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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/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/一名拥有10万订阅的YouTube主播打开了一款名不见经传的独立游戏，当天视频播放量突破100万次。此后一周，30名创作者纷纷跟进；一个月内，千万粉丝量级的头部主播相继入场。

这可以说是近几年国内外视频平台“游戏区”的常态，也让很多没有营销预算的独立产品，最后能收获商业上巨大的成功。

就比如此前在油管上大火的《Suck Up!》，该游戏在零营销预算的条件下，最终在YouTube上积累了超过1亿次播放量。

《Suck Up!》游戏本身极简：你扮演吸血鬼，在一座人类小镇挨家挨户敲门。依照西方吸血鬼传说，你必须被主动邀请才能入室。

而每一扇门后，是一个由OpenAI ChatGPT实时驱动的AI NPC，也都有自己的性格、疑虑，和不可预测的反应。你的唯一工具，是一张嘴。

该游戏背后的工作是Proxima在2023年12月通过官方网站发布了早期版本，彼时几乎没有任何宣发资源，购买渠道也只有官网。

直到游戏爆红之后，开发团队还对游戏进行了超过一年半的迭代，于2025年10月1日才以完整1.0版本登陆Steam，带来了成就系统、创意工坊与新挑战模式。

游戏最火的内容都诞生于上线之初

然而，Steam上线后引发的关注虽真实存在，却远不及当初那次野生引爆的体量。那轮爆红的动能，本质上是一次性资源。

不过即便如此，在GameLook看来，《Suck Up!》也很难简单归因为一次侥幸，而是一次可复盘的爆发。

只不过《Suck Up!》真正值得被复盘的，从来不是“它用了AI”，而是它找到了一个更罕见的东西：一个可以被无限复制、被观看、被传播的互动结构。

AI只是被放进了这个结构里，它不是答案，它只是让这个答案成立得更快。

欺骗文法：AI如何成为内容引擎

派对游戏品类的核心魅力，从来不是游戏本身，而是”人在玩游戏时”所产生的反应与互动。

《Jackbox》系列的生命力来自玩家给出的蠢答案，《Among Us》的爆发来自指控与抵赖的戏剧性时刻。《Suck Up!》做到的，是把AI NPC变成了这个”互动发生器”。

它激活的是人性中一个极具娱乐价值的本能：欺骗成功的快感，以及被意外反将一军的窘迫。

你费尽心机编造身份、揣摩对方弱点、设计话术，结果AI NPC可能用一句毫无逻辑的话把你堵回去，或者莫名其妙地就信了你。这种不可预测性，在别的游戏类型里是设计缺陷；在喜剧框架下，它恰恰是笑点的来源。

这与当下流行的带肉鸽独立游戏利用玩家的赌徒心理（”再来一局”）属于同一套人性操作，都是对人类某个根深蒂固的行为驱动力的产品化。

不同的是，《Suck Up!》利用的是社交欺骗的表演性：玩家在骗AI，但真正的受众是同屏或观看视频的他人。这正是它天然适合内容创作者的原因。

这种”可表演性”在游戏设计层面并非偶然。Proxima首席执行官冉（Ran Mo）在接受GameMakers采访时明确表示，《Suck Up!》爆红的本质是”架构”而非运气，游戏从设计之初就把”为内容创作者提供喜剧舞台”作为一个约束条件。

玩家操纵的角色的行为也是可以自定义的

AI NPC不是游戏的卖点，而是这个舞台的布景：它提供混乱、提供意外、提供角色扮演的对手，然后把真正的表演空间留给玩家。

这里有一个很容易被误判的点：AI派对游戏的核心竞争力，从来不是AI本身。

玩家不会因为“这个NPC更聪明”而留下来，但会因为“这一局太好笑了”而传播出去。《Suck Up!》真正做对的，是让AI不断制造“人类反应”，无论是尴尬、得意，还是失控、翻车，然后把这些瞬间交给玩家，或者交给观众。

换句话说，AI不是玩法，它只是一个放大器。真正被消费的，始终是人。

一旦理解这个逻辑，就能同时理解《Suck Up!》的成立条件，和它的边界所在。

捏人等系统只是喜剧的锦上添花

不过这也决定了当下游戏热度消退的必然。第一批传播的核心燃料，是”AI居然能被你骗到”这个新奇感。这是一次性的。

当全球玩家都见识过这个核心梗之后，后续的内容更新提供的是续航，而不是再次引爆大众注意力的能量。

Steam版的创意工坊和新模式，对已有玩家是价值，但无法复制病毒传播所需的惊奇质地。

创作者的清醒：AI只会放大分化，不会带来成功

作为本轮AI浪潮下，最早成功的游戏人之一，冉可以说是当前游戏行业里最有资格鼓吹AI的人之一：他做出了第一款商业成功的AI运行时游戏，零预算拿到了1亿播放量。

但对于当下AI和游戏行业的结合，他选择泼冷水。

在GameMakers的采访中，他提出了一个反直觉的核心论点：

“AI工具在特定编程任务上确实带来了可量化的生产力提升。但这些提升本身并不会转化为更成功的游戏，而是会导致游戏数量增加——其中大多数将失败——同时成功者会进一步拉开差距。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。”

他用”树干与树叶”来描述AI在开发中的实际位置：在离散的功能性任务（叶级）上，AI可以带来5至30倍的效率提升。一个四元数旋转动画，资深工程师要一天，AI辅助工具半小时就能完成，这是真实的生产力跃升。

但在架构层面（树干），AI生成的代码往往在表面正常运行的同时埋下难以维护的地雷，一旦需要迭代触及核心系统，整个结构就会崩塌。

“你会烧掉一百万个token却毫无进展”，这是他对完全依赖AI的vibe coding的评价。

更根本的问题在于：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。

他拿YouTube做类比，当视频创作的门槛趋近于零，发生了什么？极端的幂律分布。顶层创作者席卷了几乎全部注意力，长尾几乎颗粒无收。游戏正在走向同一个结局。

“如果你把一款正确游戏的80%做出来，大概能卖出1万美元。如果你把正确的东西100%做出来，可能会卖出1亿美元。”

这句话指向的，是AI游戏赛道最难被技术进步所替代的那个层面：审美判断力和方向感知力。

他坦言，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。他把这段经历总结为：速度是向量，不是标量。

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。

这也是为什么他在生产力之外，刻意保留了一种”低效”：为重大决策留出一天的冷却期，不被迭代节奏裹挟。他把这称为道家的”无为”，在所有人都在全速踩踏板的环境中，能够在正确时机停下来确认方向，本身就是竞争优势。

这个品类真正的约束与机会
而理解了《Suck Up!》为什么成立，以及冉对AI能力边界的判断，就可以进入更难的问题：AI派对游戏这个品类，真正的天花板在哪里？

技术约束首先体现在成本结构上。当前主流大语言模型（如GPT系列）的API以token为单位计费，一次完整的对话交互通常消耗数百至数千个token，叠加语音转文本与文本转语音的额外调用，单次玩家交互的后端成本并不低。《Suck Up!》的服务器在爆红初期就曾因AI集成故障宕机，这还只是单人规模下的问题。

时至今日头部AI公司的服务其实都还不是很稳定

派对游戏的商业模型要求同时支持多名玩家在线，而AI交互的成本不是线性增长，而是呈倍数叠加：4名玩家同时与不同NPC对话，意味着4条并行的LLM调用链路，每条都独立消耗算力与费用。

更复杂的是，若要让NPC感知”多人同场”的社交动态，上下文窗口的长度还需进一步扩大，成本随之再度攀升。

这也是AI派对游戏当前最现实的天花板：问题不在于“能不能做出来”，而在于“做出来之后谁来为这笔成本买单”。

当每一轮对话都在消耗真实费用时，规模本身就成了风险，而不是优势。

其次，延迟问题则从技术问题直接转化为游戏体验问题。

派对游戏的乐趣建立在即时反馈上：你说了句话，现场的反应要在几乎同步的节奏中发生。LLM完成推理并返回响应，在当前条件下往往需要1至3秒，这对日常聊天来说几乎感知不到，但对喜剧时机而言是致命的。喜剧的核心是节奏，而节奏需要精确的时间配合。

NPC迟了1.5秒才接上你的梗，那个笑点已经死了。

等AI思考完，黄花菜都凉了

当然多玩家场景还带来了一个更根本的理解问题。 在单人游戏中，NPC只需追踪一条对话线索；在多人派对游戏里，它需要同时识别不同玩家的意图、记忆各自的上下文、感知场上权力关系的实时变化，谁在联盟、谁在对抗、现在的笑话是针对谁的。

这要求的不只是对话能力，而是接近”群体社交感知”的复合推理能力。现有LLM在这一场景下容易失去连贯性，导致NPC反应与当前场景脱节，笑点失效，玩家感知到的不是”好笑的意外”，而是”AI真的不懂我在说什么”。

这些技术障碍在算力成本持续下降的趋势下，未必是永久性的，但在中短期内，它们决定了AI派对游戏无法简单地从”单人对AI”扩展为”多人对AI”，而需要从机制设计层面做出根本性的重新构建。

对于服务型的派对游戏而言，其实商业层面的约束则更为结构性。

冉的”幂律分布”判断在此再度适用：AI降低了制作门槛，但不会增加玩家的总注意力。Steam上不到5%的游戏能产生有意义的商业回报，这个数字在AI加速供给增长的背景下只会恶化。

真正能够成功的新品少之又少

对AI派对游戏而言，这意味着”做出来”和”让人玩”之间的鸿沟，比以往任何时候都更难跨越，而跨越这道鸿沟的能力，依然是不可被AI工具替代的设计与发行判断力。

至于在中国市场，围绕着类似的AI产品，各种特殊变量也正在迅速成为结构性约束。

2026年4月，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》，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。

《办法》的核心逻辑是防范AI互动对用户造成心理依赖与情感操纵，明确要求服务提供者”不得将替代社会交往、控制用户心理、诱导沉迷依赖等作为服务目标”，同时要求显著提示用户正在与AI而非真人互动。

《Suck Up!》式玩法与这套监管逻辑之间存在深层的结构性张力：游戏的核心体验，恰恰是引导玩家主动扮演”操纵者”，诱导AI给出特定响应，而这种”欺骗AI”的游戏文法，与《办法》对AI互动”向上向善”的定性导向之间，存在天然的审查摩擦空间。

虽然目前该监管明确表示“不涉及持续性的情感互动的，不适用本办法”，但更广泛地看，任何以”深度AI角色扮演交互”为卖点的游戏，或许在国内市场落地时都有可能面临监管框架的正面评估。这不是内容尺度问题，而是产品模型本身的合规适配性问题。

结语：

从《Suck Up!》出发，经由冉的判断，再到这个品类当前面临的技术与商业现实，GameLook认为，面对AI以及多人游戏这一赛道，其实可以提炼出一些简单的逻辑。

就比如AI派对游戏的本质是”可观看性”，而不是AI本身。

驱动《Suck Up!》爆红的不是它接了ChatGPT，而是它让玩家产生了足够好看、足够好笑、足够值得发出去的内容。AI是实现这一结果的工具，不是目的。

任何把”我们用了最新的AI”当核心卖点的游戏，都在解决错误的问题。

此外AI的概率性只在特定游戏类型中是优势。

冉的象棋比喻足够精准：当规则变得不可预测，玩家就无法建立策略模型，游戏契约便宣告破裂。

喜剧是迄今为止被验证能消化AI不确定性的少数语境之一，NPC的意外反应在此处是笑点，而非bug。在任何需要确定性规则的类型中，AI NPC不是增强，而是破坏。

但让更重要的是AI工具降低了供给门槛，但玩家的注意力总量不变。

这是最简单也最容易被行业热情遮蔽的事实。制作成本下降10倍，上架游戏的数量可能增加100倍，但Steam的推荐算法、玩家的周末时间、主播愿意尝试的新游戏数量，这些都不会因为AI而增长。幂律效应只会加剧，不会消解。

“AI民主化了游戏开发”这句话，大概率意味着更多人获得了廉价失败的机会。

简而言之，真正的门槛从未改变，只是更赤裸地暴露出来了。

设计判断力、发行网络、以及把一个有趣概念做成完整可留存游戏产品的能力，这些从来都是决定性因素，只是过去被生产成本的门槛所掩盖。

即便未来当生产成本趋近于零，所有遮蔽都消失，只剩下这些本质要素也会直接决定生死。

“有时候，慢下来才能加速。”在所有人都在用AI踩油门的当下，这句话的有效性可能远不止于开发方法论。

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GameLook报道/一款尚无发布日期、没有公开演示的引擎，正在引发游戏行业的关注。

Guerrilla Games 联合创始人、曾在 Epic Games 工作长达八年的 Arjan Brussee，宣布正在开发一款名为 The Immense Engine 的新型游戏引擎，将其定位为 Unreal Engine 和 Unity 的”完全欧洲替代品”，目标用户不仅限于游戏开发者，还包括国防仿真与物流等对数据合规高度敏感的行业。

该项目由一家荷兰初创公司支撑，Brussee 也是于今年五月在荷兰播客《De Technoloog》上首次公开透露了该引擎的消息。

根据公开资料，Arjan Brussee的履历称得上是这个行业里最贴近引擎核心的简历之一：1990 年代参与 Epic 的《Jazz Jackrabbit》系列开发，2003 年联合创立 Guerrilla Games 并担任首席运营官，后加入 Epic 负责 Unreal Engine 全球产品管理。

正因如此，他对现有引擎的批评有相当的分量：”Unreal 这类引擎是为需要用鼠标点击菜单的人设计的。如果你想改变什么，就必须对整个引擎进行修改。”

这是 The Immense Engine 最核心的论点：当 AI 深度介入开发流程，现有引擎的整体式架构将成为瓶颈。与之对应，The Immense Engine 计划以 AI 代理作为模块化组件，使新系统的接入更加灵活，而不必改动单一庞大的代码栈。

Brussee 声称，这套架构能让一支小团队完成原本需要十至十五人才能承担的工作量。

图片来源:Pixabay

这是一个迷人的前提。但它本身也引出了一个更根本的问题：一款以 AI 为核心架构的游戏引擎，究竟意味着什么样的商业与工程逻辑？它是否真的可持续？

传统游戏引擎在商业结构上本质是一种”工具产品”：Epic 收取超过百万美元营收的 5% 版税，Unity 按订阅和运行时收费，但引擎本身的核心功能一旦交付，边际成本极低。

开发者把引擎下载到本地，按需使用，算力成本由自己的机器承担。

AI 原生引擎打破了这个结构。当 AI 代理成为引擎的核心组件，引擎本身就从”一次性交付的工具”演变为”持续运行的云服务”，每一次 AI 推理调用都是真实的计算成本，每一个开发者的每一个工作流动作都在消耗算力预算。

这意味着引擎提供方要么将这部分成本转嫁给用户（大部分用AI打造的产品开发者其实是没办法赚回来Token钱的），要么自行承担，要么压低 AI 调用质量以控制开支。

这不是理论风险。GDC 2025 上，硬件工程师 Jim Keller 直言，当前 AI 基础设施”对游戏的规模化应用而言在经济上是不可持续的”，工作室会在开发阶段引入 AI 功能，却在计算出真实云端运营成本后，于发布前将其剥离。

这一困境对初创引擎的杀伤力，远大于成熟平台。Epic Games 于 2026 年 3 月宣布裁员逾千人并推进超过五亿美元的成本削减计划，核心原因是运营支出持续超出收入。

Epic 尚有 Fortnite 的庞大现金流作为缓冲，仍然要做出如此大幅度的收缩；一家从零起步、尚无稳定营收来源的初创引擎公司，却要以 AI 调用作为核心架构，其财务压力将被成倍放大。这不是悲观，而是一个显而易见的结构性问题。

即便成本问题被解决，The Immense Engine 还要面对引擎市场里最难绕过的壁垒，当然这个壁垒不是性能，而是人才与工作流。

2024 年，Unreal Engine 与 Unity 合计占据 Steam 新发行游戏约 80% 的份额。但支撑这个数字的，不是渲染质量，而是积累了数十年的插件生态、海量的社区文档，以及数以百万计的、专门接受过这两款引擎培训的开发者。

对任何一家工作室而言，迁移引擎不仅意味着重写代码，还意味着团队里的每一个关卡设计师、技术美术和引擎工程师都必须重新学习。

当然The Immense Engine 也有自己的优势，其对国防仿真与物流领域的定位，恰恰绕开了主流游戏引擎用户的直接竞争，而欧洲数据合规要求在这些行业中具有实质性的采购影响力。

如果 Brussee 的团队能将完整引擎工具链的雄心暂时收窄，先在特定垂直场景中建立可验证的成功案例，再以此为基础向游戏开发者市场扩展，这条路径在逻辑上比正面冲击 Unreal 更为稳健。

只不过The Immense Engine 的另一张核心牌，欧洲数字主权，同样面临一个难以回避的悖论。

要知道当前在AI方面，欧洲监管虽然跑到了前列，但本土产业发展却没有，无论是OpenAI 和 Anthropic 等美国供应商，还是开源的国内产品，这与其强调欧洲独立性的主张形成直接冲突。

Brussee 虽提及欧洲大语言模型 Mistral 作为潜在替代方案，但该模型的能力和实用性能否满足所有人的需求，答案是存疑的。

而如果未来一款”欧洲引擎”，其 AI 核心却仍是美国云服务的调用，”主权”叙事就会成为最脆弱的营销论点，尤其是在面向国防和政府客户的销售场景中。

当然The Immense Engine 目前最准确的定位，是一份意图声明，而非一款成型的产品。它有引人入胜的叙事，有来自行业核心的创始人，也指向当下最真实的技术演变方向。

但证明，只有在开发者能够真正使用它、测试它、并用它交付作品之后，才会到来。

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GameLook报道/最近几年，全球范围内AI的竞争可谓是进入到了白热化阶段，海外已经从过去的AI四巨头，隐隐有OpenAI（GPT）与Anthropic（Claude）决赛圈大战的趋势。而国内则依旧是群雄并起的局面，除了传统互联网巨头纷纷下重注、AI创业公司势头依旧凶猛之外，前几天游戏圈的米哈游也表示要花1000亿入局。

而相比于企业之间在AI赛道打得如火如荼，普通人以及每一个可能受到AI冲击行业的一般从业者，更多地则是焦虑。这其中内容娱乐产业首当其冲，无论是游戏行业还是影视行业近几年都可谓是“谈AI色变”。

游戏行业自不必多说，GameLook已经报道过许多国外玩家一碰到AI就应激的事件，其实影视行业对AI的抵触同样激烈。早在2023年，AI发展还停留在ChatBot以及简单的文生图阶段，像现在这样成熟的视频生成模型还未诞生之际，好莱坞就因为AI问题爆发了近半个世纪以来最大规模的编剧和演员罢工。

图源：美国编剧公会官推

到了2026年，随着快手的可灵、字节的Seedance等视频生成模型震惊全球，无论是游戏行业还是影视行业，对于AI的恐惧尤甚。

而就在最近的戛纳电影节，这种影视行业与AI的矛盾最终具象化成了十分有戏剧冲突的一幕——拍过《潘神的迷宫》《环太平洋》《水形物语》，拿过奥斯卡，商业成绩与艺术成就兼具的知名导演吉尔莫·德尔·托罗，在戛纳电影节现场，没有任何铺垫地拿过麦克风，说了一句“F**k AI”。

图源：Deadline官推

关于在大型颁奖典礼上使用F语言的，游戏圈内很容易联想到两件与TGA有关的事情。其一是2015年小岛秀夫与科乐美闹翻以后，小岛秀夫缺席了当年TGA，这引发全球玩家在社交网络上“F**K Konami”（巧合的是，吉尔莫·德尔·托罗与小岛秀夫还是好友，他当年也是F**K Konami的一员），当然这件事还不属于当事人直接在现场飙脏话，而2017年TGA上，《双人成行》制作人约瑟夫则是拿着麦克风，面对镜头说出了“F**K 奥斯卡”。

有意思的是，约瑟夫9年之前在TGA上对奥斯卡爆粗口，与如今吉尔莫·德尔·托罗在戛纳电影节上对AI爆粗口，虽然都是在正式场合充满个性、直抒胸臆的表达，也都赢得了不少人的喝彩，但它们背后的含义却完全不同——前者是游戏行业以更加新兴的内容娱乐形式的身份，在向以奥斯卡为代表的影视行业陈旧体制开炮；而后者则更多地是在抵制AI这一新技术可能对现有艺术形式产生的侵蚀。

节节败退的影视行业，蹭游戏续命

事实上，早在AI出现以前，影视行业的日子就已经不太好过，尤其是以好莱坞为代表的西方电影工业更是广受批评。

简单来说，过去很长一段时间以来，好莱坞都是依靠资本和工业化实力形成的壁垒，高制作成本又导致圈内有名望的导演、制片人更容易得到资本青睐，进而形成了一个故步自封、门阀林立的逐渐僵化的圈子。

反映在作品层面就是，近几年好莱坞基本全部是大IP改编产品，故事剧情流水化，影片基本全靠当红影星+IP价值+大片特效撑着，创意能力却反而越来越弱。

最近几年，好莱坞也受到了越来越多的外部冲击，像是以网飞为代表的流媒体，主打平台服务，内容制作则完全去中心化，让观众有机会看到来自全球各地制作团队的产品。再比如碎片化时代的短剧、短视频等新兴内容娱乐模式，也对传统影视剧产生了不小影响。

当然，游戏也是冲击影视行业的选手之一。2017年TGA上，约瑟夫之所以会对奥斯卡开炮，就是因为他认为TGA不需要“游戏届奥斯卡”的名头，这背后的潜台词是游戏行业不应该被看做影视行业的附属——从商业影响来看，如今全球游戏市场大盘已经超过了影视行业大盘（不考虑IP衍生）；从艺术成就来看，游戏具备更加丰富的互动形式，也具备更强的沉浸感，许多叙事型游戏同样拥有很高的艺术价值。

过去我们经常会说影视行业是游戏行业的上游产业，影视IP为游戏行业提供了大量IP改编产品。然而如今情况正在逐渐两极反转——当好莱坞自己都在做“罐头电影”，玩家对好莱坞的剧情创意失去期待以后，那么为什么不选择交互更加复杂的游戏？哪怕是罐头游戏至少也会有个操作反馈的爽感。

正因如此，现在游戏行业反过来在影响游戏行业，除了多年前就已经成为经典的《生化危机》等影片之外，最近几年越来越多的游戏改编影视，包括《我的世界》大电影、HBO的《最后生还者》、索尼克系列、马里奥大电影等等。

今年4月的伦敦游戏节，还专门设置了一个游戏IP影视化议题，育碧影视部门总经理Helene Juguet在现场抛出了一个数字：未来几年，好莱坞有接近25%的院线电影将改编自游戏IP。

今年戛纳现场：一边是影视从业者开炮，一边是AI贴脸开大

当吉尔莫·德尔·托罗在戛纳电影节现场向AI开炮以后，戛纳电影节负责人Thierry Frémaux也反应迅速地表示“这是本次戛纳电影节的首个政治宣言”，一举将吉尔莫·德尔·托罗个人对AI的态度，拔高到以文艺片为主导的戛纳电影节对于AI的态度。

然而，十分戏剧化也颇具讽刺意味的一幕是：本次戛纳电影节的赞助商就包括了好几家AI企业，台前是电影人在电影节现场上向AI开炮，幕后却是戛纳电影节官方接纳AI企业作为他们的金主，并且这些AI企业还来到现场“贴脸开大”。

比如Meta就成为了戛纳电影节的官方合作伙伴，还是签署的多年战略合作协议，Meta还将自己的AI眼镜与AI实时翻译技术直接带到了电影节现场。

而快手的可灵则是参与了戛纳电影节市场活动部分，并在现场直接举办了一场专题研讨会，研讨会的主题正是未来如何利用AI辅助电影制作。

如果说得露骨一点，这就相当于影视行业里早就名利双收的人当然可以“满口主义”，但更多人心里想的其实“全是生意”。

这其实也是一件很现实的事情，毕竟从单纯艺术创作者的角度，从消费者的角度，或许可以由衷地抵制AI，但是从普通从业者角度，需要养家糊口就必须正视新技术带来的变革，技术进化如同滚滚向前的车轮不会等待任何人，你无法保证同行会不会偷偷地卷，也不知道停在原地踟蹰的自己会不会被这车轮碾碎。

恰好近期有消息称，网飞的招聘信息显示他们正在打造一个全新的“原生AI动画工作室” INKubator，该工作室成立于今年3月，由前梦工厂动画战略与运营主管塞雷娜·艾耶尔 (Serrena Iyer) 领导，主要职责是利用AIGC技术制作动画内容。

网飞“向AI低头”，其实也说明无论是游戏行业还是影视行业，大家对待AI的态度或许存在种种差别，但至少有一件事是达成了共识——那就是AI未来会极大地改变现有文化内容产业的形态，至于如何应用AI技术，去引导游戏/影视行业朝着理想的方向发展，就是各自需要不断求索的事情。

大放异彩的中国力量

最后，不得不聊聊AI浪潮之下的中国力量。关于中国游戏厂商在AI领域的影响力想必已经无需多言，前段时间的GDC上AI成为最热议题，而中国厂商又成为AI议题中声音最大的。

尤其是当西方游戏行业普遍还处于迷茫状态，不知道AI在游戏领域合适的发展方向时，国内公司却已经拿出了一系列实际成果，既有AI赋能的生产解决方案并入游戏生产管线大幅提效的，也有AI创造全新玩法体验，提供内容增量的。

腾讯魔方工作室在GDC上做AI技术分享

另一方面，除了游戏行业以外，影视行业国内其实也在发力。众所周知，当前AI领域在大语言模型、AI Agent等方面，国外头部AI公司依旧占据主导地位，但在AI视频生成模型上，国内公司却已经领先全球。像快手的可灵（Kling）、字节的Seedance2.0都拥有不俗的全球影响力。

独立AI电影制作人兼剪辑师George Won就表示：“Seedance 2.0极大释放了我的创作自由。它能够处理激进的镜头角度和快速运动，同时不会丢失角色的面部特征或破坏光线对比。大多数AI模型在快速运动时会出现画面抖动或主体偏移的问题。”

以上这些都是中国公司通过科技赋能内容产业，而在AI技术得到更大范围应用以后，中国创作者的创意能力也得到了更多认可。最近就有一个很火的国产AI短片《Zombie Scavenger》（丧尸清道夫）在国外多个社交平台、流媒体平台刷屏。

一位好莱坞AI电影创作者就在推特上高度称赞了这条短片，认为它完全能够摆脱“AI电影”的AI前缀，能够媲美真正的电影艺术。并且还希望能找到这位国内创作者与他进行合作。

PJ Ace转发的这条短片仅在推特上就拥有1300万播放量

而更神奇的是，据作者本人自述，这条短片仅由一人完成，总耗时约10天，Token成本折算下来只有3000元人民币。这不仅仅是展现出了AI对于传统影视行业工业的革命性冲击，同样说明了国内创作者，在通过AI技术解决了拍摄成本问题以后，能够展现出什么样的创意能力。

随着AI时代到来，产能被大幅度解放，未来无论是游戏行业还是影视行业，工业能力壁垒都将被AI所打破，创意能力才是真正的护城河。GameLook也倾向于以更加乐观的态度去看待AI对内容产业的影响，AI更应该被看做一种技术手段，就像从胶卷时代到数码时代，人类的创意与情感表达需求才是艺术作品的源动力。

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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。

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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。

【GameLook专稿，禁止转载！】

GameLook报道/DeepSeek这一轮融资的排队名单，已经不像是一份投资意向书，更像是一场AI时代的政治表态会。

国家队、腾讯、IDG、宁德时代、京东均在潜在投资者谈判名单中，据The Information和彭博社的报道，DeepSeek拟推进约700亿元人民币的融资，投前估值约450亿美元，各路资本竞相递上入场券。

而在这份名单里，网易的名字意外出现了。在GameLook看来，值得停下来想一想的，恰恰是这个”网易”。

不是因为它开出的支票会有多惊人，在这个谁都想送钱的局里，网易如果能真能谈妥、能拿到的份额也是有限的，毕竟僧多粥少。真正的问题是：网易这家中国游戏巨头，在过去几年里，在AI大模型这件事上，一直是游戏行业里最安静的那个。

腾讯投了，字节押了，阿里自己做；蔡浩宇从米哈游出走之后去硅谷搞AI创业，连他自己都下场了。网易呢？除了公司内部的伏羲AI，据公开资料能看到的，网易此前并没有外部AI大模型投资，没有公开站队，一直在旁边看着。

DeepSeek这次融资大戏，是网易第一次主动走到台前。

应用层全力进击，基座层长期克制

游戏行业看网易的AI，有两件事同时为真，但方向截然相反。

一件事是：网易在AI应用层大概是中国游戏公司里最早、最深、也最敢用的。伏羲是2019年就成立的游戏AI实验室，在大模型还不是主流词汇的时候，已经在做NPC智能、捏脸系统、AI配音。

2023年《逆水寒》手游上线，一口气塞了400多个AI驱动NPC进游戏，不预设台词，自由对话，有情绪有人设；”剧组模式”让玩家上传一段视频就能生成游戏画面大片，上线一个多月，玩家自制内容破数百万条，被人叫做”游戏版抖音”。

此外还有《永劫无间》手游的实时语音AI队友，《蛋仔派对》里被五千多万玩家用过的AIGC地图生成工具，这些东西不是演示，是真实在用的。

而且网易用AI的方式有自己的逻辑。《逆水寒》那些AI玩法生产出来的内容，大量流向抖音，成为游戏的天然广告素材。AI不只是服务玩家体验，它在同时往外拉新用户。

丁磊在2025年年报电话会上说，AI已经是网易”研发与运营的基础核心能力”，部分生产环节效率提升300%。这句话不是外交辞令。

另一件事是：面对大模型基座，网易非常谨慎地保持着无立场。

2024年，《逆水寒》手游推出了一个叫”AI大模型竞技场”的玩法，把阿里通义、百度文心、MiniMax、月之暗面Kimi、字节豆包五家模型同时接进游戏，让上亿玩家投票，评判哪家AI更像真人。

这个设计拆开来看，是一个典型的网易式操作：网易用五家AI模型公司做了技术验证，游戏借着AI话题收获了一波传播，而网易没有押任何一家。谁赢了都是我用过的。

在大模型基座层，网易更像是一个纯粹的买方。模型好用就调API，什么都试，就是不表态、不站队。

当然这也和游戏公司天然对AI基座绑定格外警惕有关，这件事需要放在游戏行业的生存语境里才好理解。

游戏公司对”平台依赖”这件事的恐惧是刻在基因里的。渠道买量要靠字节，用户分发要靠微信小程序，iOS和Android各拿走三成流水，每一条命脉都攥在别人手上，这是中国游戏公司的日常处境，不是新鲜事。

正因为如此，一旦涉及”把自己的核心技术底座交给谁”，游戏公司会比其他行业更本能地警觉。

对网易而言，选模型供应商不仅是技术选型，同时也是一道竞争题。腾讯是国内游戏市场最直接的对手，用腾讯混元意味着什么，网易的技术团队用脚趾头都能想出来。

字节是游戏的最大流量来源，如果再把AI基础设施也押进去，等于两条命脉同时落在同一家公司手里，网易即便与字节关系再铁、也要留一手。

阿里的情况则是另一个维度的竞争，虽然阿里很大、网易顾虑确实并不大，但在小小的游戏圈灵犀与网易的关系同行都看在眼里。

所以网易这几年在大模型上的姿态，不是因为不重视AI，而是因为它完全不想被这道选择题逼着站队。多模型并用，分散风险，保持独立。

但这个策略GameLook认为会越来越困难，而且原因比表面看起来更深。

以前游戏里的AI，更像是一个加分项。NPC能自由对话了，游戏多了个话题，多了些传播素材。

但接下来AI正在进入一个游戏行业以前从未经历过的阶段：它开始向游戏工业链的核心渗透。剧情生成、美术资产、关卡设计、玩家行为预测、运营决策。这些曾经完全掌握在游戏公司自己手里的能力，会越来越依赖底层模型。AI基座从”功能工具”变成了”工业底座”，这是一个性质上的变化。

Agora-1实现在AI生成游戏中四人联机

一旦这个底座被竞争对手的核心技术深度掌控，游戏公司将第一次在生产能力上失去独立性。不只是流量被卡、分成被抽，而是创作工具本身被卡。这比以前任何一种平台依赖都更难解脱，因为你可以换个买量渠道，但你不能轻易换掉已经深度集成进研发管线的底层模型。

“雨露均沾”的混用策略，在今天这种应用层探索阶段还能成立。但随着模型与工业流程的结合越来越深，网易”用哪家模型”会从一个可以随时切换的技术选型，变成一个越来越难逆转的长期绑定。

现在网易坐下来谈，是坐下来谈哪家。
为什么是DeepSeek？

DeepSeek之所以在这个名单里是一个特殊的选项，不只是因为它模型做得好。这个赛道里，模型做得好的公司不止一家。它的特殊性在于：它是目前中国为数不多技术站在第一梯队、但又不属于任何一个超级平台生态的独立玩家。

幻方量化孵化的DeepSeek，从一开始的定位就是研究机构而非商业机器。梁文锋在2025年多次拒绝大厂入股，说担心外部投资者干预决策，这段话放在游戏公司的语境里，对网易的说服力可能比任何技术参数都强。

一家AI公司声称不想被腾讯、阿里、字节绑定，对于同样不想被这三家绑定的网易来说，这是一个少见的利益对齐。

此外地理和人脉的因素不是噱头。DeepSeek在杭州，网易也在杭州。两家公司的技术圈和浙江大学都有深厚交集，研发团队里有大量共同的校友。在中国做生意，”在同一个城市，有共同的老师”，能解决的问题，有时比任何商务流程都快。

更关键的一点，是DeepSeek正在选择和谁一起走这条路。
DeepSeek V4这个版本原本计划2026年初发布，但为了深度适配华为昇腾芯片，推迟到了4月才上线。团队花了数月时间与华为协同，对底层代码进行了大量重写。V4正式发布时，官方技术报告里第一次写入了华为昇腾NPU，成为首个在主流国产算力上真正跑通的第一梯队大模型。

从技术圈的角度看，这是一个芯片适配问题。从产业格局的角度看，这是在宣布一套中国自主的独立路线的成型。美国出口管制使中国企业采购英伟达高端芯片越来越困难，DeepSeek与华为昇腾的深度绑定，代表的不只是”另一个模型搭上另一种芯片”，而是一条从训练到推理、从模型到算力可以相对自给的中国AI基础设施路线。它是不是最终的答案还很难说，但它是目前最认真的一次尝试。

这个方向对网易有直接的吸引力。游戏AI的算力需求会随着模型能力的增长持续攀升，把这条路线永远押在受出口管制约束的英伟达卡上，不是一个长期稳定的选项。

参股DeepSeek，如果同时意味着在这条国产算力路线上早早占据一个位置，那这张票的价值就不只是一个模型的使用权，而是一套可能代表中国AI基础设施未来方向的生态通行证。
AI和股价都很重要

就GameLook观察，或许外界长期以来对网易有一个不完全准确的印象：这家公司在AI大规模投入上确实有些保守了。

但这个判断混淆了两件事。在AI应用上，网易没有落后；在AI基座的资本竞争上，网易选择了不参与。这不是同一回事。

腾讯2025年全年资本开支792亿元，2026年仍在加码；阿里宣布未来三年投入超过3800亿元用于AI和云基础设施。这场算力军备竞赛，只有同时拥有超大规模用户流量、云计算变现通道和足够厚现金储备的公司才打得起。

要养AI吞金兽，国内这个条件网易不满足，米哈游也不满足。蔡浩宇喊着要下场做AI，但也是在卸任之后，用一支几十人的团队另起炉灶，而不是让米哈游本体去烧机房。

即便负债激增，甲骨文在过去一年的股价还是涨了近19%

还有一个背景不能忽略：同样是烧钱做AI，中美资本市场的反应截然不同。在美国，英伟达、微软、Meta宣布越来越高的资本支出，股价跟着涨，市场把这解读成”他们相信AI的长期回报”。

但在中国，腾讯加大AI投入之后，高盛下调了它2026年的盈利增长预期；阿里云大规模投入的那个季度，自由现金流同比下降超过50%，股价表现随之承压。两套叙事，两种定价逻辑，美国市场奖励烧钱，中国市场惩罚烧钱。

对一家以游戏为主业、没有庞大的云计算业务兜底的网易来说，这个资本市场环境是一道现实约束，不是可以忽视的背景噪音。大模型基座是个无底洞，GPU在几年内会迭代出数量级的算力提升，今天建的机房就是明天的折旧包袱。

网易的选择似乎一直是：不做算力玩家，但必须全面进入AI生态。

DeepSeek这次融资，恰好给了网易一个合适的入口：不需要赌技术路线的输赢，不需要押注某一家平台的整体生态，只需要用一笔有限的资本，换来与中国目前技术最强、立场最独立的AI公司之间的正式关系。

一旦谈成，双方未来在游戏AI落地上的合作，就有了不一样的基础。

这是网易在大模型这件事上，第一次认真地买票。
结语：

当然，这件事还没有定论。DeepSeek的最终股权花落谁家，梁文锋如何在保持独立性和接受外部资本之间找到平衡，网易最终能拿到多少份额、能建立多深的合作关系，这些都还是未知数。

在这一轮抢购DeepSeek的热潮里，网易并没有同多特别的优先权。

但有一件事已经发生了：网易出现在了这个名单上。对一家几年来在这个议题上始终保持沉默的公司来说，这本身就是一个信号。

中国游戏公司在AI生态里的站位，正在进入一个不可再拖的时间窗口。

网易想清楚了一件事：它要的那张票，可以叫DeepSeek。