文 / 遊戲那點事 西澤步
觸類旁通。
我見到李馳時，他剛從北京出差回來，帶着《喵嗚島》的Demo，參加了字節跳動的路演。和我一見面，他就像展示自家孩子般，饒有興致地向我介紹這款產品的種種亮點。臨了還不忘補一句：今天得再趕個版本，把玩家在論壇反饋的Bug修掉。
2023年離開字節跳動後，李馳一手創辦了AI遊戲公司喵吉託。那正是整個行業被“AI顛覆遊戲”宏大敘事裹挾的時刻，模型不斷升級，大廠爭相佈局，無數接入大語言模型的開發者，都試圖一步到位地創造出劃時代的產品。
三年過去了。如今喵吉託團隊只有六個人，每個人身兼數職，永遠在與開發進度賽跑。頗具戲劇性的是，真正讓這支團隊“活下來”、開始產生持續收入的，並不是某款AI原生遊戲，而是一個僅用兩週時間搓出來的AI開發工具——Meowa。
Meowa能掙錢的理由其實很簡單：它切中了一線開發者的剛需。市面上的其他像素生成方案，在顆粒度、尺寸和規範性上各有缺陷，而Meowa恰好把這些直接影響項目落地的痛點全部修復。它的受衆畫像也很精準，多爲本身就有固定AI預算的獨立開發者和從業者。這使得Meowa迅速拿下11%的付費率，整體API調用量達到200萬次。
靠着給同行“賣鏟子”，喵吉託在充滿不確定性的賽道里拿到了生存的籌碼。但在李馳看來，做工具和做遊戲的底層邏輯是相通的，做遊戲本身也是在爲工具的落地做驗證。在這個六人團隊的眼中，能賺錢的Meowa固然重要，但那個承載了他們漫長試錯心血的《喵嗚島》，依然是李馳團隊當下最重視、也最渴望向市場證道的核心產品。
01
不按劇本走
過去三年，喵吉託團隊前前後後做過二三十個遊戲原型。派對、RPG、恐怖解謎……幾乎把所有適合與AI結合的方向都試了一遍，最終只有五六款撐到了上線Steam/Epic商店頁的階段。
（對AI輸入語言進行戰鬥的《言靈計劃》）
高頻的試錯倒逼出的一個結論是，傳統策劃案在這個六人小團隊里根本行不通。對此，李馳解釋得很直白：人手太少，沒人有空寫長篇文檔；而AI的表現本身就是個黑盒，你沒法用文字精準預判它的“湧現”效果。於是團隊乾脆繞開所有中間環節，一切開發進度直接圍着Demo轉。
做出一款原型，先自己玩。連自己這關都過不了，立刻換方向。覺得有潛力，才上商店頁跟玩家對話，看能不能吸引關注。李馳說，團隊成員自我意識都比較小，實機效果和預期有偏差，開個會當面溝通就行。Demo本身的樣子，比任何策劃案都更有說服力。
（恐怖解謎題材的《堡外就醫》）
砍掉二十多個項目後，唯一留下的方向是“模擬經營+AI陪伴”的《喵嗚島》。
團隊發現，這個品類和現階段的大模型天然合拍：慢節奏玩法對即時響應要求不高，正好容忍大模型的延遲；模擬經營的核心則在於自我表達，玩家可以教貓貓怎麼稱呼自己、送出不同禮物，AI根據這些行爲做出個性化反應，讓每個人的小島都變得不一樣。
讓團隊感到更加驚喜的，是AI在遊戲中展現出的“超綱”能力。李馳跟我講了一個測試中的故事：遊戲裏設定了一隻極客貓，關鍵詞是“擅長Godot遊戲引擎”。有一天，這隻貓跑去向另一隻貓表白：“我用Godot做了一個遊戲送給你，遊戲裏的主人公就是你。”這種將技術詞彙融入浪漫表達的即興發揮，瞬間把對方的心動值拉滿，最後表白也成功了。
李馳和他的團隊意識到，“不按劇本走”的能力，纔是AI遊戲的上限體驗。爲了支撐這種持續的符合“貓設”的反應，團隊將一套分層記憶系統搬進了設計中去：貓咪的短期記憶能記錄日常瑣事，中期記憶每日總結並滾動保留重要上下文，長期記憶則會存放名字、“貓設”和主人需求等穩定信息。
在這套底層框架的支撐下，AI在遊戲裏，也便成爲了隨時可能創造驚喜的百寶箱。AI的不可預測性，換取到的是玩家每一次打開遊戲時的期待感。
02
駕馭赤兔馬
《喵嗚島》裏的貓貓NPC產生湧現式行爲是一回事，如何約束這種不可控的驚喜，避免其破壞遊戲體驗，則是另一個更爲棘手的行業難題。
在團隊擴張和招聘中，李馳感受到了員工思維模式上的衝突。他發現，有經驗的傳統遊戲策劃和懂AI的策劃在實際工作中很難順利共事。傳統策劃大多成長於追求確定性的環境，渴望玩家的每一步操作都在設計者的預測之中，以此保證對體驗的絕對控制權。而AI策劃面對的是一個徹頭徹尾的黑盒，他們追求打破常規、創造驚喜。
李馳將這種工作狀態比作駕馭一匹“赤兔馬”。方向正確時，它能釋放出極其巨大的可能性；方向一旦出錯，開發者就必須通過強制手段去勒住它。過去那種把所有內容提前寫死在代碼裏的做法，在這裏徹底失效了。
爲了勒住這匹“赤兔馬”的繮繩，《喵嗚島》在系統設計上採取了“底層求穩、表層求變”的策略。AI擁有高度的交互自由，但遊戲底層的數值循環卻被設計得非常明確。
(向AI許願生成的傢俱)
團隊參考了《朋友收集》這類成熟的模擬經營產品，將金幣的獲取（種田、釣魚、島民捐贈）和消耗（購買傢俱、衣服、營業執照）梳理得清清楚楚。李馳設定的核心理念是：儘量不要讓玩家卡手，前中期的資源消耗不能太重，確保玩家不會總覺得錢不夠用。只有利用傳統遊戲的數值邏輯保住順暢的底座體驗，AI不可控的行爲才能真正成爲加分項。
這種對AI的剋制同樣體現在團隊的決策機制上。日常開發中，喵吉託會用AI來模擬玩家試玩，根據跑出來的數據進行優化。但李馳表示：當AI跑出的數據與人類開發者的直覺產生衝突時，團隊最終還是會偏向人的直覺。單純的數據是沒有溫度的，做遊戲到最後，依然需要依賴人的感性直覺來拍板。
（《萌爪派對》的派對玩法也被融入到了《喵嗚島》中）
團隊內部的這套方法論，在李馳觀察外部市場後也得到了印證。之前在Steam上表現突出的AI遊戲《歷史模擬器：崇禎》，就引起了他的關注。這款遊戲充分釋放了AI的自由度，玩家甚至可以在古代造出原子彈或者“賽博修仙”，構成了極大的吸引力。但它的短板同樣明顯，比如由於缺乏對AI邊界的限制，NPC的身份和邏輯常常出現一致性崩壞。
李馳認爲，要加速誕生真正的AI遊戲爆款，開發者必須基於“AI擅長什麼、不擅長什麼”來做開發決策。就像當年移動端爆發初期的《憤怒的小鳥》和《水果忍者》一樣，核心玩法與硬件特性完美適配，產品才能真正走向大衆。
這種務實的開發觀，是李馳交足學費後換來的沉澱。
早年在字節跳動工作時，他帶着明顯的互聯網大廠烙印，習慣高舉高打，同時開很多項目進行內部賽馬。出來創業做遊戲後，他意識到遊戲和傳統的互聯網產品完全不同，很難單純靠“打錢”和多線賽馬堆出好結果。
李馳開始轉向更爲傳統的匠人精神。喵吉託這三年裏做了二三十個原型，每一個項目都由團隊親身經歷、一步步蹚過來，多線盲目押注的模式被拋棄。他感嘆：做遊戲是一件極其艱辛、複雜和困難的事情，如果沒有親自下場經歷過這些泥濘，外來者很容易帶着一種不切實際的傲慢。
三年的不斷試錯也讓李馳認清了一個簡單的道理：做遊戲，必須做自己真正喜歡的品類。早期創業時，團隊還會盯着市場，看哪個品類有機會就撲上去做什麼。現在，他們選擇回到李馳自己偏愛的模擬經營與溫情養成。如果開發者自己都無法從這個品類中獲得樂趣，那也無法給市場帶來樂趣。
聊及對工作室未來五年的期許時，李馳的回答沒有太多資本層面的野心。他希望喵吉託能被外界看作AI遊戲行業的先行者，做一些和別人不一樣的東西，在行業裏起到哪怕一點點的推動作用。
對李馳來說，喵吉託這家只有六個人的公司凝結了團隊這幾年所有的心血和工作，也值得他傾盡全力去熱愛。AI遊戲這條路到底該怎麼走，眼下依然沒有絕對的標準答案，但他們還在繼續往前探索。
03
沒有絕對的護城河
至於爲團隊創造主要營收的Meowa，跑通像素資產還只是一個開始。
目前用戶使用最高頻的功能集中在美術環節，平臺主要生成像素人物、圖標、地圖和動畫素材。李馳計劃將工具鏈進一步向上下游延伸，團隊正在逐步整合代碼生成和策劃案生成能力。
（Meowa的像素風轉換）
在策劃案生成方面，團隊整理了幾千款Steam遊戲的資料庫，按照系統和數值等多個維度進行了拆解。他們將底層庫結合了embedding和RAG技術，使AI在回答問題時先去檢索真實的行業資料，從而避免生成空洞的內容。
代碼生成則是團隊長期想要攻克的難點。開發者用AI做遊戲時，寫代碼只佔極少時間，大量精力反而消耗在調整美術、UI和動作表現上。目前大模型在美術表現和UI理解上還比較薄弱，李馳希望先解決這些外觀和表現上的問題，讓AI一次生成的素材看起來相對舒服。
此外，工具在不同平臺的落地依然存在痛點。比如，Agent版在指令執行上存在明顯問題。不同模型對同一套指令的執行能力參差不齊；網頁版則面臨新手引導層面的優化壓力，很多用戶不願意花很長時間閱讀教程。 團隊需要讓用戶更快理解各項功能的使用方法。
作爲一個小團隊，喵吉託也常被人問及行業壁壘的問題。面對諸如騰訊VISVISE、網易AI Lab等大廠地AI生產中臺，Meowa作爲一個小團隊工具，最核心的護城河在哪裏？
李馳對此表現得十分坦然。他認爲在這條賽道里沒有絕對的護城河。理想情況下，大廠擁有更多資源和人才儲備，一定能做得更好。但大廠往往揹負着沉重的已有業務，很難把全公司像一把劍一樣扎進某個具體場景。這時，小團隊在心態、速度和決心上的核心優勢就顯現出來了。
OpenAI、Claude、Midjourney……很多優秀的AI產品案例，恰恰出自初創公司之手。“喵吉託當下的首要使命就是先活下去，團隊會把120%的力氣全部壓在這件事上。”
（Meowa生成的圖標素材）
目前喵吉託手裏有兩款正在推進的項目。 除了《喵嗚島》，還有一款名爲《貓的牌組》，兩者在開發中都深度使用了Meowa工具。後者目前已順利簽下發行，預計在今年下半年正式發佈。
李馳認爲，做AI遊戲本身，也是在驗證AI工具的實際意義。優秀的工具能幫助團隊產出更好的遊戲內容，而遊戲的順利落地，也能夠直接印證工具的商業價值。兩條業務線，最終在喵吉託內部完成了底層邏輯的閉環。
04
先行者們
過去幾年，AI總是與“顛覆”“爆發”等關鍵詞綁定在一起。彷彿只要算力管夠，敲下回車鍵，遊戲世界就能自動生成。但喵吉託的經歷卻印證着一個比較反直覺的事情：AI的底層技術迭代越來越快，可用它做出一款遊戲的過程，卻變得越來越慢。
而當人類將設計權讓渡給AI，傳統的工業管線規則也隨之失效。過去的遊戲製作人像建築師，每一磚一瓦都在圖紙的控制之下；現在的AI開發者更像園丁，搭好底層框架，修剪冗餘枝葉，然後等待系統自己“湧現”結果。
（Meowa生成的地圖素材）
從“絕對控制”轉變爲“框架引導”，必然伴隨着高昂的學習成本。
當下，大廠大多仍在用AI做降本增效的試探。真正去觸碰AI原生核心邏輯的，反而是喵吉託這些算着資金跑進度的小團隊。他們手裏沒有標準答案，也無法確信當前的數值框架就是通往未來的鑰匙。
但行業的質變很少在發佈會上瞬間降臨，它總是需要經歷一段漫長的驗證期。只要仍存在着像喵吉託這樣的開發者，願意拋下舊有的經驗去耐心試錯，屬於AI遊戲的那個破局點，終會在某一刻破土而出。
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