“一句话做游戏”的AI时代，怎么才能搓出「漂亮」的游戏？

打开电梯，到达muShanghai现场的时候，我首先注意到的是一块贴满了便笺的展板。

上面有用多国语言写下的留言，其中有一条写着“Stop making ugly things with AI” （不要用AI创造丑东西）。

AI对游戏行业的影响已经不言而喻。从前一阵子网易和腾讯的年度游戏发布会上不难看出，如今游戏与AI的关系，不再局限于生成几张原画、写几段代码。它正在逐渐进入具体的玩法、生产流程以及团队结构本身。

不过在现阶段玩家真正接触到的产品里，能够令人信服的原生AI游戏并不多。

6月1日，muShanghai与AI Play Lab爱玩实验室在上海阿里中心联合举办了一场“重返童年”AI游戏Gameday。muShanghai由The Mu社区发起，是一场持续28天的“快闪城市”实验：来自不同国家和地区的开发者、研究者与创业者在同一空间共居、交流并推进项目。

“六一”当天的日程更集中于AI与独立游戏。除了多位游戏行业内投资人和从业者带来相关分享，也有不少独立团队介绍了他们用原生AI引擎，或借助AI辅助完成的独立游戏项目。

整体来看，这场活动想要讨论一个更具体的问题：当游戏制作中的大量工作都可以交给AI，真正的瓶颈会转移到哪里？

Magic Find Ventures联合创始人、前网易投资VP方达，独立之光副总裁熊拖泥，以及BBX Ventures投资经理Jonas，都在现场分享了自己对于这一问题的观察与判断。

方达提供了一个切入点。她认为，当下依然是游戏创业相对有机会的阶段，并用“品质平权”和“流量平权”两个关键词概括了AI带来的变化。在她看来，AI正在降低原型制作的门槛，让更高品质的内容不再只是大厂成熟工业化管线的专属产物。

与此同时，社交媒体也重塑了流量入口。小团队可以通过小红书、B站等平台持续发布设定图、开发日志，与潜在玩家建立联系并积累种子用户。过去，团队往往需要同时承担高昂的开发成本与发行风险，如今他们至少能够借助规模更小、成本更低的原型产品，提前验证市场反馈，再决定后续投入。

不过，成本下降，并不等于好游戏会自动出现。

方达将目前的问题概括为“破碎的生成最后一公里”：单独看代码、原画、音乐和文本，各环节可能已经达到80多分，可当它们组合成一款面对玩家的产品时，结果仍然容易失控。游戏生产中，各工序对于AI应用的成熟度也参差不齐。

方达提到：“AI暂时还成为不了策划。”因为它缺乏大量难以被写进文档的经验，很难稳定判断一个体验是否成立，也无法自然形成完整闭环。

当执行成本被压低，团队之间真正拉开差距的部分就会随之变化。这也是AI进入游戏行业后，出现的新问题：过去稀缺的是生产能力，未来更稀缺的可能是验收能力。

BBX Ventures投资经理Jonas也提到类似的观点。在他看来，生产成本下降之后，注意力、判断与取舍反而变得更加昂贵；人类最难被替代的能力，是把模糊的不满压缩成值得验证的问题，并在行业共识失效时，重新建立评价标准和取舍边界。

Jonas将这个取舍能力称为“元判断力”。AI可以围绕同一个问题，同时生成保守版、极端版和反常识版原型。它们看上去都合理，最终决定究竟哪一条路值得继续投入，依然需要人的判断。

独立之光副总裁熊拖泥，则从开发者视角分享了过去半年使用原生AI游戏引擎的经验。

尽管现在总有“一句话做游戏”的说法，但在他看来，更现实的方式依然是围绕核心玩法定制工具。比如利用AI生成更趁手的关卡编辑器、动效编辑器和骨骼动画编辑器，再将测试完成的数据编译进游戏。

他认为，工具的意义并不只是节约时间，也会放大开发者原本对游戏的理解。团队越清楚自己想要什么，越能借助AI建立适合自己的流程。

圆桌讨论中，两位嘉宾李驰和窦月汐最终也提到：游戏开发也许会逐渐接近于“许愿式开发”，制作人不断描述需求、修正表达，再验收AI交付的结果。不过对于现阶段来说，两位也表示，一键生成大型游戏仍然“有点荒谬和离谱”。

在活动后续阶段的游戏展示中，我们也看到了不同独立游戏团队，在游戏开发中AI应用的不同侧重，看见前面的讨论如何落到更具体的产品上。

一款名叫《乔伊的梦魇》的肉鸽卡牌游戏，将AI接入UGC关卡工坊。玩家可以用自然语言生成卡牌概念、效果文本乃至源码，再放入自定义战局中试玩。

《尼罗河的种子》则尝试用AI协助整理埃及旅行中收集的文献与壁画素材。团队展示了直接生成时出现的错位人物和怪异形象，并解释，最后仍需人工筛选资料、重新提取元素和加入审美判断。

过去，一款游戏的门槛不只在于创意，还在于团队能否承担美术、程序、策划、测试，以及各环节反复沟通的漫长流程。AI首先改变的，是其中大量标准化、重复性的执行工作。

《白蛇之子》是仅由一名策划和一名美术制作的卡牌游戏。据团队负责人介绍，借助AI，项目仅用5个多月，就完成了接近《杀戮尖塔》体量的内容，包括784个技能、96种怪物和20多种机制，并已在Steam开放Demo试玩。

团队介绍，AI被用于搭建生产管线、填写数据和提高代码生产效率。在这种情况下，新怪物的初步制作可以压缩到20分钟左右。但他们也强调，把怪物调整到数值、体验和表现都合适，仍需要两三天，消耗的依然是策划与设计上的心力。

在研女性向游戏《代号：香》则选择了另一条路径。项目以众神为题材，玩家扮演调香师，与中国、希腊、埃及等不同文化中的神明建立联系。

现场有人询问角色卡是否由模型生成，团队明确表示，目前项目披露的人物立绘和卡面CG全部为画师手绘。据介绍，在他们的工作流中，AI没有替代原画而是更多承担了“AI调香”等一些相关的轻量玩法。

由这些项目也可以看出，不同独游团队会根据项目特性，判断不同的AI使用方式：它可以提高传统游戏的生产效率，可以成为玩家手中的创作工具，也可以让AI本身成为玩法成立的前提。

至少在现阶段，AI还不是简单地取代整个开发团队。程序、美术资产生产和数据填写中的部分工作正在被压缩；与此同时，设计目标、审美标准，以及最终的判断与取舍，将变得比以往更加重要。