内容整理 | 刘士武
2026 ChinaJoy 的主题是 " 与 AI 同游 "。去年大家还在讨论 AI 能不能做游戏，今年问题已经变成了如何做，以及做出来之后怎么让更多人玩到。
这场对谈是 36 氪游戏 "ChinaJoy 现场局 · 谁在构建 AI+ 数字娱乐下一个十年 " 系列中的一场，阿里云高级解决方案架构师陈海生和TapTap 制造产品负责人赵天一坐到同一张桌子前。一边是造引擎的，一边是提供云基础设施的，双方正好处于 AI 时代游戏创作链路的上下游，同时也都是为创作者、玩家带来更好体验基础的厂商。
对谈中，三项关键判断被反复讨论：从星火编辑器到 TapTap 制造是 AI 时代到来的必然结果；随着 AI 时代的到来，很多 UGC 创作者的核心矛盾从 " 做不出 " 变成了 " 谁来玩 "，这时候无论是做引擎还是做云底座，都是解决问题的关键环节；现在这个时代做 AI 游戏工具，最重要的反而是 " 不被大模型吞噬 "。
以下为对谈实录精选：
36 氪游戏：从星火编辑器到 TapTap 制造，" 可视化编辑器 " 到 " 纯 AI 对话 "，这个转变里您个人或团队最大的挑战是什么？
赵天一：我们做星火编辑器的时候，核心是解决 " 很多人做不出游戏，是因为他掌握不了编程 " 这个问题。所以我们做了中文可视化编程，让不会写代码的人也能做出游戏。
但 AI 时代来了以后，人们不需要自己写代码了，星火编辑器原有的路线，相当于被 AI 给吞噬掉了。
这个被 AI 吞噬，是今天我会反复提到的一个现实。AI 的进步会持续吞噬很多东西。
我们做 TapTap 制造时遇到的最大挑战，其实也是类似的：AI 发展得太快，我们必须找到那些不会被 AI 吞噬掉的东西去做，才能让小团队的投入有价值。如果做的东西一个月就被 AI 取代了，那就是浪费生产力。这半年下来，这是最大的挑战。
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36 氪游戏：去年 ChinaJoy 大家还在讨论 "AI 能不能做游戏 "，今年主题已经是 " 与 AI 同游 "。海生老师您是阿里云服务游戏行业多年的资深专家，日常工作中这个体感强吗？有什么项目印象特别深刻？
陈海生：体感非常强烈。
去年客户来阿里云，还会问 "AI 到底能不能写游戏代码 "；今年客户已经不怎么问能不能了，他们更关心的是怎么用、怎么用好。
我觉得这个变化来自两条技术线的成熟：
第一条是 MaaS（模型即服务）。阿里云的 Qwen3.8-Max 模型，已经被直接用到游戏逻辑生成和代码编写这些核心创作环节里。模型能力不再是实验室里的 demo，而是可以被嵌到 C 端产品生产链路的稳定服务。
第二条是 Agentic Cloud。过去 AI 大多是聊天辅助，现在 Agent 可以真正动手写代码、调工具、跑沙箱，最后生成一个可玩的游戏。阿里云提供的 Agent Run、Agent Studio Box 这些产品，就是让 Agent 从 " 会说 " 变成 " 会干 " 的基础设施。
让我印象最深的项目，其实是 TapTap 制造这类 UGC 创作平台。它能让没有编程经验的用户通过自然语言创作自己想做的游戏。这个链路能跑通，本质上就是 MaaS 提供了模型能力，Agentic Cloud 提供了执行和治理能力。
36 氪游戏：过去一两年，从产品视角看，创作者的痛点和需求发生了什么变化？同问阿里云，作为云服务商观察到的是不是同样趋势？
赵天一：我们一直在做 UGC 游戏引擎，过去围绕的核心需求是用户 " 做不出游戏 "。但到了今年，这个问题其实已经消除了——用户在 TapTap 制造上，一句话就可以做出一个 demo，再用几天对话就能做成一个体量完整的游戏。
今年上半年，我们上线了大概 4000 多款这样的游戏。然后就遇到了一个新的问题：我做出来的游戏，谁来玩？
中国的市场环境是比较独特的。除了 TapTap 这样的零分成平台，其他平台的流量都已经被充分定价过了，不太可能给到一个新人做的、没那么完善的游戏。
所以这些人做完游戏之后，遇到的最大的问题就是没人玩、没人能看到。我觉得这个问题会长期困扰整个行业的发展。
陈海生：我们观察到的趋势，跟天一老师高度一致。
从云厂商视角看，这个演进大概分了三个阶段：
第一阶段（两年前）：大家焦虑的是做不出来。模型能写代码、能生图，但缺少运营环境、工具调用、质量评估，创作链路跑不通。本质上是 " 有 MaaS，但没配套的 Agentic Cloud"。
第二阶段（去年）：Agent 能真正执行了。阿里云的 Agent Run、Agent Sandbox 这些产品，让 Agent 可以写代码、调工具、跑沙箱，创作闭环基本形成。
第三阶段（现在）：问题变成了分发、合规、质量分级。UGC 内容爆发之后，平台不能只看能不能做出游戏，更要看做出来的东西能不能上线、有没有违规、质量怎么分级。这就需要 Agentic Cloud 的可观测治理能力—— Agent 入口做质量评估，Agent Identity 做行为审计。
我们的判断是：游戏客户的需求会从买资源，变成买 MaaS+Agentic Cloud 的全栈能力。
36 氪游戏：让没编程经验的人用自然语言生成游戏，这个 " 降低门槛 " 的过程最难的是什么？同问阿里云，这种产品对底层云服务提出了什么新要求，跟传统游戏厂商需求有什么不一样？
赵天一：最难的可能不是降低门槛本身，而是在维持这个目标的同时，清晰地感知到我们还有另一群用户——还有一个更抽象的对手。
TapTap 制造主打 " 人人都能做游戏，想到就能做到 "。这是我们一部分用户，他们可能没有基础的游戏制作能力，AI 的上限就是他的上限。对这批用户，我们要做的是提高 AI 在我们工具中运行的上限，让开发者做出来游戏的下限高一点。比如我们给心动专业团队做了一套 UI 主题库，他们可以一句话换上；还有序列帧工具，可以生成专业序列帧。
但我们还有另一批重要用户——他们本身会做游戏。对他们的核心命题是：不能让 TapTap 制造变成一种约束，反而把他们的生产力拉下来了。
怎么解决？我们最近做了一些事：开放大家本地使用自己的 Agent；接下来一段时间引擎要开源，让大家可以随便发到任何地方。这些都是给专业开发者解除约束。
还有一个更抽象的事——大模型本身是个 " 幽灵 "。它一直在背后持续进步，每一次进步都会吞噬掉一些东西。
去年我们觉得系统提示词、Skills（技能模板）、Harness（框架编排）很重要，今年随着模型进步，我们又删掉了好多自己的 Skills，因为发现很多东西不用提示，AI 自己就能写好了。我们以前还有一些模板去解释 " 怎么做一个复杂游戏 "，现在也不用了，因为 AI 自己就懂。
所以我们做每一个需求的时候，都要问自己：这个需求未来会被大模型快速吞噬掉，还是会变成杠杆，放大大模型的进步？
作为一个产品经理，每天都在想这些问题。我们是小团队，要把资源投在真正有价值的点。
陈海生：赵老师这个问题点出了 AI 原生游戏创作平台对传统云架构的根本性改变。
传统游戏厂商来阿里云，核心诉求是稳定的运营资源——服务器、数据库、网络安全，支撑游戏跑起来。
但 TapTap 制造这类平台来阿里云，买的是 MaaS+Agentic Cloud 的全栈能力。具体落在三个方面：
第一，怎么引导不懂游戏制作流程的人创作？ 产品层面通过 MCP（模型上下文协议）、Skills、Harness 引导用户；云底层，阿里云的 Agent Run 和 Agent Teams 提供了 Scale（弹性扩缩容）和 MCP 的生态。打个比方，把 "RPG 游戏怎么做、MOBA 游戏怎么做、平台跳跃游戏怎么做 " 的经验封装成可复用的 Skills，Agent 按 Skills 执行结构化的工作流。复杂任务还可以通过 Agent Teams 拆成 Worker 节点协作完成。
第二，怎么保障专业开发者的上限？ 阿里云在网关上增加了降级、限流以及内容安全能力，让它合规。Qwen3.8-Max 直接给产品能力提效——在我们实际操作中，一次就能完成游戏的制作。在 Agent Cloud 层，Agent Run 支持无代码、低代码、高代码三种模式，专业开发者可以选择 Python、Java 或任意框架，不被平台限制。
第三，怎么保障多端、移动开发环境的稳定性？ 传统开发环境装在本机，配置复杂、版本冲突。阿里云提供的 FC Agent Sandbox 和 ACS Agent Sandbox，把开发环境挪到了云端隔离沙箱里，支持 50 多种语言，能跑浏览器自动化，弹秒级弹性。创作者不用关心环境配置，也不用担心 AI 生成代码在多租户之间互相影响。
总结一句话：传统游戏厂商买的是稳定运行游戏的云资源；TapTap 制造这类平台买的是 " 让 Agent 替用户做游戏 "、并且可治理的完整基础设施能力。
36 氪游戏：0 门槛创作时代，作品大量涌入几乎是必然的。TapTap 制造在机制上怎么平衡 " 创作自由 " 和 " 内容质量 "？从平台技术角度，阿里云能帮平台在内容质量把控上提供什么支持？
赵天一：这件事我们上半年花了蛮长时间去思考，最后花了极短时间落地。
之所以想这么久，是因为它动摇了 TapTap 以前的整个流量分配体系。TapTap 去年上半年游戏数量是 502 款，今年是 5000 多款——这 5000 多款里有 4699 款是 TapTap 制造做的 AI 游戏。
不管从游戏产量还是用户可触达的游戏数量，都暴增了。我们的审核最高一天进入 260 款新游，审核同学整个流程都有点崩。
后来我们落地了一个体系：不再像以前一样给所有游戏一个冷启动的基础曝光，再回收数据。我们用更少的流量去判断一个游戏的游玩体验——根据它的时长、留存回收数据，再决定要不要曝光给更多用户。
这样解决的是：我们只需要很少的曝光就能判断它是不是可能没那么优质的游戏，用户玩到低质游戏的危害就被降低了。我们用很少的曝光容纳现在上线的新游戏后，从里面选出优质的游戏，曝光倾向给到那些做优质游戏的人。对整个生态和对开发者都是有利的。
36 氪游戏：从平台技术角度，阿里云能帮平台在内容质量把控上提供什么支持？
陈海生：我们的思路不是先用 AI 降低门槛，再用人来堵这个洞，而是让 AI 自己成为质量把关的环节。
技术层面分两块：
第一块是 MaaS 的多模态能力。阿里云 Qwen3.8-Max 的多模态能力可以去看游戏的录屏、截图、音频，判断游戏能不能正常玩、有没有明显的 bug、画面风格是什么、游戏类型是什么，甚至可以识别低俗、暴力、侵权这些违规内容，把这些信息直接输入给 TapTap 制造做辅助内容分级。
第二块是 Agentic Cloud 里的 AgentLoop 评估体系。核心理念是 Agent as a Judge ——评估器本身也是一个 Agent。可以用预置的评估测评集，也可以自定义评估维度。
比如用户说 " 我要一个马里奥 like 的游戏 "，Agent 评估器就会检查生成的游戏里是不是有跳跃、有没有敌人、有没有关卡终点。它还能做幻觉检测、正确率检测、任务完成度检测。
合规和安全上，Agent Identity 可以做行为审计。为每个 Agent 独立分配身份，访问内容库时需要做凭证安全注入，所有行为都可以做审计。Agent 发现越权、数据外发等异常行为时，平台能分钟级预警。
总结下来：不拦创作者的自由，但给平台提供一套 " 事前辅助分级、事中实时评估、事后可追溯 " 的技术能力。
36 氪游戏：AI 游戏创作工具越来越多，TapTap 制造最核心、最难被替代的竞争力是什么？
赵天一：短期甚至中长期看，大家会看到更多 AI 工具涌现。现在的时代，搭建一个 Agent 成本非常低——所有模型都能接入，token 成本越来越低，Harness 等基建市面上也有大量范例，搭一个基础的东西并不难。
但这些基础的东西反而很容易被大模型的进步吞噬掉。可能我做了努力让它在当前模型上表现更好，但下个月模型就把我的努力吞噬了。
我们想要做的，是那些不会被大模型吞噬掉的东西。
一个是提升引擎的上限——让大模型的进步能够发挥出更多生产力，而不是大模型进步了，把我们引擎的能力给吞掉。
另一个是 TapTap 生态——解决游戏做出来之后的分发问题，让开发者放心做游戏，而不是做完游戏无人问津、心血被时光尘封、也没收到任何反馈。这个链路要做好，商业化也要做好。现在我们的商业化做得还比较基础，但已经有月收入几十万的游戏了，单日收入也有 1.5 万的——对个人开发者来说，这已经算不错的收入。
36 氪游戏：阿里云给 TapTap 带来的最独特价值是什么？Agentic Cloud" 让 Agent 成为云的一等公民 " 的理念，在 TapTap 这个样本上怎么体现？
陈海生：独特价值不是单一产品，而是 MaaS+Agentic Cloud 的整体能力。具体分四层：
第一层：MaaS 模型层。TapTap 制造灰度接入阿里 Qwen3.8-Max 做游戏逻辑生成和代码编写。Agent Run 和 AI 网关提供统一调度：降级、限流、token 内容安全审核。
第二层：Agent Cloud 的 Agent Run。阿里云的 FC Agent Sandbox 和 ACS Agent Sandbox 提供云端隔离环境，是 AI 生成代码真正跑起来最核心的基础设施。这是 TapTap 制造 " 自然语言→可玩游戏 " 闭环的关键基建。
第三层：可观测和成本治理。AgentLoop 可以做到端到端的 Trace，从用户输入、知识库调用、组装 Prompt、模型推理、工具调用、沙箱执行，到最后的游戏产物，全链路都可以追踪。还能做到 token 级别的成本归因，知道每个创作者每个任务花了多少 token。
第四层：任务质量评估和测评体系。AgentLoop 的 Agent as a Judge 机制，可以提供预置和自定义评估器，判断 Agent 生成的游戏是不是满足用户意图，给游戏产品做自动化的质量分级。可以作为 Prompt、Skill、模型变更的质量门禁。
Agentic Cloud 在 TapTap 制造上的体现就是：Agent 不再是只调用 API 的客户端，而是云原生运行调度、可观测、可治理、进化的核心对象。" 让 Agent 成为云的一等公民 " 这个理念，在游戏行业是先落地了。
36 氪游戏：如果真的人人都能做游戏了，两位觉得游戏世界会变成什么样？给那些想拥抱 AI 但还在观望的游戏开发者一句话建议，两位会说什么？
赵天一：游戏世界会更加分化。一部分人做游戏是为了商业化，做商业化的游戏；一部分人做游戏是为了表达，纯粹走向表达和内容型游戏，因为他的成本足够低、速度足够快。
我甚至觉得游戏开发这个事情，或者说游戏内容供给，会跟以前很不一样——以前的周期很长，现在周期很短。周期短了，它就拥有更多想象力：不管是我的开发过程，还是我跟用户连接互动、根据用户建议调整的速度，都快了很多。这里可能会有新的内容机会、新的内容形式出来。
给还在观望的开发者的建议：其实很可惜。因为 AI 对他们而言是一种补位。他可能以前是美术、不会写代码，拥抱 AI 后，美术部分可能确实被 AI 替代了一部分，但他本身的审美还在——拿审美去驾驭 AI，爆发出来的生产力远高于那些没有审美基础的人。专业的开发者不拥抱 AI，其实是对自己才能的浪费。
陈海生：我的建议也很简单：尽快动手做起来，先让 AI 替你做出第一个最小的闭环，不要等模型完美了再动手。
今天已经有 MaaS 给你现成的模型能力，Agentic Cloud 给你现成的运行、观测、评估基础设施。TapTap 制造上已经有大量非专业的开发者做出了可玩的游戏——专业的游戏开发者，应该关注的不应该是 " 会不会被替代 "，而是 " 谁先掌握 MaaS+Agent 的游戏开发新范式 "。
至于未来游戏世界的样子，我从个人角度说：我自己比较关注的是碎片化时间和压力比较大的场景——比如我想做一个解压的休闲型游戏，背后的这些大模型和资源成本怎么来扛？这个问题解决了，才能真正到人人做游戏。
