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本文来自微信公众号: 游戏茶馆 ,作者:茶馆小二儿
| 风起云涌 |
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转折点已至。
这是AI在2026年为我们留下的印象。在更广阔的舆论场中,豆包日活破亿、人形机器人登上春晚、“养虾”成为全民话题。游戏行业并非置身事外,从业者们发现,在私下和公开的行业讨论里,人们或主动、或被动,愈发频繁地卷入与AI相关的话题交流。
正如一位创始人告诉茶馆君的,今年AI领域最大的变化在于“一切技术都处在成熟的拐点”。它不再频繁触发恐怖谷效应,逐渐越过人类本能的排斥边界。从“令人不适的模仿者”,转向“可以协作的创作伙伴”,当这种感知层面的障碍被消解,其所具备的潜力才真正开始被广泛认知。
在前阵子,茶馆君曾经发文探讨过今年GDC上AI如何成为全场主线。困境下的游戏行业提出问题:研发成本高企,创意走向稀缺。被推上台前的AI开始提供路径:AI辅助生成原型、撰写策划案……人们正在逐步意识到,除了早期简单的“一句话生图”,在人与AI更深层的协作关系中,新的生产方式正在浮现,更具潜力的答案仍值得寻找。
在旧金山期间,茶馆君现场走访了多位游戏从业者、制作人和AI企业的创始人,向他们讨教了同一个问题:“2026年,你眼中最重要的游戏AI进展是什么?”这些一线从业者的判断,也为“AI将把游戏带向哪里”勾勒出一个更接近现实的答案。
▍《AI2U:我的病娇猫娘AI女友》制作人大谷Spitzer
我非常期待AI今年能够带来很多全新的、从零到一的游戏类型。尤其在Vibe Coding出现之后,很多过去不具备编程或美术能力的开发者,现在都可以很轻松的产出玩法原型,速度远超以往。我认为今年会有10到20款以前从没听说过的、也很难归类到具体的传统游戏类型的游戏产品出现。就像在之前,我们通过《AI2U》把传统的密室逃脱做成了新的“说服类”体验一样。
拿我们自己现在的立项过程来举例子,传统的游戏公司部门还会有开发、美术、策划这样的分工,但我们的原型团队属于麻雀虽小五脏俱全。立项策划的速度会非常快,用谷歌的Gemini Studio等工具辅助,一两天就能产出两三款比较简单的玩法原型。
我们会组织内部的试玩,去评价这些原型是不是可以正式立项。随后再投入更多服务器、美术策划资源等等,把原型做得更完整,然后再放在itch.io这样的平台去听大家的反响。如果关注度能够达到内部的预期,我们就做更进一步的开发,再放到Steam上。现在开发的流程和从前那种两三年做一款游戏的感觉很不一样了,更普遍的是用一两周、一个月的时间来快速迭代一款产品。
具体的游戏方面,我有一个很期待的海外AI原生产品叫《MyRobot》,据说今年上线。你可以让游戏里的小机器娘帮你挖矿干活,也可以跟她们一起生活。国内的朋友里,Optillusion(《笼中窥梦》研发团队)的新游戏我也非常期待。
今年最大的转折点在于,AI领域的各个技术都在快速成熟。我今年最关注的是AI 3D大模型逐渐走向成熟,开始进入“Pipeline Ready”的阶段,也就是可以真正接入游戏生产管线,而不是停留在实验或展示层。主要能够对三个场景带来改变。
首先是从2025年Q4到今年年初,我们能看到模型精度和稳定性的显著提升。无论是细节表现、硬表面质量,还是整体还原率和成功率,都有很大进步。这意味着像Tripo H3.1这样的模型生成的高模可以真正参与到游戏美术的生产管线里。过去AI生成的模型大概只有60分,还需要大量人工修改,现在AI 3D已经可以对游戏公司的降本增效做贡献。
第二,是我们在技术路线上的一些突破。像我们新一代的P1.0模型,用全新的算法框架把AI生成3D这件事重新做了一遍。它的特点是可以在几秒钟内生成拓扑结构和布线都很合理的模型,同时兼顾低面数、可实时渲染和较强的可编辑性。
于是我们就能看到很有潜力的新应用场景。像是和UGC的结合,去做地图关卡、皮肤配件等等元素的生成。UGC用户不会等待太久,也无法处理高面数模型,所以必须同时满足生成速度快、面数低、结构可用,这样才能在UGC场景里落地。
另一个更有潜力的方向,是Player-driven Gameplay(玩家驱动的游戏玩法)。比方说在一个开放世界里,玩家可以实时生成物体,比如前方有条河,你可以生成一座桥梁;天上有个宝箱,你生成一个坐骑去打开宝箱,实现“所想即所得”的能力。这本质上已经实现了一种言出法随的全新交互方式。
我们最近也在举办一些Game Jam,探索AI 3D的原生玩法,已经能够看到包括开放世界、自走棋、三消等多种类型,在AI加持下产生新的变化。我们都知道,游戏这个行业产生新玩法这件事是在变得越来越难的,但是新的玩法又是令人向往的。
我们尊重游戏行业的复杂度,但是同时也很期待更多的人可以在AI的帮助下去创作属于自己的游戏,这随之又能带来很多新的玩法和新的变化。这个是我们在长期非常乐于看到的。
在未来,当AI 3D和AI coding逐渐成熟之后,可能未来99.999%的普通人都会做属于自己的游戏。包括对于专业创作者来说,未来的游戏团队组织形式也会重塑,可能团队内的一个主美、主程都能通过Agent或者不同的模型的帮助,一人带领一整个AI团队,每天都不断去实现新的idea、完成自我迭代。
所以我不认为AI是在替代人,而是在让更多人能够表达自己的创意。过去是很多人为少数人的创意服务,未来可能是每个人都在实现自己的创意。我认为这件事在2026年就会发生,会有一部分人在今年率先进入这个未来。
相比产品本身,我更期待现有的游戏引擎工作流可以更开放,更加面向Agent的workflow。在这个维度上游戏开发依然还是太落后了。更强大的AI游戏创作工作流带来的不是降本增效,而是探索新的供给的可能性。
直到现在,属于游戏引擎领域的MCP(模型上下文协议)都还没有真正发生过——Agent能做的,还只是通过引擎里的大量二进制文件中费尽千辛万苦筛出来的可编辑的部分进行源码的编辑,至于对引擎的工作流、全局概念的理解只能靠互联网上的数据实现浅薄的认知,每一次编辑都是在试错,更不用提理解游戏场景里的空间信息了。
可以对比Adobe这个快死的公司,是一个很好的现在Agent重塑软件工作流的案例。因为游戏工作流的闭塞,人们接触游戏工作流的壁垒还是很高,无法每个人通过游戏的媒介做自我表达,于是到现在,这些引擎厂依然活的好好的。这是一个逆潮流的事情——随着Agent能力不断提高,人们理应可以越来越自如地通过游戏的形式进行艺术创作,但很显然到目前为止这个事儿还不够剧烈。
2026年,Meshy的3D资产生成能力会进一步为游戏开发者创造更大的价值。在AI与游戏的结合的其他方向,我相信今年能看到实时、基于视频模型的世界模型,以及在我们现在正在做的比较偏非共识的游戏机制生成方面,看到更多激动人心的进展。

Meshy Game Studio近期对外公布的AI原生新游《代号:黑箱》以多模态大模型能力生成主角的攻击机制
关于基于视频生成的世界模型,我认为它还存在一个核心问题:它是否是最适合游戏的方案?举个例子,100点HP的角色受击扣除10点,还剩90点HP,这些用浮点运算就能解决的游戏基础元素,是否真的需要AI去解决?再加上摩尔定律失效,终端算力瓶颈这些因素的限制,视频模型实际在游戏中发挥价值还任重道远。真正有竞争力的世界模型方案可能得是一个混合了AI和经典图形学的混合引擎。
我们分几个方面说。首先是AI技术对游戏行业的推动——美国是一个非常创新的国家,我们这次来到GDC,看到了很多前沿的技术,像是声音渲染、表情和动作捕捉,甚至是一些很有意思的玩法等等。但我们也能看到,这些创新距离真正的落地还有一定的距离。像是大家比较关注的世界模型,目前还处于一个概念视频的阶段。
其次,我们非常关注AI原生的游戏玩法。我们着重想要看到的是,能不能出现以AI驱动来打破传统游戏数值驱动核心的游戏产品。作为比较资深的游戏开发者来说,我们觉得这方面的探索还较为早期。要么是制作和画面还比较粗糙,还是2D像素为主的视觉表现,要么是游戏本身还没有实现逻辑和玩法的自洽。
我们觉得,真正的AI原生游戏需要对标传统游戏中的佼佼者,在核心玩法做到创新。利用大模型的语义和逻辑能力,去超越传统游戏的数值PK,找到新的体验驱动力。举个例子,我们的游戏里有一个性格胆小怕事的管家。我们可以通过用语言去威吓他的方式,来从他身上获得线索,或者是在游戏里找到一把枪,再出示给管家,达成威吓他开口的目的。
又比如,我们可以对用户的情感输出进行分析,在用户表现出急躁、快要流失的时候给予玩家一定的语言和角色感情上的安慰,激励他继续进行游戏,这是传统数值驱动模式做不到的。我们认为,如果说传统游戏更偏理性,那么AI游戏的核心则更偏向感知与情感,细腻的情感互动体验。我们可以和角色面对面对话,通过语音和面部表情动画等方式,实现足够有深度的情感交流。