被腾讯缓解了？
文 / 青晖 & 林致 & 严锦彦 & 托马斯之颅
01
AI 焦虑的风，
吹到了旧金山？
进入马年，OpenClaw 在国内掀起了一阵养虾热潮，随之而来的，又是新一轮 AI 焦虑。
带着些许焦虑，葡萄君趁着 GDC 2026，前往美国旧金山出差，期盼在这个 " 全球游戏风向标 " 的盛会上，看到一些相对明确的方向。
在会上，不少大厂公开发表了对 AI 的重视程度。比如 Google 高层就类比说，现在人们质疑 AI 是否是未来，就像 1998 年 3D 游戏引擎刚起步时那样，行业也曾怀疑过游戏 3D 化的必要性。说到最后，他还直言 AI 对玩家体验的重塑已不可逆转，未来 3 到 5 年，AI 会让所有传统游戏类型发生剧变。
但如果你想在 GDC 上认真学习，听听到底该如何剧变，你会发现这份期待有点不切实际。比如有位从业者就表示，遍览 GDC 的 AI 议题，有半数都来自 Google、NVIDIA 等科技公司。而他们更多是在分享自己的 AI 能力、兜售工具和服务。他打了个比方，「他们就像是在 100 多年前旧金山淘金热中，卖铲子和牛仔裤的商人。」
至于游戏厂商的具体 AI 实践分享，欧美游戏大厂几乎也处于缺位状态，只有育碧、EA、动视暴雪，以及几家零星的中小型工作室。各家公司要么一言不发，要么空谈趋势。偶然有几场实操干货，里面还夹杂着有点过时的技术。
腾讯相关场次的排队情况
更令人意外的是，Google 也在 GDC 今年新设的高端分享活动——「游戏界达沃斯论坛」上反复 cue 腾讯，说「腾讯目前已有超过 40 款游戏落地了 AI 应用，且未来规模将持续扩大，为整个行业指明了发展方向。」还有人说，自己在硅谷做 AI 的朋友，在 GDC 听了大量 AI 分享后发表暴论，表示游戏领域，腾讯在 AI 探索上领先欧美 18 个月……
02
中国游戏人太务实了
众所周知，游戏是一个高度复杂的实时系统，玩家的行为不可预测，交互场景极度复杂，它对 AI 输出的质量和稳定性要求比其他媒介都要苛刻。
因此，目前 AI 技术在记忆、渲染、实时交互能力上的缺失，令游戏很难产生类似大模型对话、OpenClaw 这样基于文字交互的产品创新。这也解释了为什么 GDC 现场，大多数厂商拿出的案例都很难让人一下子眼前一亮，有颠覆感。
但为什么说中国厂商走在前头？因为中国游戏人的务实程度，比我们想象得还要大得多。
务实的第一个表现，是一切为用户体验服务。
随便举几个例子。比如光子的《和平精英》近日在 GDC 大会上官宣了最新的 AI 队友「小田」，她既懂战术、又能打配合，算是缓解了玩家在对抗性游戏中的竞技焦虑和社交压力。
务实的第二个表现，是一切为了解决问题。用一位微软工程师的话说，腾讯专场吸引他的主要原因在于，其他分享是在概念上让他理解 AI 的大致趋势，而腾讯更直观地展示了如何用工程化手段来实现目标。
同样举《和平精英》的例子，在 AI 队友研发上，他们没有依赖底层统一的大模型，而是选择了多个小模型协作的方式。比如偏重推理的用 DeepSeek，偏重聊天交流的用混元等。
不粗暴地追求通用大模型，具体问题具体分析，用「小模型 + 工程化」推动 AI 落地，是腾讯在生产过程中使用 AI 的主要路径。
无独有偶，魔方工作室 AI 负责人廖诗飏分享的《异人之下》中的「实时 AI 武术动作生成技术」，则将大模型中的无关知识剔除，只保留当前游戏内绝对需要的知识，从而大幅缩小了模型体积，保证了 AI 的运行效率。
这个 AI 动作生成解决方案，让《异人之下》开发过程中的人力提效了 75%，过去需要几个小时的庞大动捕素材，现在几分钟就能完成。但更重要的是，它克服了角色受击时脚步滑步、手持武器穿模等难题，让这个功夫世界更加可信。一位业内人士的评价是：" 标准拔高了，玩家玩到过体验更好的游戏，那就回不去了。"
技术美术（TA）视角： 尽量减少手动调优，同时保留动画师的视觉意图。
游戏设计师视角： 打击时机和节奏必须准确，避免滑步和穿模。
客户端工程师视角： 保持极小的包体占用和极短的处理时间。
换言之，想推行一个新的技术方案，不但要能够增强用户体验，还不能按下葫芦浮起瓢，必须保证解决各个工种的需求痛点。这也引出了务实的第三个表现：一切为了落地。
拿《洛克王国：世界》中的高性能全局光照方案举例，该方案相较于传统本地烘焙，整体效率提升了数十倍，且通过云端并发与离线 AI 渲染加速技术，用腾讯云彻底解决了算力瓶颈，实现了不依赖高端显卡，也能流畅呈现 24 小时动态变化的电影级光影效果。" 玩家可能说不出来光照更细腻，但他们一定会说游戏更漂亮了。"
这个技术点看起来不算复杂，但想进入管线可并非一蹴而就。研发这套方案的团队，要不断用数据和团队论证，然后逐步替代原有管线的三分之一、二分之一，直至全量替换。这个堪称一边开飞机，一边研究和更换引擎的过程花了 4-5 年。
现场参会的行业人士也表示：「以前来 GDC，我们主要是来看海外大厂怎么做游戏，今年却有种角色对调的感觉，真正持续输出落地 AI 方法论的，反而是腾讯……感觉是在给全球游戏开发者出游戏 AI 应用指南。」
我猜看到这里，你难免会质疑：明明 AI 应用层的很多创新，包括 OpenClaw 都来自海外，怎么到了游戏领域就又成了东升西落？你们是不是在搞战狼叙事？
别着急，这是因为游戏行业的 AI 应用，比其他行业要特殊得多。
03
相信涌现的力量
上文提到，AI 想要在游戏领域落地，面临许多困难，需要大家都要一点点迭代，摸着石头过河。
而一旦涉及迭代这两个字，擅长 GaaS（Game as a service，作为一种服务的游戏）的中国游戏就占了上风。
最强大的 GaaS 产品，自然是大 DAU 的长青游戏。海量用户本身就是难得的 AI 训练场。玩家不断使用，团队不断修正，这才能让 AI 的价值不断放大。例如在很多游戏里，AI NPC 只是一次性做完就上线的功能；但《和平精英》中 AI 队友的能力和玩法却能不断迭代。
所以你能看到，很多 GaaS 游戏与 AI 已经形成了类似增长飞轮的关系。《王者荣耀》《和平精英》……类似的例子太多了。
除了 GaaS 带来的特质，以腾讯为代表的游戏大厂还有一个优势：在 AI 游戏领域，越大的船，可能调起头来越容易。
道理很简单。在没有确切方向的时候，高昂的技术探索成本，可以被无数个更小的组织分摊，且成功经验有机会被横向复用。以《洛克王国：世界》的全局光照技术为例，如今这项技术已经应用于其他工作室群，甚至腾讯投资公司的旗舰产品。
同理，去年我们报道过的VISVISE，今年也分享了他们在 3D 模型自动蒙皮、动画创作和模型制作上的技术突破，还推出了行业内首个可落地的多模态动作生成大模型。如果没有腾讯无数项目提供的海量数据，以及无数嗷嗷待哺项目迫切的需求，他们很难走得这么远。
当然，不是说公司大，就一定能跟上 AI 的浪潮。这也和公司的管理风格和组织特性有关。比如在去年科隆游戏展期间，腾讯高级副总裁马晓轶就曾告诉葡萄君：在 AI 方面，腾讯信奉涌现。
不过，涌现更关键的是自下而上。在中台和高层视野之外，各个团队也在自己擅长的品类和方向上自发探索，方向分散，路径各异，但他们有一个共同的锚点：实际的用户需求。据葡萄君了解，已经有王牌工作室的负责人亲自投身到 AI+ 游戏的探索当中。
另外据传，如今腾讯还为每位员工配置了 22 万元 / 年的 token 套餐，如果属实，这也算是为涌现提供近乎奢侈的土壤了。
在这些的基础上，这才有了今年 GDC 的腾讯 AI 议题大爆发。而如果把整个中国游戏行业看作一个放大版的腾讯，你会发现我们的涌现才刚刚开始。有了头部厂商的带动，更多团队和产品也会参与进来，用类似的方法搓出一些更有趣的实践，更有价值的应用。
04
不必焦虑，
但要行动
游戏从业者对 AI 的焦虑，归根结底来自两种恐惧：从业者之所以会焦虑，是担心 AI 发展起来了，没准自己就被替代、淘汰了；厂商则焦虑没有跟上时代的步伐，错过机会。
而这两种恐惧，都指向同一个未知：没有人知道 AI 最终会以什么形态改变这个行业。
技术圈惯常的叙事是：一个模型出来，直接带来天翻地覆的变革，比如最近就有一种「世界模型解决一切」的迷思，还因此让游戏股一度闪崩。
反观腾讯走的路，不是押注某个技术奇点然后等它降临，而是在每一个具体环节上，先让 AI 可用、可控、能落地，再往深处迭代。这个过程可能不太性感，但显而易见，谁能在这个阶段先动、多动，谁就有机会在未来参与制定新时代的规则。
而对于从业者来说。AI 是帮助大家解决问题，解放生产力的。当 AI 模型可控，工程能力足够，行业会优先去解决那些创意需求低的劳动密集型工作，让人和 AI 各自归位，人去做创意，AI 当劳力。
正如腾讯游戏公共技术负责人陈冬在 GDC 的分享中所说：无论世界模型未来变得多么先进，它们始终会是工具。游戏开发永远离不开艺术家的愿景、经过深思熟虑的玩法设计，以及艺术家与工程师的专业能力。AI，无论用于制作还是生成，始终只是帮助释放人类创造力、提升玩家体验的工具。
相比担心 AI 会不会颠覆游戏，或许，着眼具体的问题，思考如何用好 AI 工具，创造更好的游戏品质、游戏体验，才是我们面对 AI 焦虑的最佳解法。
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