字節遊戲下場做AI遊戲，能成新風口嗎？

文/唏噓

導語

字節遊戲，推出一款Steam買斷制AI真人RPG

AI 漫劇如今已然成爲行業風口，頻頻佔據各大短劇榜單，也直觀印證了 AI 影視內容的商業化潛力。

這場新風口的背後，少不了字節的影子。今年2月，字節推出的Seedance 2.0，只需要一段文字、幾張圖或一小段視頻，就能在60秒內生成一段電影級短片。

而實際上，早在AI影視成氣候之前，字節遊戲江南工作室就已經在醞釀一款AI真人RPG遊戲：《不問凡塵》。這是一款藉助AI影視能力搭建的修仙題材的真人RPG遊戲，去年立項，今年5月公佈了首爆PV。

這並不難理解。自2023年以來，AI就成了字節重點發力的方向，昕玠對AI的關注也從那時開始。在《不問凡塵》之前，他嘗試過三款AI遊戲，都在Demo階段被推翻。AI 技術更新迭代速度極快，在他看來，研發 AI 遊戲更像是一場博弈，不能只着眼當下，更要精準預判行業未來的走向。

而這一次，他認爲團隊押對了方向。在江南工作室辦公室，他拿出手機，向我展示了一段 AI 生成視頻：畫面裏的少女笑容靈動。

這是他感到確定的瞬間。視頻由AI生成，素材不過是從網上隨手找來的一張人物圖，他們只是確定了首幀和尾幀，讓AI填充中間的部分。但動起來的那一刻，那個人物有一種真實人物纔有的質感，讓他忍不住對着屏幕盯了半個小時。

如今，隨着AI漫劇等應用場景落地，AI視頻有了市場化的可能性。他對《不問凡塵》充滿信心。

以下是茶館和他的對話，經整理後呈現：

01 誕生於字節遊戲的AI影遊

茶館：你之前自己本人是做AI方面的嗎？

昕玠：我應該是2023年纔開始正式關注AI。我畢業後便加入字節，2023年，當時市面上同類產品尚處於早期階段。從2023年到2025年，我們在AI遊戲領域嘗試了很多款產品。

茶館：之前研發的三款都在Demo階段被推翻了，這個項目爲什麼能夠持續推進下去？

昕玠：因爲邏輯不一樣，前三個項目還在找玩法。

第一個做了一個類似“老闆模擬器”，是個經營遊戲，你要通過自然語言管理你的員工，給員工分配不同的項目，整體來說是想做一個全新的玩法。

但是我發現，因爲自然語言需要打字交互，玩家交互的複雜度和收穫的快樂，很難成正比。你要非常複雜的操作才能獲得極佳的交互反饋，這意味着能享受這種樂趣的人還是比較少的。

我後來邀請了幾個同事來玩，對我打擊還挺大的。他們說：“你不要讓我在遊戲裏還要上班。”我本來想塑造一個比較爽感的視角，但是在遊戲裏卻整天在處理一些頭疼的問題，AI員工問：“老闆今天能不能請假”“我看隔壁同事不舒服，能不能不一起工作”。

第二個產品是個故事冒險模擬器。有點類似於“無限流”玩法，玩家帶領角色開啓不同世界觀的冒險，嘗試將角色羈絆、冒險記憶轉化爲專屬遊戲體驗。是個挺有意思的想法，我們還嘗試打造過林黛玉穿進霍格沃茲學院，她使用魔法時還會念詩句，是我們意料之外的事。

受限於當時的大模型，產品還是沒推進下去。大概是2024年初，彼時大模型對長文本、連續劇情的記憶能力不足，經常出現世界觀混淆、劇情邏輯錯亂的問題，比如我們當時做了幾個副本。

不過，這個事情也慢慢演化出了我們現在的方向。因爲這個事情本身利用了AI的創造性。我們也意識到，如果你要做，就要選一個隨着AI發展，它能和經典遊戲抗衡的方向，純圖文玩法競爭力不足，很難和市面上畫面精良主流遊戲抗衡，我們把目光投向了還未萌芽的AI視頻賽道領域。

那時候我是想做《導演模擬器》的，是一款主打影視公司模擬經營，玩家可以簽約演員、改寫劇本、挑選陣容，藉助 AI 生成影片預告，還能體驗影視創作自帶的隨機性，自由打造原創內容。

也是在這個過程中，我們發現瞭如今《不問凡塵》裏“留影石”玩法雛形。我們發現“首尾幀生視頻”，我們在網上隨便找了一個圖片，固定好它的首幀、尾幀，讓AI生成視頻。我印象特別深刻，我對着那個Demo看了得有半個小時，當圖片上的人連續動起來時，它像有種魔力，讓你覺得有很強的代入感和真實感。

在此基礎上，我們嘗試將交互玩法與AI視頻結合，搭建出簡易的遊戲運行框架，後來就成了《不問凡塵》。

茶館：該項目隸屬於字節跳動哪個部門？內部對這款AI遊戲項目的定位是怎樣的？

昕玠：我們屬於江南工作室。

我覺得內部還是比較給機會的。這些事能在內部迅速運轉起來，得益於良好的平臺環境和團隊的鼎力支持，所以纔會有更多的機會和更具戰略性投入的選擇。

茶館：我們團隊有多少人在做這款遊戲？

昕玠：早期一直是10個以內，直到今年初左右，我們發現這個事情確定性比較高，可以把各種類型遊戲都用這套範式做一遍，那時候開始加人，現在是20個左右。

茶館：“確定性”來源於哪裏？

昕玠：我覺得來自兩大層面。

第一，AI多模態技術跨過“恐怖谷”。2025年9月，我們實現了AI人物連貫動態生成；到2025年底，AI圖片、視頻的生成質量已經追平市面上大部分PC遊戲，人物形象、場景畫面的真實感與精細度達到可面向玩家正式交付的標準。

第二，AI內容可控性實現突破。以Banana、Seedance爲代表的新一代模型，大幅提升了圖文、視頻生成的可控性。早期模型僅能依靠大量抽卡試錯來產出內容，指令理解能力差；新模型可以精準解讀提示詞與參考圖，我們能夠自主把控人物動作、畫面風格、場景細節，真正實現創意落地，而非被動接受AI隨機產出的內容。技術層面的成熟，讓我們確定項目可以穩步推進。

02 重玩法修仙AI遊戲

茶館：整體來說，《不問凡塵》會講一個什麼故事？

昕玠：你來到一個修仙的世界觀，故事以玩家降臨這個世界、選擇自己不同的修仙之路爲故事。

茶館：遊玩過程中，玩家主要就是和各類 NPC 互動、挑戰怪物、探索整片大世界嗎？

昕玠：沒錯。我們設計了風格獨特的修仙世界觀，不過相關細節暫時還不能公開，後續我們會專門發佈世界觀 PV，完整介紹整個世界的設定。

玩家在遊戲中會承接主線賦予的使命，但我們並不強制大家沿着主線一路推進。很多玩家已經厭倦了線性的劇情流程，相比被動跟着故事走，大家更想自由體驗修仙的樂趣。爲此我們設計了豐富的成長體系：玩家可以選擇不同天賦，走丹修、器修等不同路線；也能和角色結緣，在交友互動中習得專屬功法。

後續還會上線本命法寶系統，大家可以隨心選擇正道、邪道，或是做一名自在的散修。即便不推進主線，玩家也能依靠這些玩法修煉成長，最終達成飛昇成仙的結局。

目前我們已經開發出煉丹、煉器、宗門試煉、比武大會、拍賣會、世界BOSS等大量玩法，會以完整遊戲的形態呈現給玩家。

茶館：這些都屬於偏重度的遊戲玩法，已經和大部分主打劇情體驗的互動影遊不一樣了。

昕玠：這也正是我們和互動影遊類產品的核心區別。現在不少團隊，都是在原有內容基礎上嘗試增加交互體驗；而我們是依託全新的AI生產模式，打造一款內容飽滿的正統修仙遊戲。

因爲我們明確服務的用戶，就是Steam平臺上的修仙遊戲玩家。這類用戶不僅想看劇情，還追求豐富的玩法、完整的世界觀和多樣的互動體驗，這也是我們重點打造的方向。長遠來看，影視和遊戲品類會不斷融合：互動影遊會逐步補充玩法，傳統遊戲也會強化劇情分支。只依靠多分支劇情的模式，並不能滿足所有用戶，各個團隊最終都會找準自身定位，持續挖掘不同品類的市場機會。

茶館：你們最早PV出來後，評論區有說，修仙是一個比較古早的領域。你們是怎麼確定修仙是是合適題材的？

昕玠：我們最開始去年就選了修仙。一部分是團隊裏有比較多修仙的核心粉絲；另一部分，我覺得修仙是個嚴重被低估的品類。之前大家會覺得修仙是個下沉賽道，但隨着我們的調研，我們發現這些用戶還是比較集中在一二線城市。

我們觀察到去年《凡人修仙傳》有一波很強的內容現象。今年還會有《凡人》的大電影、《劍來》的劇，會不斷擴展新的用戶。

我喜歡把修仙比作“中國原生出來的文化認同題材”，類似中國的二次元。這是一個快速增長的盤子，但目前的遊戲供給還不多。而且我認爲，在修仙戰鬥技能、修仙的場景、NPC精細度上，用AI能做出比現有產品更好質量的內容，這是我們比較有把握的判斷。

茶館：很多改編3D動漫如果建模不好，罵聲會比較大，AI就更不可控了。

昕玠：我覺得這是兩個事情。玩家願不願意接受AI做的內容，說到底還是看質量夠不夠好。如果我們做出的畫面、演出質感，能達到甚至超越主流影視劇水準，玩家自然沒有拒絕的理由。

我們之前放出 PV 後，有公衆號自發組織了用戶投票，當時大家的態度基本五五開：一半玩家覺得內容不錯願意體驗，另一半則對 AI 製作的形式心存顧慮。今年三四月，我們邀請了二三十位玩家實地試玩，結果和之前差別很大，支持的比例達到了九比一。

也就是說，90% 的玩家在實際體驗後，都認可了 AI 製作的內容。只要戰鬥、場景、NPC 互動等核心體驗達標，玩家並不會糾結內容由何種技術製作。這就好比大家看電影，不會因爲影片使用的拍攝設備不同就選擇不觀看，作品本身的品質纔是關鍵。

所以我們的AI花了很多精力在設計和廢稿的消耗上：並不是說AI一出來這件事就結束了，我們還是要做大量設計工作。你看到的那些人物，其實都做了一兩週的設計。

未來國內用戶對 AI 內容的接受度還會持續提升。我們也願意投入額外成本打磨細節、優化設計，讓玩家感受到製作的用心，交出高質量的作品。

茶館：修仙領域有不少成熟IP，依託IP開發作品或許能收穫更廣的受衆。相比之下，打造原創世界觀和故事反而要承擔不少風險，你們爲何沒有選擇合作現成IP呢？

昕玠：是，這個問題我從兩個方面想。做IP有IP的好處和限制，你要過監修、跟IP對齊每一個設計。我們在這個產品上，希望專注於用AI快速完成0到1的產品驗證。

但我覺得精力不能被分散。我後來紋了一個“attention”的紋身——AI算法裏有一句很著名的話叫“Attention is all you need”，大模型的突破有一部分就是讓模型去關注重要的事情。我覺得這對團隊來說同樣重要。

跟IP合作、把好故事拍出來、做好長線運營，這些都是遊戲行業的基本功。但用AI從0到1做出一個完整的遊戲，這不是行業基本功，是你要自己花精力去解的題。其他題你接下來做好就行。我希望先把我自己獨特的這道題全力解完，那接下來會有很多選擇，我都可以去做我想做的事情。

03 不做手遊，做買斷，他們在賭什麼？

茶館：你們搭建項目框架的時候，AI漫劇還沒有興起吧？當時這個賽道是什麼情況？

昕玠：是的，我們在去年年底就完成了整體框架搭建，當時主流還是Midjourney 3到4版本，AI相關內容創作還處在早期階段。後續隨着Banana、Seedance等模型陸續上線，我們的研發效率也大幅提升，並且這種技術迭代還會持續下去。

茶館：今年市面上出現了不少AI互動小說、短視頻類互動內容，它們和你們核心差異在哪裏呢？

昕玠：在這個方向做了差不多一年時間，我感覺這個事情是必然發生的。過去想要做多分支互動內容，投入成本極高，產出卻不確定，大部分團隊都難以承受。現在門檻降低，更多人開始嘗試互動內容創作。

我們的核心目標是打造一款完整的大型遊戲，包含戰鬥、場景探索、NPC交互、角色養成等全套玩法。所以我們會深耕遊戲設計、數值體系、交互反饋等遊戲行業的核心能力。

市面上互動短劇、AI漫劇，本質還是源自影視行業，核心競爭力依靠優質劇本和演員演繹。但優質劇本本就稀缺，現階段AI也還無法復刻真人演員的表現力，想要出彩的效果，需要投入大量精力調試，這也是這類產品目前的侷限。當然我也看好影視互動內容的未來，只是現階段，我們選擇立足遊戲領域發力。長遠來看，兩大品類一定會互相融合，誕生更多新穎的內容形態。

茶館：也就是說，對比傳統重度遊戲，你們依託AI實現了降本；對比AI互動短劇，你們又在玩法上做出了創新，算是兩者結合的路線？

昕玠：可以這麼理解，我們的目標受衆始終是核心遊戲玩家。我一直覺得遊戲行業如同建築行業，不光要有創意設計，更要一步步落地搭建，不少好想法都會受限於成本、製作管線而無法實現。而AI帶來的全新生產模式，恰好能打破這類限制，釋放創作空間。

我很看好AI視頻在畫面表現上的潛力，未來它的視覺效果會超越傳統遊戲。像以前大成本才能打造的頂級3D大作，AI視頻天然就具備這樣真實的視覺觀感。

茶館：這款遊戲偏向重度玩法，但字節的流量分發模式更適配輕量化產品。後續上線後，你們打算如何依託公司生態來推廣這款作品？

昕玠：我們這個產品還是一個比較收斂的產品，在Steam上做買斷制。我們現階段的核心目標是快速驗證產品模式，因此不會做複雜的流量投放與廣告宣傳。推廣一般是做手遊的事情。這個產品應該只做PC單機。PC單機說到底，就是你能把差異化的東西、好的內容給到玩家，他們就會認可。

我們不做手遊，跟我之前說的思路是一樣的：如果做手遊，還要做數值、做長線運營、做廣告、做買量測試，這些在當下這個階段都會分散項目組的精力。我們先把0到1這一款純粹的遊戲做出來，把這件事跑通，接下來想做什麼，選擇是很多的。

茶館：會多久做出來？

昕玠：我們會爭取今年上線。

茶館：那有預期的銷量目標嗎？

昕玠：還是有預期的，沒有預期也不合理——你不能只說做嘛。玩家的認可才證明這件事0到1真的跑通了，你做得好。

04 “做AI遊戲像一場賭博”

茶館：之前似乎少有團隊做你們這個方向？爲何當時其他團隊沒有入局，背後存在哪些難點？

昕玠：每個人對行業趨勢的預判範圍都有限。我們準備產品的時候，當時 AI 繪製的人物形象還無法突破視覺 “恐怖谷”，想要做成完整遊戲，必須預判一年後的技術水平，相當於和 AI 發展趨勢對賭。預判太過保守，成品會缺乏亮點；預判過於激進，又可能因技術不達標導致項目擱淺。

這款產品能夠落地，離不開 Banana、Seedance、Image 2 以及各類 Agent 模型的接連迭代，缺了任何一環都難以實現。這也是一條不斷被新技術顛覆的賽道，對團隊的持續學習和創新能力要求很高。

茶館：如果沒賭贏的話，還會繼續等嗎？

昕玠：我覺得看你對這個事情的判斷堅不堅決。我對這個事情很堅定在於，它在短、中、長期都有清晰的落地路徑和商業化模式。短期來看，當前產品可登陸 PC，後續也能輕鬆移植爲手遊；中期可以結合知名 IP，打造體量更大、受衆更廣的作品，還能重啓模擬經營、敘事類等過往構思；長期則可以依託世界模型，實現場景、戰鬥畫面的無縫實時生成。伴隨着 AI 技術進步，我們的研發效率和產品品質也會持續提升。

茶館：那這套模式能夠持續拓展延伸的核心底層邏輯是什麼？

昕玠：核心邏輯就是把遊戲的玩法、內容以及整套生產流程，完全搭建在AI體系之上。我有一個簡單的判斷方法：假如AI模型的能力提升一倍，你的第一感受是欣喜還是焦慮？如果感到欣喜，就說明賽道選擇是正確的。

早些年大家還在研究如何讓AI寫出千字內容，如今它早已可以輕鬆完成萬字創作，很多基礎工作都被AI承接。我們不會去跟風做這類基礎功能，而是聚焦在視頻、圖文這類AI優勢領域。模型不斷變強，我們的製作效率、內容品質也會同步提升，可落地的產品形態也會越來越豐富。簡單來說，我們的產品形態和研發框架，從根源上就是圍繞AI來打造的。

茶館：這套模式看起來門檻不高，很容易被複制，現在普通人也能用AI做遊戲。

昕玠：單純從技術工具層面來看，確實不存在絕對壁壘，畢竟我們並非底層模型研發方。放到整個遊戲行業來看，多數競爭壁壘本質都是可量化的資源，無論是引擎技術還是團隊管線，別人都有機會補齊。

我們的優勢在於走在前面。其他團隊並非做不出同類玩法，只是需要花費時間，逐一踩過我們此前遇到的各類問題。AI 領域本就是你追我趕、交替迭代的狀態，各家模型和技術輪番更新，這也是行業常態。我們會繼續保持前進的節奏，和同行一起在這個領域持續探索。

茶館：你們PV出來後，可能有更輕量的玩法比你們先出來，這個風險怎麼看？

昕玠：我覺得這個市場很大，坦白說，大到容得下很多人來喫東西。走在前面這件事，也沒有想得那麼簡單。我之前跟別人聊的時候也講過，我的觀察是：你不斷趟坑走過的內容，就是你的壁壘。

只要我把我想做的事情做好就行，不需要想那麼多。你當下想做的事情做出來，這件事還是足夠成立的。