AI時代最真實的行業焦慮，從“跨過門檻”開始

導語

大廠師傅領進門。

今年跑過很多行業飯局後的體感：至少一半的時間，大家都在聊AI。

大家的焦慮是實打實的。一位大模型公司的創始人告訴我，隨着基座大模型和應用工程的迭代，2026年初是幾乎所有AI能力走向可用的拐點——於是一夜之間，曾經的“虛火”轉化成了看得見的生產力。一位數值策劃朋友用大模型做成功產品的拆解反推，也有程序員養了一羣Agent，幫自己24小時跑任務、修bug……遊戲圈本就自帶技術基因，很快就有小部分AI大神率先拿出一些相當顛覆性的方案。但這種示範效應也不可避免地放大了更多人的FOMO情緒。

畢竟，這終歸還是一個飛速發展的領域——無論應用共識、最佳實踐，都仍然在“一天一變”。不止一位朋友曾經告訴茶館君，投入更多精力在AI上，卻沒法把這份焦慮撫平太多。OpenClaw剛火爆沒多久，社區又開始熱議Hermes和Claude Cowork這些“新龍蝦”。Harness Engineering、MCP、世界模型這些新詞一個又一個出現，當年熬夜學習的ControlNet、生圖Prompt咒語，如今回想起來彷彿已經是幾世紀前的話題……“這周沒學的AI知識，下週就不用學了”是一句經常出現的調侃。

這些現象也是徵兆，它們很大程度上透露出當下遊戲行業裏一個普遍情緒：想要在這波AI浪潮裏成長，怕的不是舊知識體系被打垮，更怕的是“學不過來”——這輪AI浪潮，顛覆傳統遊戲研發模式的趨勢很明確；但如何把隨天更新的海量新知識消化吸收，不被洶湧的巨浪打翻，這對過載的大腦是一個嚴苛的挑戰。

但我覺得，這份焦慮也並非不可解——就在前幾天，茶館君來到了騰訊遊戲創作大賽的現場。辦賽的第十一年，他們今年圍繞AI做了一系列重磅的加碼調整。看完他們拿出的新東西，我覺得他們爲了幫助新一代遊戲人趕上AI這班車付出的心血，不僅遠遠超出了我此前的預期，更切中了引發當下行業焦慮的本質問題。

01

新的路徑，新的方案，新的機會

在介紹今年騰訊遊戲創作大賽的變化之前，先簡單補充背景，Deepmind的CEO Demis Hassabis在去年曾經言簡意賅地提過一個說法：AI時代最重要的技能，是“學習如何學習（Learning how to learn）”。OpenAI創始人Sam Altman曾表示，AI時代要在AI工具裏迭代學習；“AI教母”李飛飛則說，AI時代的知識價值不在於學過什麼，重要的是能用什麼工具、能多快上手工具。

這些走在AI前沿的科技大佬的觀點，總結下來就兩點：首先，並不是學習者出了問題，而是“學習路徑變了”——AI時代的出現對人類知識結構的影響太大，導致如今學習AI，必須要重構舊有的學習方法。其次，這個新學習範式的核心在於進入迭代循環；必須得積極上手，不是等學會了再做，而是先進到實際項目裏去，邊做邊學、邊錯邊改。

這些判斷放在遊戲行業，其實更有現實緊迫性。遊戲本身就是技術、創意、交互、審美共同作用的綜合命題，很多經驗沒有現成答案，只能在項目的實踐中長出來。只不過還有兩個落地卡點——能拿來練手的好項目從哪來，誰來保證試錯方向不走偏？

而圍繞上述這兩個卡點，今年這屆騰訊遊戲創作大賽都嘗試給出瞭解法。

前者是他們的“傳統強項”了——辦賽十年，騰訊遊戲創作大賽已經驗證了一套成熟的人才孵化邏輯：不止是單純辦比賽，更是集合了知識分享、專家輔導、和資源鏈接等環節於一身。推動學生參賽者通過參與實際遊戲項目的開發，將創意人才從“有想法”一步步推向“能做出成果”。

像是今年，騰訊遊戲創作大賽主賽區繼續開設AI遊戲賽道、小紅花遊戲賽道、創意遊戲賽道三大賽道。在往年的大賽裏，他們收到超過13000份參賽作品，有幾百款成功破圈。這些參賽者裏，有人獲得頭部資本數百萬元的投資、有項目入選聯合國教科文組織大獎；有開發者憑藉一款AI原生遊戲獲得玩法創新獎，隨後順利入職騰訊，三個月就成爲了團隊骨幹……許多人通過大賽打開的窗口，在遊戲職業道路上走得更遠。

而後者尤其吸引茶館君的關注：大賽今年在這套被驗證過的培養方式的基礎上繼續加碼。不僅強調AI，更拿出只有寥寥幾家頭部大廠才具備的頂級技術資源和專家資源，爲新入行的開發者搭建了一個真正符合當下AI跨越式發展特點的、能夠讓年輕開發者在項目實踐中完成蛻變的新一代“學習現場”。用騰訊遊戲學堂院長夏琳的話說，AI如今已經顯著改變了創作門檻，“如果大賽還停留在‘歡迎’你用AI的層面，那可就太保守了。”

具體來說，今年他們首先面對三大賽道的參賽者，全面開放了騰訊內部的大量AI工具和能力，包括CodeBuddy、VISVISE、MagicDawn等等，涵蓋了AI Agent、3D生成、3D渲染、遊戲測試、遊戲語音等各個方面的全面能力——在AI工具上，讓參賽者和騰訊自己的員工站上一個起跑線。

更重要的是，今年大賽全新設立了一個AI遊戲專家委員會，從天美、光子等各個騰訊遊戲部門，邀請來十多位AI相關的專家前來坐鎮——也就是說，締造《和平精英》等大DAU產品的“操盤手”們走出幕後，拿出他們寶貴的經驗，擔當大賽選手們的專家智庫，全程參與命題、輔導、評審，知識分享等等。

要茶館君說，對於一切都還處於迷霧中的AI遊戲來說，這件事的行業意義可能比它看上去要更爲深刻。

02

當大廠“導師天團”化身領航人

在大賽揭幕之後，茶館君也接觸了幾位這次參加AI遊戲專家委員會的導師。和他們的交流讓茶館君更進一步確信，這屆的騰訊遊戲創作大賽，真正稀缺的價值並不只是獎項或是獎金本身，而是它把一批正在一線做AI遊戲實踐的人，系統性地聚攏到了同一個場域裏。

2026騰訊遊戲創作大賽AI遊戲賽道選題

在行業整體的AI探索範式都尚未明確的時候，這批開發者代表的是整個行業裏在AI遊戲領域走得最遠的那批人。因此對參賽者來說，通過和這些“領路人”深度接觸，他們能夠接觸到的不是“坐而論道”的抽象概念和紙面趨勢，而是能夠把大廠成熟項目裏錘鍊過的方法、判斷和工作方式都收穫囊中。這是別無二家的鍛鍊機會。

尤其是這些開發者導師，他們既有傳統開發者的紮實技術視角——都有多年的項目開發經歷——同時也是AI時代的探索者和求道者，自身在AI發展週期裏“趟”過一遍，從第一視角見證了技術的演進。光是把其中的經驗教訓分享出來，就已經足夠有意義。

比如，我見到了IEG技術美術楊夢舟。在大賽開幕前，他就已經是IEG內部一個挺出名的“一人團隊”了——他能夠藉助AI能力，一個人完成美術、程序、音樂等全棧的開發，落地一整個項目。

而他本人不僅是一個很有特色的個人能力樣本，提前預演了AI時代“超級個體”如何打破各個職能間的能力邊界，更具參考價值的是他一步步走到今天的過程。夢舟告訴我，他是技術美術出身，有超過十年Unity開發經歷。他從2023年就開始全面調研AI開發，從一名“略懂編程”的美術成長爲一位全棧開發者。

這段逐步跑通工作流的獨特經歷，讓夢舟很注重AI開發中對流程的把控。作爲虛幻引擎的官方講師，他也有很多講課和分享經驗。接觸過大量新人開發者，深知他們的普遍誤區。他告訴我，他希望通過這次大賽讓選手們意識到，想要取得好的AI開發成果，一是要避免“想到哪做到哪”，二是不可迷信大模型“一句話生成”的能力。要在設計前擬定好足夠詳實的策劃案，分層設計demo迭代流程。最終讓產品迴歸“好玩”這個第一性。

導師們各有專長。例如在天美J1GBT算法組擔任負責人的Mony，就是遊戲AI實戰派的代表。去年，團隊和項目組配合克服了高併發、人設一致性等各種技術難題，讓能聽會說的AI“鸚鵡管家”，正式入駐《QQ飛車》手遊。

《QQ飛車》手遊“鸚鵡管家”

博士出身的Mony有着技術人員典型的嚴謹態度，他爲大賽的參賽者提供了很多技術見解。比如他鼓勵參賽選手“把模型做薄”，小團隊工程實力不夠，不妨用技術審美湊——只在必要的地方使用大模型、避免在微調模型這些方面重複造輪子。這些經驗來自他們對“鸚鵡管家”做的一次技術迭代，把起初“一個功能一個大模型”的串聯模式，優化成了一個大模型+多個專精小模型，回覆的時延性和系統的健壯性得到了立竿見影的改善。

對於小團隊來說，時間和試錯成本都需更精打細算，那麼不妨讓項目保留更多確定性和穩定性，又能節省下大量開發時間。Mony還建議，參賽的小團隊都應該做好項目的完整上下文管理，讓AI更能理解項目意圖，提供最精準的技術建議，這也是他們日常大量在算法工作中使用AI後的感悟。

這些來自超級產品、超級團隊的一線經驗，對創作者而言，是最好的創作指北。就像IEG的AI研究員Shiwei向我還原的一個現實場景：一個經驗不足的團隊面臨技術難題，如何確定它是一個努努力就能跨過的個人能力卡點，還是技術方向選擇失誤、抑或是整個業界都沒有解決方案的行業難題？

在這種關鍵的迷茫時點，讓行業“老司機”引路無疑能省下大量的試錯成本，讓創作者能夠將更多時間投入在有效創作上。而大賽專家團內以Shiwei爲代表的這一批研究員，出身於技術背景，又長期從事AI領域最前沿研究。看過全球範圍內大量技術方案，有寬闊的技術視野。他們的參與能像探照燈，照亮參賽者團隊自身都難以意識到的視野盲區。

借用米哈遊創始人大偉哥近期一段很火的交大演講——“要出來混，最重要的是先出來”。對很多AI遊戲開發者來說，先做出來、跑起來，在真實環境裏接受反饋，本身就是成長的重要一部分。

甚至我們還能看到，除了AI領域的研發導師外，此次的AI遊戲專家委員會成員還包含來自IEGG發行投資部門等團隊的商務專家。在去年的騰訊遊戲創作大賽中，他們就曾幫助優秀作品的參賽選手對接投資和發行資源，將“比賽”這個偏理想主義的環境和真實的商業市場鏈接在一起。既是將項目帶上線，讓開發者有機會走得更遠，也把“接受真實反饋”這件事做到極致。

簡單點說，騰訊遊戲創作大賽這次所做的，是通過他們整個大賽多年的儲備和作爲巨頭的全鏈路能力，真正搭建起了這樣一個讓包括AI在內的各類項目有機會往前走、讓學習不止停在紙面上的平臺。

甚至再往前想一步，在往年的騰訊遊戲創作大賽裏，都有大量創意型的團隊憑藉精妙的玩法創意突圍。作爲行業新人的他們，短板往往在開發經驗的欠缺——但如果將更強大的AI工具交到他們的手中，在他們面臨關鍵開發卡點時，爲他們提供資深開發者的及時指點。這樣的多重保駕護航之下，是否能讓行業期待了多年的AI原生遊戲創意更快、更好地湧現？

這件事兒，並非不可預期。

03

急需“開放”的時代，騰訊遊戲學堂樹起新標杆

回到文章最開始的那個問題，一切焦慮，其實都來自對未知的恐懼。對於每一個身處行業內的人來說，眼下最真實的焦慮，其實並不是AI會不會來，而是在AI已經撲面而來的情況下，行業還沒有完全沉澱出一套足夠清晰、足夠穩定的最佳實踐。

但換個角度看，打破這種焦慮，可能也沒有想象中那麼難。AI技術天然就在拆毀許多舊有壁壘。那句“上週要是有什麼來不及學，這周就不用學了”的調侃，換個角度理解，其實也可以等價爲另一句話：什麼時候開始學AI，都不算晚。因爲真正決定一個人能不能跟上AI的已經不是起跑的時點，而是有沒有進入正確的學習機制。

放大到整個行業也是一樣。要緩解這種集體性的焦慮，最有效的方式，不是繼續製造神祕感、把經驗封存在個別公司內部，而是儘可能把那些仍處於未知中的AI可能性，逐步轉化成可落地實操、可以複用的方法和路徑。

從這個角度來審視，騰訊這兩年的動作其實很有代表性。某種程度上，騰訊一直在鞏固自己“務實大廠”的形象。譬如我們此前就曾報道過，在今年GDC上，騰訊拿出了全行業所有企業中數量最多的AI議題，通過公開的演講，把項目背後的技術方案、探索路徑和落地成效，儘可能坦誠地向行業分享，掏心又掏肺。騰訊在3月上線的WorkBuddy和CodeBuddy，其原本就是騰訊自研、面向內部員工使用的Agent工具，但他們選擇在“龍蝦熱”期間面向所有公衆開放，讓普通人也被科技的平權所惠及。

而如今，騰訊遊戲學堂在騰訊遊戲創作大賽中所做的事情，也延續了同樣的思路，乃至於更進了一步。它並不只是把“開放”停留在理念層面，而是進一步把開放落實到了人才、技術與商務資源這些更具體、也更關鍵的層面。

這三者加在一起，才構成了這場大賽真正特別的地方。它不只是給了年輕開發者一個展示創意的舞臺，而是嘗試搭建起一個更完整的成長環境：有人帶路，有工具可用，有項目可做，也有機會把作品真正推向更遠的地方。

這或許也是這次的騰訊遊戲創作大賽最值得行業關注的一點。在一個變化過快、知識半衰期越來越短的時代裏，騰訊遊戲創作大賽提供了一個範式，開了一個可被模仿的先例——企業與其嚴防死守，不如開放資源、共享經驗、共同探索。不止要“用人”，更要開始“育人”；不止要尋找會AI的人，更要幫助更多人學會在AI時代成長。

讓更多創作者站在巨人的肩膀上，更快接觸AI遊戲開發的前沿，並通過開放一線實踐，加速整個行業的人才儲備和認知升級。最終受益的，不只是某一場比賽、某一個團隊，而是整個行業的創新速度和人才密度。