硅谷對話｜在GDC 2026，聊聊AI 如何重塑游戲創(chuàng)作

作者 ｜ 吳瑞琪
郵箱 ｜ rachelwu@pingwest.com

GDC 2026 的氛圍明顯不同以往。整個游戲行業(yè)對 AI 的態(tài)度，已經(jīng)從質(zhì)疑轉(zhuǎn)向了興奮與期待。大多數(shù)游戲工作室不再糾結(jié)要不要用 AI，而是開始認真思考怎么用。

在GDC 期間，GenAI Assembling 和 Tripo AI 在舊金山 SOMArts 藝術(shù)中心聯(lián)合舉辦了一場活動，與剛從 GDC 展會走出來的游戲從業(yè)者們一起，坦誠地聊聊游戲的未來。

對話圍繞三個核心問題展開：生成式 3D 技術(shù)在哪些環(huán)節(jié)已經(jīng)真正具備了生產(chǎn)力？工作室如何將 AI 融入實際工作流？下一代互動內(nèi)容究竟長什么樣？

以下是對話的翻譯整理記錄，按主題進行了編輯和精簡。

參與嘉賓：

Thomas Luo（主持人）：GenAI Assembling 創(chuàng)始人兼 CEO

Simon Song：Tripo AI 創(chuàng)始人兼 CEO

Jani Penttinen：Bitmagic 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO

Kuangye Guo：Glass Bead Games 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO

GDC 2026 的現(xiàn)場感受

Thomas： 今年的 GDC 和往年相比，感覺有什么不同？行業(yè)對 AI 的態(tài)度發(fā)生了哪些變化？

Jani： 今年到場人數(shù)少了一些，但在游戲行業(yè)內(nèi)部，對AI 的期待反而更多了。大家開始真正理解 AI 能做什么，我也感到很受鼓舞。

Simon： GDC 2024 的時候，很多人對 AI 有強烈的抵觸情緒，主要是擔心被取代。今年明顯開放多了。大家開始把 AI 當成一個個人助手來討論，而不是會搶走工作的機器人。早期做文生圖的公司幫助教育了市場，證明了 AI 可以提升生產(chǎn)效率，打下了這個基礎(chǔ)，今年的氛圍才會這么不一樣。

Kuangye： 去年更多是領(lǐng)導(dǎo)層層面的信任問題和種種顧慮。今年的基調(diào)變成了真實的探索。大家在分享各自發(fā)現(xiàn)的技巧，分享那種"天哪, AI 居然能做到這個"的震驚時刻。每個人都在摸索怎么把 AI 嵌入自己的工作流。

3D 生成的"商品化"

Thomas： Tripo 正在把 3D 生成做成像水和電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，通過 API 調(diào)用，而不是靠傳統(tǒng)人工精雕細琢。這對藝術(shù)家和專業(yè)創(chuàng)作者來說，是好事還是壞事？

Simon： Tripo 面向兩類用戶：一類是專業(yè) 3D 藝術(shù)家，他們用 Tripo Studio 更快地生成模型；另一類是 UGC 平臺，他們接入 API，讓普通用戶，哪怕是中學生也能在游戲里自己創(chuàng)作 3D 資產(chǎn)。API 這條線，核心是為了解鎖用戶生成內(nèi)容的潛力。文生圖和視頻領(lǐng)域早就有繁榮的 UGC 社區(qū)，但游戲創(chuàng)作門檻一直比較高，需要相當專業(yè)的技能。API 的出現(xiàn)彌補了這個鴻溝，玩家可以在開放世界里自己生成專屬武器和道具。

Jani： 創(chuàng)作門檻的降低，并不意味著作品質(zhì)量會趨于同質(zhì)化。品味和技藝依然是區(qū)分高下的關(guān)鍵。真正的變化是：游戲類型的多樣性會大幅增加，包括以前根本無法立項的小眾游戲，面向極小受眾的那種。AAA 大作會繼續(xù)存在，但 AA 級別可能會消失。那些花了多年時間執(zhí)行別人想法的專業(yè)人士，終于有機會去實現(xiàn)自己的創(chuàng)意了。

打造 AI-native 游戲引擎

Thomas： Bitmagic 的目標用戶不是傳統(tǒng)的 Unity 或 Unreal 開發(fā)者，而是那些靠寫 prompt 來做游戲的 AI-native 創(chuàng)作者，是這樣嗎？

Jani： Unity 這樣的老牌引擎很難跟上 AI 研究的迭代節(jié)奏。從頭開始原生構(gòu)建，就意味著我們能立刻整合最新技術(shù)，比如游戲內(nèi)的實時推理或數(shù)據(jù)效率優(yōu)化。我們的核心理念是"prompt-玩-迭代"：你在構(gòu)建游戲的同時，就能馬上看到并玩到它。速度不是最終目的，得到最好的結(jié)果才是。你可能會花整整一天時間反復(fù)調(diào)整 prompt 和測試，AI 讓創(chuàng)作變得更易上手，但要做出真正好的東西，依然需要付出大量心血。

四人團隊，靠 AI agents 做游戲

Thomas： 你們團隊只有四個人，靠 AI agents 來做游戲，講講具體是怎么運轉(zhuǎn)的？

Kuangye： 我們刻意保持小團隊。每個人在某種程度上都像在帶一支隊伍，使用多個 agents 并行推進不同的事情。這樣的好處是信息噪音很低，且每個人的能力都被放大了很多，能力提升的速度非常快。過去九個月里，我們的工作流幾乎每隔一兩個月就要重新發(fā)明一次。從最初用 Claude 處理單個任務(wù)，到讓八個 agents 同時推進八個不同的功能，再到讓 agents 自己排查 bug、消化研究論文。現(xiàn)在我們對任何一件事都會先問：這個 agent 能不能搞定？哪個環(huán)節(jié)需要我們介入？

有一個意外收獲：當知識被清晰地寫進文檔時，agents 的表現(xiàn)會好很多。這反過來逼著你去追問那些根本問題：游戲的核心原則是什么？它到底想表達什么？不然 agent 就會各自為政、方向混亂。作為一個開發(fā)者，這種工作方式讓我感覺前所未有地享受。

AI 如何重塑游戲行業(yè)的角色分工

Thomas： 游戲行業(yè)里現(xiàn)有的職位會轉(zhuǎn)型還是消失？"游戲開發(fā)者"這個詞在十年前和現(xiàn)在意味著完全不同的東西，那現(xiàn)在這個詞意味著什么？

Jani： 世界正在分化成創(chuàng)作者和消費者兩類人，這將定義未來的就業(yè)市場。99% 的人都不會編程，不管你把工具做得多簡單。關(guān)鍵在于一個人究竟是創(chuàng)作者、消費者，還是兩者兼具。

Kuangye： 每個人都在往價值鏈上游移動。游戲團隊過去需要數(shù)百人，是因為每一個部分都要手搓。現(xiàn)在每個人能做的事情多了很多。游戲不一定要完美，但它可以真正屬于你。

Simon： 我把 3D 看成一種媒介，游戲只是它的一種表現(xiàn)形式。傳統(tǒng)游戲很"重"，需要大量人力、時間和資金。但想象一下，如果有一個 UGC 互動內(nèi)容平臺，類似 3D 版的 TikTok。不是每個人都想做游戲，但我相信每個人都可以成為互動內(nèi)容的創(chuàng)作者。互動內(nèi)容會成為一種新的表達方式：分享想法、表達情緒、記錄某個特別的瞬間……一種全新的媒體形態(tài)。

Jani： 在一屋子創(chuàng)作者中間，我們很容易忘記，其實世界上大多數(shù)人并不像我們這樣。很多人并不想要那么多創(chuàng)作功能，他們只想簡單地分享一個小小的時刻，比如和朋友之間的某段記憶，而不在乎有沒有上千人看到。做產(chǎn)品的時候，這一點值得時刻記住。

Kuangye： 游戲設(shè)計的核心邏輯并沒有根本性的改變，依然是滿足玩家的幻想、理解他們的需求、大量測試。但你現(xiàn)在擁有了更強的能力。以前做 10 個模型或行為樹，現(xiàn)在可以做 100 個。不要再把自己框死在某個狹窄的專業(yè)分工里，你可以去做更多的事了。

失敗的故事與至暗時刻

Simon： 過去三年并不好過。技術(shù)還不夠成熟。轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在今年年初。Tencent、ByteDance 這樣的大客戶，還有獨立開發(fā)者，開始真正在實際的 AI-native 工作流里用我們的產(chǎn)品了。最直觀的信號是：我們的付費轉(zhuǎn)化率從不到 0.2% 漲到了將近 10%。不是因為降價，而是因為我們終于能為開發(fā)者的流程提供真實的價值了。我們看到 AI 在賦能新的游戲玩法機制、降低制作成本、支撐 UGC 方面真的開始大規(guī)模落地了。

Jani： 我們的失敗發(fā)生在去年。我們做了一個產(chǎn)品，讓用戶輸入一個 prompt 就能生成一整個游戲。我們以為人們會喜歡這種表達自己的方式，但幾乎沒人用它。真正的創(chuàng)作者想要的是反復(fù)迭代和打磨，而不是丟一個 prompt 了事。而偏消費型的用戶根本不想寫 prompt。我們做過一個實驗，幾乎所有人都直接點擊開始游戲，而完全忽視了旁邊的自定義選項。我們做了一個沒有真實受眾的產(chǎn)品。

Kuangye： 最難拿捏的一條線，是讓 AI 主動向玩家推送內(nèi)容，和尊重玩家自我表達之間的平衡。我們早期版本的游戲基本上是在不斷地向玩家強塞內(nèi)容。技術(shù)上跑得很順，但玩家告訴我們他們感到沮喪，因為沒有辦法表達自己。那是我們設(shè)計思路上的一個重要轉(zhuǎn)折點。在這個平衡上我們失敗過很多次，現(xiàn)在依然在嘗試。

Simon： 我們犯過同樣的錯誤。最初的產(chǎn)品是照著 GPT 和 Midjourney 的模式做的——輸入 prompt，得到一個 3D 模型。但沒有人只是想要一個原始的 3D 模型。他們想要可以拆解、可以動起來、可以編輯的3D 模型。3D 內(nèi)容需要的控制維度遠比圖片或文字復(fù)雜得多。我們后來意識到，必須打造一套完整的 studio 工作流：綁骨、動畫、編輯，讓專業(yè)用戶能真正交付一個完整的成果。那是一個和我們起步時完全不同的產(chǎn)品。

AI 游戲創(chuàng)作何時走向大眾？

Thomas： Claude Code 從早期用戶擴散到大眾用戶的速度出乎所有人意料。AI 驅(qū)動的 3D 游戲創(chuàng)作（比如用 prompt 做游戲、用 agents 運營工作室）如果要邁出同樣的一步，還需要多久？

Jani： 加速很明顯，過去兩三個月的節(jié)奏比之前快得多。目前最大的障礙是推理成本。我相信今年之內(nèi)，我們會看到接近當前前沿水平的模型出現(xiàn)在更合理的價格區(qū)間。一旦低端模型能足夠可靠地寫出可用的代碼，工作流的真正轉(zhuǎn)變就會發(fā)生。在那之前，它還是會停留在專業(yè)人士手里。再往后，端側(cè)推理會逐漸取代云端推理。端側(cè)模型未必能比肩最好的云端模型，但一旦跨過某個臨界點，大規(guī)模普及的時刻就會到來。GPT-3 當年就是這樣的，這次也不例外。

Simon： 成本是那個關(guān)鍵變量。做一款游戲，你需要兩樣東西：代碼和資產(chǎn)，也就是工程和美術(shù)。有了 AI 編程工具和 AI 3D 生成，你現(xiàn)在只需要一個想法就可以做游戲。但兩者的成本都還需要繼續(xù)下降。我們已經(jīng)把 3D 生成的時間從幾分鐘壓縮到了兩秒。這不只是速度的問題，更低的延遲意味著更低的成本。對于專業(yè)工作室來說，做游戲是為了盈利。但對新一波只是想借游戲表達自己的用戶來說，根本沒有收入可言。所以只要還有任何實質(zhì)性的成本，就沒有足夠的動力去創(chuàng)作。這個成本必須接近于零，那個生態(tài)才能真正爆發(fā)。

Kuangye： 事情變化這么快，很難做出準確預(yù)測。我能清楚看到的是兩個方向：一個是高度個性化的體驗，人們能以前所未有的方式表達自我；另一個是規(guī)模更大、體驗更好的游戲，那些以前只有頂級工作室才能挑戰(zhàn)的作品，會有更多團隊能做到。兩端都在同時推進。整體來看，盡管還有很多沒有解決的挑戰(zhàn)，但這件事對普通用戶的機會，比大多數(shù)人意識到的要大得多。

五年想象：如果你們都成功了，行業(yè)會變成什么樣？

Thomas：想象一下，如果你們?nèi)辉谖磥砦迥甓紝崿F(xiàn)了目標，游戲行業(yè)會是什么樣子？什么東西會從根本上改變？

Simon： World model 終將成為行業(yè)的游戲規(guī)則改變者，有潛力取代 Unreal 這樣的傳統(tǒng)引擎。我們在不久的將來也會推出自己的 world model。另一件事是全新形態(tài)的互動內(nèi)容。不是在現(xiàn)有平臺上的游戲，而是一種全新的內(nèi)容格式，就像短視頻在 TikTok 出現(xiàn)之前根本不存在一樣。我們今年將推出一個 UGC 互動內(nèi)容平臺，可以把它想象成 3D 互動版的 TikTok。

Kuangye： 大量真正與你個人相關(guān)的、高度個性化的故事。我們深深在意的另一件事，是玩家的自主性，這是終極目標。把游戲當成一個沙盒，讓玩家做出自己的選擇，看到選擇如何一圈一圈地蕩漾開來，從中認識自己是一個什么樣的人。這是一段幾乎沒有風險的旅程，卻能幫助你更深地理解自己。

和 AI 說話的方式重要嗎？

Thomas： 經(jīng)過這么多實踐，你們覺得和 AI 溝通的方式重要嗎？有沒有什么最有效的方法？

Kuangye： 現(xiàn)在已經(jīng)不是那么重要了。很多時候我們得到糟糕的結(jié)果，是因為我們自己沒想清楚自己想要什么。一個好的檢驗標準是：如果我把這個 prompt 交給一個人，然后再也沒機會和他溝通，他能搞清楚我想要什么嗎？如果答案是否，那就繼續(xù)打磨。反復(fù)來回，最終會到達你真正想要的結(jié)果。

Jani： 簡潔，并且真正清楚地表達你想要什么，確實很重要。如果你沒做到，得到的結(jié)果往往也是混亂的。

Simon： 未來會有很多模型，而你就是那個老板。做一個好老板，歸根結(jié)底只需要兩件事：戰(zhàn)略和溝通。戰(zhàn)略是你的想法，溝通是你如何表達它。跟 AI 協(xié)作，道理完全一樣。

點個“愛心”，再走 吧