📝 深度思考：AI 原生游戏 技术随笔
一、为何要搞 AI 原生游戏？
今年，尤其是下半年，AI 原生游戏的热度骤然攀升，各大厂商纷纷布局赛事、广纳人才。这股热潮背后，核心疑问始终存在：AI 原生游戏究竟是极具前景的赛道，还是缺乏真实商业空间的短期泡沫？
从长期来看，我认为 AI 与原生游戏的结合是必然趋势。就像《头号玩家》中的绿洲、《刀剑神域》中的艾恩格朗特，那些庞大而丰富的虚拟世界，仅靠人类工程师当前的制作效率，根本无从实现。更重要的是，AI 原生游戏具备为每个玩家定制专属世界的可能性 —— 通过 AI 为玩家量身设计游戏乃至虚拟世界，这无疑是所有游戏从业者与玩家共同追求的长远愿景。因此，AI 原生游戏（或说 AI 在游戏生成中的应用），长期价值毋庸置疑。
但短期来看，其商业价值与可行性却存在矛盾。传统游戏行业之所以能蓬勃发展，核心在于其 “可规模化（scalable）” 的特质。以《原神》为例，玩家能体验到精细的角色建模、丰富的剧情，本质是数千人制作团队的成果，可以无差别分享给每一位玩家 —— 相当于数百、数千人为单个玩家的体验服务。而我们常说的 “原教旨主义 AI 原生游戏”（即运行时必须依赖 AI 才能运转的游戏），恰恰会破坏这种规模化特质：每一位玩家运行游戏时，都需要承担对应的 AI 成本，这使得新增玩家的边际成本始终居高不下。此外，这类游戏的内容复用性极低：玩家的喜好不同、剧情选择各异，导致每个人的游戏体验高度差异化，难以复用于其他玩家。
这是原教旨主义 AI 原生游戏的致命缺点，但它的优势同样突出：能极大增强玩法的可能性与丰富度，同时显著降低开发成本。设计者只需编写简单提示词，就能快速完成基础的 AI 原生游戏，无需耗费大量精力编写繁杂剧情与游戏逻辑；而让 AI 主导游戏发展，也能为玩家提供高度定制化的体验，避免同质化的游玩感受。
不过，同质化并非绝对的缺点。我曾与《原神》策划交流，他们表示短期内几乎不会用 AI 为每位玩家定制角色互动剧情或主线剧情 —— 核心原因在于，他们极度重视玩家社区的社交性与讨论性。只有当玩家拥有共同的游玩内容时，才能围绕同一话题展开交流；若每位玩家的体验都是高度定制化、差异化的，玩家之间的讨论将无从谈起。
综上，AI 原生游戏（尤其是原教旨主义类型）的体验提升显著，但缺点也同样明显，其未来发展仍有待观察。
二、AI 原生游戏该怎么搞？
当前市面上的诸多赛事作品，尚未出现令人眼前一亮的思路。结合我的思考，AI 介入游戏的方向可分为三大类：内容生成、玩法构建、运行支撑，具体落地路径如下：
（一）AI 与游戏内容生成
这里的 “内容”，既包括主线剧情，也涵盖建筑设计、美术风格、装备 / 卡牌 / 技能设计等所有影响游玩体验的元素。AI 能直接做好这些内容吗？根据我的实践经验与游玩体验，答案是否定的。让 AI 完全自主产出内容，大概率会得到 “合理却无聊” 的结果。
以蔡浩宇的《星之低语》为例，团队专门为这款游戏训练了大语言模型，用于模拟角色 Stella 与玩家的异星探险求生交互。但实际体验后会发现，尽管核心设定有趣，剧情却十分乏味 ——AI 生成的回应高度合理、可预测，缺乏戏剧性转折、伏笔以及能给玩家带来惊喜的 “意外亮点”。这是当前 AI 的长期硬伤：训练阶段（除后续增加上下文长度的优化外），AI 接收的内容多为 4K 或 8K 长度，难以进行长期规划、埋设伏笔；而实时对话的形式，也让 AI 无法提前生成后续内容。
有人可能会提出：能否通过提示词设计，让 AI 预先生成大段游戏内容，从而有效埋设伏笔？答案同样是否定的。AI 游戏的核心魅力在于 “自由”，提前写好远期剧本虽能埋下伏笔，却会破坏体验的自由度；更关键的是，简单的提示词设计，也很难让伏笔变得有趣。目前行业共识是：让 AI 直接产出有意思的剧情，难度极大。
但这并不意味着 AI 不能用于游戏内容生成 —— 恰恰相反，AI 非常适合这项工作，只是不能让它完全自主创作，必须引入人类世界的精彩性来提升内容质量。现有案例中，《一千零一夜》的思路值得参考：玩家与 AI 角色交替对话，由玩家引导故事走向。此时，创意与精彩点均来自玩家，情节把控也由玩家主导，AI 仅作为 “捧哏” 角色回应玩家，从而避免了 AI 自主生成内容的无聊感。
但《一千零一夜》也存在明显硬伤：对玩家要求过高。并非每位玩家都是优秀的故事创作者，创造过程极其消耗心智，并非所有人都擅长或愿意投入热情去构建自己的世界。若 AI 生成游戏内容必须依赖玩家提供创意，不仅门槛高，也不利于广泛推广。
目前来看，AI 原生游戏的内容生成尚未有完美方案：要么像《一千零一夜》那样对玩家要求过高，要么像《星之地狱》那样内容无聊。对此，我有一个思路：让 AI 直接将人类世界中原本就精彩的内容，转化为游戏内容。这种方式既能保留人类世界的多样性、丰富性、精彩性与转折性（毕竟很多现实故事的戏剧性，连小说都不敢写），又能降低对玩家的要求 —— 玩家只需像玩普通游戏一样体验故事，无需自主创作。更重要的是，这种转化后的内容具备可规模化特质，能够批量分发。我正在设计一个把裁判文书案例转化成法官模拟游戏中的案例的Demo, 应该可以验证一下这个内容转化的思路。
综上，AI 用于游戏内容生成的核心思路有两个：一是引入玩家的创意与主导权，二是引入人类社会已有的精彩内容，两者本质都是通过人类的精彩性，弥补 AI 自主创作的不足。
（二）AI 与游戏玩法构建
完全让 AI 自主设计玩法，目前来看并不现实。仅凭一个想法就让 AI 设计具体玩法，大概率会得到糟糕的结果 —— 若 AI 真能做好，大厂的游戏策划恐怕要淘汰九成以上。事实上，AI 提出的大部分玩法想法都十分无趣，且它缺乏对自身设计的鉴别能力，最终仍需人类（尤其是专业人士）进行判断。
与内容不同：内容的好坏，玩家可以直观感受并反馈，从而帮助迭代优化；但玩法的趣味性与否，只有经验丰富的专业游戏策划才能做出有效判断，大多数玩家既没有能力，也没有兴趣参与玩法设计。从当前现状来看，几乎所有 AI 原生游戏的核心玩法，都并非来源于 AI。
但这并不意味着 AI 在玩法构建上毫无用处 —— 它能起到极其重要的 “加速作用”。这种加速并非指设计新玩法，而是通过实现冗余的已有内容，帮助设计师快速构建、体验并迭代新玩法。
观察大厂策划的工作流程就能发现：设计新游戏时，几乎不可能完全从零开始。任何新想法、新设计的趣味性与可行性，都需要大量检验与迭代才能验证；而一款游戏若同时引入多个未经验证的玩法，其商业前景将充满不确定性。因此，大厂更倾向于 “调研 - 复刻 - 组装 - 优化” 的模式：先调研目标赛道的热门游戏，大规模复刻、组装其已有玩法，对可理解的玩法进行体验优化，取其精华去其糟粕，最终在大量现有玩法的基础上，加入少量改进与极少量创新，形成新游戏。这种模式能确保开发效率与游戏成绩的稳定性。
即便是独立游戏创作者，也很少出现完全创新的玩法，大多是基于现有品类，保留大量成熟玩法并进行少量创新 —— 只是大厂的创新比例更低（可能不足 1%），独立游戏的创新比例稍高（可能达到 10%）。不可否认的是，几乎所有游戏的设计中，都存在大量冗余工作，这些工作无论对独立开发者还是大厂制作团队来说，都耗时且枯燥。
当你有一个好的玩法创新点时，必须将其置于成熟的游戏框架中才能验证。这个过程中，90% 甚至 99% 以上的时间，都没有用于新玩法的实践，而是耗费在构建成熟的外围设计上 —— 这些设计虽必要，却占用了大量精力。而 AI 的价值正在于此：它能快速复刻已有的成熟玩法，让设计者无需重复编写繁复的设计文档，直接在 AI 复刻的基础上叠加新想法、进行修改，再通过 AI 快速实现与验证。这能极大规避无效调研、重复开发等枯燥工作，让策划与设计者在体验自己的游戏时，始终保持新意与新鲜感，整体效率可提升数倍甚至数十倍。
简言之，AI 目前无法自主设计玩法，玩法的核心设计与判断仍需依赖游戏策划，但它能帮助策划快速继承人类已有的游戏设计智慧，避免重复劳动，实现开发效率的跃升 —— 这与机械生命无需学习过程、直接复制过往知识积累的逻辑类似。
（三）AI 与游戏运行支撑
这是我之前忽略的第三个方向。传统游戏的运行本质是 “跑代码”，但这种方式存在诸多问题：为了应对各种异常情况（corner case），大厂需要雇佣专门的测试人员，程序员也需花费大量精力弥补漏洞、修复 bug。一个典型的情况是：实现某个功能可能只需一天，但完善异常情况、修复 bug、完成测试，可能需要一周。这种方式效率极低，且 “有代码才有可能，无代码则无逻辑”，灵活性极差。
而以 AI 作为游戏运行的媒介，能极大加速开发、减少异常情况的发生，同时丰富游戏的可行域。这类似跑团中的 “人类城主”—— 城主负责推演游戏事件，而 AI 作为游戏的 “运行器” 或 “世界模拟器”，功能与之相近：程序员无需编写大量代码来实现走路等基础操作，游戏可运行在一个虚拟的 “唯心主义平台” 上，数据与逻辑无需通过严谨的代码计算，而是通过大模型的对话来判定。这意味着，即便设计者未曾想到的机制，大模型也能根据情况合理应变；设计者只需编写简单提示词就能实现基本流程控制，无需编写繁复冗长的代码，也无需逐一考虑各种异常情况与 bug 修复。
但这种模式的缺点也同样显著：成本高昂、存在延迟问题，与传统游戏 “流畅、低延迟、低边际成本” 的优势相悖。因此，AI 作为游戏世界模拟器，虽能带来数十倍甚至上百倍的开发效率提升与游玩丰富度提升，但额外成本也不容忽视。
三、总结
长期来看，AI 原生游戏必然是行业趋势，开发出类似绿洲或艾恩格朗特的虚拟世界，是我乃至大多数游戏人的梦想。但短期来看，商业化成熟的 AI 原生游戏尚未大量出现。
本文仅对 AI 原生游戏现阶段的落地方向进行了初步思考：内容开发与玩法构建领域，尽管 AI 直接应用仍面临诸多困难，但在提效方面潜力巨大；而 AI 作为世界模拟器的方向，目前仍存在较多不确定性，我也尚在探索中。
希望这篇文章能为 AI 原生游戏领域的同行提供一些参考，与诸君共勉。