少年”系列IP，天然适合下场小游戏。

年报提到，公司围绕存量IP矩阵加速拓展小游戏赛道，打造新增长极。报告期内，《少年三国志-怀旧版》小程序凭借经典版本复刻与“霸业无双全服赛事”等创新运营活动，收入实现年增3倍。

不过，目前《少年三国志-怀旧版》暂时没有出现在微信小游戏排行榜高位，可能内部仍然调整优化。

这还只是开始，游族高管在投资者关系活动上透露：公司储备有基于“大皇帝”“少年三国志”IP 等多款小游戏产品，正处于研发测试阶段。可见，小游戏将会是游族国内业务的下一个重心，未来将进一步拓宽产品矩阵。

AI游戏、算力、具身智能，游族抢跑AI时代

当米哈游喊出“砸下1000亿做AI”、B站高呼“AI能带来10倍增长”……AI已经成为2026年的大厂必争的关键赛点。但其实，游族也是游戏圈最早拥抱AI的上市公司之一。

早在业内“谈AI色变”的2023年，他们就开始鼓励前沿AI技术的落地应用。陈芳曾向GameLook透露，自2023年5月开始，内部只要有想尝试AI的员工，都能通过IT系统申请账号和权限，获得包括Chat GPT在内一系列现成AI工具集成。

当时陈芳在采访中提到，AI应用从“入门”转变至“初期”的一个重要标志，是“内部有没有提供一个类似中台的专职部门”。

因此，早在被称为“生成式AI元年”的2023年，游族便成立了类似中台职能的AI 创新院，并打造了“YOOZOO.AI”智能体聚合平台，围绕 AI 智能体、AI 算力及软硬件协同等多维度全面推进技术布局。

其中，“YOOZOO.AI”智能体聚合平台，为策划设计、投放运营等数十个全球化研运业务环节提供智能体及工具服务，接入近40个大模型，实行Token 无限额。目前已实现70%测试用例自动生成，本地化翻译成本累计降低80%等成果。

游族高管提到：“旗下 AI 创新院已构建起贯穿研发、发行全链路的 AI 赋能体系。在研发端，AI 创新院着力夯实研发基础并赋能游戏生产管线，不断推进广告素材生成、代码生成、TTS 语音生成、本地化翻译等多个领域的生产自动化、标准化、规模化，提高游戏研发体系工业化水平。”

发行端，AI技术实现从版本发布、平台接入、市场推广等发行全流程的工具化覆盖。研运、发行环节均实现了有效提质增效，助力费用精细化管控。此外，游族还通过探索 AI 玩伴“小游酱”以及智能 NPC 等创新实践。如《绯色回响》一周年的推出模拟互动的即时功能，实现“千人千面”的游戏互动，也助力提升精细化运营。

值得一提的是，游族也在探索AI原生游戏方向。作为三体宇宙首款官方授权正版三体IP游戏，《我的三体：2277》被官方定位为一款“AI原生游戏”，将探索AI与玩法深度融合，并支持玩家通过内置AI工具进行UGC内容创作。

游族在AI时代的野心，远远不止是提质增效的内部自研平台、探索AI游戏。过去两年，这家公司通过一系列外部投资、战略合作狂卷GPU、智算领域和具身智能等，实现覆盖上下游产业的全链条投资布局。

AI基建层面，游族是港股“GPU第一股”壁仞科技的早期投资者，持有其约0.21%的股份；还参与了曦望Sunrise近10亿元融资，该公司专注于高性能GPU及多模态场景推理芯片的研发。之后双方围绕定制GPU算力卡、分布式架构优化、AIGC内容生产与实时推理引擎等方向展开深度合作。

两年前，游族投资了星云智慧机器人，布局具身智能领域。2025年10月，游族更是宣布豪掷10亿押注AI，其全资子公司与多家国有企业共同投资无锡云星智算。其中，游族方面以自有资金认缴出资不超10.01亿元，首期合计出资2亿元。据悉，无锡云星智算将聚焦AI、智算领域等科技行业的优质企业和投资机会，进行前瞻性技术储备，提升其在科技领域的战略布局。

另外，游族先后与火山引擎、世纪互联、人民网、中科曙光、长城科技、深圳机密计算等行业头部公司达成战略合作。

比如同火山引擎合作共探文娱产业 AI 大模型技术应用；与上海自主智能无人系统科学中心共同发起“自主智能无人系统大模型计划”；联合长城科技、深圳机密计算共同构建“国产算力+密态安全+场景创新”自主可控算力安全技术底座；与人民网联合成立 AI 交互语料创新实验室，构建安全可靠、高质量的多模态人机交互语料体系……

结语

或许，践行“科技传颂文明”使命的游族，从一开始就不满足于只做一家游戏公司，而是要成为技术涌现与文化复兴交汇下的弄潮儿。但因为创始人的突然离世，这份美好的愿景一度遭遇了较多坎坷。

所有美好的故事都曾告诉我们，挫折从来打不倒少年，时隔六年，重整旗鼓的“少年”游族再次用游戏出海、小游戏和AI技术布局，串联起对未来思索和探求，也迎来了业绩的重要拐点。不仅一步步驱散了过去几年的阴霾，也让我们久违地看到了这家公司洗尽铅华后的新曙光。

至于游族未来能否持续向好，取决于后续新产品供应，这也是所有投资者、同行和玩家想要看到的惊喜，值得期待。

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GameLook报道/1997年，《黄金眼007》在N64上发售，把分屏多人对战带进了客厅。近三十年后，同一张地图重新出现在屏幕上——这次，连关卡本身都是AI实时生成的。

今年5月，AI初创公司Odyssey在48小时内接连发布两款世界模型：Starchild-1和Agora-1。

Agora-1介绍： https://odyssey.ml/introducing-agora-1

Starchild-1介绍：https://odyssey.ml/introducing-starchild-1

Agora-1实现在AI生成游戏中四人联机

Starchild-1将实时音视频生成首次整合进单一世界模型；Agora-1让最多四名玩家同时进入同一个AI生成的对战场景，每人看到的第一人称画面均由模型按需渲染。尽管画面粗糙，代价高昂，且尚未经过独立验证，但某种意义上，这是AI世界模型领域首次实现真正意义上的多人共享状态。

根据官方资料，Starchild-1要解决的，是音频与视频在时间维度上天然不匹配的问题。

音频和视频在基础时间频率与信息密度上存在本质差异，在长时序生成中，任何一个模态的误差都可能迅速拉垮另一个。

主流视频生成模型（如Veo 3、Sora）的通行做法，是把声音作为后期附加的soundtrack而非参与推理的独立信号。Starchild-1选择了一条不同的路：通过因果蒸馏管道，将一个双向音视频基础模型（Ovi）改造为实时自回归模型，同时引入异步KV缓存架构，让两种模态在保持同步的前提下各自按节奏运行。

这意味着当用户实时输入语音或文字时，模型不会等到音频完整帧之后才更新视频，而是音视频各自推进、彼此感知，实现毫秒级的跨模态响应。

该模型支持四种交互模式：交互式世界探索、脚本化对话控制、会话式互动，以及旁白式陪伴。

但Odyssey团队也坦承了它的局限：场景的视觉身份与声学特征在长时序中仍会漂移，而交互式因果音视频生成目前也缺乏可量化的基准指标。换言之，如果你和模型持续交互十分钟以上，场景可能会悄悄”走样”，而研究者目前还没有统一的方式去测量这件事到底有多严重。

Agora-1面对的则是更复杂的工程问题：如何让多个身处世界不同位置的玩家，共享同一份地图状态而不产生分歧？

传统世界模型的做法是把仿真动态和画面渲染压进一个模型。Agora-1学习的是两种截然不同的功能：首先，它训练一个状态模型，直接从游戏的内部状态数据中学习玩家交互下的世界状态演化规律；其次，由一个DiT渲染模型读取这一共享状态，为每名玩家生成各自的独立视角画面。

包括物理逻辑（谁在哪里、血量是多少、弹道从何而来）交由状态模型统一裁决，渲染模型只负责把这份事实翻译成可见像素。在这个框架下，真实性的定义不再只是视觉保真度，而是当两个玩家从不同方向同时推动这个世界时，它能否保持一致。

并且由于底层游戏状态可以被直接操控，据悉Agora-1可以在保留原始游戏机制的前提下，生成全新的关卡。这意味着世界模型”学会了规则”，而非只是记住了原始场景。

尽管Odyssey也承认，”今天Agora-1的状态模型相对简单”，并非架构上的根本瓶颈，但确实是当前的实际能力边界。

Odyssey 创始人和研究人员 Jeff Hawke, Jenny Seidenschwarz, Vighnesh Birodkar

而在技术之上，理解Agora-1的意义，对于游戏行业而言，谷歌的Genie 3或许是此前更广为人知的对比对象。

作为目前世界模型领域视觉表现领先的系统之一，该模型可生成720p、每秒24帧的交互环境。并且能够在数分钟的探索时间内维持连续性和逻辑一致性，是对此前短时序场景生成系统的重要超越。

但Genie 3的体验设计仍以单用户为前提，画面更精致，但世界是”你一个人的”。Odyssey的优先级与此相反：用粗糙的渲染质量换取多人共享架构的成立。

从目前行业的现状来看，对于多人体验的兼容，显然更具有实际意义。

不过Odyssey并非孤军奋战。世界模型赛道目前已相当拥挤：DeepMind的Genie 3及面向消费者的Project Genie、李飞飞创办的World Labs及其Marble产品、英伟达面向机器人场景的Cosmos，以及Meta的V-JEPA，都在从不同维度逼近同一个目标：一个能够模拟物理世界、响应多主体行为、支持长时序推理的通用仿真系统。

Project Genie公开首日，Unity股价下跌约24%，Roblox下跌约15%，Take-Two和CD Projekt也出现了明显跌幅。

市场的反应说明，资本已经开始用价格来表达一个判断：如果世界模型能够成为下一代游戏引擎，那么现有的游戏引擎公司面临的不是竞争，而是替代。

好在这家由两位自动驾驶老兵创立、目前员工约55人的公司，用2700万美元的融资，在竞争对手的重兵合围中，押注在了架构选择而非规模堆砌上。毕竟多人世界模型一大核心难点就在于维持跨玩家的一致同步状态，同时驾驭生成模型固有的概率性和动态性。

而根据LightSpeed等知名机构的观察，服务器端权威模型、将生成AI与确定性物理引擎相结合的混合方案，以及高效数据流等技术路径，都可能有助于缓解这些问题。

而Agora-1选择的”状态模型+渲染模型”解耦架构，正是这类混合思路的一种具体实现。

【GameLook专稿，禁止转载！】

GameLook报道/2026年5月24日，RLCS巴黎大师赛决赛周，观众席的人们正等待着第二场半决赛。大屏幕突然亮起一段从未预告的短片——光影细节远超现有水准的赛车车身划过球场，画面右下角出现了一个新的LOGO：Unreal Engine 6。

《火箭联盟》在这款游戏发布整整十一年后，将从虚幻引擎3直接跳代至虚幻引擎6，跳过了UE4和UE5两个完整世代。

而在首曝之后，根据GameLook的观察，对于UE6,网友的反应迅速在网上分裂成两派：一边是欣喜若狂地庆祝新引擎的发布，另一边也有不少开发者、玩家在问”UE5都还没用溜，现在UE6又来了？”

两种反应，都是正确的。

但绝大多数围绕这次发布的讨论，都集中在渲染效果的好不好看上。预告片展示了高端光线追踪与材质效果，画面精度确实惊艳。

然而，如果你只看画质就以为看懂了UE6，GameLook认为，那才是真的读错了这次发布的信号。

UE6真正的主角，不是光影，是UGC。而这件事，是Epic把自己最贵的护城河，拿出来卖了。

UE6是什么？

在所有对虚幻引擎6的外部讨论中，一个反复出现的误区是：把它当成一次”UE5的迭代升级版”。更好的多边形、更强的Nanite、更精准的Lumen，大家理所当然地往这个方向猜。

但Tim Sweeney早就给过答案，而且写得相当直白。

在2024年的一条推文中，Sweeney对UE6的定义如下：”UE6 = UE5 + Verse（新编程语言）+ 在Fortnite与独立产品之间的部署平权 + 元宇宙经济 + 标准规范 + ??魔法TBD。”

在2024年Unreal Fest后接受The Verge采访时，Sweeney进一步阐明：UE6的核心使命，是把用于构建《黑神话：悟空》这类传统大作的高端开发工具，与《堡垒之夜》玩家用于创作游戏岛屿的UGC工具，合并成一套统一的引擎体系。

在2025年Lex Fridman播客长达四个半小时的访谈中，Sweeney进一步明确了这个逻辑：目前Epic存在两条平行的开发线，一条是面向传统开发者的UE5，另一条是面向Fortnite创作者的UEFN（虚幻编辑器 for Fortnite）；两条线各有功能，彼此不完全互通。UE6的使命，就是把这两条线合并成一个整体。

翻译成通俗语言，就是这句话：UE6要做的，是把《堡垒之夜》用了多年打磨出来的那套”让人人可以在游戏里做游戏”的创作工具链，对全行业开放。

这不是一次技术参数的升级，这是一次商业模式的变化。

《堡垒之夜》今天的50%游玩时长由创作者内容贡献，它已经从一个Battle Royale游戏演变成了一个平台。这个平台的底层能力，UEFN编辑器、Verse编程语言、内容分发与分成机制等是Epic投入数以百计的工程师、历经多年迭代才建出来的核心壁垒。

这套东西，是别人没有的东西，是别人想要的东西。现在，Epic决定把这套东西塞进UE6，向每一个采用该引擎的开发商开放。Epic把堡垒之夜的护城河，拿出来卖了。

为什么是现在？

没有人会在春风得意的时候，把自己最贵的护城河当商品卖掉。

2026年3月，Epic CEO Tim Sweeney在致全员备忘录中写道：”从2025年开始的Fortnite用户活跃度下滑，让我们支出远超收入，必须大幅削减成本才能维持公司运转。”

随之而来的，是超过1000人的裁员，以及5亿美元成本节省目标。

这是Epic的第二轮大规模裁员。2023年9月，公司以类似理由裁撤了约830名员工。两轮裁员加在一起，Epic的员工规模已经退回到2020年初的水平。

数据层面同样冰冷。2023年12月，《堡垒之夜》玩家月均游戏时长为29小时；到2025年，这一数字跌至15.4小时。峰值月活用户数到2025年底已比2024年底低了14%。

更刺激的一组数字来自竞争对手：Roblox的日活用户数与平均游戏时长，在2025年首次超越了《堡垒之夜》。

这是Epic正在经历的现实：旗舰产品疲态毕露，公司运营现金承压，而引擎业务本身的商业模式还有一道特殊的结构性难题。

虚幻引擎与Unity的分成逻辑截然不同：Unity向开发者收取席位费，不管项目赚钱还是亏本，按座位照收不误；而UE的逻辑是，只有当游戏上线并产生收入之后，Epic才能抽取分成。

游戏公司的项目被砍，Epic一分不得；项目研发中，Epic分文未入。这套模式对开发者公平，却意味着Epic必须持续垫付引擎研发的巨额成本，等待下游项目慢慢兑现。从UE6推出到第一批原生UE6游戏上线，这个回报周期以年计，GameLook认为保守估算要到2030年代。

也就是说，Epic现在面对的局面是：堡垒之夜在失血，引擎业务在失血，而解药要五年后才能见效。

就在这样的时刻，Epic拿出了UE6，拿出了那套本是《堡垒之夜》核心护城河的UGC工具链。

这不是顺风布局，这是在青黄不接阶段的一次主动出击——用开放换生态，用放弃独占换更大的行业绑定，把自家最贵的私房秘方当成引擎的核心卖点，以期把整个行业的UGC化进程，都绑在虚幻引擎这根轴上。

代价显而易见：当更多平台用相同的工具链搭建UGC生态，创作者的时间精力就开始分流，《堡垒之夜》本身的内容生态将承受长期的反向压力。

这笔账Sweeney不可能没算，他还是推了。这是理想主义者的账，算的是十年后的局面，付的是今天的价码。

Epic凭什么拿它换整个行业？

在讨论这笔交换是否值得之前，必须先建立一个共识：Epic要开放的那套UGC能力，到底有多贵？

不妨用行业里的真实投入做参照。

腾讯的《元梦之星》与网易的《蛋仔派对》之间的生态竞争，市场上流传最广的数字是各自超过十亿量级的营销投入。而营销还只是冰山一角，背后的工具链建设、编辑器开发、创作者生态运营，才是真正消耗人力物力的大头。

米哈游把《原神》的UGC创作模式「千星奇域」做出来，内部投入的工程规模同样达到了数百人，产品包体本身据报道就超过80GB。腾讯把《王者荣耀》的”天工”编辑器做出来，也是一个独立的长周期工程项目。

就连Roblox这家公司，其核心价值就是这套UGC平台，而它在这件事上的研发投入从未停止。

这些案例共同说明了一件事：一套真正能用的、能形成生态的UGC工具链，是任何一家公司都需要付出巨大代价才能建成的东西。

Epic把这套东西塞进UE6，意味着：只要你用这个引擎，这套能力就是你的。你不需要养一个几百人的团队来从零建设，不需要自己去摸索创作者激励机制，不需要重新发明编辑器的轮子。引擎帮你搞定了绝大多数的问题。

对那些原本没有条件进入这条赛道的开发者来说，这是真正意义上的能力跃迁。

Epic把堡垒之夜的护城河卖给了全行业——而这道护城河，曾经只有极少数公司能在数年时间内花数亿成本才能挖出来。

UE5很多新产品都没玩清楚

不过在继续讨论UE6的未来之前，有一个房间里的大象必须必须看清楚。

那就是对于今天市场上那些用虚幻引擎在做项目的开发者来说，UE6的发布，短期内是一个与他们几乎没有关系的消息。

这不是贬低，这是现实。

很多玩家乃至不少媒体，对引擎升级有一个根深蒂固的误解：以为游戏引擎的版本升级就像手机系统推送，点一下确认，等两小时，一切焕然一新。

这个认知，与现实差了一个工程量级。

引擎版本升级，尤其是大版本跨代升级，是整个游戏研发过程中最接近”工程灾难”的操作之一。它的基本规则是：必须逐版本升级，不能跳过。 从UE 4.26升到UE 4.27，不能跳；从UE 4.27升到UE 5.0，不能跳；每一步都要验证，每一步都可能让之前精心二次开发的定制功能突然失效、突然哑火。

你以为只是升个版本，结果发现上一个版本里那套花了半年写的自研物理系统，在新版本里直接不支持了。你的游戏功能失灵，你得打补丁，修bug，重新测试全流程。这期间，游戏本身的迭代更新、线上运营，还得同步推进。

这是真实的开发地狱，不是夸张。

王者荣耀当年从旧版Unity升到新版，是一个外部几乎不可见、内部人人叫苦的巨大工程。腾讯为此专门抽调大批资源，Unity官方也派出团队协助，耗时多年才完成，玩家感知到的变化几乎是零，付出的代价是天文数字。那还是同一家引擎公司的产品内部升级。

国内游戏圈其实还有一个更极端的案例：库洛的《鸣潮》，底层是虚幻4，却呈现出了虚幻5 Lumen全局光照水准的视效。

日本游戏人在详细拆解后，以惊叹的口吻讨论了这件事，因为这在技术上几乎不可能”正常”实现，它是库洛的工程团队以接近极限的方式，把虚幻5的部分核心渲染能力回植进了虚幻4框架。

《鸣潮》不是正常的技术迭代，这是一次技术奇观，背后是整个团队字面意义上的”玩命”。并不是每家公司都有这种技术储备，也不是每个项目都承受得起这种代价。

这就是”UE4游戏要升级”的真实语境。而现在，市场上同时存在UE4游戏、UE5游戏、UE6游戏三代共存的局面，这是虚幻生态有史以来最混乱的时代。

在这个背景下，GameLook认为可以给出一个明确的判断：

UE6短期内不是给存量项目用的。它只属于未来项目——那些尚未立项、或刚刚开始立项的新游戏。 那些挣扎在UE4里的在线游戏，那些刚刚完成UE5迁移的团队，UE6对他们来说，是一个有意义的方向标，而不是一个眼前的选项。

真正用上原生UE6能力的游戏产品，现实的窗口是2030年代。

UGC时代：行业已在走这条路

当然即便当下的产品几乎用不上UE6，但把UE6的核心理解为UGC工具开放，也不能说是Epic的一厢情愿，它的方向，正在被整个行业的数据所证实。

2025年，Roblox平台上发生了一件足以写进游戏史的事：《Grow a Garden》和《Steal a Brainrot》之间爆发了一场争夺在线人数的”管理员大战”，前者峰值同时在线玩家超过2200万，后者超过1500万，两款游戏合力将Roblox平台的同时在线用户数推到了4730万的历史新高，超越了Steam此前保持的纪录。

此后《Steal a Brainrot》继续突破记录，峰值同时在线人数最终超过了2500万，成为游戏史上单款游戏同时在线人数的最高纪录保持者之一。

2200万、2500万的同时在线，这个量级，任何一家传统游戏公司倾尽全力都未必能做到。而它出自UGC生态，出自小团队之手，依托的是平台的杠杆，而非巨额预算的堆砌。

中国头部厂商也在以自己的节奏走向这条路。《元梦之星》和《蛋仔派对》用十亿级的营销投入开疆拓土，玩家创作的地图数量已以千万计；腾讯《和平精英》布局了UGC二创生态；米哈游那个外界一直认为”内容向游戏没法做UGC”的选手也在2025年8月为《原神》开启了「千星奇域」UGC模式的创作者招募，配套”千星沙箱”编辑器，向创作者开放了几乎全量的原神玩法功能与资产。

这个趋势背后的逻辑，Sweeney说得最直白：游戏的最高形态，是一个自运转的创作生态。 玩家在里面生产内容，互相竞争，开发商守着服务器等着收平台红利，而自己不需要持续往里塞内容预算。

Epic把堡垒之夜的护城河卖了，是因为它相信这是整个行业的必然方向，即UGC生态不是某几家公司的专利玩法，而是下一代游戏的标准形态。 既然如此，与其让竞争者各自为战地摸索，不如直接把工具递过去，确保这场变革发生在虚幻引擎的土地上。

不过在这场变革中，UE6 主动出击后，谁真正受益呢？GameLook的判断是：UE6的最大受益者，是中小开发团队；而对大厂来说，这份礼物是否真的会被接受，仍是一个未知数。

逻辑很清晰。

大厂有能力自己建UGC工具链。网易有蛋仔的编辑系统，米哈游有千星沙箱，它们都是各自投入了数百人工程资源、历经数年才做出来的东西。对于这些公司来说，采用UE6的UGC能力意味着要把自己核心的创作生态，交给Epic这套工具链来主导。

这样的结果就是生态的规则、分成的机制、能力的边界，都不完全在自己手里。这是一个值得反复权衡的决策，而不是一个显而易见的选择。

更现实的问题是：UE6推出之后，有多少大厂真的会用？ 网易会把《蛋仔派对》的编辑器换成Epic的工具链吗？米哈游会放弃已经建好的千星沙箱，改用虚幻的生态工具吗？

答案大概率是不会。他们的护城河就是那套自建能力，为什么要拱手相让？

Roblox Cube AI工具

但如果只把这件事理解为“有没有UGC工具”，其实已经落后了一步。今天大厂和平台真正竞争的，正在从“UGC能力”，转向“UGC + AI工具”的融合能力。

以Roblox为例，这家公司近两年最核心的投入，已经不是单纯扩大UGC生态，而是持续推出AI生成工具：包括用自然语言生成3D场景、自动生成脚本逻辑、辅助搭建游戏玩法结构。创作的门槛，正在从“会不会用编辑器”，迅速下降到“能不能描述一个想法”。

这意味着，UGC生态的竞争逻辑正在发生变化，过去是“谁能做内容”，现在变成“谁都能做，但谁的工具更强”。

在这个维度上，Roblox的优势已经不只是UGC规模，而是“UGC + AI”的组合能力。它在做的事情，本质上是在进一步压缩创作成本，让内容生产从“技术驱动”转向“表达驱动”。

反过来看UE6，目前Epic对外展示的核心仍然是UGC工具链的统一，而AI能力并没有成为同等明确的主轴。这就带来一个值得警惕的问题：如果UE6不能在AI工具层面跟上这一轮变化，它的UGC优势，有可能在下一阶段被稀释。

因此，这场UGC竞争已经不只是引擎之争，而是更底层的一件事：未来的UGC平台之争，本质上是AI工具能力之争。

当然没有UE6，大厂照样能做UGC；但没有UE6，未来中小团队恐怕更难入场。

对于中小团队而言，没有几百人工程资源、没有多年技术积累，想要进入UGC生态创作，在过去是一道几乎迈不过去的门槛。

UE6把这道门槛拉低了，用引擎标准化这套能力，让开发者聚焦在内容创作本身，而不是被底层工具链的建设消耗掉所有精力。一支小团队，可以在UE6的基础上为自己的游戏搭出一套可运转的UGC编辑器，让玩家为游戏续命、为产品的生命周期提供更多保障。

这是实实在在的能力跃迁，而不是一句营销语言。

工具链统一：被忽视的最大变量

如果说前面的判断都还在预期之内，这次UE6发布中最容易被忽视、但长期影响可能最深远的变量，在GameLook看来其实是工具链统一，正在改变创作者的流动性和机会结构。

今天的UGC生态，是一片割裂的大陆。

Roblox用Lua，《堡垒之夜》用UEFN+Verse，原神的千星奇域有自己的沙箱编辑器逻辑，《蛋仔派对》的编辑器是又一套独立系统……每一个平台，都是一个工具孤岛。你在这里学会的东西，换一个平台几乎要从头再来。一个在《堡垒之夜》里做内容的创作者，想转战到另一个生态，面临的是完全陌生的工具体系和截然不同的创作逻辑。

这种割裂造成的后果是：创作者被锁死在某一个平台里。你在这个生态不受待见，不能换地方；这个游戏关服了，你的技能也跟着归零。

小游戏在哪做不是做

UE6想做的，是打破这片割裂。

如果越来越多的头部UGC游戏以虚幻引擎为底层，如果更多开发商选择用UE6提供的工具链搭建自己的创作生态，那么工具层面的互通性就会逐渐形成，不是说一套工具完全通吃，而是说底层的逻辑结构、编辑器的操作习惯、部署和发布的流程，会越来越接近一种”通用语言”。

这意味着什么？

这意味着一个在A平台上积累了创作经验的团队，迁移到B平台时，学习成本大幅降低。这意味着创作者不再是某一个生态的专属工人，而是能在多个平台之间流动的自由创作者。这意味着一支小团队，今天在某个平台的UGC生态里没做起来，明天换一个生态继续试，用的是同一套底层工具，成本大幅摊薄。

UE6真正改变的，不是开发效率，而是创作者的流动性和机会结构。当然这只是问题的一半。工具链统一解决的是“会不会做”，AI工具解决的是“谁都能做”。当这两件事叠加时，游戏内容生产的门槛才会真正崩塌。

而这才是这次发布中最值得被认真对待的信号。它不是关于渲染技术，不是关于多边形数量，而是关于未来那些通过游戏创作谋生的人，将在一个怎样的生态格局里工作和流动。

在Roblox发家之后，走出生态的Uplift Games

Roblox上的《Grow a Garden》，峰值2200万同时在线，其开发者月分成收入据报道超过一亿元，开发者之一据说还是高中生。这种数字级别的财富创造，依托的是生态的杠杆，而不是传统意义上的开发能力。当工具链越来越统一，进入不同平台生态的门槛越来越低，这种机遇将向更多人敞开。

中小团队受益的不只是UE6本身，而是一个更大的结构性变化：多生态并存、工具趋近统一、创作者机会倍增。 东边不亮西边亮，当你的技能可以被多个平台识别，你就不再是单一生态的囚徒，而是可以在这片大陆上自由迁徙的创作者。

结语：

简单来说，UE6不是一个现在要用的东西，而是一个必须现在理解的信号。

它指向的不是下一代引擎，而是下一代游戏的形态：UGC平台化，以及正在逼近的AI内容生产。

Epic在这个时间点做了一件很不“正常”的事——在公司承压、产品下滑的阶段，把自己最值钱的护城河开放出去。这不是优化业务，而是改写规则。

但规则一旦被改写，就不再只属于Epic。

Roblox已经在用AI进一步压低创作门槛，大厂在自建工具体系里不断加码，中小团队则第一次真正接近这场游戏。

所以问题从来不是“要不要用UE6”。而是当UGC与AI同时成为基础设施之后，你还在不在这张牌桌上。