AI改变游戏行业的真相

今年上半年，游戏行业成功坐上了Ai应用端的东风，成为了A股表现最突出的板块之一。

上半年的多个基金冠军，出自游戏行业。

但好景不长，随着Ai的应用渗透落地，Ai的新鲜感日渐消退，游戏公司的Ai逻辑始终看不到令人信服的作品，相反，今年随着疫情放开，版号也基本放开了，但供给侧的放松，也并没有带动行业的整体繁荣，大部分公司的业绩依然不佳。

因此在今年下半年，游戏行业快速回吐，基金涨幅排行中，已经是纳指基金占据榜首。

而对于整个游戏行业而言，目前面临一个变局。Ai与游戏的结合，既快也慢，目前还未真正影响这个行业，而这个行业却在上演另一个逻辑。

一、图片及模型生成已全面Ai化    

虽然Ai的新鲜期过去了，但游戏行业的Ai落地是非常明显的，最典型的如游戏素材图画模型的生成，已经大量应用在游戏里。

我们看到几个例子，例如最简易的平面立绘图，如今已经可以应用Ai+微ps的手段得出不错的样品。

在3d动态模型上，视频生成类Ai还没有到那么发达的水平。主要在于，用给定的固定的人物模型，模拟出随机动态，这需要大量的物理算法结合，目前这类小模型的训练还是很困难，只能交给英伟达这样的公司来做，但也只能做一些小场景下的仿真对话，但凡市面上大部分的Ai视频生成工具，依然停留在播PPT的类似级别。   

目前有一些好的例子，可以看到一个独立手游《细胞防线》，这是一款类吸血鬼幸存者模式的roguelike游戏，美工和图画设计基本上全部给Ai，看上去很粗糙，收入也不是很高，但这是两个人靠ai完成的工作，开发时长也仅有几十个小时，基于吸血鬼模式过硬的游戏性逻辑，小改版游戏数值只要有所优化，还是能有点人气，赚点小钱的，即便是几万的收入，两个人分，耗费数十个小时，这都是一个获益极具的项目。

而不少游戏开发者也用chatgpt设计台词，不过这个用法也跟gpt写文章一样，套话一堆，很难直接用上，还是得大量修改。

在设计生产以外，对Ai更多的应用，还是很少。例如一个大家一直在想象的方向，Ai扮演游戏角色，目前仍未大规模走通，主要是npc大部分是游戏剧情里的一部分，Ai仿真NPC，对剧情不一定起促进作用，而反复调用gpt，反倒消耗了较大的算力。而且，在游戏里加一套chatgpt，不能确保玩家花得更多，但公司的大模型成本，一定会飞起。   

从某种意义上来说，Ai在游戏行业已经全面铺开，其中的生产力工具市场显然因此而繁荣，也看到adobe、midjourney等设计软件公司的业绩节节攀升。其中，midjourney的收入已经达到2亿美元。

但Ai大模型始终没有触及到游戏内关键的剧情、玩法及内核设计，Ai无法自主开发一个游戏，Ai只能从已有的东西里再次随机组合，例如让一个新手快速完成一个类贪吃蛇的小游戏，但绝无可能开发一种新玩法的游戏，这就是现状。

这半年来chatgpt的新鲜感褪去类似，一开始接触时，大家觉得Ai的回答很amazing，甚至能通过图灵测试，可随着大家对Ai关键词提示技术的理解，知道该用什么话来引导Ai的回答，就发现了Ai的规律性了，其回复有迹可循，于是乎，Ai生产的文字将很容易得到辨认，至此，Ai变得不那么聪明了。所以核心的问题是，Ai不具有人那么强大的创造性和随机性，其能力只是随机组合，放在2D平面图像上，其得到合适的结果还算简单，但放到一个带有时间轴的三维环境，也就是四维空间时，其随机模拟就很难形成一个全面的闭环了。

二、游戏行业正在加速转变逻辑

Ai化的普及对于游戏行业最大的意义在于，美工及设计团队的简化，但放在一个成熟的游戏公司的利润链条中，其意义似乎不大。

一个游戏项目利润分配是如何的？以国内开发的手机游戏为例，游戏也是典型的高毛利率商品，开发的人工占比大概仅为销售额的10%-20%左右（一部分归在营业成本里，一部分归在研发费用里）。而对于那些持续更新的游戏来说，后续不断策划更新，运维的人工成本也算在这里面了。   

而硬件的维持成本大概10%，贯穿整个生命周期，余下的30%-50%，约为宣发和渠道的成本。最终，一款合格的游戏大概在20-30%左右的利润率。当然，由于费用固定，那些收入快速下滑的、或者刚刚上市需要大肆宣传的游戏，往往都很容易出现亏损的业绩，而那些长期运营的游戏，收入稳定，由于宣传成本日益减少，其利润率往往更高。

看到这里就能发现，Ai能改变的，大概是销售额里的10%空间，人工费用内分配给美术设计的，才算是Ai赋能，产品经理，数值策划、玩法策划等，显然还不能用Ai改变太多。

如果对整个成本的改变在10%以内，那显然，这很难使整个游戏行业的利润产生飞跃。

当然了，如果换个角度想，对于那些失败的游戏项目来说，由于最终收入很低，甚至为0，那么人工成本还是显然在这个项目的亏损里占一定主导地位的，这时候，人工成本的优化就来得更重要些。所以Ai对于游戏项目试错改善意义很大，但问题只是，大家不太愿意去投资经常失败的游戏项目和游戏公司。

所以对于Ai工具赋能来说，从设计方面入手，不能给上市公司带来业绩的爆发，没有说一款游戏在设计过程中用了Ai，玩家就要充更多的钱。

目前要考虑的主要问题是，国内游戏市场面临饱和的状况。从上面的游戏与Ai的困局看来，对于新游戏的试错成本是更低了，开发一款新产品更轻松了，但对于一个存量市场而言，做新产品，始终面临着旧产品的防守，需要投入更多的渠道和宣传成本，这也使得Ai的赋能变得没那么重要了。   

当下，一款新游戏吸引的玩家，其必定是某款老游戏的玩家，他们从老游戏的注意时长和消费意愿转移过来的，大家很多时候都是在竞争存量，公司的源源不断的新产品，说白了都是在重复自我迭代，这就导致了业绩提升日益困难，也许对于很多公司来说，持续运营老游戏来得更赚钱些。

今年以来，国内游戏市场实际收入仍在下降，可以说，后疫情和经济下行的双重影响依然存在。

应该注意到，今年以来，版号的释放是宽松的。今年前10个月，国家新闻出版署官网共公布9批次国产网络游戏版号。除8月份未公布外，其余个月均有游戏版号获批。今年国产游戏版号总数达到785个，超过2022年的512个和2021年全年的755个。   

版号放松了，Ai来了，行业的表现却未见乐观，在91家上市游戏公司中，仅有38家的游戏业务能保持增长，收入下滑的公司比例达到了58%。   

首先问题还是在于，国内游戏行业付费过度，人均游戏付费额畸高，相对于人均收入的比例不合理，游戏产业是为数不多的中国跟美国接近的市场，游戏作为付费服务，是第三产业。美国的三产产比高得多，这游戏行业收入如此高确实是不太健康，作为对比，音乐付费和流媒体付费，这两个市场中国都远小于美国。

本质就是国内网游占比大，道具收费模式太主流，太赚钱，而海外的买断式游戏占比大，相对花钱没那么多。

而随着经济调整，这种畸高的消费模型被修正。这也是国内游戏行业难做的原因，版号、Ai都无法改变。

那么在市场萎缩预期下，国内游戏行业的变化就很明显了。

有了Ai，试错成本低了，如上面的《细胞防线》，几个人高效赚钱变得简单。

而对于大厂来说，它们本身都有着强大的稳定产品，渠道和宣发占的成本比例已经不高，靠Ai确实可以压榨出分量不小的利润。

但对于那些没有什么稳定产品的腰部公司来说，问题是严重的，Ai是降低了试错成本和时间，但大家都有Ai，这就迫使大家加入了内卷比赛，而正如前面说的，不断推出新的产品的利润结构，绝对不如长期运营旧产品高，很多中小型游戏企业陷入亏损，都是这个原因，而接下来，它们还要面对的是小型工作室靠Ai发起的黑马逆袭。   

其实说白了，为什么要不断地迭代产品，就是做不出有领先玩法优势的长生命期核心产品。玩法创新已经变成了稀缺品，国内大部分游戏公司在过去的5年里，很多都是靠玩法弱创新、换IP、换皮，营销买量获客运营收割的套路来运作的，Ai看似会降低成本，实际上却是科技平权，它使得那些工作室不再受规模所限，那些收入几十亿，市值几百亿的公司，也根本没有什么规模优势可言。

当然，以上的逻辑仅是国内游戏市场的，国内倒退，这不还有出海吗，只不过问题是，出海市场要赚钱，面对的渠道和宣发上游，话语权比国内更强，核心玩法不够强，赚钱比国内还要难。

这也是为什么目前今年游戏行业亮点稀少，新游集体扑街，而人们吸引力都被《黑神话》这类游戏吸走，而大家讨论的还是腾讯、网易、米哈游三巨头的游戏。缺乏创新，用户都懒得动了。

而最近有点热度的《完蛋》，也是跟Ai无关的沉浸式互动剧游戏，其实这类游戏是不少的，但很多老游戏都是二次元的角色扮演，这次换成了真人，而且场景，道具，都是实拍，而不是美术图画，所以才真实了，要是有人觉得以后可以用Ai代替真人，那么这个游戏就该黄了，这何尝不是反Ai的一次胜利呢？

美股目前上市的游戏公司不多吧，这就是多年来马太效应的结果，这种效应，应该也会在未来的10年持续反应，国内91家游戏上市公司还是太多了。

    

三、结语

总结一下，Ai在游戏行业，开发上的应用是很全面了，但关键是用Ai实现游戏性的核心创新。

这里面，重要的也是游戏性，而不是Ai，消费者不关注是不是Ai的开发，也不关心里面有没有虚拟人NPC，更不会因为Ai就给游戏多花钱，关键是好不好玩。

Ai对行业的影响大部分还是在成本端，用于降本而不是增加成本，而这方面，显然对于目前有利润的大公司，优化效率会更多一点。但要注意一点是，用Ai后的图画，如今已经已经带着Ai味，若因此影响了游戏的可玩性，那是真正的得不偿失。

所以综合看来，Ai会让游戏行业变好吗？只有能用Ai实现核心创新的公司能变好，剩下的公司投资逻辑是变得更差了。

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