对话UnityCEO：AI正在改变游戏引擎的底层逻辑

“我不相信AI能通过一句话就能打造一款优质的游戏，但AI确实正在改写游戏引擎的底层逻辑。”这是UnityCEO张俊波在与我们的沟通中反复提及的一句话。

过去一年时间内，AI公司不断展示“绕过游戏引擎”的可能性，他们试图让开发者只需要输入自然语言，就能生成角色、建筑乃至一整个虚拟世界。沿着这个逻辑推演下去，一个尖锐的问题浮出水面：未来，游戏开发者还需要游戏引擎吗？

张俊波的态度很明确：部分认同AI会颠覆软件、大规模提高生产效率，但AI对引擎公司来说反而是好事，他认为，AI降低了游戏开发的门槛，也意味着引擎公司可以在游戏行业里渗透得更深入。

用AI做游戏是另一回事

先说AI在游戏开发中到底能干什么。答案可能比你想象的要多，但也比你想象的要少。

此话怎讲？2025年，AI在游戏行业的渗透已经到了一个相当深的程度。三七互娱借助AI辅助生成的2D美术资产占比已超80%，单季度可产出超50万张图片；网易已建成1000余条AI生产管线，覆盖90%生产场景，场景设计效率提升70%，动画产能综合提效30%，部分场景效率提升300%。根据中国音数协游戏工委发布的调研报告，AI技术在游戏研发中的应用率已达到86.36%。GDC发布的《2025年游戏行业现状报告》也显示，52%的开发者所在公司正在使用生成式AI工具。

这些数字背后是一个明确的信号：AI已经从“概念验证”走到了“生产工具”阶段。

3D建模是AI介入最深也最惊艳的领域之一。2025年9月，腾讯发布混元3D 3.0模型，建模精度比上一版提升了3倍，几何分辨率高达1536³，支持36亿体素的超高清建模。腾讯还推出了面向3D专业生产管线的一站式工具混元3D Studio，覆盖从概念设计到动作系统的全流程。腾讯游戏旗下全链路AI创作解决方案VISVISE，覆盖动画制作、3D模型生成、智能NPC和数字资产管理四大管线，贯穿模型生成、贴图制作、骨骼绑定、动画制作、场景构建及渲染六大环节。在传统流程中，绑定蒙皮环节通常每件需1至3.5天，骨骼动画制作每10秒动画需3至7天，而VISVISE可将蒙皮效率提升8倍以上。

影眸科技是另一个典型。这家孵化于上海科技大学人工智能视觉实验室的公司，专注于3D生成大模型。而影眸商业化后的第一个客户就是Unity。对此，张俊波表示，“做游戏除了在编辑器里面写代码把各种东西拼起来之外，很大的投入其实是3D资产，还有各种纹理、贴图、动画等等，这些传统都是在Blender、在Maya等各种DCC软件里面做出来的。Unity原来从来都不做这些。”

换句话说，AI 3D公司和游戏引擎之间，天然是上下游关系，前者负责扩大资产供给，后者负责把这些资产协同组织成产品。

虽然AI能生成精美的3D模型、逼真的场景、流畅的动画，但打造一款优质的游戏不是资产的堆砌。“无论是AI 3D生成模型还是未来的世界模型，都更像是资产。而游戏是一项系统工程，不仅需要画面和场景，还需要玩法规则、数值系统、交互逻辑，并能够持续迭代和长期运营。”张俊波指出。

团结引擎AI产品研发负责人顾申华说得更直白：世界模型可以快速生成虚拟空间，但能够观看和体验的世界，并不等于一款可以长期运营的游戏。这揭示了一个事实：AI生成3D资产的能力越强，越说明引擎作为“组装车间”的价值越大。资产可以批量生产，但如何把这些资产组织成一个可玩、可运营、可迭代的游戏，仍然需要一个总调度台。

底层引擎加上AI

如果引擎公司不想被绕过，就必须让AI用得上引擎。这正是团结引擎2.0最核心的改动。张俊波向笔者解释了底层逻辑：“Unity传统的工程项目是落在地上，要么是C+脚本，要么是YAML文件，所以团结引擎2.0里面我们会深度改制bridge，改变数据格式，会产生一个新的数据格式，让新的数据更加对AI友好。”

也就是说，过去引擎的数据格式是给人看的，AI看不懂；现在要改成AI也能看懂的数据格式。

而这个转变也意味着AI不再只是写代码的助手，而是可以像人类开发者一样理解项目、操作场景和脚本。基于这套架构，Unity中国推出了能够理解需求、编写代码、搭建场景、运行测试、分析报错、修复问题并交付可检查结果的完整工作流的“团结Codely”。

据张俊波透露，Codely并非临时起意，这款产品在Unity中国内部已研发近两年，2026年5月启动邀测。在公司内部，90%的员工大部分时间都在使用Codely。目前每日API调用量约80万次，其中95%为代码生成与工程辅助任务，约三分之一的用户每日使用Codely超过2小时。

但Codely的定位很克制。它不是一个依靠一句话生成游戏的工具，而是一个嵌入引擎工作流的Agent。张俊波打了个比方：“左边是对话框，右边是你要主动操作的东西。”Codely要做的是把左边的需求转化成右边的操作，而不是替你做所有的决定。

面对为何要选择这一路径的提问，张俊波坦言，AI写代码的能力在快速提升，但完全用AI写代码在大规模项目中仍然并不可靠。“Unity中国内部已经有一半的人只用命令行干活，但他们的问题是从来没有见过他们写的代码”，张俊波进一步表示，“我们内部甚至要求每个人用AI写的代码打印出来手敲一遍才能提交。”

Unity遇见的困境也印证了当前AI Coding所共同的困境，AI生成的代码质量在提升，但可维护性、可追溯性仍然是问题。“AI修复bug比起coding还贵，你要让AI去调堆栈，那是很贵的。”张俊波强调。

这引出了一个更深层的问题：AI到底在多大程度上改变了游戏开发？张俊波的判断是：降本增效是一定的，门槛降低也是一定的，但AI实现完全替代还早得很。“我们不大相信什么'一句话生成游戏'这种话。那个创意是来自于AI不是来自于你，我们更希望的是服务有创意的人。”张俊波指出。

门槛低了，然后呢？

AI降低了门槛，带来的第一个变化是：做游戏的人变多了。TapTap数据显示，2026年上半年新增游戏接近10倍增长。Apple Store和Google Play新上架的游戏数量也实现了翻倍增长。张俊波对此的判断是：“大家觉得我以前手搓三个月，现在三个礼拜搓出来的游戏马上上架。”

但供给过剩之后呢？“未来因为游戏供给量竞争更加激烈，精品游戏最终赢，还是要靠游戏质量。”张俊波说。他甚至预测了一个有趣的场景：未来可能不再是人看15秒广告决定是否下载游戏，而是你的AI Agent替你玩游戏，评测是不是你想要的游戏。

AI带来的不是游戏的“数量通胀”持续下去，而是一个动态平衡的过程。“如果开发者持续做快速创意的游戏，完成度比较低、内容比较雷同的游戏，很快会被刷掉。”张俊波判断。

此外，随着门槛的降低，游戏行业也出现了越来越多的OPC（一人公司）。据行业统计，在AI加持下，单款游戏制作成本可以控制在1000至1500元，主要涵盖AI工具订阅及资产包购买费用，相比传统团队动辄200万的研发成本形成鲜明对比。有独立开发者离职创业一年开发了6款弹幕游戏，总流水接近2000万元。

但被问及如何看待这种趋势时，张俊波的观点略显保守，他表示，“未来不见得是OPC的方式开发游戏，还是得有人懂程序，因为AI写出来的代码还是得有人兜底。此外，美术还是要有。”

原来一个制作人带十个工程师的模式，可能逐渐转向制作人提出想法、多个AI Agent执行具体任务。一批拥有开发经验、熟悉游戏行业的程序员、美术和策划人员将被从存量项目中释放出来，组成更多小型团队。

但小团队并不意味着更容易成功。张俊波说得很直白：“开发门槛下降，不意味着成功率会上升。”过去需要三个月完成的游戏，三个星期便能上架，市场首先迎来的可能是一轮供给过热。产品数量增加、玩法趋同，用户注意力和流量入口会变得更加昂贵。

AI时代在比算力更珍贵的是成熟的、更好的软件封装，对此，张俊波表示，AI可以生成很多东西，但把生成的东西组织成一个可玩的游戏，仍然需要一个成熟的操作系统。而这个操作系统，正是游戏引擎在AI时代最不该被忽视的价值。

（文｜Leo张ToB杂谈，作者｜张申宇，编辑丨杨林）