作者／ IT 时报 贾天荣

编辑／ 郝俊慧 孙妍

7 月 31 日，第二十三届 ChinaJoy 在上海新国际博览中心开幕。超 900 家参展商、超过 14 万平方米的展区面积，让这场年度数字娱乐盛会看起来越来越不像一场单纯的游戏展。游戏、电竞、硬件、汽车、机器人、AI 等不同产业在这里交汇，而 AI 正在成为其中一条越来越清晰的暗线。

它一头伸向腾讯、世纪华通、百度、三七互娱等大厂：AI 不再只是一个供员工调用的工具，而开始进入美术、研发、营销、客服乃至企业组织本身，重新改变一款游戏的生产方式。

另一头，则伸向越来越多的独立开发者。一个六七人的团队，开始尝试做过去需要 20 个人才能完成的游戏；两个没有游戏开发经验的大学生，用不到一个月做出了自己的第一款游戏；一个人用约 200 个小时完成了一款完整的卡牌经营游戏。

过去横亘在 " 想做游戏 " 和 " 做出游戏 " 之间的程序、美术、音效、测试、成本和时间，正在被 AI 一项项拆掉。但一个新的问题也随之出现：当做游戏越来越容易，什么才是游戏真正稀缺的东西？答案或许不是代码，也不是素材，而是一个更古老的问题——好不好玩。

01

大厂

AI 不再只是 " 一个工具 "

" 技术有了，工具也有了，最终要回答一个问题：这一切，是为了谁？"7 月 30 日，在 2026 中国国际数字娱乐产业大会（CDEC）高峰论坛上，腾讯互娱副总裁、总编辑余睿超抛出了这个问题。他的答案是，人，" 技术越往前走，越要贴近人、服务人。"

这句话放在今天的游戏产业里，似乎还有另一层含义：虽然 AI 技术正在快速进入游戏生产，但真正重要的并不是游戏公司用了多少 AI，而是 AI 究竟改变了什么。

2026 年 3 月于美国旧金山举办的游戏开发者大会（GDC）上，AI 相关议题分享达 105 场，较 2025 年大幅增长逾 110%，其中 9 家中国厂商共计带来 27 场 AI 相关议题分享，到了刚刚闭幕的世界人工智能大会，300 多款全球首发产品集中亮相，最新的混元模型也完成 " 首秀 "。

从游戏开发者大会到世界人工智能大会，再到 ChinaJoy，AI 与数字娱乐产业的融合已经从 " 尝试使用 " 阶段迈入更深层次的协同发展阶段。

三七互娱技术中心数据副总裁王传鹏认为，2026 年，AI 与数字文娱产业的融合已经从早期的辅助工具阶段，进入以 AI 为核心驱动力的深度变革期。

" 对企业而言，问题已经不是‘有没有用 AI ’，而是能否基于 AI 重新设计产品、流程与价值交付，让 AI 从外部工具转变为业务发展的内生动力。" 这意味着，大厂的 AI 转型已经不只是 " 让员工多一个工具 "。更深层的变革，在于对生产模式的重构。

三七互娱披露的 AI 应用数据颇为直观：在业务层面，其 AI 辅助生成的 2D 美术资产占比超过 80%，单季度可以产出超过 50 万张素材，提效幅度超过 80%；AI-3D 辅助资产生成占比超过 30%；AI 深度参与生成的广告素材视频占比超过 70%，AI 自动化投放占比超过 50%，AI 推荐素材 ROI 增幅达到 20%。

AI 还进入了游戏出海和客服环节。在游戏本地化翻译行业快速发展的背景下，三七互娱的 AI 本地化翻译已经覆盖旗下全部海外游戏和 18 个语种，最高准确率达到 95%；其智能客服已接入全部游戏，解决准确率达到 80%，达到了行业成熟 AI 客服系统的标准线。

如果说过去 AI 只是帮员工 " 干得更快 "，现在它正在变成游戏公司的一层基础设施。三七互娱正在以自研游戏行业大模型 " 小七 " 为核心，搭建从模型到底层能力，再到业务应用的四层架构：AI 基座提供底层模型能力；" 知七 " 企业级知识库把企业数据、知识和工具变成可调用资产；" 智七 " 智能体开发平台负责智能体开发和运行；" 灵灵七 " 则把这些能力组合成具体业务应用。截至目前，这套底座已沉淀超 70 项 AI 能力，接入超 240 个模型及 AI 工具，构建起 600 余个智能体。

这背后其实是一种很典型的大厂变化。过去，往往是一个团队对接一个模型、解决一类问题；如今，企业正尝试将一次次 AI 应用实践沉淀为可重复调用的标准化能力。

王传鹏说，AI 应用越深入，越需要解决 " 怎样把一次成功变成可以反复调用的能力 "。否则，布局的场景越多，系统架构反而会愈发零散混乱。

但在大厂之外，AI 还在做另外一件事情，将原本仅头部游戏厂商才具备的专业生产能力，向中小团队乃至个人开发者开放释放。

六七个人 = 二十个人？

在 AI 技术的赋能下，如今六七个人的小团队，就能完成过去需要 20 个人才能完成的游戏开发工作。

在喵吉托的《喵呜岛》里，玩家拥有一座小岛，岛上生活着很多猫。这些猫却不是传统游戏里按照固定程序行动的 NPC。喵吉托 CTO 丁煌浩告诉《IT 时报》记者，每一只猫其实都是一个 AI Agent，它们拥有自己的行为、记忆，以及彼此之间的社交关系。

玩家可以和猫咪一起建设岛屿，也可以直接告诉游戏：" 我想要一个猫窝。" 随后，AI 便会生成一个符合设定的家具或建筑，并将其置入游戏世界之中。这也是丁煌浩和团队对 "AI 原生游戏 " 的理解：AI 并不是在游戏制作过程中帮忙画几张图、写几段代码，而是直接进入游戏机制本身。

喵吉托是一家 AI 独立游戏工作室，目前只有六七名正式员工。三年前刚创业的时候，团队两位创始人就已经决定，把 AI 和游戏放在一起做。两人此前分别任职于字节、阿里，是资深 AI 从业者：" 我们俩本来是 AI 出身，但比较喜欢游戏。"

真正让他们感受到 AI 改变游戏开发流程的，是《喵呜岛》。这是一款 AI 玩法非常复杂的游戏，里面有大量 AI 角色，需要不断调试这些 "AI 小人 " 的行为。如果一开始就直接做正式的 Unity 版本，研发成本将居高不下。他们换了一种方式。去年年底，团队先用 Python 做了一个像素版本 Demo，同时使用 AI 生成美术资产和音乐。" 半个月左右就把它完整实现了。"

然后，他们没有急着继续投入，而是把这个版本放到线上，让玩家先玩。一个多月的测试后，团队收到了大量玩家反馈，他们再根据反馈制作正式的 Unity 版本。

在丁煌浩看来，这可能是 AI 给独立游戏团队带来的最大变化之一：原型变得足够便宜，也足够快。过去，一个游戏想法要做出能玩的版本耗时不短，行业常规的原型开发通常需要 2-4 周，复杂一些的甚至要一到两个月。现在，他们一到两周就可以完整迭代出一个原型，再让真实玩家告诉开发者，这个想法到底有没有价值。

AI 甚至已经开始进入玩家反馈分析。团队每天都会接入机器人分析玩家反馈。丁煌浩可以直接询问：" 今天玩家有什么负反馈？有哪些玩家觉得好？"Agent 会把玩家的游玩日志进行总结，再把结果反馈给开发者。

从创意、原型、开发，到玩家反馈分析，AI 开始进入游戏生产的完整链条，按照丁煌浩团队现在正在做的游戏体量，如果完全不用 AI，估计至少需要 20 个人，现在，六七个人就可以开始尝试。

大厂是在用 AI 重新组织一支庞大的工业化团队，而小型工作室则第一次拥有了一支 " 虚拟团队 "。与此同时，AI 的触角还在不断延伸，直至触达那些过去无缘涉足游戏开发行业的个人。

02

两个大学生

从 " 不会做游戏 " 开始

复旦大学大二学生郝宇卿、袁敬轩第一次尝试做游戏的缘由十分简单：平日里喜爱玩游戏的二人，看到学校转发的腾讯 AI 游戏创作相关比赛通知，觉得有意思便报了名。

两人平时比较喜欢 RPG 和 ARPG，但参赛时选择的却是一款中世纪奇幻叙事游戏——《白昼王冠与夜鸦密令》。两人都是管理专业相关，此前完全没有游戏开发经验。

游戏的核心玩法，是让玩家扮演一个刚刚继承王位的国王，在不断发生的事件中做出选择。每个事件包含正文文本、固定角色以及一个 " 反转 "。玩家的选择会影响后续事件分支，最终走向不同结局。AI 参与了全部的文本、原画等生产流程，并被放进了动态叙事部分。

两人先把游戏划分成不同章节，再设置一个主线进度数值。根据玩家当前的主线进度以及此前的决策特征，他们把信息整理成 Prompt 交给 AI，由 AI 生成新的事件或者已有事件的变体，再将这些内容放入事件队列。随着游戏进程不断推进，新的事件便会逐步解锁登场。玩家面对的不是完全固定的一套剧情，而会因为自己的选择进入不同事件和结局。甚至游戏结束之后的 " 后日谈 "，也由 AI 生成。

但两人并没有把游戏完全交给 AI。" 整个框架和想法都是我们自己先提出来的。"AI 负责在这个框架里补充具体故事内容，再帮助他们把故事理顺。从熟悉工具到做出游戏，两人用了不到一个月。

据行业情况来看，玩法简单的小游戏技术开发通常需要 3-6 周，而借助腾讯 AI 游戏 " 代号 Craft" 的低门槛平台，零基础者也能很快做出游戏，尤其是此前没有游戏开发经验的两个大学生，能在不到一个月完成从熟悉工具到做出游戏的全过程，这已经是一次相当特殊的尝试。

他们自己也知道，目前这款游戏仍较为粗糙，系统尚有诸多可打磨完善之处，如果还有时间，他们最想改造的是 " 门客系统 "。他们设想，未来可以让每一个门客背后接入一个独立的 AI。玩家不再只是点击选项，而可以直接和门客聊天，让门客根据自己的 " 身份 " 和对话内容给出更详细的建议。这时候，AI 已经不只是帮助他们 " 做游戏 "。它开始成为游戏机制的一部分。

03

一个人 200 个小时

做一个游戏

如果说两个大学生证明了 " 不会做游戏的人也可以开始做游戏 "，李臻的经历则把这种变化推到了更远的地方。

李臻是计算机专业的大三学生，他笑称自己 " 玩了一辈子游戏 "。大学期间，他一直想真正做一款属于自己的游戏。过去这个想法却始终只停留在纸面上，从未付诸行动。

" 游戏其实最基本的玩法，就算没有任何电脑，你画在纸上、写两张牌都能实现。" 以前，他也会和朋友讨论游戏玩法，甚至构思过一些游戏，但要把脑中的想法转化为一款完整的游戏，其间仍横亘着一道难以逾越的门槛。如今，AI 则将这道门槛大幅降低。

他的游戏叫《中华食肆》。整个项目由他一个人完成。玩家扮演一个立志把饭馆开遍大江南北的老板，既要用心经营店铺、周到服务顾客，也要精打细算赚取收益、购置食材厨具，还要随时应对各类随机事件，最终在一步步扩张中达成自己的经营愿景。

《中华食肆》把卡牌经营和中国传统饮食文化结合在一起。游戏里有八大菜系，不同菜系对应不同厨具和食材；有 170 多张卡牌、180 多道菜；玩家还可以在游戏里的 " 夜市 " 购买食材、厨具和永久增益道具。李臻还做了一个 " 百科图 " 系统。玩家点开一道菜甚至食材，不仅可以看到它在游戏里的效果，还能看到背后的文化信息。

诸如龙井虾仁的起源、西红柿传入中国的时间，以及它如何逐步成为中国家庭餐桌上家常菜的这类问题。" 我刚开始做游戏的时候，都不知道八大菜系有哪些菜。" 很多资料都是他在开发游戏的过程中逐一查阅的。但这个游戏真正让他觉得 AI 带来了巨大变化的，并不是这些文化内容，而是一个人完成一款完整游戏所需要面对的大量工作。

这款游戏里有 903 个完全由 AI 生成的素材、330 多段语音、背景音乐和音效，还有各地人物的方言。除此之外，还有 1207 项需要测试的代码。整个游戏，他用了大约 200 个小时。

如果这些工作全部依靠一个人完成，几乎不可想象。但现在，他可以把不同 AI 模型、工具当成不同的 " 员工 "。代码、图片、音效、语音等工作全部分派给对应的 AI 模型与工具。

他自己则像一个制作人，不断告诉这些 " 员工 " 应该完成什么。" 就像我是一个老板，我要去找不同的员工。" 游戏的卡牌创意由他提出，世界观背景也由他确定。很多时候，他给 AI 的提示甚至比较模糊，但会先告诉 AI 自己希望它解决什么问题，再通过一轮轮对话逐渐把需求变得具体。" 我们整个对话流程，我估计加在一起可能接近 10 万行。"

对李臻而言，AI 的超长上下文能力解决了一个过去令他头疼的难题：不用再靠自己的记忆去记下庞大游戏项目里的每一处细节，AI 可以代劳。

而他需要做的，是不断判断这些内容是不是自己真正想要的。更有意思的是，这支 "AI 团队 " 甚至不需要李臻准备一台高性能工作站。" 对硬件没有任何要求。" 李臻说。这些模型并不运行在他的电脑本地，而是在云端完成计算。对他而言，只要有一台能开机、可联网，能发送请求并接收结果的电脑，就能调用这些模型。

《中华食肆》有完整的游戏流程、丰富的可玩性和世界观，整个项目大约花了 400 美元，成本主要来自 Token，游戏体量越大，成本越高。

但即使如此，这依然远低于过去一个人靠自己或者雇人完成同等规模项目的成本。

目前李臻手中已有 5 个待开发项目，涵盖塔防等多种类型，其中还有一个 3D 游戏的构想。

他正在学习 Unity 和其他引擎，希望未来尝试多人合作游戏。但他也在等待另一件事情—— 3D AI 生成能力进一步成熟。

因为对个人开发者而言，从 2D 游戏进入 3D 游戏，整个 AI 工作流都会发生变化。" 不同的游戏类型，需要不同的工具。" 在李臻看来，依然像是在 " 挑员工 "。

就在记者与李臻闲聊的 20 分钟里，已有发行商被他的游戏吸引，上前询问创作细节。从游戏爱好者到游戏创作者的门槛，正被 AI 不断降低。

04

" 一句话做游戏 "

没那么简单

在 ChinaJoy 现场，记者也体验了一次号称可以 " 一句话 " 做游戏的工具。在百度秒哒的展台上，在对话界面输入：" 帮我做一款开放世界像素风格斗游戏。"

大约 20 分钟后，一款带有世界观、场景交互、三名特色战士的游戏已经生成。三个角色拥有各自独立技能，游戏拥有完整的战斗循环、开放世界和场景交互，并设置了 4 张地图。

从可玩性来看，它仍然比较简单。但真正令人意外的并不是它现在有多好玩，而是它已经完成了一次从 0 到 1 的突破。过去，像开放世界游戏这类项目的相关环节，往往需要数百人团队投入数年时间手工搭建；现在，借助 Alaya World 这类开源世界模型，一个懂游戏逻辑的人就能快速完成原型开发，先把创意落地验证。

但丁煌浩并不认为，这意味着游戏已经变成了 " 一句话生成 "。恰恰相反，他认为短期内这件事并不现实。一句话生成出来的游戏，目前很多质量还比较低，甚至很难达到传统小游戏的水平。更重要的是，游戏本身是一种自我表达，也需要一定专业技能才能做得好玩。

因此，喵吉托目前并没有把自己的工具定位成 " 让任何人输入一句话就做游戏 "。他们更愿意服务真正想自己做游戏的人。目前，凭借《喵呜岛》《萌爪派对》和《圆圆滚滚大农场》等 AI 创新游戏备受瞩目的上海喵吉托工作室，其游戏开发工具上线约三个月，已经有约 1.5 万名用户，其中约一半是独立开发者，另一半是专业开发者。

在丁煌浩看来，这样的用户结构恰恰说明，AI 游戏开发真正的需求并不是让所有人都成为游戏开发者，而是让已经有创作意愿的人，能够以更低成本把想法做出来。

记者在展会现场看到，像他们一样借助 AI 从 0 到 1 尝试做游戏的个人开发者比比皆是。过去需程序、美术、策划、音效等多岗位协作才能完成的开发第一步，如今正被 AI 逐步简化为单人即可在电脑上完成的工作。游戏开发的门槛正在下降，而一批新的 " 游戏创作者 " 也随之出现。

这也与几个年轻开发者的经历形成了呼应。郝宇卿和袁敬轩虽毫无游戏开发经验，却始终将游戏的核心创意牢牢握在自己手中，没有交给 AI。故事框架、世界观、反转和玩家决策机制，依然由他们自己确定。

李臻可以让 AI 生成 903 项素材，却依然需要自己确定《中华食肆》的卡牌玩法、经营逻辑、文化主题和整体结构。AI 负责 " 做 "，但 " 做什么 "，仍然是人的问题。

AI 游戏的下一个门槛

三年前开始做 AI 游戏时，丁煌浩就知道，AI 应该可以改变游戏。但当时大家更多只是知道 " 应该这么做 "，却不知道到底该如何将其真正落地。现在，事情开始变得可行。

一方面，是 AI 编程能力快速提升；另一方面，则是图像生成和多模态能力的发展。" 基于编程和多模态的进步，在现阶段做 AI 游戏变成了一件可能的事情。"

但可能不等于成熟。丁煌浩甚至有一个略显悲观的判断：现在 AI 游戏正处于一个泡沫期。大家都在尝试 " 一句话生成游戏 "，对 AI 游戏的预期也被推得很高，仿佛未来会源源不断产生游戏，每个人都能做一款。

游戏行业本身就是一个高淘汰率的行业。" 真的人自己花了一两年做出来游戏都有很多不会买单，90% 游戏都会死掉。" 在他看来，AI 游戏可能会更加残酷，" 可能 99% 都会死掉 "。

他并不因此悲观。因为只有经历这样的泡沫期，行业才会真正摸清楚：AI 到底应该怎么做游戏。之后，才可能进入真正的成长期。

而对于丁煌浩来说，还有一个问题始终没有答案。他自己依然喜欢传统游戏，也会期待传统游戏机上的新作品。从 AI 概念介入游戏领域至今，他还没有真正遇到一款 " 很好玩 " 的 AI 原生游戏。

现在市场上当然已经有很多游戏使用 AI。有的用 AI 做 NPC，有的用 AI 画美术，有的让 AI 参与部分内容生成。丁煌浩说，自己身边认识的游戏创作者，90% 以上已经在使用 AI，只是使用程度不同。

但在他看来，这些仍然只是传统游戏里加入了一小部分 AI。游戏的核心体验没有变，真正值得期待的，是某一天有人找到一种新的游戏模式，让 AI 不再只是传统游戏里的一个组件，而让玩家获得一种过去没有过的体验。" 我现在就比较期待谁能够想到一种新的模式，但这其实颇具难度。"

这或许也是 2026 年 ChinaJoy 上，AI 带给游戏产业最值得关注的一种变化。它不是简单地让游戏公司 " 多用了一些 AI"。而是在同时重塑游戏生产的两端。对于大厂来说，AI 正在从一个个孤立的工具，进入企业的基础设施和组织流程。过去，一名美术师可能使用 AI 生成素材，一名程序员可能使用 AI 辅助写代码；现在，游戏公司开始把这些零散的能力沉淀下来，变成知识库、智能体和企业级 AI 平台。

另一方面，AI 正在缩短大厂和独立团队之间的生产能力差距。再往下，两个大学生和一个人的案例，AI 正在进一步改变 " 谁有资格做游戏 " 的答案。

这并不意味着个人开发者因此能够和大厂在所有方面竞争。大厂依然拥有庞大的资金、成熟的 IP、以及规模化的发行渠道、用户数量和工业化经验。

只是当最基础的门槛正在被 AI 部分解决，中小创作者或许也能有更多的时间和空间去思考：当一个人终于拥有了过去一支团队才拥有的生产能力之后，如何才能做出一款真正好玩的游戏？

排版／ 季嘉颖

图片／ IT 时报 ChinaJoy

来源／《IT 时报》公众号 vittimes