“下一个抖音”的大饼，能通过“AI+游戏”实现吗？

特别声明：本篇研报的内容产生于5月底至7月中旬之间，相关信息全部来源于该日期阶段以前，所有内容仅供参考！

写在前面

本期重点讨论AI+游戏中的UGC方向。

关于AI+游戏UGC，应该think differently.

1.用短视频平台UGC的思路不太适合做AI+游戏UGC。

a.短视频UGC的偶然演化论：

I.抖音体系的成功无法刻意复刻。抖音的成功，是在像musical.ly这样的小受众群体（海外青少年）且娱乐性纯粹的小玩具产品出现时，遇见推荐算法技术+移动设备的硬件技术均日渐成熟的节点，结合被动推荐的产品机制（用户体验端）+中国大陆用户特有的移动端人机交互习惯综合构成的偶然结果。

II.如果倒果为因，以UGC为平台目标刻意效仿则难以复刻。通过其他的小垂类场景抓人性特点，等待下一代的人机交互范式出现后，在第一时间抢走用户的注意力，才有可能复刻现有的抖音体系。

b.生产原材料论：

I.短视频平台UGC模式的原材料与实际产出的本身与短视频平台产品体系没有什么关系。抖音是一个内容推荐平台，它本身（以及剪映本身）产品如何，与用户做内容生产用的原材料没有关联。换句话说，短视频平台生态完全不参与原材料的采集与原始加工。

II.游戏UGC大相径庭——游戏内容的生产往往是一个完整的从0到1的过程，这个生态和原材料以及UGC内容本身息息相关；原材料的生产加工与UGC生态的运营直接挂钩。

III.于是游戏UGC平台产出的质量和产品本身的能力边界直接挂钩。在这个逻辑下，UGC就要换一种思路去做，拓展产品定位，扩大「泛游戏idea」的应用影响力，也是在扩大产品本身的原材料产出部分的应用场景。

2.AI游戏UGC的价值在于创造 Scaling 的产品的消费级内容体验。

a.有价值的AI UGC ≠ 单纯的 user-generated AI content，而是要抓准体验钩子、围绕游戏内核。

I.结合「生产原材料论」，AI游戏UGC的核心环节应该在于「游戏」而非「生成」——

①元宇宙叙事下的游戏UGC平台的错误产品路径，是从内容的「生成」环节开始做文章，推导至游戏化体验作为终点。但产品的「生成」环节的价值兑现，是完全与游戏化体验这个终点挂钩的，而在这个产品链路下，具体的游戏化体验又无法单独被塑造。于是游戏UGC平台陷入了一个比上（专业游戏生产引擎工具）不足，比下（短平快的泛娱乐UGC体验）又失去获客和留存竞争力。

②如果从一个完整的体验终点的设想开始，倒过来推导至「生成」环节，UGC部分才能真正抓准体验钩子、围绕游戏内核。如果是这样的话，产品的核心环节还是做一个「好游戏」。

b.一个可能非常反直觉的非共识：“AI感”对玩家的UGC体验而言很重要。

某 AI CRPG 制作人的理念：我们的游戏内容有 50% 其实都是由 AI 实时生成，但因为我们把延迟、内容品质做得很好，玩家感受不到 AI 的存在。

效果恰恰相反：这样做倒不如好好打磨一个传统叙事 CRPG。AI 真正的意义在此刻失去了价值。如果 CRPG 本身做得还不够有竞争力，AI 更加无法在其中赋能。

相反，AI 游戏体验一定要包含“AI感”，让玩家感受到 AI 的存在很重要；不光如此，还要让玩家直观上手，和 AI 交互，和 AI 共塑游戏体验，并时时刻刻让其明白，自己在做一些伟大的事。

Character AI带来的UGC范式

传统游戏+UGC一般而言有两种形式：一些早期的采用支持拓展三方模组功能引擎框架的游戏，如《上古卷轴5》，形成了巨大的模组社区，其极大推动了游戏本体的曝光、二创和生命力；二是一些游戏本体的框架本身就支持玩家进行高自由度的自定义内容创作，无需借助外部工具，如 Minecraft、《蛋仔派对》，从而形成围绕游戏本体内容框架的UGC社区。

借助生成式AI的力量，以及 Character.ai 的产品启发，当下涌现出了结合AI内容和游戏框架打造UGC生态的概念。在传统的游戏UGC中，玩家的创作内容使用的相关资产一般是游戏内官方提供的预设素材，亦或是玩家自己借助三方工具制作的资产；在AI游戏UGC中，AI可以通过实时生成UGC所需物料，并通过相关整合使其更贴合游戏平台本身的特性，创造更便捷统一的体验。也有一些产品的想法更为激进，如下面要介绍的 NYXverse.AI，在其愿景下AI还会实时生成自定义的交互式玩法。

AI游戏UGC是一条艰难的路线，尤其是现如今在笔者的观察下，许多想做内容社区的产品都绕不开一个执念——打造游戏界的抖音（or Tik Tok）。结合「短视频UGC的偶然演化论」与「生产原材料论」，以这个思路去做游戏产品很难最大化发挥游戏与AI的价值。

但这些产品目前展现出的设计思路和技术栈应用依然给AI+游戏方向的实践带来巨大的价值和灵感。

NYXverse.AI

基本信息

●网址：

https://store.steampowered.com/app/3391170/NYXverseAI/

https://space.bilibili.com/1366838005

●开发团队：2033科技

一家大模型2C应用的人工智能公司，致力于打造AIGC内容平台，降低用户使用门槛，辅助用户进行IP原创和二创，满足用户和IP的深度交互，用户可以在平台上高度自由创造“AI Agent+环境+情节+时间”的3D世界，快速将喜欢的角色带到眼前，以3D的形式呈现，方便分享转发给同好，是年轻用户的兴趣内容平台。

●融资情况：天使轮 - 商汤科技、东方国资

●团队关键成员：创始人：马宇驰，大鱼智行联合创始人，三角兽科技创始人，人工智能领域连续创业者，商汤科技人工智能顾问、招商证券(国际)人工智能顾问。

团队成员多有AI（NLP、LLM）及游戏（完美世界、Gaia Interactive）背景。

●介绍：NYXverse是UGC内容平台，由用户创造上传和定制自己喜欢的角色，目前平台上已经有数千个IP的Agent，支持用户自己上传VRM文件，降低用户形象创作门槛，同时支持用户从名字到基础人设、背景故事和对话风格的高度自由定制。

目标用户和市场：UGC内容创作者、对AI生成3D内容和虚拟社交感兴趣的用户。

●发布日期：2025.1.28（EA版本）、计划6/7月发布移动端

●市场表现：数百份（2025.5.21）

主要玩法

核心机制：用户通过自然语言描述或上传素材，AI辅助生成3D虚拟角色和场景。与AI Agents进行文本、语音、肢体动作等多模态互动。AI与用户共同推进故事剧情，创作互动小说或电影剧本。AI角色具备行为/情感模型，能自主响应环境。

UGC生成机制：用户是内容的核心创作者，AI是强大的辅助工具。支持针对IP进行二次创作。平台提供角色、世界和行为三大AI模型支持用户内容生成。用户通过简单的文本输入即可生成复杂的3D场景和角色（理念是这样，目前版本还无法达到）。

一句话

AI驱动3D版类 Character.ai 平台，支持文本生成3D世界与AI Agents，聚焦内容创作与社交，但技术栈维度有一定风险。

核心价值

1.技术应用突破性

a.AI能力边界

I.自研角色、世界和行为三大模型，实现文本生成3D世界和AI Agents。

①支持AI生成3D道具。

II.支持复杂角色个性连贯性、自主环境响应和动态剧情生成。

III.底层使用70-100B基模型训练垂直模型，能够根据用户输入生成高质量的3D内容。

IV.目前版本只有密室逃脱玩法（类似 AI2U）和一些简单的恋爱故事玩法。根据创始人的说法，这些玩法都是用户自创的。“平台技术栈具备了理解和创建玩法的能力，具体怎么玩由用户自定义。”

b.与传统游戏的差异

I.极大降低3D内容创作门槛，使非专业用户能快速构建3D虚拟世界和角色。

II.AI与用户共创剧情，提供更具互动性和个性化的叙事体验。

III.传统的3D内容创作需要专业的技能和工具，而NYXverse通过AI技术使任何人都可以轻松创建3D内容。

2.用户的兴趣与付费维度

a.目标是满足用户对个性化内容创作、虚拟社交和沉浸式体验的需求。用户对这个方向的内容创作会存在较高需求。

b.目前内购的会员付费模式主要围绕增强用户UGC创作的品质和深度体现，如自定义角色容量、音色定制；同时还包括产品内和AI的交互体验，如亲密度解锁等。

据创始人自述，在EA阶段的月卡购买比例是10%（而这些用户的前提是先购买游戏本体）。

技术可行性

1.技术栈

a.基于AI大模型能力，自研三大模型。采用70-100B基模型训练垂直模型，并计划突破到更小规模的个人模型。支持多模态互动。

I.采用“多模态模型+Unity”的技术框架，目标是让用户能生成各种场景，让虚拟角色（Agent）在这些场景里自由互动。

b.目前来看这部分是产品的最高风险项。

I.当下3D的生成方向稳定程度与平均品质还不足以达到稳定优质的实时生成体验；这部分可能会有AI做地编的逻辑，人工对齐和打标已有预设或UGC资产，AI用资产库实时生成地图。

II.同时，当前多模态能力能否达到实时生成游戏玩法，笔者表示存疑。目前具体还不了解其团队在这个维度的底层技术壁垒。

马宇驰：“要实现这个目标特别难，主要有三个挑战：

3D生成难题：现在的技术还没办法同时生成一个3D空间和符合预期的角色，只能靠整合多种技术来解决。

1.交互实现困难：让3D角色在空间里自然走动，和物品互动很难。普通游戏是用固定的坐标点控制角色行动，我们做的是用户能自由创作的平台，得让虚拟角色像真人一样，理解空间和物品功能，根据不同情况互动。比如知道冰箱用来放食物，沙发可以坐，还能边坐沙发边看电视。

2.故事合理难：生成天马行空的故事容易，但让故事既符合角色性格，又和3D空间合理匹配很难。要避免出现卧室钓鱼、客厅开吉普车这样不合理的情节。

3.让虚拟角色像人一样，知道自己在什么地方，明白周围东西有什么用，比如饿了会找吃的，按正常作息活动，听起来有趣，开发起来却非常复杂，需要游戏和算法工程师一起想新办法。现在Steam上的0.7版本虽然还有不足，但已经为以后的产品打好了技术基础。”

2.数据与训练

a.暂时未知。

用户认知与行为

1.产品认知门槛

a.文本生成3D概念对非技术用户有一定认知门槛。

b.AI Agents互动符合自然语言交流习惯。

c.用户需要学习如何使用自然语言描述来创建和控制3D内容与自定义玩法。

2.长线体验监测

a.UGC内容生态、社交互动、AI共同创作剧情是长线吸引力来源。当前EA阶段平均用户停留时长79分钟，体现一定用户留存。

b.用户对AI生成内容的新鲜感可能会随着时间推移而降低，而这个降低的斜率则由3D GenAI质量和稳定性决定；亦或是需要不断有新的内容和功能来吸引用户。

市场与商业化

1.目标市场

a.先锋用户：二次元文化爱好者、UGC内容创作者、对AI工具和虚拟社交感兴趣的年轻人。

b.大众市场：泛娱乐用户、寻求虚拟陪伴和互动体验的用户。

I.后续产品聚焦手机端，主要目标应该会是更下沉的群体。

2.商业化模式

a.当前EA版本付费购买（1.99美元）。

b.未来主打移动端，主要可能靠包括订阅、增值服务、内容分成、IP衍生等多元变现路径。

马宇驰：“会保留月/季/年卡付费选项，基于技术栈的升级，加入高级能力包和普通能力包区分，实现更丰富的游戏玩法和粉丝玩法付费，比如冰箱可以打开购买食品、角色可以定制礼物等。在流量增长的同时，会同时与明星、MCN、网文作家等合作，借鉴传统的文娱内容付费和粉丝经济，重点是让用户玩得开心尽兴。”

3.风险预判与可行性验证

a.风险清单

风险类型

具体问题

可能的应对方案

技术风险

AI 3D生成内容质量和稳定性有风险

用取巧的机制结合AI能力，如AI地编

体验风险

玩法单一且简单，缺乏正反馈

设计框架和规则深度，构建沙盘

商业化风险

AI生成内容合规性及监管风险/服务器资源消耗高，影响商业模式

加强人工审核和内容监管，和知名IP合作/降低垂直模型算力成本（当前算法和推理成本已下降了近85%），提升运营和付费率

长期主义启发

因为 Character.ai 是文字驱动玩法，所以不用考虑游戏框架和执行逻辑；NYXverse 想做到自由的UGC玩法难度会更大，因为其更依靠游戏化体验搭建内容，而非单纯的文字和图片。

现在的多模态技术如果无法做到实时生成体验稳定的游戏玩法，这种高维的类 Character.ai 模式的平台在构建用户的长线兴趣和变现上就会有风险。

回到笔者的假设——AI游戏UGC内容受限于平台本身能力边界。Character.ai 受限的是chatbot和生图大模型的能力边界，其本质是一样的。

第三方资料

https://www.sohu.com/a/883825452_122063396

https://news.qq.com/rain/a/20250428A08KU900

相似产品：RPGGO

RPGGO

基本信息

●网址：https://www.rpggo.ai/

●开发团队：北京幻世生成科技

●融资情况：无公开信息

●介绍：一家专注于垂类生成式 AI Native 产品的科技创业公司，产品面向海外用户，力图用算法创造游戏及开放世界领域的全新体验，为更好的创建开放世界构建世界书基底。

RPGGO 由顶尖的前互联网头部企业高管及算法技术专家成立，团队成员有海内外亿级 C 端产品经验，致力于创造崭新的下一代体验。我们期望与更多对新一代基于生成式 AI 的开放世界产品有展望和理想的成员共同创造、成长。期待你与我们一同带着热爱与梦想创造价值，开拓出崭新的时代。

●目标用户和市场：UGC内容创作者、对AI生成内容和虚拟社交感兴趣的用户、RPG玩家

●发布日期：大概是2024.11左右

●市场表现：大概是暂时没有收入（无付费渠道）

AI+游戏思路

类似于 NYXverse.AI，属于从 Character.ai 出发，向着更游戏化和多元交互的UGC产品形式拓展；只不过 RPGGO 选择的方向是2D像素风为主的生成式内容。从这个维度来说，成本会更可控，效果稳定性也会相对而言更好；牺牲掉的东西可能是体验上的沉浸感。

目前产品拥有一定的用户数，玩法包括传统对话式RPG、跑团和角色扮演文字冒险（这部分几乎就是传统的 Character.ai 式交互）。目前产品体验下来的内容也要远比 NYXverse 多。

同时，在技术栈方面，更加关注NPC的行为逻辑与游戏世界中的交互功能构建，团队的自研引擎名字为“Zagii Engine.”

第三方资料

https://www.163.com/dy/article/IMI08LI8051282JL.html

https://www.jazzyear.com/article_info.html?id=1212

Astrocade AI

基本信息

●网址：https://www.astrocade.com/

●开发团队：Astrocade AI

●团队关键成员：创始人：Amir Sadeghian，AI独角兽公司 Aibee 创始研发总监。CTO：Ali Sadeghian，前谷歌AI部门研究员。

首席策略官：Feifei Li，谷歌云前首席AI科学家，World Labs创始人。

●融资情况：种子轮 - AME Cloud Ventures、NVIDIA Ventures、Venture Reality Fund、Unity前CEO John Riccitiello、谷歌董事长Eric Schmidt、Roblox 创始人David Baszucki等，1200万美元

●介绍：核心业务目标是打造一个类似AI驱动的Roblox平台——游戏界的Tik Tok。

●目标用户和市场：UGC内容创作者、对AI生成内容和虚拟社交感兴趣的用户、小型开发团队、寻求快速原型制作的用户

●发布日期：2024.7.24

●市场表现：大概是暂时没有收入（无付费渠道）

主要玩法

用户输入自然语言描述游戏规则、世界观、美术风格等，平台AI自动生成完整游戏（美术、动画、音乐、玩法）。玩家可在平台内游玩、分享、修改其他用户创作的游戏。

一句话

AI应用泡沫产物。

核心价值

目前的产品品质和体验都非常粗糙，AI只能通过用户描述生成一些相关联资产，并在一个2D横版场景中按照一定规则搭建。游戏中没有核心玩法，只有一些非常基础的角色操作与交互。

平台想打造一种抖音类的产品体验，获得了Roblox投资可以视为是其对本身产品缺乏移动端体验的弥补。

长期主义启发

当下市面上的确缺一个移动端Roblox产品的存在，但以Roblox的财报结果来看，这个赛道显然距离爆发节点还有一段距离。同时，产品框架依旧没能脱离出「生产原材料论」，即用短视频UGC的逻辑做游戏UGC是错误的方向。

仅从该产品包装效果和实际品质做对比来看，大概率是以吹估值泡沫为主的产品。

第三方资料

http://www.gamelook.com.cn/2024/06/546570/

Character.ai

基本信息

●网址：https://character.ai/

●开发团队：Character.ai

●融资情况：A轮 - Andreessen Horowitz，1.5亿美金

●团队关键成员：联合创始人：Noam Shazeer，Google AI研究员，参与了Transformer架构的构建。

联合创始人：Daniel De Freitas，主导了Google的LaMDA 试验性聊天机器人项目的设计与研发。

●介绍：一个AI驱动的对话平台，用户可以创建个性化虚拟角色（AI Chatbots）并与之互动。平台提供丰富的社区创建角色，支持多用户同时与AI角色聊天。

●目标用户和市场：寻求AI陪伴、角色扮演、个性化互动和内容创作的广泛C端用户

●发布日期：2022.9

●市场表现：后期因为同类产品太多，用户粘性逐渐下降。巅峰时期（2023年底）用户日均使用时长29分钟，活跃用户超2小时。iOS/Android累计下载量超500万次，付费订阅转化率12%

主要玩法

用户自定义AI角色（姓名、性格、背景故事）

支持文本/语音对话及多用户群组聊天

社区共享角色库为核心内容来源

一句话

当下消费端聊天机器人玩具的祖师爷，为LLM+娱乐方向提供了最最基础的产品结构。

核心价值、技术可行性、用户认知与行为、市场与商业化在此不多赘述。

长期主义启发

Noam：“角色扮演是人的天性。”

作为聊天机器人，它有着比 ChatGPT 更丰富的使用场景，呈现了一个 AI-Native 时代的全民应用的愿景。它允许用户设计自己的个性化 AI Chatbot 并与之互动，用户可以通过 Chatbot 和名人进行互动，也可以虚构形象进行角色扮演，甚至也有人通过 Character.AI 进行心理疗愈。

Character.ai 的价值是为后人铺的路——在算力成本骤降之后，类 Character.ai 产品如泉涌般，占据了AI+娱乐方向的主流消费模式。

第三方资料

Character.AI：AI Agents 平台下的大模型“民主化”梦想

相似产品：星野

星野

基本信息

●网址：https://www.xingyeai.com/

●开发团队：MiniMax

●目标用户和市场：面向喜爱AI陪伴、虚拟角色社交及AIGC创作的广大C端用户，包括对深度角色扮演、情感链接有需求的年轻群体。

差异化

相比纯文本Chatbot，星野凭借图像与声音模型，将AI角色演出与社交深度融合，显著增强沉浸感。

同时，星野的整体产品交互更趋向于商业化游戏逻辑，在体验层刺激用户对产品内容上瘾。

相似产品：Talkie

Talkie

基本信息

●网址：https://www.talkie-ai.com/

●开发团队：Minimax

差异化

Talkie是一个出海产品，其成功主要胜在IP矩阵和KOL传播上。Talkie从2024年12月开始海量增长，因为其市场团队精准定位了欧美用户的一些抽象文化——如对一些猎奇角色和设定进行二创。针对于此，Talkie运营出了许多深受用户喜爱的原创IP角色，并靠欧美KOL矩阵广泛传播。

第三方资料

https://www.leiphone.com/category/yanxishe/QVWEaN5YOpn9XmJQ.html

“酒馆”like

“酒馆”即 SillyTavern, 一个起源于2023年的一个开源 AI 文字冒险项目并由其演化而来。

随着 AI 能力边界的不断拓展，token 成本的不断降低，以及前端架构的逐渐成熟，“酒馆”展现出了一套愈发成熟的游戏化 AI Chatbot 玩具的体系，包括《元仔世界》也借鉴其中。他们相比于最早期的 C.AI, 多了更多规则框架和演出模式，让整体的 AI 游戏化体验更可控、符合预期、贴合游戏的核心循环。

这个模式也给更复杂的 AI 游戏系统带来了启示——C.AI 展示了 AI 能怎么玩角色扮演的边界，而“酒馆”展现了角色扮演游戏能怎样玩AI，从哪里作为这个AI游戏系统的起点会更有拓展性。

SillyTavern

https://github.com/SillyTavern/SillyTavern

核心定位：开源AI角色扮演前端平台

1.技术起源

基于 TavernAI 1.2.8 深度重构的分支项目，由开发者 Cohee 与 RossAscends 于 2023 年 2 月发起，目前已成为独立生态。

定位为轻量化前端界面，需连接后端大语言模型（LLM）才能运行，自身不包含AI推理能力。

2.设计哲学

用户主权优先：不收集用户数据、无跟踪代码，支持完全离线部署。

极客友好：提供底层API控制权，允许高级用户定制提示词（Prompt）、调整生成参数（如temperature/top_p）。

核心功能架构

多模态交互支持

功能模块

技术实现

应用场景

文本生成

支持 OpenAI、Claude、Mistral 等 20+ LLM API，兼容本地模型（KoboldCPP/TabbyAPI）

角色对话/剧情创作

图像生成

集成 Stable Diffusion（通过 Automatic1111/ComfyUI），支持提示词联动

角色形象/场景可视化

语言合成（TTS）

接入 ElevenLabs、Silero，可实时转换AI回复为语音

沉浸式角色扮演

角色扮演系统

1.角色卡（Character Cards）：

a.采用 .png 或 .webp 格式存储角色元数据（姓名、人格设定、初始对话），支持社区共享。

b.高级控制：通过“作者注释”（Author's Note）强制角色行为逻辑，或利用“世界书”（WorldInfo）构建连贯剧情宇宙。

2.多角色交互：

a.群聊模式：用户可创建多AI角色房间，观察角色间自主对话或参与互动。

b.动态情感系统：扩展插件可实时检测对话情绪，触发角色表情变化。

开发者级工具链

扩展框架（Extensions）：

支持实时摘要、D&D骰子、图片理解等 50+ 插件。

API 生态整合

通过 secrets.json 管理第三方API密钥，支持 OpenRouter 等聚合平台。

提供 WebSocket 接口供开发者二次开发。

技术部署与生态

跨平台支持

平台

部署方案

限制

Windows

通过Start.bat启动NodeJS，默认端口8000

需NodeJS v18+

Android

使用Termux运行，支持触控优化界面

性能依赖后端算力

云端

Docker容器化部署（镜像sillytavern：latest

需配置反向代理

社区生态数据

1.开发者规模：200+ 贡献者，月均代码提交超 100 次。

2.资源仓库：

角色卡库：CharHub 收录 15,000+ 用户生成角色。

插件市场：GitHub Wiki 提供扩展开发文档。

典型应用场景

1.虚拟伴侣系统：结合 TTS 与情感插件构建高拟真对话。

2.协作创作：作家利用“世界书”功能维持长篇故事一致性。

3.AI研究沙盒：通过提示词工程测试LLM行为边界。

长期主义启发

从小酒馆like的爆火中，笔者尝试窥探未来 AI 游戏发展的两个趋势：

1.游戏本体的底层系统设计会越来越像「游戏编辑器」。

a.把 AI 看做一个执行策划，用技术策划的思路做「工具」。

b.或是把 AI 看做一个 DM，用设计“机制本”的思路做游戏系统。

2.大模型越来越趋近于依赖本地部署的运行。

a.延迟最低，成本最低，体验+商业模式均可控。

I.只要合理设计好游戏系统和 AI 的角色定位，其实不太需要太强的算力。

b.有点像 2D 到 3D 游戏变革期间对硬件的要求升级，恰好同样也是显卡

构建 AI 在游戏中的 Scaling

我们在开头提到，AI游戏UGC的价值在于创造 Scaling 的产品的消费级内容体验。在本篇研报中笔者想特地探讨的两款充满独特思路的UGC产品分别是我们在上一期见过的 Bside 以及一个相对名不见经传的AI“修仙模拟器”。在笔者看来，这两款产品分别从两个角度出发，并构建了非常有意思的UGC逻辑，并很可能产生不同方向的 Scaling 体验；而至于这个体验有没有达到消费级水平，还要结合许多其他因素综合考量。但我们从中 UGC 的构建环节获取的启发已经弥足珍贵。

第一篇研报的完成时间为2025年5月20日（笔者实际上手体验产品以前），以下对于 Bside 的分析补充完成与2025年7月15日（笔者实际上手体验产品以后）。

Bside - 对比 上一篇研报 调研版本

Bside

基本信息

●网址：https://www.bside.zone/

https://store.steampowered.com/app/3649950/Bside/

●开发团队：Kotoko ai

●融资情况：种子轮 - 红杉资本

●团队关键成员：创始人：乔海鑫Patrick，前真格基金投资经理、Yahaha CEO助理。

●介绍：Bside是一款围绕你的原创虚拟角色Biibit的多人社交模拟养成游戏。创建有独一无二人设的Biibit，为Biibit们创建一个个有丰富背景设定且能够自主运行的小世界（e.g. 咖啡店，魔法小镇，你就读的高中），并让Biibit们在其中生活！即使没有你的操作，Biibit们也会基于自己的人设与环境去互动、成长甚至交朋友。此外，Biibit会随时发朋友圈分享他们的生活日常，在你的桌面上扮演桌宠，甚至带你认识其他Biibit背后的玩家！

●目标用户和市场：二次元+养成类玩家，重度PC玩家，Discord类产品用户，主发海外。

●发布日期：暂未发布

●是否有公开Demo：是

主要玩法（补充）

围绕OC养成玩法，伴随AI+轻量级《模拟人生》体验，核心玩法驱动在于AI原生社交玩法——玩家们的OC互相由AI驱动互动、成长、探索世界。

核心价值（补充）

1.游戏中的AI能力边界

a.自己的OC角色会由AI驱动来帮助玩家进行交友。OC角色会基于自己、对方的性格和特点，由AI驱动来自主进行活动，如打招呼、聊天、跳舞。目前功能还比较少，后面会逐步放开。

2.与传统游戏的差异点

a.由用户指令+AI自主驱动结合玩家们的OC属性实时生成。

用户认知门槛

玩家可以通过类《模拟人生》式点击交互或自然语言交互来操纵OC和其他玩家的OC进行社交活动。

目标先锋用户

青少年用户，集中在12-18岁，有普遍更高的虚拟世界社交需求与玩法创新驱动。

长期主义启发（补充）

从青少年社群做起是一个好的切入点。青少年具有更强的虚拟世界探索需求，更强的从众和追随潮流的心理，同时身上也存在许多和成年用户相似的产品使用习惯共性。从青少年开始挖掘，逐步探索人性和AI社交范式，拓展到更泛化的消费群体中，就像早期抖音那般。

Scaling的展现

传统的游戏玩法的驱动无非在于两点：游戏性和内容。游戏性通过通人性的、令人上瘾的反馈机制和游戏循环使玩家持续进行游玩体验；内容通过讲好一个故事、精美的视听效果、亦或是两者一起，通过互动形式让玩家进行娱乐消费。

我们已经在前几篇研报中论述过了，传统的游戏框架+AI以及AI驱动的视听效果都不足以产生 Scaling 的效果。那么，如果无法设计出新颖的游戏框架以及视听效果的呈现形式（受限于硬件设备的发展），从产品定位和商业逻辑或许可以找到新的出路。

Bside 为我们提供了启示。Bside 从头到尾都没有强调其游戏玩法和游戏循环，而是以AI驱动的社交玩法为起点，并围绕其来打造适当的游戏机制。选择类《模拟人生》的体验不是其终点，而是在打造适配AI的吸引人的社交玩法的途中一步一步拓展（或将会拓展）出的游戏形态。而社交不是一个写死的、固定的体验，其围绕活生生的人以及他们的内容展开，AI赋能的 Scaling 或许会在其中有所体现。

《修仙模拟器》

https://xiuxian.mob-ai.cn/

玩法主要是带一定数值的文字冒险，不在此展开探讨。

主要探讨其角色创建后的「历史回顾」功能。

Scaling的展现

因为游戏本身的演出形式是完全纯粹的文字小说，而文字的特点在于其极度灵活、极易留存，并且可作为内容与IP资产的一般载体。这样一来，玩家在游戏中实时游玩的过程中，因为每一次决策都是由玩家做出，LLM来进行推理和演出的实时生成，而又因为演出载体是文字形式，玩家便可一边游玩，一边自然而然地生成UGC。

所有游玩的演出内容都成为了玩家自己在不知足不觉中生成的资产，并在产品前端以网络修仙小说的形式呈现，供玩家自己回顾，亦或是别人阅读。而网络修仙小说的特点是啥？流水账、无需深度、短平快体验。LLM当下的能力完全可以handle。

在这个过程中，AI的价值必不可少：在玩家和游戏世界的交互过程中……

-驱动游戏内容体验；

-构写玩家自己的UGC。

产品的核心价值：玩家不需要特别思考自己要转化什么东西，这是由AI和游戏引导共同构建的丝滑体验。这是笔者强调的，AI UGC能力去抓准体验钩子、围绕游戏内核的展现。

在《修仙模拟器》的案例中，产品取巧的点在于选取了文字这样一个便捷的载体。那么，如果我们想要构建一个更高逼格、更能直击人心的AI UGC体验，或许可以从文字载体的两个受限继续探索，在产品维度进一步突破：

1.文字，或者说自然语言的信息熵上限不够高。自然语言顶多可以从表层抽象一步，很难继续抽象成更底层的概念性逻辑（Language is the World）；

2.视觉小说在体验层的维度过低——从游戏机制框架层面讲，互动性、涌现性、发散性都不够强，而这一点也会进一步约束我们想要达到的AI Scaling体验。

那么，究竟什么样的框架和演出形式，是既能拥有足够高的信息熵属性，又能满足适合人类沉浸游玩的“高维体验”？我们将在下一期继续探讨。

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