" 牛馬們 " 要當心了。
" 讓人始料未及的是，哪怕遊戲業早已将 AIGC 奉爲圭臬，但變革當頭，我們仍會懊悔過去對 AI 的想象竟如此貧瘠。"
把時間拉回到數天前，或許是受到國産 AI 大模型 DeepSeek 觸動，心動 CEO Dash （黃一孟）在 X 上分享了現階段對 AI 應用場景的一些看法。
他提到：" 理論上從現在開始， 公司裏不應該有任何人的工作與 AI 無關。無論工作内容是否由 AI 産出，至少工作結果要由 AI 檢查一輪。" 在筆者印象中，這似乎是自蔡浩宇、馮骥之後，又一位行業大佬公開表示對 AI 的強烈看好。
需要注意的是，這段時間衆多遊戲人下場力挺 DeepSeek，隻是當代 AIGC 大流行的一處縮影。在過去一個月時間裏，被馮骥評爲國運級科技的 DeepSeek，正不斷沖刷遊戲人對 AI 技術的固有認知。
例如在最爲活躍的民間應用層面。明明該技術出圈還沒過多久， 但諸如 " 小白兩天從 0 到 1 做出 3D 射擊遊戲 "、"DeepSeek+AI 全家桶研發遊戲 "、"0 基礎靠嘴皮子做遊戲 "、"DeepSeek+Unity3 分鍾生成完整遊戲代碼 " 等由玩家主導的教程視頻，卻如同雨後春筍般冒出。
而其中讓我感觸頗深的是，相關視頻的評論區正構成一幅戲劇性拉滿的 " 絕景 "：
一邊是遊戲愛好者興奮地摩拳擦掌，另一邊卻是打工人苦澀的自我解嘲。在 35 歲笑話的無可奈何中，去年蔡浩宇曾提到的 "99% 的普通遊戲從業者不妨轉行 " 暴論，似乎正一步步映入現實。
毫無疑問，不斷進化的 AIGC 技術，已經爲整個遊戲行業蒙上一層患得患失的霧霾。但身處風雲驟變的大盤環境之中，更加注重當下的基層遊戲人，腦海中萦繞的無非還是那個老套的話題——
在 DeepSeek 火爆全網後，" 機器吃人 " 的故事，距離我們還有多遠？
01 真變天了？AI 遊戲成本驟降 90%
近期關注 DeepSeep 的朋友可能會發現，在業界大肆吹捧 DeepSeep 有多牛逼之餘，大衆的注意力還會似有似無地往另一個話題偏移—— 過去兩年裏，AI 叠代的速度到底有多快？
一個案例可以說明這點。在 B 站斬獲超 120 萬播放的《我讓 DeepSeek 做射擊遊戲！他殺瘋了！我沉迷了 ...》視頻中，這位博主曾提到一個有關 AI 叠代速度的有趣觀察。
他發現，半年前的大模型死活隻願意用 Pygame 這種簡單的框架去推進遊戲研發。但半年之後，AI 已經将 Unity 列入首選項。而 AI 所能實現的效果，也從最初的 4399 簡陋版小遊戲，跨越至如今更爲複雜的 3D 大作。
視頻最後他也強調，" 我相信如果再給 AI 一點時間，以後我們每個人想玩什麽遊戲，你說句話就能生成出來了。" 雖然如今的 AI 技術要想達到 " 三生萬物 " 的境界還比較遙遠，但這位博主的發言也揭示了 AI 目前最令人膽寒的特性——它的叠代速度已經來到一個誇張的地步。
就拿眼下已經成爲 2 月主線的 DeepSeek 來說。 要論這些年 AI 最爲顯著的技術進步，那麽 " 使用成本 " 與 " 内容精度 "，無疑是最具說服力的兩大闆塊。
首先在困擾無數廠商的成本方面。在 DeepSeek 之前，市面上傳統大語言模型的使用成本其實并不便宜。
以去年行業頗爲出圈的《1001 夜》爲例。作爲一款對話式 AI 驅動的産品，玩家每次通關流程不長的《1001 夜》，開發者都要爲此付出 1 元的 AI 使用成本。面對每位玩家動辄 4 到 5 次的通關次數，迫于成本壓力，團隊隻能暫時給遊戲設置一個每天可遊玩的額度上限。
（當時《1001 夜》隻是一個流程不長的 Demo 版本，成本壓力就已經如此之大 ......）
在大語言模型已然成爲創作領域必備工具的當下，《1001 夜》所面臨的成本挑戰，也同樣是 AI 深度遊戲化進程中亟待突破的瓶頸。然而這一局面在 2023 年 5 月迎來轉機——随着 DeepSeek 等新一代推理模型的問世，這項技術爲長期困擾内容創作者的開發成本難題提供了全新解法。
簡單來說，去年 DeepSeek 就通過獨創的 MLA 架構和 MoE 稀疏結構，讓訓練顯存占用降至傳統模型的 5%-13%，最終實現推理成本低至每百萬 Token 僅 1 元人民币。放在當時，這個價格僅是 Llama3 的七分之一，GPT-4 Turbo 的七十分之一。
恰巧，Open AI 創始人 Altman 前不久剛露過一次面。據 Altman 提到，GPT-4 在 2023 年初的使用成本，相比 GPT-4o 在 2024 年中期，其每個 token 的價格已經下降約 150 倍。這無疑是一組相當誇張的數據。
考慮到圈外人對這些彎彎繞繞不太敏感，一位熟悉 AI 行業的華南遊戲人告訴我： " 最初 AI 還比不上人工時，要想生成 10 萬字可用的劇情腳本，成本足夠養活兩個文案策劃。但現在同量級任務交給 DeepSeek，隻夠買杯奶茶。"
從某種程度上看，眼下不斷降低的 AI 使用成本，已經揭示了遊戲行業未來即将由 AI 主導。畢竟僅僅隻是過了 2 年時間，AI 技術的成本曲線就能以十倍乃至百倍的斜率不斷下探，甚至還能用 " 奶茶 " 爲單位去丈量個别職能崗位。可想而知，在強調 " 降本增效 " 的遊戲行業面前， 沒有任何一家公司能夠抵擋 " 性價比 " 本身所帶來的極緻誘惑。
例如前不久 3D AI 乙遊《如意情探》的 Jaz 就在遊戲茶館的采訪中透露："DeepSeek 現在的調用成本大概是我們之前使用模型成本的 1/20。按照以前的商業模式，隻有中氪和高氪玩家才能獲得的最佳體驗，但現在低氪或零氪也有機會享受得到。"
面對這種烈度的技術遷移，2025 年的遊戲開發者恐怕早已站在曆史性的拐點之上——無論行業是向上還是向下，這堵名爲 AI 的鋼鐵巨幕，将始終屹立在道路兩旁。
（圖源：阿裏巴巴 AI 大模型通義千問）
02 遊戲大廠全都坐不住了
如果說越來越低的使用成本，隻是幫助 AI 通往遊戲行業腹地的入場券，那麽上文提到的 AI 第二項跨越式進步—— " 内容精度 "，就是 DeepSeek 撬動遊戲行業的關鍵杠杆。
在過去，無論是首先引發 AI 熱潮的 ChatGPT，還是後來廣泛應用于遊戲研發的 AI 美術工具，其痛點一直都繞不開 " 答非所問 "、" 直出不能用 "，" 需要大量時間精調 " 這幾組關鍵詞。
歸根結底，這些缺陷所折射出來的核心問題，實際上直指 AI 沒有共情能力、AI 無法理解創作這幾項緻命短闆。 但時過境遷，在 DeepSeek 身上，我發現 "AI 破解創作 " 這件事情并非毫無可能。
例如在一篇來自 github 的《LLM （大型語言模型）創意故事寫作基準》報告中，DeepSeek R1 成功擠掉了霸榜長達 7 月的 Claude，晉升 LLM 創意故事寫作榜第一。
在此次創意故事寫作測試中，測試規則不僅對 AI 筆下的故事流暢度提出挑戰，同時它還要求 AI 強制嵌入十項核心叙事要素 （包括角色設定、背景構建、動作動機等）以驗證 AI 的創作性能。而 DeepSeek 正是憑借出色的創意和規則貼合度，在共計 500 次創意故事寫作中斬獲 270 次第一 （54%），一舉領先 Claude、Gemini 等大語言模型。
在 DeepSeek 登頂背後，DeepSeek 也讓遊戲從業者看到 AI 在内容精度和創作趣味性上的巨大潛力。 不過其中最讓行業感到興奮的，無疑是 Deepseek 在測試中所展現的驚人 " 共情能力 " 和 " 互動性 " ——這正是包括米哈遊、騰訊、網易等頭部大廠目前迫切需要的。
（圖源：B 站 UP 主途淄）
早在數年前，頭部遊戲大廠就早早圍繞 "AI 互動能力 " 展開極其深度的布局以及研究。例如在 2023 年前後，一家名爲 MiniMax 的初創公司，就引得米哈遊、騰訊在内的遊戲巨頭争相投資。
據了解，Minimax 是由前商湯科技副總裁、通用智能技術負責人闫俊傑成立的人工智能公司，目前旗下的主力産品是提供 AI 聊天服務的社交軟件 Glow，估值已超 12 億美元。
在這款産品中，用戶可以選擇創造屬于自己的 " 智能體 "，通過設定基礎的性格、背景故事等人物特征，培養一位擅長聊天對話的智能 AI，進而讓用戶體驗跟虛拟人物聊天的樂趣。
而 MiniMax 引動一衆大廠跟投的原因也不難理解——與 DeepSeek 類似，Glow 所擁有的 AI 智能技術能夠給玩家帶來身臨其境的互動體驗。這項技術的關鍵之處在于，它不同于傳統 AI 的預設性對答，而是憑借模型本身自帶的 " 即興創作 " 屬性，去主動模糊 AI 與真人玩家的互動邊界。
單憑這一點，有着較高共情能力的 AI 技術，就無疑能讓強調情緒價值和社交屬性的二次元、乙女、MMO 等品類如煥新生。 因此，布局 " 強互動型 AI" 早已成爲行業共識。
以米哈遊爲例，早在 2023 年 4 月，《崩壞：星穹鐵道》的制作人大衛就曾透露内部在 NPC 行爲和台詞中嘗試投入過 AI 技術，讓一直以來較爲模式化行動的 NPC 顯得更加自然。
而同一時間，在與《女神異聞錄》制作人的對談中大衛也曾提到，希望 AIGC 技術能夠将 " 不會重複回答台詞的 NPC" 變成可能，從而給玩家提供更多新奇的遊戲體驗。
既然包括米哈遊、騰訊在内的頂尖大廠都被強互動 AI 迷得神魂颠倒，那麽中腰部的遊戲企業自然更不用說。
舉幾個近期的例子，去年遊族就在少年系列遊戲中實裝了面向玩家的首款 AI 産品—— AI 玩伴小遊醬。據了解，小遊醬不僅能夠爲玩家提供客服答疑和遊戲攻略，還能在陪玩與傾聽中，提供豐富的情緒價值。
而就在幾天前，遊族也正式宣布小遊醬将接入滿血版的 DeepSeek，計劃在情人節當天與旗下的二次元手遊《绯紅回響》一起，爲玩家帶來别樣的驚喜。
與之相似的案例，還有來自幻境遊戲 CEO 張筱帆再創業的 " 自然選擇 " 公司。在去年 10 月 12 日，與幻境遊戲（旗下《奇點時代》）互爲兄弟的自然選擇官方，在 B 站發布了 AI 伴侶《EVE》的首支預告 PV，并在兩天内收獲了超過 110 萬播放量。
當然，有關 AI 伴侶的實際應用僅是這項技術最直接的落地方式。我們不妨試想，當高共情、強互動的 AI 能夠感知玩家動機，即興創建故事脈絡時，遊戲世界便從預設的劇本牢籠中掙脫，進而成爲能夠動态生長的内容生命體。
（網易《逆水寒手遊》也同步接入包括 DeepSeek 在内的諸多國産大模型）
這種由強互動性催生的 " 叙事湧現 "，或将颠覆延續數十年的關卡設計邏輯，讓一款強調情緒價值的遊戲具備前所未有的長青價值。我想，這或許才是 DeepSeek 眼下最值得遊戲行業參考學習的能力之一。
03 對打工人而言，是福？是禍？
聊完 DeepSeek 所代表的 AI 技術兩大變遷，我們也是時候回歸最初的疑問——在 DeepSeek 火爆全網後，" 機器吃人 " 的故事，距離我們還有多遠？
相信不少從業者也會和我一樣深有同感—— 每當 AIGC 取得突破，" 又要裁員了嗎？"，這個幽靈般的質問總會在行業群聊中複活。但現實可能要比想象複雜得多。
對比貫穿 2023 年到 2024 年的 AIGC 恐慌，本質是市場下行所引起的 " 降本增效 "，恰好跟 AIGC 爆發的 " 技術奇點 " 整上了一輪火星撞地球。
但當時間進入 2025 年，情況正在發生變化：版号常态化發放、小遊戲賽道爆發、頭部爆款頻出 …… 行業進入複蘇期後，" 優化 " 不再是唯一命題。 更别提，DeepSeek 代表的 " 生成即服務 " 模式，正在爲遊戲行業的工作模式帶來全新的變化。
過去我們常說，AI 技術的加入隻是讓 " 流水線工人 " 變成 " 創意決策者 "。一位從外包原畫師轉型 AI 美術的從業者，就向我描述了他親身經曆的行業變遷：
" 過去我每天畫 12 小時铠甲花紋，現在 80% 的重複勞動交給 AI，剩下時間全用在和策劃吵‘這套衣服該用鳳翅兜鍪還是交腳幞頭？’。" 他告訴我，在 AI 介入他的生活之後，日常工作反而變成了真正的創作。
這種趨勢在文案領域可能同樣顯著。一位總是活躍在各大群聊的 MMO 文案表示，前段時間他試水了 DeepSeek 的内容生成功能，它可以将耗時數月的 " 全門派技能描述 " 壓縮到一周完成，而自己得以轉而投入核心主線劇情的情緒張力打磨。"AI 就像給每個人配了實習生團隊，關鍵看你怎麽用。"
殺死 " 牛馬 " 的，從來不是工具。回看遊戲史，每一次技術革命都會引發 " 機器吃人 " 的恐慌，但最終被淘汰的從來不是人類，而是固守舊範式的工作方式。
當 DeepSeek 們扛起 " 髒活累活 "，從業者反而有機會回歸創意本源——就像印刷術沒有消滅作家，Photoshop 沒有殺死畫家，真正的創作者永遠能找到與新工具和平共處的方式。
或許某天，當 AI 能獨立開發出《原神》級産品時，遊戲圈需要新的生存法則。但至少在今天，Deepseek 更像是行業集體躍升的彈簧闆。
我們現在需要做的，隻是踩準它的力量，而不是恐懼它的陰影。
