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方向盘是坏的,装再大的引擎也没用。
无论你是否身处行业,都应该能感受到AI对游戏行业的冲击。
今年GDC游戏开发者大会上,AI相关的议题据报道就超过了100场。Genie 3这类世界模型开始冲击专业游戏引擎,形形色色的AI创作工具在各个环节落地,社交媒体上“一个人用AI做出一款完整游戏”的案例隔三差五就会出现。
从2023年到2026年中,Steam上AI标记的游戏从每月13款暴涨到530款,今年的新游戏里带AI披露标记的已经占到30.8%。与此同时,游戏大厂纷纷喊着要“加速拥抱生成式AI”,裁员则紧随其后。GDC 2026的行业报告显示,过去两年里全球有28%的游戏从业者经历了裁员。
AI正在让游戏开发变得更快也更便宜,这件事似乎已经没什么好争论的了。但最近一位国外资深开发者的文章在圈子里引起了不少讨论,他想讨论的是:然后呢?
文章标题叫《我从未见过哪款游戏是因为美术太慢而失败的》,作者Rob Sandberg虽然不是什么明星制作人,但在这行也干了超过三十年,早年在Westwood Studios参与过《命令与征服》系列和《沙丘2000》的开发,后来做过《魔域帝国》和Ken Levine工作室Irrational Games的《Freedom Force》,之后转向手游和F2P领域,在流水数十亿美元的社交博彩类手游公司Product Madness当过高级制作总监,在Gram Games做过高级执行制作人,现在则是自己创业做联合开发服务。
他的履历横跨获奖3A、十亿美元级别的爆款、品牌授权游戏、低预算作品,甚至包括史上评分最低的游戏之一,每一种都教会了他一些东西:“我待过的每一间工作室,都能告诉你养一个美术每天要花多少钱,但没有一间能告诉我一个六个月后被推翻的决策值多少钱。”
这个落差,基本就能解释当下AI在游戏制作中发生的一切。
1.
Sandberg写这篇文章的起因,是读到了前Take-Two AI负责人Luke Dicken在媒体80 Level上的一篇长采访。
Dicken曾在Zynga任职十年,从数据科学家做到AI研发团队负责人,后来到母公司Take-Two负责整个集团的AI治理,不过今年,他的整个团队被裁掉了。
采访里记者问Dicken:AI能不能解决3A游戏预算不断膨胀的问题?Dicken反问记者:钱到底是在哪个环节膨胀的?随后,他给出了一个生动的比喻:
再多的自动化资产生成,也修不了一个坏掉的方向盘。
Sandberg在自己的文章里对这句话进行了延展:方向盘不仅是坏的,它还是整辆车上唯一没装仪表的部件。
软件工程领域的研究显示,返工占一个典型项目总工时的30%到50%,返工代码的成本大约是首次编写的2.5倍。游戏行业比一般软件更严重,因为代码之上还压着内容。方向一变,不只是代码要改:动画团队为旧运动模型做的动作集报废了,按旧节奏设计的关卡白盒报废了,为一套已经被推翻的色彩语言制作的特效报废了,技术团队为一种已经不存在的内容格式调优的导出管线也报废了。
Sandberg用育碧的《碧海黑帆》举例。根据Kotaku采访了二十多位现任和前任育碧开发者的调查报道,这款游戏的核心方向至少变了四次,先后经历三位创意总监,每一位都按自己的想法重写了设计方向。团队从2015年的大约100人膨胀到2019年的大约400人,而“这款游戏到底是什么”这个基本问题始终没有定论。到2021年,报道的累计花费是1.2亿美元;据Insider Gaming的报道,到2024年最终上市时这个数字接近2亿美元。
八年的时间里,没有任何一个人会说问题出在美术资产太慢。Sandberg在文中写道:
“400个人对着一个不断移动的需求文档执行,这是一次挂着庞大薪资单的制作失败。这件事不会因为薪资单上的人干得更快而变便宜。”
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《碧海黑帆》当然是极端案例,但日常版本每天都在发生,只是没人写深度报道。比如瑞典游戏集团Embracer在2023年下半年就悄悄砍了29个未公布的项目,每一个背后都有一支团队和一组被推翻的决策。
2.
Sandberg在这个行业干了三十多年,他表示自己大部分时间都在当“中间的猴子”。高层的一句话传下来,到了团队手里就变成两个季度的工作量,而他的活儿就是站在这两个事实中间来回翻译,同时还得回答“为什么工期没变”。
他拿自己的亲身经历举了几个例子:
“我亲眼看过一款单机游戏,骨架清晰,知道自己要做什么,被拆开塞进了多人模式,原因是某个竞品的常青服务刚交了一份好看的季报。我亲眼看过一款运转良好的多人游戏被承诺移植到另一个平台,然后眼睁睁看着那个平台的技术限制顺着管线倒灌回核心设计,每次妥协一点点。我做过在它所属的游戏里完全讲不通的功能,原因是平台方提了要求,发行商答应了,因为这段关系比这个版本值钱。屎从山顶往下滚,而制作组就是这座山的大半截。”
常识告诉我们,AI让执行更快、成本更低,总成本应该下降,但这个逻辑只在方向稳定的管线上成立。
大多数真实的大型项目,方向并不稳定。在一条方向不稳定的管线上,更快的执行意味着流水线上堆积的半成品更多:那些已经开始做了但还没最终落地的素材、关卡、系统设计。方向一转弯,堆得越多,扔得也越多。用他的原话说:
一条更快的资产管线,不会降低建立在资产之上的那些决策的成本。
Sandberg承认AI对于游戏开发有一个明显的优点:如果执行变得足够便宜,犯错也便宜了,工作室就有余裕在正式投入之前多试几个方向。一个冲刺期可以做6个原型而不是2个,在第4周砍掉5个,就可以带着一个验证过的方向进入正式制作。所以前期制作是AI目前在制作端真正能站住脚的唯一环节,因为这个阶段的产出物本来就是要扔掉的。
但这个好处有个条件:工作室得真的把原型扔掉。而根据他的经验,这个条件几乎从不成立。
原型存在的意义只是回答立项时的问题,答案才是交付物,代码和内容都是验证工具,正确的做法是得到答案之后把它们全部丢进垃圾桶,然后从头正经搭建,但几乎没有团队会这么做。
实际发生的是,活下来的那个原型被直接“提拔”了。有发布日期在那儿,原型已经能跑了,谁都不想跟发行商说“我们要把这个能跑的东西扔了从头再来”。于是一个六周内为了快速验证而搭出来的东西,变成了一个四年项目的骨架,之后所有系统都得迁就它当初为了赶速度而做的决定。
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AI让这个问题雪上加霜。Sandberg在文中写道:一个灰盒关卡加上占位音效,谁看都知道是临时的,但一个用AI生成的原型,贴图精美,代码能跑,看起来就像快做完了。“扔掉重来”这个提议,在一屋子盯着屏幕的人面前就更难说出口了。
而且这里还有一层隐患。人类写的原型代码虽然没有文档,但至少有作者,三年后如果有需要可以找到那个人,问他当初为什么把某个系统设计成这样,通常也能得到一个简短但合理的解释。AI生成的原型代码没有作者,写提示词的人能告诉你他要了什么,但往往说不清结果为什么长成这样,因为推理过程从一开始就不在任何人的脑子里。Sandberg将其称之为技术债:
人类做的原型欠下的技术债是没有文档的,AI生成的原型欠下的技术债是没有作者的,但只有前者能通过找到对的人、问一个问题来追溯。
3.
文章最后,Sandberg给出了他认为工作室真正应该追踪的三个指标:
返工率:做完的东西有多少比例被扔掉或大幅重做,按里程碑和工种统计。这个数字发布出来会让人不舒服,但这恰恰是它有用的原因,它也是唯一能告诉你“更快的执行到底让项目更便宜了,还是只是让浪费更大了”的指标。
决策延迟:从问题被提出到决策被记录在案,中间隔了多少天。开过会不算,得到团队确实可以据此行动的程度才算。
决策耐久度:一个决定做出来之后,能撑多久才被推翻。如果一间工作室的创意方向平均寿命只有四个月,那任何工具链都解决不了它的问题。
这三个指标应该都不难收集,但它们衡量的恰恰是拥有决定权的那些人,这才是真正的阻碍,跟技术毫无关系。
现代工作室里,几乎每个工种都在指标之下运行。美术有产能指标和质量标准,工程有速度、缺陷率和构建健康度,QA有覆盖率和逃逸率,制作有燃尽图和蒙特卡洛分布,能把发布日期精确到置信区间。唯独决策层只有“状态更新”。
Sandberg在文末写道:
方向盘还是坏的。我们只是装了一台更大的引擎。
4.
Sandberg这篇文章写的是大团队在应用AI时可能遇到的通病:决策链长,利益方多,方向反复摇摆,AI加速的只是执行端,真正吃掉预算的决策层则纹丝不动。这个诊断很精准,但对于独立开发者可能并不适用。
独立开发者面对的情况不同。一两个人的工作室里,拍板的和执行的是同一个人,方向盘和引擎长在一起,所以不存在“高层一句话变成两个季度工作量”的传导链条,也不存在“发行商答应了平台方、制作组去擦屁股”的政治博弈。AI让执行更快,对他们来说就是整个项目更快。
这也确实是正在发生的事。科技媒体Rest of World今年的一篇报道写了几名土耳其独立开发者的故事。Ender Tınkır曾参与《Toon Blast》《Royal Match》和《Royal Kingdom》等项目,2022年决定单干。他说:“两年前,我无法想象自己一个人能做出一款游戏。短短两个月,我就开发出一款游戏,自己没有参与编码、设计或产品决策。”
另一名24岁的开发者Emirhan Gül表示,用了Claude Code之后发现两个全职员工就能撑起一个工作室,而之前同样的活需要十来个人。土耳其的Steam独立游戏活动,申请数从2023年的67份涨到了2024年的254份,大量都是一两个人的队伍。这些人确实是AI的受益者,以前被卡在执行层面的想法,现在靠个人的力量就能做出来了。
但“做出来”和“活下来”是两件事。
AI让生产门槛下降了,但商业门槛没有下降。当越来越多开发者都能更快做出一个“看起来还不错”的游戏,玩家的注意力反而更稀缺了。PC Gamer援引的一项数据分析显示,Steam上带AI披露标记的游戏,评测数量平均减少约53%,而且收到的评测更偏负面。Reddit相关讨论帖的一条高赞评论写道:“这不是AI歧视,纯粹是因为大量使用AI的游戏普遍更差。”
前文所述Rest of World的同一篇报道里,一位被裁的土耳其游戏设计师Begüm Ceren Onar说:“更多人在自己做游戏,但大多数人并不能靠这个活。数量并不总是等于成功。”
而且独立开发者也有自己版本的“方向盘问题”,只是不来自组织,而来自自己。大厂的项目是受高层的方向摇摆,独立开发者则可能被工具带给你的无限可能性影响。AI让你什么都能做一点,反而更难做减法。Sandberg文中所说的“原型看起来太像成品所以舍不得扔”,在一个人的项目里同样成立,甚至更难抵抗,因为连一个说“这个该砍”的同事都没有。
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归根结底,不管团队是四百人还是一个人,这篇文章真正在说的事情只有一个:工具可以让你做得更快,但不能替你想清楚该做什么。对大厂来说,“想清楚”卡在组织架构和公司政治上,而对独立开发者来说,“想清楚”卡在判断力和取舍上。AI降低的是动手的成本,但动手之前的那个决定仍然是整个过程里最贵的部分,也是唯一没有工具可以外包的部分。
游戏开发的“引擎”越来越大了。但在踩油门之前,或许值得先看一眼方向盘好不好使。
资料来源:
Rob Sandberg:《I Have Never Seen a Game Fail Because the Artists Were Too Slow》,Production Alchemist,2026年8月3日。
https://www.productionalchemist.com/p/inever-seen-a-game-fail-because-artists-too-slow
Luke Dicken访谈:《Game AI Expert Explains Where AI Actually Belongs in Game Development—And the Risks》,80 Level,2026年7月29日。
https://80.lv/articles/game-ai-expert-explains-where-ai-actually-belongs-in-game-development-and-the-risks
《GDC 2026 State of the Game Industry Reveals Impact of Layoffs, Generative AI, and More》,Game Developers Conference。
https://gdconf.com/article/gdc-2026-state-of-the-game-industry-reveals-impact-of-layoffs-generative-ai-and-more/
Eliza Crichton-Stuart:《Steam AI Disclosures Could Cover More Than Half of New Games》,Games.gg,2026年7月20日更新。
https://games.gg/zh-CN/news/steam-ai-disclosures-could-cover-more-than-half-of-new-games/
Kaya Genç:《AI Is Shrinking Video Game Development Teams to One》,Rest of World,2026年7月20日。
https://restofworld.org/2026/ai-video-games-developer-jobs/
wiwi:《AI让独立游戏更容易做出来,也更容易死在Steam里》,钛媒体,2026年6月19日。
https://www.tmtpost.com/8034209.html
Justin Wagner:Steam“AI污名”数据分析,PC Gamer,2026年6月21日;相关Reddit讨论。
https://www.pcgamer.com/software/ai/data-analyst-finds-ai-stigma-on-steam-can-reduce-the-number-of-reviews-a-game-gets-by-around-53-percent-and-the-reviews-it-does-get-are-more-negative/
https://www.reddit.com/r/pcgaming/comments/1ubvgem/data_analyst_finds_ai_stigma_on_steam_can_reduce/
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