前网易游戏高级副总裁少云：我被AI啪啪打脸

本文来自微信公众号： 游戏葡萄 ，作者：游戏葡萄君

从量变转向质变。

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。