从量变转向质变。
整理 / 王丹
最近，葡萄君感觉身边有不少从业者都焦虑了起来：当 AI 不再是泡沫和噱头，而是真实地冲击着生产力，自己的饭碗还有多久会被 AI 干掉？
但或许，答案不一定是被干掉，而是与 AI 共进。
3 月 21 日，405 游局与幕间 AI合作，举办了一场主题为「万物皆可模拟 AI+Agent 工作坊」的闭门活动。活动期间，他们也邀请了一些业界嘉宾，分享关于 AI+Agent 应用的思考。
其中，长期关注游戏行业投资的 Yuki（现 Pilot Ventures 基金合伙人，前字节游戏、沐瞳战略负责人）发现，经历过 2023-2024 年的融资寒冬后，到了 2025 年，游戏行业相关的 PEVC（私募股权和风险投资）、并购，都出现了回暖，交易金额相较 2024 年翻了 4.5 倍："AI 是一个很大的影响因素……对很多新技术，游戏都是最好的实验田。"
在 Yuki 看来，AI 当然能够提升效率，但它更擅长做高确定性下有充分信息和逻辑判断的理性决策。而游戏人所接受的训练与之相反，往往关乎感性决策、模糊决策。而且 AI 所有的认知都是基于数据训练和模仿，它们很难具备超越市场平均值的品味和审美。人和人之间真实的交互、意外和不完美，以及承担风险的勇气，这些 AI 也不具备。
虽然没游戏从业经历，但 Koji（杨远骋，AI 科技媒体「十字路口 Crossing」创始人、AI Hacker House 发起人、真格基金投资合伙人，先前曾联合创办街旁网、新世相、躺岛等公司）同样对 AI+ 游戏持乐观态度。当小团队能力被放大，当游戏不再是预设好的体验，当 AI 不需要精确的 prompt 也能理解用户的指令…… AI 能做的不再只是写程序，而是可以操作数字世界的一切：
" 我们聊 AI coding 的时候，可能会下意识觉得 AI 要 code 一个软件出来，但咱们退一步想，游戏是不是一个软件？Word、Excel 也是应用—— Word 不是纯文本，真正的纯文本是 txt 和 markdown，Excel 也不是真表格，单纯的表格数据是 csv，而 Word 和 Excel 都在源石数据上加了层 UI 和一层数据逻辑。我们说给别人发 Excel，其实并不是单纯在发原始数据，而是一套有 UI 界面、经历逻辑编程后的小程序…… "
少云（邵赟，现 AI 游戏投资人，前网易游戏高级副总裁、前天下事业部总裁）则认为，新时代的 " 奇点已经到来 "。结合自己在游戏行业的从业经历，少云推断，目前 AI+ 游戏存在的部分瓶颈难题，比如 AI 在传统重度管线 3D 美术生成上的局限性，可能会在半年 / 一年的时间内得到解决。
眼看 AI 飞速发展，他并不焦虑，反而特别兴奋：AI 大模型迭代，会带来水涨船高的机会。少云认为，在这样的环境下，游戏从业者应该更多去思考自己开发游戏的长期目标是什么，而创业者势必需要跟上 AI 迭代的节奏。
少云说，从春节至今，他基本每天晚上都在尝试用 Claude Code 搓东西，直到凌晨 2-3 点才睡。几个月下来，少云心里有了一个暴论——对于还在工作的人来说，AI 带来了更多焦虑；对于像他这样没有工作的人来说，AI 带来了更多兴奋：" 我觉得这个时代，奇点已经到来了。"
至于怎么理解这个奇点，少云提到了自己年前年后观察到的一些变化。
一方面，他记得年前参加 405 游局播客时，自己对 Game Vibe Coding 的印象依然停留在「作为降本增效工具，它的价值天花板有限」的程度。
但过完年后，少云觉得自己仿佛被啪啪打脸——降本增效这事，好像真到了从量变转质变的点：" 原先你脑海中闪过的，可能需要花时间、花钱去实现的想法，可能现在靠一万个 token 就能实现，你直接动手敲两句话就行。"
另一方面，现在的 AI，让程序员多人合作、轮班倒这种先前无法实现的流程，变成了可能。这或许会冲击现有的大厂工作流。
少云举了个身边的例子：他的爱人没有编程基础，但通过和 Claude Code「聊天」做出了自己需要的程序，后来少云也加入、和爱人一起搞双人编程。
而在以前，「程序员轮班倒、写同个文档」是极难实现的事情，因为无法获知前一个程序员在做什么。但现在 AI 可以告诉每班程序员上一个人做了什么，这样下一班就可以接着干。
正因如此，少云才会说 " 奇点已经到来 " ——当下，生产端、需求端都在急速膨胀。他不清楚接下来会发生什么，只知道自己很兴奋：" 我要跳进去、参与进去。"
结合自己在游戏行业的从业经历，以及对 AI 发展的观察，少云也看到了游戏行业当下的一些瓶颈，并认为这些瓶颈里孕育着机会。具体来说，他认为 AI 与游戏之间仍存在三个问题，而在接下来半年 / 一年的周期里，其中两个半问题可能都会被解决：
第一，是美术资产的最后一公里。
他解释说，目前 AI 已经能够生成效果相当不错的 2D 美术资源，但牵扯到传统重度管线的 3D 美术生成，则需要高精度模型，需要减面、蒙皮、绑定、动作……有些动作可能还无法动捕。现在虽然已经有一些 AI 3D 建模生成的流程，但依然不算完全跑通，还差最后一公里。
第二，是 scale up 的坑。
服务 100 个玩家，和服务 100 玩个玩家，差异非常大；就连被 DDos 攻击，在不同规模下，所需要的防护方案也是完全不一样的。AI 能否处理大规模产品面临的坑？这是个有待验证的问题。
第三，是玩家体验过程。
少云拿 FPS 游戏举例：开枪时的震屏视效；枪的后坐力；枪口的烟火；抛弹壳；打到人之后的 HeadShot 语音；屏幕上显示的骷髅头效果……这些东西可能只发生在 0.5 秒内，但每次都能给玩家带来爽感。而这些可量化、可优化的反馈，是可以由 AI 替代的。
不过，少云也提到，当下有些东西仍难以被 AI 替代。比如模拟经营类游戏，其爽感来源于玩家内心的策略、更草蛇灰线的东西，直到最后自己计谋得逞的那一刻，玩家才会收获极大的正反馈。而这种牵扯到「与人斗」爽感的产品，AI 很难替代去做。
所以站在游戏从业者的立场来看，少云觉得，设计者应该先想清楚，自己开发游戏的长期目标是什么。
特别是在大模型快速发展的时期，AI 或许会提供更多水涨船高的机会。他提到，相较于之前部分模型「上下文窗口 200K Token 数量」的限制，前不久新出的小米 MiMo-V2-Pro 模型支持 1M 的上下文窗口，就相当于给了用户更多综合调度的空间。
少云认为，作为创业者，一定要跟上这样的节奏。
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