夜雨聆风
从 AI 美术挤压原画岗位，到海外玩家对"游戏 AI 含量"的舆论引爆，每一轮的音量都比上一轮更大，却始终没有真正落到 AI 对"玩法本身"可能实现的改变。
而把 AI 真正推进玩法内部的尝试，发生在一个相对安静得多的角落。在腾讯游戏创作大赛的 AI 赛道里，一批年轻开发者没有在争论 AI 该不该用，而是直接拿它做出了能玩的东西。
今年是这条赛道的第二年，奖金提到了 100 万，占了主赛道总奖金的 40%。一年前评出的 5 个玩法奖里，两款获奖的AI玩法作品代表了几乎相反的两个模式。
一款《遥远行星建造师》，制作人 Tom 用 600 多个 AI NPC，跑出了一个横跨30 年时空尺度的超宏观级宇宙沙箱。另一款叫《我的恋综超失控》，制作人 Zoey 让 4 个 具有 AI 人格的嘉宾在恋综豪宅里被你窥探、离间、操控。
一边在模拟整个宏观世界，一边在模拟具体的微观人格。两种玩法各有千秋，但都离不开AI大语言模型的加持得以实现。
这一期，我们请到了分别走宏观世界路径和微观人格路径的两位制作人 Tom 和 Zoey，同时还有把整个 AI 游戏赛道搭出来的负责者 Monica。一个多小时的对话，从两种 AI 游戏玩法，聊到 token 账、AI 幻觉是 bug 还是 feature、海外玩家的舆情墙，以及一个 18 岁年轻游戏人现在到底该学什么。
🎙️本期嘉宾
嘉宾｜Monica
腾讯游戏创作大赛
AI赛道负责人
嘉宾｜Zoey
嘉宾｜Tom (刘寒)
主播｜Chase
★
AI 游戏创作大赛，在赛什么?
Q1：腾讯游戏创作大赛已经办了 11 年了，为什么去年才单独开一个 AI 赛道？
Monica: 大赛是 2015 年发起的，今年已经第 11 年，覆盖全球 70 多个国家和地区、500 多所高校。过往出过《Blue Prince》《山海旅人》这些作品。
AI 赛道是在 2025 年首次尝试，是因为感觉时间到了。2024 年 5 月 GPT-4o 发布，原生支持文本、音频、图像生成。那是一个让我们觉得人机交互可以更丰富的关键技术节点。
到了 2026 年，我们今年加大了投入。主赛道总奖金 260 万，AI 单赛道是 100 万 — 占了主赛道奖金的 40%。今年还把 AI 赛道又细分了两个方向：
智能 NPC / 情感陪伴 / NPC 队友：想看看长期记忆和情感陪伴能不能在玩法上有突破
虚拟重构 / 涌现式世界生成：像《遥远行星：建造师》这种大批量 NPC 涌现世界的方向
Q2：作品必须是 AI 原生或 AI 增强的玩法，不接受"AI 辅助"
这条底线为什么这么严？
Monica: 今年的赛道定位很明确：以 AI 为核心驱动玩法创新的游戏原型。我们想找的人，是能够驾驭 AI 工具、平衡随机性和确定性的游戏人。游戏大赛本身的核心问题不会变：AI 能不能创造出前所未有的游戏体验。 这是我们必须坚守的那个问题。
海外有 Vibe Coding Game Jam 这样的活动，更偏"人人都可以做游戏"的精神。这条线我们也认同，今年我们和腾讯云的 CodeBuddy 团队合作了"云黑客松"游戏开发挑战，就是面向这个方向。
但游戏大赛本身的核心出发点不变：AI 能不能创造出前所未有的游戏体验。 这是我们必须坚守的那个问题。
把 AI 做进玩法里的游戏，长什么样?
Q3：请两位制作人各自介绍一下自己的获奖作品。
你们在做的，到底是一款什么样的游戏？
游戏有一个剧情主轴：一个神秘的人会不断给你预言，你要去解决这些预言，通过不同的预言走向不同的结局。这个设计参考了阿西莫夫《银河帝国》里"丹尼尔"的能力。本质上你是在一个死空沙箱里，去尝试拯救一个已经毁灭的银河。
Zoey:《我的恋综超失控》是一个恋综导演模拟器。本质上它很像一个微缩社会的模拟游戏，玩家扮演一档恋综的"上帝级导演 AI"，去观看整个嘉宾的演出。
游戏的核心乐趣是窥探和操控。你作为导演，需要通过窥探各种场景拥有信息差，然后通过断章取义、散播谣言来操控嘉宾之间的关系。听起来像恋爱，但话风完全不一样，它是非常暗黑的。
至于"超失控"这三个字，因为我们这 4 个嘉宾每个人都有自己的性格，他不一定会按照你这个导演的预期去做事，他可能阳奉阴违，而这些阳奉阴违本质上是 AI 的幻觉，但在恋综的设定里反而非常合理。
Q4：一个做"宏观世界"，一个做"微观人格"，背后的理由是什么？
Tom：我们立项的时候，其实不是为了做 AI 游戏。我们想做的是"动态世界"。过去十年开放世界越做越大，但越来越大意味着越来越高的探索成本。玩家真正想要的可能是一个不断动态变化的世界，而这种变化未必是物理意义上的变化，而是智能体上的变化、NPC 上的变化。只是在我们思考这个方向的时候，AI 出现了。如果没有 AI，我们可能也会用 GOAP (Goal Oriented Action Planning)、行为树、条件机来做这件事，但那始终是僵化的、没办法跟玩家产生有限对话。
Zoey：我恰好相反，如果没有 AI，我不会做这个游戏。我自己玩别的 AI 游戏的时候，最大的乐趣来自一种"涌现感"，我跟 AI 对话，AI 回了我一句超乎我意料之外的话。这种乐趣在前 LLM 时代是完全不存在的。而我们最早做的不是恋综，是"上帝日记"，让玩家扮演上帝去推动一整个文明的发展。但文明的发展需要太多 agent，我们一个学生团队根本 cover 不了。后来切到了一个更小的场景：4 个嘉宾的恋综。
Q5：那为什么是 4 个，而不是 8 个、16 个、32 个NPC嘉宾？
Zoey：一方面确实是算力的限制。另一方面，4 个人已经够复杂了。
即使是两个人之间，关系也是很多样的。敌人、暧昧、热恋、又爱又恨。两个人对我来说就已经够复杂了。更不要说三角恋、四角恋。人数，等等。人数多上去，整个复杂程度是指数级上升的。 所以我们觉得 4 个人是完全足够的。
Tom：对我们来说则正好相反。 600 个 NPC 是必要数量。 我们构建的小社会是"人 / 组织 / 世界"三层结构，需要一定的 NPC 数量才能在组织层形成对抗与合作。
但这里更难的问题是算力的调配。算力的使用应该是被设计过的。玩家投入度高的地方，算力投入更多。我们 600 个 NPC 里，并不是全部都用大模型驱动。最近我们正在做一件事：让其中一部分 NPC 完全用大模型自驱，他自己设定人生目标，然后基于这个目标决定怎么参与游戏。
Q6：那玩家会不会觉得这是个虚假的、楚门的世界？
Tom：会，所以我们做信息隔离。你一开始接触到的角色就不要那么多，你身份增长之后才慢慢接触更多。社会需要一定数量的 NPC 才不会让玩家觉得"我怎么看着这儿也是它、看着那儿也是它"。但同时，玩家注意力一定是集中在自己身边的几个 NPC。算力要往那里倾斜，体验才能再拔一层。
Q7：AI 幻觉是很常见的问题，这件事你们是怎么处理的？
Zoey：我个人的设计思路，就是顺着幻觉设计，让它变成 feature。我们设计了"导演和嘉宾之间的错位"这个核心机制，让玩家从游戏名字开始就降低预期。"超失控"三个字已经在告诉你，嘉宾不会照剧本走。
我举一个真实的例子：我们测试时，跟一个角色说"你不要在节目里说自己是上海人，不要老是炫富"。他说好的，我不说。然后下一句他说："那我说我是宝山人。"宝山其实就是上海的一个区。
这种阳奉阴违，本质上是 AI 的幻觉。但放在恋综的语境里，它非常合理：现实里的恋综嘉宾，本来就经常说一些抽象、爆雷的话。这种语境的天然预期下沉，让幻觉变成了笑点。
Tom：我们的处理方式不一样。游戏本质是物理引擎和逻辑引擎双驱动的。物理引擎负责世界的刚性框架，子弹速度、摩擦力、公司怎么发展，这些是 1+1=2 的函数。逻辑引擎是模糊的，负责智能体如何理解世界、如何在世界上交互。所有 NPC 交给逻辑层处理，但大模型在逻辑层做的决策，最后都需要回到物理层做验证。 他可以适当夸张、可以包装、可以解释，甚至可以说胡话，但如果被物理引擎刚性约定的事，就必须回到物理层去验证。
Chase：从 AI 的角度，其实没有所谓"真正的胡话"，对吧？任何胡话他都能给你圆回来。
Tom：对，这就是 AI 擅长的地方：可解释性。如果他讲一句胡话你追问他没办法回答，那是个 bug。但如果你追问他，他说"我确实听错了，我现在要怎么办呢"，他体现出了人性，这时候它就未必是个 bug。
Q8：商业化的 token 账你们是怎么算的？
Tom：我们在游戏里默认提供了自己部署的模型，同时开放了 API 接口。如果你不喜欢，可以接你自己想要用的模型。我们部署模型时没有追求最贵的：这个事情有点像 3D 游戏的物理引擎，它的视觉效果可能不如专门做影视渲染的引擎，但它在互动性和运转效率上一定更好，因为它要保证帧率。我们的理念也是类似的：合适，而不是最贵。
Zoey：我们现在还是开发期，主要用的是 Claude Code，因为我们整个程序架构对实时性要求很高。后面如果走到面向玩家的阶段，应该会用 Tom 老师这样的策略，但同时不能让玩家上手前还要去接自己的模型，那门槛就太高了。
Chase：我作为商业化做得比较多的人插一句，纯买断制对 AI 游戏其实是个挑战。玩家一笔钱进来，玩得越多你越亏，因为他一直在烧你的 token。以后大概率会走订阅制，跟 AI 模型本身的成本拉平。
Tom：肯定会有订阅制。只是这需要 AI 游戏能提供和订阅制所匹配的体验。
Q9：欧美玩家对游戏中 AI 使用的抵制和反感，
你们出海怎么应对？
Chase：出海我可以打一个比方：玩家反感的不是 AI 本身，是他点了现点现做的钱，而你给他端了预制菜这种反差。如果你新开一家店，从一开始就把预期定在"我们就是用 AI 做的玩法体验"，那对欧美玩家来说也不是不能接受。 目前国内市场可能是给将来欧美市场准备的的试验田。
Tom：所以《遥远行星建造师》出海我们就直接把 AI 拿出来讲。第一，藏字藏不起来；第二，我们就是相信 AI 改变世界的，要讲它的正面性：AI 最终是帮助玩家体验的，而不是单纯的项目降本增效。
Zoey：我们恋综也要出海。但会着重强调：由于舆情原因，我们美术全部都是自己手搓的，AI 只用来做游戏的玩法和体验的架构。
工具在变，但火苗的原点还是人
Q10：AI 让做游戏的人变少了吗？
Chase：聊了这么多 AI 怎么改变玩法，我更好奇另一面：AI 让做游戏的人变多了，还是变少了？对于100人以下的中小型团队，AI 意味着什么？
Monica：我会觉得是岗位结构发生了变化。以前的流程性、标准化岗位可能会消失，但同时也会有新的岗位类型出来：AI 工具的设计、AI 和传统管线的衔接、AI 驱动的新型游戏设计。就像以前用摄像机拍照、现在用手机拍照，工具变了，但顶级摄影师永远稀缺。
Tom：我会觉得，100 人以下的团队其实不是在考虑 AI 让自己少用了多少人，而是他根本招不到合适的人。如果给你两个选择：用 AI 把团队从 30 人缩到 4 人，还是招到 30 个非常会用 AI 的人成功把产品从 2A 提到 3A？你一定会选第二个。所以核心不是减员，是怎么把工具用透。
Zoey：以我们团队为例，3 到 4 个学生兼职就把这个游戏做出来了，这个工作量放到以前要几倍的人、全职做才有可能。我本科是通信工程的，没有搭过服务器后端。但现在有了 AI，做这部分也非常轻松。它鼓励了我出发，但出发的火苗的原点还是源于我自己。
Q11：一个 18 岁的年轻人问
"我想做游戏，现在应该从哪里开始"，
你们会怎么回答？
Monica：你要先想清楚想做游戏里的什么东西。你光说"我想"，但你说不出具体要做什么、描述不出来，最后其实就是一场空。游戏理解、品味、把抽象想法变成具体体验的设计能力 — 这是 AI 做不了的，一定需要人去做。先做一个出来，在做的过程中你会知道哪些是必要的。
Tom：多玩游戏，因为体验是无可替代的。绝大部分你最后的设计都来自你自己的体验。然后，多实践 — 工具到哪儿，就做到哪儿，先做多少出来。
Zoey：跟两位前辈说的差不多，先做十个垃圾出来。 我们上课的时候老师就说，你做的前十款游戏都是垃圾，做完十款之后就好了。所以就是先做。
Chase：你们的答案其实有点反传统。没人在说"去学 3D 美术 / 学音频设计 / 学游戏策划"。 那是不是意味着，只要审美好、品鉴能力强、表达清晰，剩下的 AI 都能 cover？
Zoey：我个人觉得是这样。试错成本太低了，你就应该多试错。
Monica：我觉得它是一种学习路径的变化。以前学一个领域你要按图谱、按大纲，一个一个点亮技能，觉得自己学会了一个技能之后再做一款作品。现在反过来，你先思考你要做什么，先做出来。在做的过程中，通过 AI、通过跟别人交流，慢慢把属于你自己的知识图谱构建起来。
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Q：用一个词形容你对 AI 游戏未来的态度。
Monica：清醒的乐观。乐观是新东西一定会出现，清醒是这个过程一定不会顺利。
Tom：快。AI 演化的速度变快了、游戏开发的速度变快了 — 但用户的时间变少了。AI 游戏必须塑造和现在差异化的互动体验，才能把用户的关注度重新拉回来。
Zoey：焦虑的兴奋。焦虑是因为发展太快 — 我们第一版游戏做完之后没多久，新的工具就出来了，我整套工作流好像都不需要了。兴奋是因为杠杆变大了，我可以去做任何我想做的事。
Q：推荐一款 AI 游戏（不能是自己的）。Monica：我最近在玩一款叫EVE的 AI 游戏（自然选择公司出品的 AI 游戏），它会根据我过往聊天记录主动推一些信息给我，体验设计得很好。另外推荐 Elys（同样来自自然选择公司）— 这两款给玩家的体验都和传统游戏不一样。Tom：1001 夜。Zoey：Suck Up。海外做的吸血鬼说服老奶奶开门的游戏。你扮演吸血鬼，要骗住户开门去吸血，过程是自然语言交互的说服类玩法。
Q：AI 永远做不好的游戏类型是什么？Zoey：数值策略类，比如《杀戮尖塔》。它的成长曲线、它的数值，都是被精心设计过的，给你带来的是数值上的爆炸爽感。这个数值不能交给 AI 去生成。Tom：我不太想把"永远"这个词说死。每个游戏类型都有自己的发展趋势，目前 AI 没办法把"杀戮尖塔"这一条线的长板放更大，但是会不会有一天 AI 能帮这个类型找到全新的解决方案？我觉得很有可能。Monica：我认同两位。短期内，特别依赖精准数值、精确手感、SLG 这种长线系统设计的游戏，AI 可能还做不好。但有一个暴论：AI 学习的是人类已经存在的、已经被呈现出来的东西。它学不到的是还没发生的、还存在在人脑子里的东西。如果有一天它被 AI 所见 — 是不是它就所得了？这个我不知道。
Q：AI 时代会先放大会用 AI 的人，还是先淘汰不会用 AI 的人？Zoey：每个人都会在 AI 时代找到自己的位置。Tom：未来可能很难出现"不会用 AI 的普通人"。工具一定会不断便利化、下放，大部分人都能用。重点更多在你想做的东西是什么。Monica：AI 在某种程度上是放大一个人身上的特性。他想做的那部分，他能用 AI 放大。
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这一期开头我问的问题是：当 AI 真的进入了玩法本身，做游戏的人和事还和以前一样吗？
聊到现在，事的答案其实已经很清楚了。做游戏的最小动作和成本变了。 一边是设计法则、放 600 个 NPC 让一整个星系涌现出来；另一边是写好人格、让 4 个 AI 演员在恋综豪宅里出演爆款。这两件事本身还叫"做游戏"，但和你印象中"做游戏"的画面已经不太一样了。
人的答案则要复杂得多。一边是 AI 在替代人，一边是 AI 在召唤新的人进来。但被替代和被召唤出来的人，可能但未必是同一批人。 这个转换的速度很快，节奏也很快。最终谁能在这个时代站得住脚，是接下来三到五年整个行业最重要的命题。
如果你也想跟我们一起，把"AI 游戏"这个被聊麻木的词重新打开，请收听完整版《Game Bakery》播客。在本期音频中，你会听到：Monica 讲她从腾讯星火计划如何观察到游戏行业在 AI 浪潮里的独特优势；Tom 讲他为什么不再保护团队规模、而是希望招到 30 个会用 AI 的人；Zoey 讲她从豆瓣加入 1001 夜团队、再到独立做出获奖作品的两年。
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你想做的、你想玩的，是哪一种 AI 游戏？
希望我们一起在这场玩法重新被定义的浪潮里，
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