游戲科技的AI革新探索

AI的動態(tài)發(fā)展，

發(fā)掘游戲行業(yè)增長與效率

提升的新機遇。引言2025年，游戲產(chǎn)業(yè)正站在轉(zhuǎn)型的重要關(guān)口。增長停滯和開發(fā)成本的不斷增加正在給行業(yè)傳統(tǒng)經(jīng)濟模式帶來壓力。

盡管游戲產(chǎn)業(yè)的價值自2021年以來幾乎未

變

，仍維持在2170億美元

，但成本持續(xù)攀升——例如2023年《蜘蛛俠2》

的開發(fā)成本就高達3億美元。然而，人工智能（AI）在游戲開發(fā)和玩家體驗中的快速

融合，有望大幅提升生產(chǎn)力并降低成本。盡管游戲開發(fā)領(lǐng)域的人工智能巨大潛力早已顯現(xiàn)

，但隨著開發(fā)者在越來越多的項目中采用人工智能技術(shù)

，這一潛力

正逐步成為現(xiàn)實。然而，其推廣需要時間，其全面的經(jīng)濟影響將在未來多年逐步顯現(xiàn)。在本電子書中，我們的游戲技術(shù)專家將解析快速發(fā)展的AI生態(tài)系統(tǒng)，以及這為這個利潤豐厚且不斷增長的行業(yè)帶來的效率機遇。Clickhereorpressenterfortheaccessibility

optimisedversion游戲行業(yè)的成本壓力游戲行業(yè)面臨的最緊迫問題之一是AAA級游戲開發(fā)成本的指數(shù)級增長。

這一

趨勢在2023年發(fā)布的《蜘蛛俠2》中得到了充分體現(xiàn)

，該游戲的預(yù)算高達驚

人的3億美元。

這一數(shù)字在十年前是難以想象的，與2013年《戰(zhàn)地4》的開

發(fā)成本相比，后者在當時被視為昂貴項目，

預(yù)算為$1億美元，而《蜘蛛俠

2》的開發(fā)成本是其三倍。開發(fā)成本的激增主要源于持續(xù)升級的圖形技術(shù)競賽。隨著渲染硬件能力的提升，開發(fā)者得以打造規(guī)模更大、

視覺效果更震撼的游戲。然而，

這種進步的

代價高昂——構(gòu)建這些龐大、高保真的虛擬世界對開發(fā)者而言極為耗時且成

本高昂。不斷上漲的成本帶來的挑戰(zhàn)，再加上收入停滯不前的令人擔(dān)憂的趨勢，使情

況更加復(fù)雜。自2020年以來，消費者在游戲上的支出已趨于平穩(wěn)，而經(jīng)過通

貨膨脹調(diào)整后，

這一數(shù)字實際上有所下降。

這為整個行業(yè)帶來了一個脆弱的

局面：

如果觀眾規(guī)模和收入均未實現(xiàn)增長，

該行業(yè)將缺乏維持成本基礎(chǔ)增長的手

段。

不斷攀升的開發(fā)成本與停滯不前的收入之間的差距，正給游戲工作室和發(fā)行商帶來巨大壓力。當前

，游戲行業(yè)目前正面臨嚴重的成本壓力

，這是由幾個相互關(guān)聯(lián)的因素共同驅(qū)動的

，這些因素正在重塑游戲開發(fā)和發(fā)行的經(jīng)濟格局。不斷增長的開發(fā)預(yù)算收入停滯游戲市場在所有細分領(lǐng)域都變得越來越擁擠

，競爭越來越激烈：。移動游戲和獨立游戲市場充斥著大量作品。

傳統(tǒng)AAA級游戲發(fā)行商現(xiàn)在正面臨來自亞洲發(fā)行商的新一輪競爭，其中包

括中國的騰訊和網(wǎng)易以及韓國的Nexon等公司，

進一步加劇了全球市場份

額的爭奪戰(zhàn)。

用戶獲取成本：在移動游戲領(lǐng)域，廣告追蹤限制導(dǎo)致用戶獲取成本大幅上

升。對于許多移動游戲而言，用戶獲取已成為最大開支，甚至在某些情況

下超過了開發(fā)成本。競爭已白熱化AI

推動游戲開發(fā)#型Omdia的游戲開發(fā)者聯(lián)盟（由全球約700名經(jīng)過全面驗證的游戲開發(fā)者組成）

為了解游戲開發(fā)者的情緒提供了前所未有的洞察。對該聯(lián)盟進行的一系

列調(diào)查揭示了開發(fā)者當前如何利用人工智能。截至2025年初，數(shù)據(jù)顯示已有

36%的游戲開發(fā)者將人工智能融入日常工作。

這一比例相當高，尤其考慮到

人們普遍認為游戲領(lǐng)域的人工智能采用仍處于早期階段。然而，當被問及使用的AI工具類型時，大多數(shù)開發(fā)者報告使用的是像ChatGPT和Midjourney這樣的通用工具。

僅有8%的受訪者使用專為游戲開

發(fā)設(shè)計的AI工具。本質(zhì)上，

許多開發(fā)者正在積極嘗試現(xiàn)有的人工智能工具來支持其工作流程。

像ChatGPT這樣的工具提供了廣泛的靈活性，可以協(xié)助完成多種開發(fā)任務(wù)。

然而，此類臨時性實驗的好處通常較為有限。在大多數(shù)情況下，要實現(xiàn)顯著

的生產(chǎn)力提升，

進而大幅降低開發(fā)成本或顯著提升游戲規(guī)模和復(fù)雜性，仍需

采用專門設(shè)計、

專業(yè)化的人工智能工具。人工智能仍面臨重大挑戰(zhàn)。

該技術(shù)的原始潛力常因缺乏精準度和可靠性而受

限，版權(quán)合規(guī)性仍是核心關(guān)切，且許多有前景的應(yīng)用目前尚不具備經(jīng)濟可行

性。這些挑戰(zhàn)必須得到解決，人工智能才能成為游戲開發(fā)工具包中的核心組

成部分。當今游戲開發(fā)者中AI使用的普及程度如何

？自2023年以來，游戲行業(yè)的人工智能供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)迅速擴張，目前已有超

過150家公司提供針對該行業(yè)的定制化人工智能解決方案。

這些工具支持多

種應(yīng)用場景，但在成熟度和有效性方面存在顯著差異。盡管行業(yè)充滿期待，不斷發(fā)展的AI生態(tài)系統(tǒng)Omdia在游戲行業(yè)確定了18個主要的AI技術(shù)類別目前，從事編程和工程工作的開發(fā)人員最有可能使用生成式人工智能，

這反

映了AI驅(qū)動的代碼生成工具相對成熟的狀態(tài)。其中大部分使用涉及通用工具，凸顯了像GitHub

Copilot和亞馬遜的CodeWhisperer這樣的編碼助手對

軟件工程（包括游戲開發(fā)）日益增長的影響力。值得注意的是，游戲設(shè)計師群體中的人工智能工具采用率位居第二。這很可

能源于人工智能在概念設(shè)計和創(chuàng)意構(gòu)思階段的應(yīng)用，而通用型人工智能工具

在此類場景中具有顯著優(yōu)勢。目前，從事藝術(shù)和設(shè)計工作的開發(fā)者使用人工智能工具的概率仍低于平均水

平，盡管人們普遍預(yù)期該領(lǐng)域?qū)⒚媾R最顯著的人工智能驅(qū)動變革。然而，20%的采用率絕非微不足道，表明已有相當數(shù)量的游戲藝術(shù)家和設(shè)計師正在

探索人工智能在其工作中的作用，盡管目前可用的工具仍相對不成熟。誰在游戲技術(shù)中使用AI目前，從事編程和工程工作的開發(fā)人員最有可能使用生成式人工智能，

這反

映了AI驅(qū)動的代碼生成工具相對成熟的狀態(tài)。其中大部分使用涉及通用工具，凸顯了像GitHub

Copilot和亞馬遜的CodeWhisperer這樣的編碼助手對

軟件工程（包括游戲開發(fā)）日益增長的影響力。值得注意的是，游戲設(shè)計師群體中的人工智能工具采用率位居第二。這很可

能源于人工智能在概念設(shè)計和創(chuàng)意構(gòu)思階段的應(yīng)用，而通用型人工智能工具

在此類場景中具有顯著優(yōu)勢。目前，從事藝術(shù)和設(shè)計工作的開發(fā)者使用人工智能工具的概率仍低于平均水

平，盡管人們普遍預(yù)期該領(lǐng)域?qū)⒚媾R最顯著的人工智能驅(qū)動變革。然而，20%的采用率絕非微不足道，表明已有相當數(shù)量的游戲藝術(shù)家和設(shè)計師正在

探索人工智能在其工作中的作用，盡管目前可用的工具仍相對不成熟。誰在游戲技術(shù)中使用AI大多數(shù)工作室選擇購買第三方人工智能工具而非自行開發(fā)。人工智能領(lǐng)域的

相對不成熟意味著，在許多情況下，開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)缺乏足夠強大或經(jīng)過驗證

的商業(yè)工具來滿足特定應(yīng)用需求，

這可能為內(nèi)部開發(fā)提供合理依據(jù)以填補這

些空白。然而，

鑒于人工智能市場快速演變的特性，工作室可能更傾向于等待并觀察

外部解決方案的進展，而非投入資源自行開發(fā)工具。此外，

評估人工智能開發(fā)的投資回報率頗具挑戰(zhàn)性。人工智能模型的快速演

進和不可預(yù)測性使得難以預(yù)判在特定投資水平下解決方案的有效性。

對于較

大規(guī)模的投資

，許多公司更傾向于讓技術(shù)供應(yīng)商及其投資者承擔(dān)財務(wù)風(fēng)險

，而非自行承擔(dān)。即使擁有強大的技術(shù)

，人工智能的普及仍需時日在游戲開發(fā)中駕馭AI在短期內(nèi)（未來12至18個月），游戲開發(fā)者應(yīng)密切關(guān)注快速發(fā)展的AI工具市

場。

評估盡可能多的選項以識別可集成到現(xiàn)有技術(shù)棧中的高價值A(chǔ)I解決方案

至關(guān)重要。盡管對AI的熱情日益高漲，但仍需保持謹慎。開發(fā)者必須仔細評

估AI工具是否能真正實現(xiàn)其承諾的成果，并在實施前確保法律和倫理問題得

到妥善解決。展望中期（2-3年），成熟的人工智能工具范圍預(yù)計將顯著擴大，尤其在動

畫、

資產(chǎn)創(chuàng)建、文本生成和編碼輔助等領(lǐng)域。隨著這些工具的成熟，開發(fā)者

應(yīng)致力于在技術(shù)棧中擴大人工智能的應(yīng)用范圍。這種戰(zhàn)略性采用人工智能有望帶來顯著的生產(chǎn)成本降低。

值得注意的是，中小型工作室可能發(fā)現(xiàn)人工智

能使他們能夠顯著擴大項目規(guī)模和雄心，甚至可能開發(fā)出此前僅大型公司才能實現(xiàn)的游戲。短期內(nèi)，

AI技術(shù)供應(yīng)商應(yīng)重點解決開發(fā)者對易用性和可靠性的核心關(guān)切。

這

包括設(shè)計直觀的用戶界面、提供完善的文檔和支持，以及確保與主流游戲引

擎的無縫集成。供應(yīng)商應(yīng)避免初期采用基于使用量的定價模式，以便開發(fā)者

在無成本壓力下充分測試和理解工具。隨著市場成熟，供應(yīng)商應(yīng)準備轉(zhuǎn)向更具可擴展性的商業(yè)模式，可能包括基于

使用量的定價結(jié)構(gòu)。他們還應(yīng)與游戲人工智能開發(fā)領(lǐng)域新興的法律和道德標

準保持一致。展望更遠的未來，隨著實時生成技術(shù)變得更加經(jīng)濟可行，供應(yīng)

商應(yīng)準備在這一領(lǐng)域進行投資

，這可能為游戲行業(yè)帶來巨大的新機遇。對技術(shù)供應(yīng)商的建議對游戲開發(fā)者的建議短期內(nèi)，硬件和基礎(chǔ)設(shè)施提供商應(yīng)優(yōu)先考慮靈活性，以支持游戲開發(fā)中人工

智能工作負載的多樣化和不可預(yù)測性。重點應(yīng)放在支持推理工作上，因為大

多數(shù)公司將依賴現(xiàn)有的基礎(chǔ)模型，而非自行訓(xùn)練模型。云服務(wù)提供商需要管

理多樣化的需求，部分供應(yīng)商將采用純軟件即服務(wù)

（SaaS）模式，而另

一

些則允許大型客戶自行管理計算成本。在中長期，隨著AI成為游戲開發(fā)者工作負載中更大且更可預(yù)測的一部分，重

點將從靈活性轉(zhuǎn)向成本效率。供應(yīng)商應(yīng)為潛在的海量實時推理工作負載做好

準備，因為實時生成技術(shù)變得更加經(jīng)濟可行。

這可能推動對AI專用裸金屬和

本地硬件的需求。效率提升對于支持更多樣化的基礎(chǔ)模型以及應(yīng)對訓(xùn)練工作

負載的增長至關(guān)重要。隨著人工智能持續(xù)變革游戲行業(yè)，生態(tài)系統(tǒng)中的各方利益相關(guān)者必須適應(yīng)新

的挑戰(zhàn)與機遇。游戲開發(fā)者、技術(shù)供應(yīng)商和硬件提