夜雨聆风
作者：李云蝶
采访：朱涛伟、李云蝶
过去两年，在中国乃至全球游戏产业中（注意限定），腾讯算得上对AI投入最激进的公司之一。
从集团层面的AI Lab、混元，到IEG CROS（腾讯互娱公共研发运营体系，又称腾讯游戏技术中台），再到各个工作室群自建的AI中台、小组，腾讯在研发、内容生产、反作弊等几乎所有环节都铺开了AI能力。对外，它讲述的是一个“全链路AI工业化”的故事；在2026 GDC上，腾讯游戏一口气给出21场演讲，占全场AI议题近五分之一，居参展商之首。
但在内部，一场诸侯混战正在展开。
在四大工作室群中，光子更激进，试图借AI工具驱动，探索下一代游戏形态；天美将AI嵌入既有产品，强调商业增长与提效；魔方相对务实，把重心放在产品本身；北极光则在新项目中尝试用AI加速开发。方向各异、路径分散，构成了腾讯游戏AI的真实图景。
几乎所有受访者都提到，在AI快速推进的同时，腾讯内部正在出现严重的“重复造轮子”现象：工具越来越多，但体系并未统一；效率在局部提升，但整体协作反而变得更复杂。
“有时候一个技术热点出来，几个部门都会做一套类似的东西。”一位知情人士说，“每个团队都像创业公司一样，在抢资源、抢用户。”
过去一个月，我们采访了从腾讯AI Lab、AI平台、原IEG CROS、到四大工作室及一线项目组的工程师与管理者，去探索腾讯游戏AI到底发展到了哪个阶段，并试图回答一个核心问题：为什么在AI投入如此密集的情况下，这些能力始终难以沉淀为一个统一体系？
你很难简单判断，这种“内耗”究竟是技术早期阶段的必然，还是组织结构的失效。更接近的答案或许是：在技术路径尚未明朗的阶段，一家焦虑的巨头正试图通过内部的“充分竞争”寻找答案——在这种机制下，每个团队都必须证明自己不可替代。
当然，“老大”腾讯尚且如此，这也指向一个行业内更现实的问题：在2026年，尤其是AI Agent被寄予巨大期待的当下，AI究竟改变了什么？它到底是被高估了还是低估了？游戏行业，是否真的已经准备好承接AI？
一个战略，四种路径
如果仅从大模型这一主线来看，过去三年，腾讯在AI上的推进一度显得迟缓。
2022年11月ChatGPT上线后，国内“百模大战”迅速展开，但腾讯并未第一时间入局。直到2023年9月，腾讯才发布大模型“混元”，Bot“元宝”更是要到2024年5月才上线，相比同类产品晚了半年以上。
这一点在内部也并非没有共识。2026年1月，马化腾在年会上直言，腾讯AI“动作慢了”。同年3月，在发布2025年四季度财报时，腾讯进一步明确将AI提升为核心战略。几天后，公司宣布撤销AI Lab，相关人员并入大语言模型部与产学研体系，组织开始明显收拢。
可如果把视角切换到游戏业务，情况却并不相同。腾讯在游戏上的AI探索，几乎从未中断，甚至远远早于大模型浪潮之前。
从2017年3月“绝艺”（Fine Art）在日本第十届UEC杯计算机围棋大会夺冠，到2019年8月“绝悟”（Wukong）在吉隆坡《王者荣耀》冠军杯半决赛的特设环节中升至电竞职业水平，AI能力长期被用于对抗、训练与玩法设计，成为游戏体系中的一部分。
也正是在这种历史路径之上，腾讯在游戏内外逐渐搭建起一套看似完整的AI体系：集团层负责基础能力，中台负责工具整合，工作室负责业务落地。从AI Lab到混元，从IEG CROS到各类技术公线，再到各个工作室内部自建的AI中台、小组与工具链，AI几乎覆盖了游戏工业的每一个环节。
从外部看，这是一套典型的大公司推进方式——自上而下，分工明确，逐层落地。但在具体执行中，这套体系很快呈现出另一种形态。
在今年年初的内部年会讨论中，AI成为绕不开的话题。据知情人士透露，四大工作室负责人和发行线老板们坐在同一个屋子里，但给出的答案却几乎没有重合。
光子是最激进的一方。
其内部成立了类似BST创想中心的探索部门，试图寻找“下一代游戏”的可能性。一位接近该团队的受访者提到，光子内部拥有一支十余人的“科学家团队”，不少AI项目的启动甚至带有某种偶然性：“Jerry觉得你这个想法挺好，马上给他成立一个专门的团队来做”，光子的AW就是这样的产物。在GDC 2026上，仅光子就贡献了八大核心议题，其中六个与AI相关。
另一位知情人士则更直接地描述了这种转向：“可能老板觉得有《和平精英》《金铲铲之战》之后，已经看不上这种传统游戏，就想做下一代的东西。”
这种激进，并不只是技术选择。一方面，光子内部各项目如同“诸侯”，长期以闭环方式运作，外部能力很难直接介入；另一方面，在核心产品进入成熟周期之后，光子正面临一个巨大的产品真空期，新项目尚未完全成型，团队需要新的方向与叙事。
天美则走在另一条路上。
作为腾讯最成熟的游戏业务板块之一，它并不急于开发新的底层工具，年会上，Colin表示，AI是用来做“增长”和“提效”的。在这一思路下，天美更倾向于将AI嵌入既有产品，用于优化体验与商业化表现。例如，通过更智能的NPC、匹配机制或内容生成，去提升活跃与收入。
一位受访者回忆，天美管理层曾给出过非常直接的衡量标准：“如果能实现从1,000亿做到1,200亿的收入增长，或者因为加入虚拟NPC等让整个活跃匹配体验更好，实现从5,000万到5,500万的活跃，也是Ok的。”
在这种逻辑下，自研底层工具反而被视为“偏离主业”。
魔方的表态更为克制。在年会讨论中，Enzo表现出明显的“我不care”，甚至明确表示，对AI“没有特别布局”，核心仍然是把游戏本身做好：“我们是做游戏的，游戏产品还是王道，这种体验是无与伦比的。AI能用就用，不能用也不强求。”
但一位魔方的内部开发人员表示，“Enzo是非常在时代前线冲浪的，他自己也用OpenClaw，只是工作室没有那么强的焦虑，不会说今天我们一定要做一个强AI约束流程，大家比较工程实践导向，不会说因为AI去做命题作文。”
在技术浪潮最热的时候，这也代表了一部分团队的判断：在不确定性尚未消散之前，不急于下注。
在这些讨论中，北极光则处在另一种位置，工作室应用AI更多集中在新项目的开发中。年会上，Ethan提到在《粒粒的小人国》的美术资产、场景生成等具体生产环节，尝试用AI提升效率。但这种应用仍然停留在“模块级”层面。
如果说四大工作室呈现的是“路径分离”，那么中台与集团层，则体现出另一种张力。
IEG CROS与技术公线试图提供统一的AI组件与工具，希望成为“基础设施”。但这些能力能否被使用，并不取决于技术本身，而取决于项目组是否愿意接入。
一位中台技术人员直言：“我们做的东西，最后还是看项目用不用。”这使得中台很难像传统意义上的平台那样沉淀能力。
更现实的问题在于，技术本身仍在快速变化。对于项目组来说，一个工具今天的优势，很可能在几个月内消失。同时，AI能力的门槛并没有高到不可复制：“你今天做的东西，明天别人也能做，而且可能更好。”
在这种情况下，无论是内部团队还是外部合作方，都缺乏长期依赖某一套能力的动力。
最终，腾讯游戏的AI体系呈现出一种独特状态：集团在做基础能力，中台在做工具整合，工作室在各自路径上徘徊竞争，项目组在具体场景中做出最大化自身团队效益的选择。多套系统在同一组织内并行运行，不断竞争、替代与重建——没有一套真正成为“标准”。
中台与项目：“内部销售”，承担成本
如果说在结构上，腾讯的AI已经呈现出“多套体系并行”的状态，那么在具体运作中，它更像一个内部市场。
在腾讯内部，AI能力并不是通过一套统一机制进行分配的。更接近的运作方式是：谁做出来，谁自己去找项目落地。
一位工程师把这种状态形容为“内部创业”：“一个技术热点出来，很多部门都会想去抢这个热点，然后去做一个产品出来。每个团队都像初创公司一样，在司内去拉用户、拉资源。”这样，大家“都有的汇报，都有的晋升”。
在这种机制下，AI团队不只是“做技术”，更像是在做产品、做推广，甚至做销售。
这种关系，很大程度上由内部的成本机制决定的。AI中台对项目组的服务，本质上是“人力成本结算”：一位受访者解释：“比如你用我们的bot，机器算成本；同时有多少人帮你做事，这部分人力也算在你项目上。”
也就是说，使用中台是需要“付费”的——相比“公共资源”，它更像一种外部服务。
这背后，是中台货币化带来的结构性结果。
2024年前后，腾讯游戏负责人Steven开始大力推动中台货币化——即中台不再作为统一投入的公共资源，而是逐步转向“自负盈亏”。
在此之前，中台更接近一种“研究型组织”。团队的工作重点是跟进前沿技术、探索潜在应用，例如阅读论文、验证算法，带有“预言性质”；但货币化之后，一位受访者坦言，“原来是大家一起养一个技术中台，现在变成要为具体项目服务。”
现实层面，过去，由多个工作室共同承担成本的中台，开始被拆分成更小的单元，对接具体业务团队；人力成本由对应工作室承担，工作优先级也随之由项目需求主导。
一位中台人员表示，“中台部门没有大腿就活不下去了，成本总要有地方分担。”例如，仅一个《王者荣耀》项目，就能为AI中台分担上百人的人力成本，规模达到上亿元。
在这种机制下，为了获取营收，中台不得不努力、主动去跟各个事业群、项目组搞好关系：
这也导致了第一层关系：中台与项目之间，若即若离，并不稳定。
一位受访者提到，他们曾长期与天美走得比较近，甚至“有一个虚拟组织挂在天美下面”，但后来开始主动疏远，“因为你绑得太死，就没法做光子的项目了。”
中台对不同工作室和项目组的“一视同仁”，又使得这种“服务关系”很难转化为稳定依赖，因此导致了第二层关系：项目对中台：“能不用你，就不用你”。
即使某项能力已经被采用，也不意味着它会长期存在。技术一旦成熟，项目组就会立刻重新评估一个问题：我是不是可以自己做一套？
一位中台人员表示：“原来可能一定会让你来做，但现在会开始想，是不是可以自己搞一下。”这背后的考量也很现实：成本更可控，响应更及时，数据更安全。
于是，这自然导向了一个结果：同一类能力，会被反复开发。
在AI开发工具层面，这种现象尤为明显。一位受访者提到：“每个工作室群的美术中心都在做美术相关的AI的，但彼此不会相互采买，你要重复造轮子。”
在内部，已存在多个功能相近的工具——QClaw、WorkBuddy 等，一位工程师直言：“它们功能上其实差不多，都是对小龙虾的一个功能封装，但就是要做成两个，我也不知道为什么。”
这种分散，也进一步影响了能力的外部化。
由于不同工作室各自推进，产品难以在内部跨团队复用，更难形成统一标准，这意味着难以商业化。一位受访者称，“谁会买你的？不只是腾讯内部，外面公司也不会买，因为相当于把我的数据交给你。”甚至，由于技术迭代极快，“对方今天买了，明天就可能过时，我为什么要买？”
当然，并非所有人都将这种“重复”视为问题。
另一位受访人更愿意把它理解为一种高强度的内部产出机制。他提到，“小龙虾”出来后，内部立刻有同学针对数据安全、协作效率等痛点，推出带安全沙箱模式、支持多人、多agent、多样化场景（线上线下同步异步）功能的“协同虾”。
在他看来，这种现象并不完全是“赛马”，而是“现在基建确实不完善，大家其实是在做公共补齐”。
总之，在当前机制下，腾讯游戏的AI能力，已经成为各大事业群、项目组之间被不断争取、复制与替代的竞争对象。
现实：“技术只能解决当年问题，没法改变整个流程”
如果只看2026年GDC的舞台，很容易产生一种判断：AI正在成为游戏工业的新底座。
腾讯在这一年拿出了十余场与AI相关的分享，覆盖从内容生产到系统设计的多个环节——关卡生成、角色动画、NPC行为、UGC创作、反作弊系统。不同工作室都讲出了一套看起来完整的“AI故事”。
光子的案例最接近一种“未来图景”。八个核心议题中，有六个围绕AI展开，从生成式推荐、AI驱动的3D原型开发，到基于多智能体推理的场景生成系统（IntellisScene），再到骨骼动力学模拟、《和平精英》中的AI队友与UGC创作，几乎贯穿了从内容生成到玩法构建的多个层面。
天美的路径更偏工程现实。他们没有铺开太多方向，而是用一场关于Ignis Agent的分享，讨论AI如何在一个超大规模项目中真正落地，试图展现自己解决AI在复杂开发环境中的落地的能力。
魔方的三场AI分享则集中在具体生产环节：从《异人之下》中基于实时AI生成的动作系统，到《洛克王国：世界》的全局光照方案与大规模角色语音生成。
在更底层，VISVISE这类AIGC管线也被反复提及。例如，自动绑定工具把几天的角色动画绑定流程压缩到一天，效率提升被量化为40%。甚至在游戏安全领域，连腾讯ACE的搜打撤反作弊系统，也开始被纳入AI叙述之中，在《三角洲行动》、《暗区突围》等产品中落地展示。
从这些分享来看，AI似乎已经渗透到游戏工业的每一个环节，成为一套正在成形的“全链路生产能力”。但回到实际开发现场，情况却要克制得多。
多位受访者的判断高度一致：AI确实在用，但仍然停留在“局部提效”，而不是“流程重构”。
一位工程师直言：“它现在只能解决一些点上的问题。除非是小游戏这种可以走激进路线的类型，对于传统高品质游戏研发来说，带来的改变其实是有限的。”
换句话说，AI可以嵌入具体环节，但很难像引擎或编辑器那样，成为贯穿整个流程的基础设施。
这种“局部性”，在实际使用中体现得非常明显。
今年以来，AI编程能力的进步最为直观。一位开发者提到，年初时AI在游戏引擎开发中还难以使用，但短短几个月后，“已经可以提供思路，让AI直接写代码”，在一定程度上减轻了程序员负担。
与此同时，一些工具开始引入更精细的调度机制。一位引擎开发者提到，OpenClaw等系统会将不同任务分配给不同层级的模型——简单问题用低成本模型处理，复杂问题再调用更高性能模型，从而在成本与效果之间做平衡。
同时，在大型项目中，跨团队沟通成本极高，AI在这一点上确实有用。
一位来自魔方的开发者举例：“比如一个很庞大的工程，代码变动很频繁，文档又跟不上，可以把模块交给AI每天自动扫描，生成文档。这些文档既可以给人看，也可以给AI用。”
类似的，一些团队也开始尝试用AI生成视频或Demo的方式，提前表达设计意图，减少反复沟通。当然，这种能力的本质，仍然是“辅助表达”，而不是直接生产。
在内容与资产环节，AI更早些时候就已经开始发挥作用。它可以生成素材、美术资产、辅助搭建场景，甚至在早期阶段快速验证视觉方向，这些都已经是常见操作。
但这些提升，很快触及上限。“收益是有限的，因为项目往往卡在更上游的游戏设计。”换句话说：AI提升了执行效率，但无法解决决策问题。
更深一层的限制，来自模型本身。
“腾讯内部的各个模型往往只针对单一任务设计，规模也受限，只能在运行时完成特定功能。”例如在《暗区突围》的AI同伴（FACC）、对战训练系统，以及类似《火影忍者》《洛克王国》的相关应用中，AI本质上都是独立模块，而不是通用能力。
在一线开发者看来，这种产品间的协作甚至带着某种“草莽感”：“有时候就是知道你在做一个项目，人家直接来找你主程、美术聊，像在做销售一样。”
这是因为，“游戏研发的环节太多了，现在这些AI技术只能解决当年的问题，没办法给你改变整个流程。”在成为基础设施之前，它仍然只是工具。
解法：真正决定AI落地的，是制作人
在所有结构、机制与技术之外，AI在项目中的真实命运，往往取决于一个更直接的变量：人。
首当其冲，是制作人。
在腾讯的项目制体系下，制作人拥有极高的决策权。是否引入AI、引入到什么程度、用在哪些环节，并不取决于中台能力是否完善，也不完全取决于公司是否推动，而取决于项目负责人本人的判断。
一位受访者说得很直接：“他是否关注AI，是否相信AI，决定了AI在项目中的位置。有的人更保守，有的人更激进，他觉得有些东西我就去试一下。”
《三角洲行动》制作人 郭智
以两位内部管理者为例，《王者荣耀》的制作人、天美L1工作室负责人李旻更倾向于主动探索，会优先思考“AI能做什么”，并愿意为此投入资源、反复试错；《三角洲行动》制作人郭智则更关注成本，更关注ROI：“你说你能做，我先看看这个东西能不能让你做。”
当AI效果尚不稳定时，这种差别会被迅速放大。前者更可能选择继续迭代：“现在效果不好，可以再试试，也许再改一改就能用了。”而后者则更倾向于及时止损：“效果不好，那就先不要再做了。”
但“人”的影响，并不止于项目层。当视角进一步上移，平台层的决策方式，同样在塑造AI的走向。
一位受访者提到，当前平台侧的核心决策，仍然以技术背景出身的人为主导：“没有一个真正意义上的产品负责人。”
这意味着，在很多情况下，“做什么”，是由技术视角出发定义的；而“要不要用”，则由业务侧来决定。双方并不总能对齐需求。一位中台受访者回忆，在一次与《王者荣耀》相关的Bot需求对接中，技术团队投入数月开发，最终却发现“做出来的东西并不是业务真正想要的”。
类似的情况并不罕见，而常见的处理方式，也不是追责，而是调整对接关系：“一般就是换个人做，原来的人去做别的。腾讯很少因为你一件事情做不好就直接把你开了。”在这种机制下，问题很少被彻底解决，但也不会被放大。
相比之下，看似相似的中台结构，在不同公司中会因在“谁来做决策”而导向不同结果。
另一位受访者对比了网易的做法：“网易那边通常是产品负责人来对接项目，虽然资源没有腾讯多，但是做的东西会更务实、更能落地，跟游戏结合的会更紧密一些。”
从更高层的组织变化来看，这种问题显然已经被感知到。2025年后，腾讯AI相关的人员变动频繁。2025年以来，腾讯围绕AI进行了多次结构调整：2025年12月，引入原OpenAI研究员姚顺雨，进入总裁办公室，强化混元体系；2026年3月，AI Lab被撤销，相关人员并入大语言模型与产学研体系。腾讯公司副总裁蒋杰不再担任AI Lab负责人。
2025年12月，原 OpenAI 研究员，年仅 27 岁的姚顺雨加入腾讯，任「CEO / 总裁办公室」首席 AI 科学家，直接向腾讯总裁刘炽平汇报
但在一线受访者看来，这些调整更多是“结构重组”，而非方向改变。
一位知情人士称，AI Lab被撤销的影响并不大，因为“也就是三四十个做研究的人，被调过去之后，其实还是做原来的事情。”
上述人士进一步解释，外界所熟知的“AI Lab”，在内部其实是两个完全独立部门的“统称”，其中，AI Lab是以蒋杰为负责人、以论文与基础研究为主的科学家团队；而AI平台部由杨巍负责，规模超过300人，承担具体应用与落地工作——后者才是腾讯“绝艺”围棋AI、“绝悟”游戏AI以及“开悟”AI开放研究平台的核心推动者与负责人。
由于早期同属一个部门，且共同使用“腾讯AI Lab”的对外品牌，这种结构差异一直没有在外界被清晰区分。
组织架构之外，中台货币化也在发生变化，至少三位来自不同部门的采访对象提到，进入2026年后，集团层面对AI的投入明显加大，BG预算普遍提升。一位受访者表示，“货币化嘴上肯定还是要提的，但不真正的考核目标。“另一位则更直接地说，“赚钱要支撑价值”不再是考核重点，“保持技术的领先度“重新成为考核指标。
换句话说，过去一段时间强调的“中台自负盈亏”，正在被重新弱化。AI正在从“工具能力”，重新回到“战略投入”。
尾声：
在传统工业体系中，效率意味着标准化、统一与规模。
但在AI时代，这种逻辑正在被部分打破。
当技术路径尚不明确、产品形态尚未稳定时，过早的统一，反而意味着更大的风险。一旦方向判断错误，整套体系都需要推倒重来。
因此，不难理解，对腾讯这样的大公司来说，与其押注一条可能错误的路线，不如允许多条路径同时存在——即使这意味着重复建设，甚至短期的低效率。
一位受访者称，“大家现在都在往里面砸，博一个未来。”
在这个过程中，那些看似分散的尝试，更像是一座座孤岛：各自生长，彼此竞争；或许只有等到某一天，路径开始收敛，这些孤岛，才有可能连成一块大陆。
而在那之前，这场“赛马”，不会结束。
