AI在游戏行业的应用现状 - AI技术自2022年底ChatGPT上线后，在不到3年时间内实现了指数级能力跃升，从对话扩展到图像、音频、视频和程序生成 [1] - 49%的游戏开发者已将生成式AI应用于工作中，从业者普遍认可AI带来的效率提升 [1] - 当前AI对游戏生产流程的降本增效作用立竿见影，但对游戏玩法和玩家体验的改变尚不明显 [1] AI游戏发展进程与挑战 - AI游戏发展被多位专家认为不及预期，原因包括高估AI能力、低估游戏复杂度以及非游戏行业人员涌入带来的认知偏差 [4][5][8] - AI游戏发展经历了三个阶段：轻度玩法结合的早期尝试、大模型推动的NPC陪伴方向、以及当前以AI Coding为标志的加速阶段 [9][10] - 游戏工程问题复杂，AI应用成本从23年至今可能降至原来的1/100，配合策略可实现两三百倍的提升，使得今年Agent产品敢大规模使用复杂内容 [5] AI原生游戏的未来形态 - AI给游戏带来新维度，类似从2D到3D游戏的转变过程，早期是AI表现配传统玩法，未来将出现真正原生的交互方式 [4] - 博弈概念可能是AI游戏早期落地方向，需要说服AI的游戏展现了无限可能的原创性 [4] - 长期看"AI游戏"概念将消失，AI会润物细无声地融入所有游戏，成为常态化的技术维度 [8][24] AI内容生成与玩家体验 - AI内容生成强调"有界无限"概念，即在预设规则框架内的无限扩展，而非数学意义上的绝对无限 [13][18] - 关键需要"内容调解员"机制，在AI生成过程中引入可控性，避免对话陷入循环收敛变得无聊 [14] - 大模型出现前游戏已有无限流设计（如Roguelike），AI将使无限更上一层楼，通过涌现性创造意外惊喜 [15][17] AI游戏策划的培养路径 - 培养AI策划需要"从群众中来到群众中去"，依赖数据学习人类知识并模拟玩家行为 [32][33] - 需解决游戏行业重度资产保密性与通用大模型知识缺失的矛盾，通过项目组规则建立或玩家交互中自我成长 [34][35] - AI UGC是真正AIGC的过渡阶段，需在早期投入玩家测试接收输入，通过强化学习与人类标准对齐 [36][37] 未来游戏行业展望 - 5-10年后游戏概念将模糊化，AI深度结合使游戏化渗透更多领域，人类可支配时间增加将推动短周期刺激需求 [25][26][27] - 游戏行业将从内容导向转向数据导向，可能发展出Sora和TikTok结合的形态，AI直接提供内容而非预设 [40] - AI降低开发门槛，Steam游戏ID数量在不到两年内从290万增至410多万，预示行业将更加内卷且大众化 [40][41]