“牛马们”要当心了。
“让人始料未及的是，哪怕游戏业早已将AIGC奉为圭臬，但变革当头，我们仍会懊悔过去对AI的想象竟如此贫瘠。”
把时间拉回到数天前，或许是受到国产AI大模型DeepSeek触动，心动CEO Dash （黄一孟）在X上分享了现阶段对AI应用场景的一些看法。
他提到：“理论上从现在开始， 公司里不应该有任何人的工作与AI无关。无论工作内容是否由AI产出，至少工作结果要由AI检查一轮。”在笔者印象中，这似乎是自蔡浩宇、冯骥之后，又一位行业大佬公开表示对AI的强烈看好。
需要注意的是，这段时间众多游戏人下场力挺DeepSeek，只是当代AIGC大流行的一处缩影。在过去一个月时间里，被冯骥评为国运级科技的DeepSeek，正不断冲刷游戏人对AI技术的固有认知。
例如在最为活跃的民间应用层面。明明该技术出圈还没过多久， 但诸如“小白两天从0到1做出3D射击游戏”、“DeepSeek+AI全家桶研发游戏”、“0基础靠嘴皮子做游戏”、“DeepSeek+Unity3分钟生成完整游戏代码”等由玩家主导的教程视频，却如同雨后春笋般冒出。
而其中让我感触颇深的是，相关视频的评论区正构成一幅戏剧性拉满的“绝景”：
一边是游戏爱好者兴奋地摩拳擦掌，另一边却是打工人苦涩的自我解嘲。在35岁笑话的无可奈何中，去年蔡浩宇曾提到的“99%的普通游戏从业者不妨转行”暴论，似乎正一步步映入现实。
毫无疑问，不断进化的AIGC技术，已经为整个游戏行业蒙上一层患得患失的雾霾。但身处风云骤变的大盘环境之中，更加注重当下的基层游戏人，脑海中萦绕的无非还是那个老套的话题——
在DeepSeek火爆全网后，“机器吃人”的故事，距离我们还有多远？
01 真变天了？AI游戏成本骤降90%
近期关注DeepSeep的朋友可能会发现，在业界大肆吹捧DeepSeep有多牛逼之余，大众的注意力还会似有似无地往另一个话题偏移—— 过去两年里，AI迭代的速度到底有多快？
一个案例可以说明这点。在B站斩获超120万播放的《我让DeepSeek做射击游戏！他杀疯了！我沉迷了...》视频中，这位博主曾提到一个有关AI迭代速度的有趣观察。
他发现，半年前的大模型死活只愿意用Pygame这种简单的框架去推进游戏研发。但半年之后，AI已经将Unity列入首选项。而AI所能实现的效果，也从最初的4399简陋版小游戏，跨越至如今更为复杂的3D大作。
视频最后他也强调，“我相信如果再给AI一点时间，以后我们每个人想玩什么游戏，你说句话就能生成出来了。”虽然如今的AI技术要想达到“三生万物”的境界还比较遥远，但这位博主的发言也揭示了AI目前最令人胆寒的特性——它的迭代速度已经来到一个夸张的地步。
就拿眼下已经成为2月主线的DeepSeek来说。 要论这些年AI最为显著的技术进步，那么"使用成本"与"内容精度"，无疑是最具说服力的两大板块。
首先在困扰无数厂商的成本方面。在DeepSeek之前，市面上传统大语言模型的使用成本其实并不便宜。
以去年行业颇为出圈的《1001夜》为例。作为一款对话式AI驱动的产品，玩家每次通关流程不长的《1001夜》，开发者都要为此付出1元的AI使用成本。面对每位玩家动辄4到5次的通关次数，迫于成本压力，团队只能暂时给游戏设置一个每天可游玩的额度上限。
（当时《1001夜》只是一个流程不长的Demo版本，成本压力就已经如此之大......）
在大语言模型已然成为创作领域必备工具的当下，《1001夜》所面临的成本挑战，也同样是AI深度游戏化进程中亟待突破的瓶颈。然而这一局面在2023年5月迎来转机——随着DeepSeek等新一代推理模型的问世，这项技术为长期困扰内容创作者的开发成本难题提供了全新解法。
简单来说，去年DeepSeek就通过独创的MLA架构和MoE稀疏结构，让训练显存占用降至传统模型的5%-13%，最终实现推理成本低至每百万Token仅1元人民币。放在当时，这个价格仅是Llama3的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。
恰巧，Open AI创始人Altman前不久刚露过一次面。据Altman提到，GPT-4在2023年初的使用成本，相比GPT-4o在2024年中期，其每个token的价格已经下降约150倍。这无疑是一组相当夸张的数据。
考虑到圈外人对这些弯弯绕绕不太敏感，一位熟悉AI行业的华南游戏人告诉我： “最初AI还比不上人工时，要想生成10万字可用的剧情脚本，成本足够养活两个文案策划。但现在同量级任务交给DeepSeek，只够买杯奶茶。”
从某种程度上看，眼下不断降低的AI使用成本，已经揭示了游戏行业未来即将由AI主导。毕竟仅仅只是过了2年时间，AI技术的成本曲线就能以十倍乃至百倍的斜率不断下探，甚至还能用“奶茶”为单位去丈量个别职能岗位。可想而知，在强调“降本增效”的游戏行业面前， 没有任何一家公司能够抵挡“性价比”本身所带来的极致诱惑。
例如前不久3D AI乙游《如意情探》的Jaz就在游戏茶馆的采访中透露：“DeepSeek现在的调用成本大概是我们之前使用模型成本的1/20。按照以前的商业模式，只有中氪和高氪玩家才能获得的最佳体验，但现在低氪或零氪也有机会享受得到。”
面对这种烈度的技术迁移，2025年的游戏开发者恐怕早已站在历史性的拐点之上——无论行业是向上还是向下，这堵名为AI的钢铁巨幕，将始终屹立在道路两旁。
（图源：阿里巴巴AI大模型通义千问）
02 游戏大厂全都坐不住了
如果说越来越低的使用成本，只是帮助AI通往游戏行业腹地的入场券，那么上文提到的AI第二项跨越式进步——“内容精度”，就是DeepSeek撬动游戏行业的关键杠杆。
在过去，无论是首先引发AI热潮的ChatGPT，还是后来广泛应用于游戏研发的AI美术工具，其痛点一直都绕不开“答非所问”、“直出不能用”，“需要大量时间精调”这几组关键词。
归根结底，这些缺陷所折射出来的核心问题，实际上直指AI没有共情能力、AI无法理解创作这几项致命短板。 但时过境迁，在DeepSeek身上，我发现“AI破解创作”这件事情并非毫无可能。
例如在一篇来自github的《LLM （大型语言模型）创意故事写作基准》报告中，DeepSeek R1成功挤掉了霸榜长达7月的Claude，晋升LLM创意故事写作榜第一。
在此次创意故事写作测试中，测试规则不仅对AI笔下的故事流畅度提出挑战，同时它还要求AI强制嵌入十项核心叙事要素 （包括角色设定、背景构建、动作动机等）以验证AI的创作性能。而DeepSeek正是凭借出色的创意和规则贴合度，在共计500次创意故事写作中斩获270次第一 （54%），一举领先Claude、Gemini等大语言模型。
在DeepSeek登顶背后，DeepSeek也让游戏从业者看到AI在内容精度和创作趣味性上的巨大潜力。 不过其中最让行业感到兴奋的，无疑是Deepseek在测试中所展现的惊人“共情能力”和“互动性”——这正是包括米哈游、腾讯、网易等头部大厂目前迫切需要的。
（图源：B站UP主途淄）
早在数年前，头部游戏大厂就早早围绕“AI互动能力”展开极其深度的布局以及研究。例如在2023年前后，一家名为MiniMax的初创公司，就引得米哈游、腾讯在内的游戏巨头争相投资。
据了解，Minimax是由前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人闫俊杰成立的人工智能公司，目前旗下的主力产品是提供AI聊天服务的社交软件Glow，估值已超12亿美元。
在这款产品中，用户可以选择创造属于自己的“智能体”，通过设定基础的性格、背景故事等人物特征，培养一位擅长聊天对话的智能AI，进而让用户体验跟虚拟人物聊天的乐趣。
而MiniMax引动一众大厂跟投的原因也不难理解——与DeepSeek类似，Glow所拥有的AI智能技术能够给玩家带来身临其境的互动体验。这项技术的关键之处在于，它不同于传统AI的预设性对答，而是凭借模型本身自带的“即兴创作”属性，去主动模糊AI与真人玩家的互动边界。
单凭这一点，有着较高共情能力的AI技术，就无疑能让强调情绪价值和社交属性的二次元、乙女、MMO等品类如焕新生。 因此，布局“强互动型AI”早已成为行业共识。
以米哈游为例，早在2023年4月，《崩坏：星穹铁道》的制作人大卫就曾透露内部在NPC行为和台词中尝试投入过AI技术，让一直以来较为模式化行动的NPC显得更加自然。
而同一时间，在与《女神异闻录》制作人的对谈中大卫也曾提到，希望AIGC技术能够将“不会重复回答台词的NPC”变成可能，从而给玩家提供更多新奇的游戏体验。
既然包括米哈游、腾讯在内的顶尖大厂都被强互动AI迷得神魂颠倒，那么中腰部的游戏企业自然更不用说。
举几个近期的例子，去年游族就在少年系列游戏中实装了面向玩家的首款AI产品——AI玩伴小游酱。据了解，小游酱不仅能够为玩家提供客服答疑和游戏攻略，还能在陪玩与倾听中，提供丰富的情绪价值。
而就在几天前，游族也正式宣布小游酱将接入满血版的DeepSeek，计划在情人节当天与旗下的二次元手游《绯红回响》一起，为玩家带来别样的惊喜。
与之相似的案例，还有来自幻境游戏CEO张筱帆再创业的“自然选择”公司。在去年10月12日，与幻境游戏（旗下《奇点时代》）互为兄弟的自然选择官方，在B站发布了AI伴侣《EVE》的首支预告PV，并在两天内收获了超过110万播放量。
当然，有关AI伴侣的实际应用仅是这项技术最直接的落地方式。我们不妨试想，当高共情、强互动的AI能够感知玩家动机，即兴创建故事脉络时，游戏世界便从预设的剧本牢笼中挣脱，进而成为能够动态生长的内容生命体。
（网易《逆水寒手游》也同步接入包括DeepSeek在内的诸多国产大模型）
这种由强互动性催生的“叙事涌现”，或将颠覆延续数十年的关卡设计逻辑，让一款强调情绪价值的游戏具备前所未有的长青价值。我想，这或许才是DeepSeek眼下最值得游戏行业参考学习的能力之一。
03 对打工人而言，是福？是祸？
聊完DeepSeek所代表的AI技术两大变迁，我们也是时候回归最初的疑问——在DeepSeek火爆全网后，“机器吃人”的故事，距离我们还有多远？
相信不少从业者也会和我一样深有同感—— 每当AIGC取得突破，“又要裁员了吗？”，这个幽灵般的质问总会在行业群聊中复活。但现实可能要比想象复杂得多。
对比贯穿2023年到2024年的AIGC恐慌，本质是市场下行所引起的“降本增效”，恰好跟AIGC爆发的“技术奇点”整上了一轮火星撞地球。
但当时间进入2025年，情况正在发生变化：版号常态化发放、小游戏赛道爆发、头部爆款频出……行业进入复苏期后，“优化”不再是唯一命题。 更别提，DeepSeek代表的“生成即服务”模式，正在为游戏行业的工作模式带来全新的变化。
过去我们常说，AI技术的加入只是让“流水线工人”变成“创意决策者”。一位从外包原画师转型AI美术的从业者，就向我描述了他亲身经历的行业变迁：
“过去我每天画12小时铠甲花纹，现在80%的重复劳动交给AI，剩下时间全用在和策划吵‘这套衣服该用凤翅兜鍪还是交脚幞头？’。”他告诉我，在AI介入他的生活之后，日常工作反而变成了真正的创作。
这种趋势在文案领域可能同样显著。一位总是活跃在各大群聊的MMO文案表示，前段时间他试水了DeepSeek的内容生成功能，它可以将耗时数月的“全门派技能描述”压缩到一周完成，而自己得以转而投入核心主线剧情的情绪张力打磨。“AI就像给每个人配了实习生团队，关键看你怎么用。”
杀死“牛马”的，从来不是工具。回看游戏史，每一次技术革命都会引发“机器吃人”的恐慌，但最终被淘汰的从来不是人类，而是固守旧范式的工作方式。
当DeepSeek们扛起“脏活累活”，从业者反而有机会回归创意本源——就像印刷术没有消灭作家，Photoshop没有杀死画家，真正的创作者永远能找到与新工具和平共处的方式。
或许某天，当AI能独立开发出《原神》级产品时，游戏圈需要新的生存法则。但至少在今天，Deepseek更像是行业集体跃升的弹簧板。
我们现在需要做的，只是踩准它的力量，而不是恐惧它的阴影。
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