1人民币兑换多少韩元每日观点：游戏企业拥抱AIGC浪潮，降本之外还有怎样的可能？官方正规网站首页

1世纪经济报道记者张梓桐实习生曾悦上海报道

当前，AI浪潮催生各行业进行不同程度的“迭代”与“升级”，以游戏为代表的数字场景，为AI的研究与应用提供了重要环境。

今年以来，作为与AI相关概念板块，游戏板块站上了投资风口。财信证券指出，游戏是“AI最顺利的应用场景”，其有望率先兑现降本增效逻辑。游戏板块在供需双振及AI赋能下，有望迎来基本面业绩和估值水平双提升。

【资料图】

5月9日，巨人网络（002558.SZ）高管在对外交流中表示，公司“游戏+AI”布局将在今年三季度首见成果，目前AI工具已在公司内部广泛应用，已能明显看到降本增效的作用。5月11日，游戏股早盘快速拉升，截至发稿，巨人网络涨超8%。

而汉仪股份则在股票交易异动公告中表示，近期投资者比较关注公司AIGC发展情况，目前公司AIGC技术暂时仅应用公司字体产品设计，即算法可以基于300－500个样字生成全套字库；该技术可提升公司生产效率但尚未直接产生收入，亦暂未用于其他产品。

“AIGC技术目前已被陆续用于游戏视觉画面创作的原画、3D模型等阶段，很大程度降低了美术素材的生产时间消耗；同时在游戏的初期开发阶段，AI的介入也越来越常见，比如NPC（非玩家角色）性格和人设的打造，都已经可以借助AI来流畅完成。”Unity中国首席执行官张俊波在接受21世纪经济报道采访时表示，在未来，AIGC技术也许会更广泛地应用在游戏策划、玩法设计、动画逻辑生成等环节。

游戏+AI

图说：Unity引擎AI生成工具 /Unity提供

近年来，不少游戏公司将AI技术应用到游戏开发中，纷纷投资AI公司、成立AI lab、自建AI模型，无疑成为新一轮AI浪潮最为积极的“拥护者”。

以腾讯为例，其相继推出了可以研发、部署游戏AI的一站式平台Game AIR和基于AI Bot与AIGC两大方向的自研3D虚拟场景自动生成解决方案；网易旗下也有着伏羲、网易互娱AI Lab两大游戏AI实验室，并已自研数十个超大规模预训练模型。

此外，不少AI公司也盯上了游戏AI的潜力，去年5月，小冰宣布正式成立游戏工作室ICE Gamer，并将围绕国漫IP《凹凸世界》开发首款产品，据官方介绍，届时游戏中所有的NPC都将由数字人“真人”扮演。

在业内人士看来，AI内容生成的能力与对内容消耗特别大的游戏行业有着天然的契合点，能够最大程度地助力游戏行业实现收入和利润空间的新提升，冲破当前游戏工业化极限的可能性。

张俊波告诉21世纪经济报道记者，相比图片和视频，3D内容所涉及的模态其实非常多，除了模型本身之外，还有动作、声音、特效、灯光等等。

“要训练AI理解这些并能够从中提取知识与方法，用以输出生成式游戏资产，其实是个巨大和长期的工程。”张俊彼说道。

东吴证券表示，游戏作为集美术、动画、音乐、文字等多模态内容为一体的娱乐内容，制作内容及流程非常复杂，因此一直存在着“不可能三角”，即在给定产品质量水准的前提下，无法实现快速、低成本的制作。AI技术的进步和广泛应用不仅可以帮助厂商节省时间和金钱，同时还可以保证质量，从而打破成本、质量或速度只能取其二的三角关系。

“一方面，AI作为生产工具，通过辅助游戏资源生成和简化运营工作流程，可以帮助厂商降低游戏开发成本和运营成本，提高生产效率。另一方面，AI可以通过智能NPC和智能人机等给游戏带来交互性、个性化体验的提升，提高玩家对游戏的黏性和付费意愿。”东吴证券阐释称。

据伽马数据，2022年中国游戏销售收入2659亿元，以25%的研发成本、40%的成本可被优化计算，整体而言可优化的成本占收入比约10%，相应的绝对数值约266亿。

有业内人士向记者表示，当前，AI在促进游戏行业实现降本增效上的运用主要包括对NPC的行为塑造、对文案的生成控制以及对美术素材的生成等。针对一些简单的2D场景，目前许多AI工具已经能够做到大程度的替代人工；而在3D画面上，许多AI 3D工具的推出，也让过去需要一个月才能够做出来的3D人物，制作时间缩减90%。

此外，在游戏NPC的行为塑造上，AI已经被应用到了生成语言文本上，根据用户输入的信息和游戏设定，自动生成符合游戏主题和风格的剧情和故事线，能够大幅提高游戏的可玩性和趣味性。

AI技术在NPC塑造的应用能够大大缩减游戏开发成本和开发时间。俄罗斯游戏工作室Lost Lore的负责人宣称，他们在角色设计这一阶段上马AI技术后，成功将相关的开发成本从5万美元压缩至1万美元，将工时耗费从6个月大幅减少至一个月，降低80%以上。

风险与机遇并存

AI革命会将游戏行业带向何方尚不明确，但在人工智能领域，风险往往与机遇同在。

行业人士认为，AIGC要想全方位落地到游戏的研发、运营、生产管线中，需要解决有效数据生产、标记不足，解决方案通用性不高，一次性训练模型成本过高，游戏数据私密性等难题。

一方面，AI大模型的出现赋予了游戏创作者更多的创作力，并且大幅下放了参与难度，使得大量新的游戏开发者涌现出来，这为游戏行业的发展提供了新的优质创意与活力。

巨人网络史玉柱曾在内部交流时表示，游戏与AI融合的精华在于游戏策划，以往游戏策划需要不断摸索数据，但是有了AI之后，能够迅速找到最佳数值，相比人工又快又准。所以在未来的游戏开发中，游戏设计将成为游戏制作者更为关注的对象。

另一方面，红杉资本研究显示，当前AI技术在文字、编程、图像、视频/3D/游戏四大领域的发展情况各不相同，在文字和编程方面，2023年AI的水平才刚刚成熟，至于图像和视频/3D/游戏，目前的发展水平也只是刚刚完成初步探索。预计到2025年前后，AIGC在图像方面的应用才会成熟，视频游戏等领域AIGC的成熟应用甚至需要到2030年前后。

此外，AIGC（人工智能生成内容）技术与游戏生产、运行的融合还面临着信息安全、版权保护等问题。

最后，AI大模型技术水平的迅速提升也引发了游戏行业的失业焦虑，原画、美术资源、UI建模、动作特效等方面更大范围的AI应用将带来整体生态上的变化，这也意味着游戏行业全工种都将面临随之而来的变化和挑战。

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