腾讯心动谷歌齐下阵，新一轮AI抢人大战开启

春节还没来，AI这边就已经开始过年了。

这几天，大伙可能都在群里收到元宝发的“红包”，很多人（包括我）的第一反应都是：我去，被盗号了？

这种反应实在普遍，以至于元宝的这波活动还引来了大量用户反馈与投诉。2月4日，微信官方账号“微信派”发布《关于第三方诱导分享行为的打击公告》，“微信屏蔽元宝红包链接”这一话题也随即冲上热搜。

藤子这一波“狠起来连自己人都打”的操作还真是让人看不懂。

不止是元宝，最近游戏圈也上演了一出“我杀我自己”的大戏，Genie3刚一面世，就在游戏股中杀了个“七进七出”，导致Take Two股价暴跌10%、Unity股价重挫27%、Roblox也大跌13%。

将军：“游戏，一定要可以玩”

为什么这事能引起这么大范围的关注和讨论？现在但凡谈到AI在游戏里的应用，常见的论调无非是：它目前还只是辅助，还有很多不足；但又“莫欺少年穷”，它发展太快了，我们应该对此保持期待；又或者，AI会不会彻底颠覆这个行业，引发一波新的焦虑。老实说，这些观点翻来覆去讲了太多遍，如果今天还只是重复这些，确实没什么意思。

唯一的可能性是：资本是不是反应过度了？

《原神》制作人蔡浩宇曾对AI发表过这样一种看法：未来的游戏开发只会有两类人，前0.0001%的天才带领精英团队创造出前所未有的东西，以及99%的业余爱好者开发满足自己想法的游戏。

如果你是那前0.0001%的天才，很遗憾，当下的Genie3还远未达到“解放生产力”的程度。它生成的内容只能维持在一分钟左右，互动性也仅局限在前后左右以及移动视角上面，而且还无法导出为可复用的3D资产，简单来说，还只是一种“可交互视频”。

亲戚家的孩子说不定能玩一整天

但如果你是那99%的“纯路人”，Genie3所带来的那种“手搓GTA”的即兴创作乐趣，确实值得一试。自其发布以来，网上已涌现出形形色色脑洞大开的作品。

比如它最基础的功能是图像生成三维场景，只需上传一张图片，AI就能自动构建出完整的3D环境。你大可以尝试下将自家的“爱宠”做成游戏，然后操控它满屋子乱逛，出来的光影效果以及猫猫的动作连贯性，已经比很多3A大作还要好了。

那要是直接把3A大作的截图放进去会怎样呢？已经有网友试过了，别说，还真像那么一回事儿。

或者还可以将电影中的截图变成游戏，像下面这个“环太平洋VS哥斯拉”就很有想象力。

玩家能在里面走动、跳跃、看看风景，但复杂的任务、剧情或者深度的交互就别指望了。你说它的可玩性高吗？这很难用传统游戏的标准去衡量。

而之所以说它能让玩家体验到那种“开发游戏过程中”所带来的“造物”乐趣，是因为用户还能够通过提示词进行更改，做到“所想即所见”。

比如，原本中规中矩的街道，在用户的几句提示词下，就能在建筑物上变出一扇任意门，穿过后就来到了一片沙漠，转头一看任意门还在原地。

随手一拍的城市鸟瞰图确实没啥意思，那要是做成“霍格沃茨”或者“皇牌空战”呢？

好了，该我玩了

如果肯花时间微调，像下面这个就有非常高的可信度，若不是有水印，第一眼还真看不出是AI生成的。

由于Genie3现阶段并没有向全民开放，需要250美元/月门槛价，因此在网上我还看到有不少网友跃跃欲试，请求有资格的用户把动漫里的名场面做成游戏。还有不少网友说，要是把小说直接放进去，“头号玩家”不就成了？

现在我们或许能够想象到资本为什么恐慌了，哪怕只是用来验证设计师的部分想法，那也是有一定的颠覆性。比如，一个策划如果有了某个版本、玩法的初步想法，传统流程中可能需要协调程序、美术等员工花好几天才能做出一个可试玩的demo。而现在，借助这类工具，策划1小时就能快速生成数十个可交互的雏形，尽管粗糙，却足以直观地展示想法、进行内部讨论。这种流程上的简化，对于节约早期沟通与试错成本是有实际意义的。

事实上，国内业界也在进行类似的探索。几乎就在Genie3引发讨论的同时，心动公司发布了Taptap Maker，一个能通过自然语言对话让AI辅助创作游戏的原型产品，目标是让创作者无需离开聊天窗口就能完成从零到上线的全过程，真正降低游戏创作的门槛；蚂蚁集团则推出了灵波，思路与Genie3类似，同样聚焦在生成可交互的场景上；腾讯旗下的混元3D世界模型，其优势则在于能导出点云文件进行二次编辑……大厂云集，开启了AI生游戏的新一轮“抢人”大战。

灵波生成的效果图

话说回来，做一个能运行的demo从来都不是最困难的部分。真正的挑战始终在于，如何把demo变成一款完整、稳定、能被市场接受的成熟产品。这就像谁都可以在家炒个菜，但要把菜炒到能开餐厅卖钱的程度，那就是另一回事了。

路很长，还很远

刚刚提到的这些AI生成游戏的思路各有不同，有的是让AI敲代码做渲染，有的则是跳过代码建模步骤直接生成互动式场景。

但其实都涉及一个更底层的概念：“世界模型”。简单来说，它指的是AI能够对虚拟环境的状态、变化与互动进行某种程度的推演和生成。

近些年，业界对“世界模型”的探索大致分为两个方向：一种是追求高度还原真实世界的物理规律，力求像素级精准预测；另一种则像研究者杨立昆曾提出的，只需把握关键信息进行推理，不必完全还原每一个细节。

前一种方向虽然理想，但实现起来极为困难，因为真实世界下一秒会发生什么，本身就充满不确定性。

而后一种思路，实际上更接近游戏开发的逻辑——游戏并不需要完全复刻现实，它只需要构建出一个符合自身规则、能让玩家信服并沉浸其中的世界就行了。

从这个角度看，Genie3这类工具之所以引人注目，正是因为它们在“世界模型”的实践上往前迈了一步：它能够通过学习大量的游戏实况、视频，自动“领悟”部分物理规则，并产生交互式预测。

这也是为什么，虽然前年Sora出现时已经有人用它生成过《我的世界》风格的视频并引发过一波讨论，但Genie3带来的反响似乎更具体。Sora生成的视频固然震撼，但它终究是预先渲染好的、不可交互的影像。而Genie3则允许用户实时走进那个生成的世界，并且通过提示词去修改它。

尽管它离一个真正的游戏开发工具还有距离，但它确实让人看到，AI不仅能在内容生成上辅助人类，未来或许也能在构建可互动虚拟世界这件事上，扮演更核心的角色。

所以，围绕Genie3及其同类产品的讨论，表面上看是在评价一个AI产品能做什么、不能做什么，但更深层反映的，其实是整个行业对创作方式变迁的一种敏感。资本的反应未必全是过度，更多可能是一种对趋势的试探与布局。而普通爱好者的热情，则揭示了工具民主化所带来的新可能，即便这“可能”距离成熟的产品生态还有很长的路要走。

说到底，技术始终在向前走，但它的价值最终还是要落到具体的人、具体的需求上。无论是那0.0001%追求极致创新的团队，还是那99%只想创造点小乐趣的普通用户，工具的意义，终究是让人多一点选择的自由，多一点实现想法的可能。