AIGC加速游戏工业化？行者AI：目标将游戏研发成本压缩到当前的1%

文|闫妍

一家位于四川成都的创业公司，正成为AIGC和游戏行业讨论的对象。

随着AIGC热潮涌起，GAME AI也成为了无数投资人、创业者心中最成熟的落地场景。在美术、剧情策划、游戏内交互等方面，AIGC可通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术进行辅助，有着近乎天然的契合点。

在国内，不少游戏大厂已开始着手开发AI作画、NLP等大模型；中大型游戏厂商则积极接入已有大模型，打造专属的小模型；更有初创公司早已布局游戏领域，行者AI就是其中之一。

行者AI董事长李龙飞介绍，公司专注于人工智能在游戏领域的研究和应用，通过自研算法推出A虚拟玩家、内容审核、AI美术、AI音乐等产品，已形成部分领域较为完善的解决方案，目前主要服务于腰部游戏厂商。

在李龙飞看来，Game AI对于游戏行业最重要的意义，在于提高美术及其他内容创作的生产效率，帮助厂商实现降本增效。“一幅要花2天时间画出来的画只需要数秒完成，让以前需要花数周的工作流程缩短到几个小时。”

他预计，未来AIGC技术可帮助游戏厂商将研发成本压缩到当前的1%。“游戏行业巨大的变革和颠覆即将到来。”李龙飞讲。

一、目标是将游戏研发成本压缩到当前的1%

游戏行业是众所周知的高门槛行业，涉及了2D艺术、3D艺术、声音效果、音乐、对话等等，整体链条之复杂，投入成本之高昂，被认为是最复杂且烧钱的娱乐形式。

但也正因如此，为AIGC颠覆式革命创造了巨大的机会。

李龙飞介绍，游戏这个行业，首先失败率极高，100个游戏可能成功的只有3个，也就是97%的失败率；其次，前期投入成本巨大，研发成本动辄上亿；三是开发周期长，一款中等制作体量的游戏，2-3年的研发周期是正常预估，获得收益则需要更长时间。

其中最核心的问题，在于研发成本过于高昂。

“如果可以通过一些方式方法，把一个亿的研发成本压缩到100万，也就是将游戏研发成本压缩到当前的1%，本来一个亿只够厂商打一发子弹，现在可以连续打出100发，总能打中‘那只鸟’，行业成功产品数量将大大提升，这才是解决游戏行业的核心问题。”李龙飞讲。

行者AI要做的事情，就是运用AIGC技术，为游戏行业降本增效。

游戏研发团队设定最初的创意方向，然后将大部分耗时和技术执行工作交给人工智能，这套游戏创作“自动完成”的生产线，令行者AI团队感到兴奋。

李龙飞讲，“一个游戏60%的成本都在美术上，然后这个过程当中，至少要经历两次推翻重来，大量的美术成本被浪费掉。”他希望，通过AI帮助游戏行业创业者不断降低准入门槛，以更简易的操作实现美术创作，迸发创作灵感，提高创作能效。

在行者AI CEO尹学渊看来，AIGC对于游戏行业的革命性在于，它不仅可以帮助厂商节省了时间和金钱，同时还可以保证质量，从而打破了成本、质量或速度只能取其二的三角关系。

同时，他们也认为整个行业仍在起跑线上，还有大量的工作需要去探索和钻研。“如何进一步帮助游戏厂商降低研发成本，降低资金成本，降低时间成本，都是我们在继续研究的事情。”

二、既懂游戏又懂AI，才有机会突出重围

过去几年间，游戏从业者每每聊天，大多会讨论到同一个话题：“字节、快手、B站这些新巨头能做好游戏业务吗？”

人们一方面认为，游戏是互联网行业的一个子集，进入门槛并不高。“羊了个羊”能够一夜之间爆火全网，营收突破亿元大关，创始团队不过区区数人。这类逆袭暴富的故事，还能追溯到米哈游，从三个刚毕业研究生搭建的“草台班子”，到拥有四千员工的游戏大厂，旗下游戏《原神》的海外营收速度，一度让腾讯都感到眼红。

另一方面，跨行业者带着大把钞票和流量冲进游戏市场，但互联网平台进入游戏领域一直没有拿得出手的游戏产品。百度19亿美金收购的游戏业务，最后一折出售；字节、快手、B站“去肥增瘦”，自研游戏都是裁员重灾区；朝夕光年（字节跳动游戏部门）甚至裁撤了8成游戏部门员工。

为何大部分平台的游戏业务都会遇挫？

在李龙飞看来，就在于这些团队不够了解游戏行业的KNOW HOW。他认为，游戏行业成功与否，不是光用钱就能砸出来的，关键在于开发团队懂不懂游戏。

李龙飞讲，行者AI的核心壁垒就在于这份“懂得”。

行者AI总部位于四川成都，与众多游戏厂商“贴得更紧”。事实上，《王者荣耀》、《万国觉醒》等游戏均是出自成都团队。有数据统计，目前成都网络游戏用户超过660万，游戏企业增速全国第一，70.4%都是研发企业，研发占比全国第一。

其次，行者AI的创始团队做到了，“既懂游戏又懂AI。”

李龙飞和尹学渊在创建行者AI之前，曾联手创立了游戏公司龙渊网络，从2013年成立至今，从游戏代理切换到游戏研发，企业也从早期的6人创始团队壮大到600余人。目前，龙渊网络的产品覆盖竞技、二次元卡牌、音乐、开放世界MMO等多种游戏形态。

十年游戏行业经验，令两人深知，这个行业最“烧钱”部分，就在于以美术创作为代表的研发成本始终居高不下上。

这份懂得让他们在训练大模型时，有了更清晰的改造方向。“AI可以为游戏行业提供生产力工具，我认为游戏行业可能是未来最大的一个应用场景，但垂直领域模型想要真正赋能行业必然要做很多改造，包括重新针对特定需求进行专门训练，这里面就需要运用你对游戏行业的理解，是否懂得这个行业的know how。”尹学渊解释。

2022年底，两人将行者AI从龙渊网络分拆，通过机器学习、深度学习等人工智能技术，对数据模型进行训练和更新，针对不同的游戏类型和游戏内容，做到千人千面，实现个性化的智能定制，为游戏厂商提供技术赋能。

值得注意的是，为了验证产品能力，李龙飞和尹学渊率先让龙渊网络旗下游戏《多多自走棋》使用了行者AI Bot进行试水，并取得了较为优异的表现。

据李龙飞透露，“2022年行者AI整体现金流已经完全跑起来，客户涵盖游戏研发、游戏发行、美术外包、广告投放等游戏全产业链。”