AIGC 如何在游戏产业淘金？

最近这一轮 AIGC 热潮引发关注，有一篇重要的文章起到了推波助澜的作用，红杉资本两位合伙人与 GPT-3（AI 模型）联合撰写《Generative AI: A Creative New World》。

在这篇文章中，将 AI 划分为了传统的 “分析型 AI” 和 “生成型 AI”。前者常常用于内容推荐算法，分析已经存在的东西；后者则用于创造，生成新的东西。AI 绘图、AI 写代码以及上面介绍的 AI 实时生成游戏剧情，都是生存型 AI 的技术结果。

这篇文章认为当下的市场阶段，平台层开始巩固，模型继续变得更好、更快、更便宜，以及模型的使用趋向于免费和开源，应用层的创造力爆发的时机已经成熟，正在孕育一款生成型 AI 的杀手级应用。

该文章认为，“正如移动通信通过 GPS、相机和随身连接等新功能催生出了新类型的应用，我们预计这些大型模型将激励新一波生成型 AI 应用的诞生。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了一个市场缺口一样，我们预计杀手级应用也将出现在生成型 AI 当中。如今，比赛正在激烈进行当中。”

作者尝试预测了下各个领域的应用爆发时间表。

而其中游戏应用场景，也成为市场论证中 AIGC 商业化的最重要方向，甚至终极方向，比如上述 a16z 的分析。AIGC 在游戏产业商业化的被看好的原因包括：一是游戏产业的吸金能力天然强大；二是游戏是最为复杂的艺术创造形式，也是体验最为丰富的艺术形式；三是 AIGC 在游戏环境中的行动空间更大，世俗约束相对较少。

a16z 认为生成型 AI 在游戏产业的商业化前景首先体现在降本方面，比如游戏美术师可以在数小时内生成高品质图片，以往用手绘可能需要数周的时间完成，更具有变革性的是，AI 可以通过学习美术师的风格来迭代创作，实时生成无尽的变种图片。

其列举了《荒野大镖客 2》这款造价超过 5 亿美元的游戏，研发耗时 8 年，具有超过 1000 个 NPC 角色，每一个 NPC 都有自己的个性、美术作品和配音演员，在一个接近 30 平方英里的世界，超过 100 个任务。

而通过 Quantum Engine 的技术预览中，我们似乎看到了这些成本正在快速消失。a16z 也认为，游戏制作中涉及的每一个资产都会有一个生成的 AI 模型，某些情况下的内容的成本会降为零。

国内的 AIGC 玩家也在证实这一趋势。游戏上市公司昆仑万维 CEO 方汉最近表示，AIGC 与游戏的碰撞首先会让美术费用得到优化，视觉效果更好的同时成本更低。

而方汉还提出，在游戏上线后，剧情、地图、关卡都可以通过 AIGC 来动态生成，玩家可以享受自己独有的专属剧情和人物，一个游戏实现千人千面，NPC 也不再是简单规则约束的玩偶，可以对玩家行动做出自己的反应，游戏产品的可玩性将大大提升。因此，在 AIGC 加持的游戏体验将得到极大提升，市场规模将挤压其他娱乐形态的空间。

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