騰訊、網易前員工組隊,把蔡浩宇押注的AI世界成本砍下來80%

前不久,蔡浩宇創辦的AI公司Anuttacon公開了一項名爲Agentopia的研究。

研究團隊搭建了幾個虛擬場景,讓100個智能體在其中生活了整整10個模擬年。

在這10年裏,智能體會交朋友、換工作、接受心理輔導,做出諸如此類的社會行爲,研究者再從中篩選表現較好的“人生經驗”,用於訓練模型的角色扮演能力。

構建這樣一個AI世界,爲的自然是以後的遊戲裏能出現更符合直覺、看起來更自然的NPC。

但如果從研究走向遊戲,一重現實會攔在面前:NPC每週規劃一次生活需要多少錢?每晚總結一遍記憶又要消耗多少Token?最終帶來的樂趣,能不能覆蓋背後的模型成本?並且更關鍵的是,這些成本會隨着玩家的長線遊玩,變得越來越多。

這幾乎是目前商業化的AI遊戲共同面對的一筆賬。但最近,一支國內AI遊戲團隊給出了兩個頗爲誇張的數據。

奧拓蓋母(AutoGame)團隊的成員向競核透露,在他們的遊戲《麥琪的花園》最近的版本中,遊戲整體的AI相關Token成本相比他們過去降低了約80%;在生成道具、生成關卡等特定業務上,成本最高降低了約96%。

如果從新品節前三天(6月12號)一直算到今天爲止,將近一個月的時間裏,大致有1W名左右的玩家下載並體驗了遊戲,而《麥琪的花園》在大模型服務上花費的成本不到200刀——這可能比一些Vibe Coding的小體量遊戲開發還要便宜。

如果要在已經公開的國產商業遊戲中,尋找一款與Agentopia命題相近的產品,《麥琪的花園》也算是候選之一。

目前奧拓蓋母的團隊約有13人,其中一些成員來自騰訊、網易、吉比特、冰川等遊戲公司,參與過百億級流水的項目,也有成員具備算法與AI相關經驗。

《麥琪的花園》從2023年年底開始開發,團隊此後完成過三輪融資。在斯坦福小鎮的概念出現之後,它應該算得上目前國內最早、完成度最高,也最有可能真正落地商業化的產品。前段時間,遊戲首次參加了Steam新品節,競核也藉此試玩了最新版本,並和團隊成員們聊了聊,看看《麥琪的花園》這樣一款稱得上明星級的產品做到什麼程度了。

01 一場雨六塊錢

如果暫時關掉AI,《麥琪的花園》首先是一款像素風的沙盒冒險遊戲,它的基礎玩法會比較像《星露穀物語》或者《環世界》。

玩家扮演一名退休勇者,在奧茲大陸建設營地、種田採集、製作裝備,也可以進入礦洞和不同生態區域探索、戰鬥。它有一套相對傳統的資源循環和冒險框架,也支持最多四人聯機。

AI則被放在了角色、任務和內容生成的位置。玩家可以通過文字描述或上傳圖片,在酒館裏招募一名AI夥伴,除了外貌以外,還可以設定它的性格、職業和背景故事;招募完成後,這些角色會加入隊伍、參與戰鬥,也能被安排去砍樹、採集,承擔營地裏的日常工作。

繼續相處下去,它們還可能依據自己的背景提出新任務,並進一步生成任務地點、劇情和道具。

官方展示中,根據歌姬背景生成的舞臺歌唱劇情

這些能力並不只停留在宣傳文本里。早在去年的測試中,玩家就已經可以創建角色,讓它們參與戰鬥與生產,並在長期相處後觸發新的任務和故事;現在遊戲則依舊可以在Steam上下載,供想要體驗的玩家參與測試。

但真正把AI角色交到玩家手裏之後,奧拓蓋母面對的問題也發生了變化。

隨着更多玩家進入,大家向NPC提出的要求也開始超出團隊原本劃定的範圍。有玩家會直接要求路邊的NPC去做飯,也有玩家會直接詢問某件道具位於哪個方向;此時,NPC不僅要理解語言,還要讀取周圍環境、判斷自己的能力,並將一句回答轉化成實際行動。

如果完全不考慮成本,這些問題並非無法解決。按照團隊的說法,只要把更多遊戲數據交給模型,開放更完整的環境感知、行動規劃與尋路能力,再換用足夠強的模型,總能通過“力大磚飛”的方式接近玩家想要的效果。

但在一款面向大量用戶、希望長期運行的商業遊戲裏,這種辦法顯然很難持續。NPC每多感知一項信息、多作出一次判斷,背後都可能增加新的模型調用;等玩家數量和遊玩時間增長以後,那些單次看來不算誇張的消耗,也會迅速積累成一筆無法忽視的成本。

奧拓蓋母內部曾經測試過一個更復雜,也更能說明問題的設計:假如某個地區長期下雨或者長期不下雨,NPC會觀察天氣變化,推測某類道具可能漲價,並且自動生成一個道具作爲商品,然後主動找到玩家推銷。

天氣、經濟和NPC行爲由此串在了一起,NPC根據世界狀態作出了自己的判斷,這正是很多人想象中的AI世界。從邏輯上來說,這和Agentopia中的智能體社會並不遙遠:角色持續讀取環境,根據自己的處境作出判斷,再把判斷轉化成具體行動。區別在於,研究項目只需要證明這種現象能夠發生,商業遊戲則要爲它的每一次發生支付成本。

所以當他們進一步計算成本時就發現,完成這一整套事件的鏈路,可能需要消耗約6元的大模型成本,而且大模型在這個過程中會持續產生大量無用的信息。

這筆錢玩家不一定會願意承擔,那解決的辦法就只剩下一條。

02 如何降本

對奧拓蓋母來說,解決問題的方法顯然不能像實驗室環境裏那樣,繼續增加預算、換用更強的模型。過去幾個月裏,他們做的事情恰恰相反:重新拆解《麥琪的花園》裏已經實現的AI功能,判斷哪些環節真正需要調用大模型,哪些結果可以通過工程管線、遊戲規則與代碼兜底來完成。

這項工作由四名成員持續進行了約四個月,涉及模型調優、管線調整、成果篩選等等,最終得到的結果就是開頭提到的兩個數字。

這種拆分能力與奧拓蓋母大多由大廠前員工組成的團隊多少有些關係,他們在AI視野方面看得也比較遠。相比將大模型視作一個能夠包辦所有功能的黑箱,製作組的成員們更傾向於把AI看作遊戲工程中的一個模塊,再判斷模型、程序和策劃各自應該處理什麼問題。

儘管我們沒法知道他們具體做了些什麼,但主策苦丁給我們舉了一個例子:對於大部分AI開發者而言,大家都能在開發過程中意識到某些大模型的優勢,比如哪一款模型“人味”比較重,哪一款又更擅長數據。在實驗室或原型開發階段,選擇這些價格偏高的模型自然是合理的。

但考慮到商業因素,好用的模型可能會下架,遊戲自然也想盡可能減少受到模型廠商變化的影響。隨着模型迭代,某個便宜模型的能力可能發生變化,如果產品的優勢來自於模型廠商,那麼爲了保持原有質量,團隊便只能換用更新、更強,同時也更加昂貴的版本。

因此,他們做的思路其實不復雜,就是弄清楚某類角色應該怎樣表達,玩家需要什麼樣的反饋,便可以通過提示詞、角色背景、規則與代碼兜底,在價格更低的模型上覆現相近效果。

團隊需要優化的並不是一個抽象的“AI智力”,而是遊戲中的具體問題:一名沉默寡言的NPC應該怎樣說話,角色被拒絕以後需要表現得多生氣,一件根據任務經歷生成的道具,必須包含哪些信息才能繼續參與後續玩法。

這些問題拆得足夠清楚以後,並不是每項功能都需要最強的模型。這要求團隊掌握的不只是各家模型的能力差異,還要具備爲體驗下定義的能力。

這項工作在今天變得更加重要,原因是因爲如今市面中的AI遊戲希望實現的功能增長得相當快。

早期產品可能只需要把玩家的一段話發送給模型,再接收一段回答;如今,僅僅做到自由聊天,已經很難成爲足夠有力的產品賣點。大多數作品爲了讓角色真正參與遊戲,模型還要讀取人物背景、長期記憶、隊伍關係、環境狀態和當前任務,再將生成結果交給遊戲系統執行。

像競核曾報道過的《AI2U》或者《代號:黑箱》都在試着用AI在遊戲內實現更多的功能。

由於每增加一項能力,都會帶來更多上下文、更長的輸出和更多次模型調用。因此,即使單個Token的價格持續下降,一次完整玩法所消耗的Token仍可能變得更多。這也解釋了一個看似矛盾的現象:模型廠商的Token越來越便宜,但一款真正試圖讓角色參與世界運行的AI遊戲,依然很貴。

到了這個階段,AI遊戲比拼的已經不只是模型接入能力。誰能以更便宜、更穩定的方式,持續提供玩家真正需要的智能效果,可能纔是產品能否長期運行的關鍵。

不過,即便成本已經砍掉80%,剩下的20%依舊需要有人付錢。

03 把黑箱打開

苦丁說,他們認爲目前市面上的AI遊戲,大致只有三種處理模型成本的思路。

第一種是按照對話、回合或者Token消耗收費,《歷史模擬器:崇禎》採用的便是這類模式。它最接近模型廠商本身的計費方式,玩家使用多少便支付多少,團隊不必承擔過重的長線成本。但問題也很明顯,如今這種持續付費的模式偏向早期的點卡模式,現在的玩家則大多習慣了free-to-play或買斷制的體驗。

《歷史模擬器:崇禎》在上線後因此遭遇過輿情,AI情感陪伴產品《EVE》或多或少也撞上過這堵牆。

第二種是免費開放AI能力,或者採用一次買斷,再由開發團隊的其他業務和收入補貼後續成本。這類方式對玩家最友好,卻很難隨着用戶規模持續擴大;遊戲越受歡迎、玩家遊玩時間越長,團隊需要承擔的模型費用反而越高。

第三種則是將模型消耗封裝成玩家能夠理解的具體商品。奧拓蓋母正在嘗試這條路。

這條路的原理是,玩家不會爲Token本身付費,但會爲自己能夠感知的遊戲內容付費。

“招募一名AI NPC”是一件相對容易理解的事情。玩家寫下角色背景,設定性格、職業和說話方式,最終得到一名可以參與戰鬥、生產和生活的夥伴;這個角色還可能繼續生成任務、故事和道具,也能通過獨立標識碼分享給其他玩家。

因此,《麥琪的花園》準備把主要收費窗口放在角色創建與複製上。

按照團隊目前的設想,玩家購買遊戲以後,可以正常體驗傳統玩法和基礎AI功能,只有在大量創建原創角色、複製其他玩家的角色,或者使用部分成本難以覆蓋的功能時,才需要額外付費。對於模型有特殊需求的重度用戶,未來也可能允許其接入自己的API。

換句話說,對玩家來說原先可能不確定的AI token其實是一個完全無法理解的黑箱,人們沒有道理爲這樣的產物心甘情願地付費;但假如把它換算成具體的某一個角色,這條路也許就能跑通了。

當然,這仍然只是一套等待驗證的成本模型。他們也承認,如果一名玩家購買遊戲以後,長期高強度地與NPC對話,他們也可能會在這名用戶身上虧錢。

比如之前出現過的《刀鋒Blade》被薅羊毛事件

不過團隊的判斷比較樂觀,沙盒遊戲本身具有角色分享和多人傳播屬性,一名願意長期遊玩的核心用戶,也可能爲遊戲帶來新的玩家;多出來的模型成本,某種程度上可以被視爲換取口碑傳播的費用。

當然,在成本之外,現在擺在《麥琪的花園》正式EA前還有一些工作要做。比如他們目前想繼續調整一些前期流程與新手引導。

相比此前的測試,這次《麥琪的花園》放出了近5個小時的主線內容,這些內容其實都是引導玩家能更深地理解自己能在遊戲世界裏做什麼的引子。在一些可能破壞遊戲沉浸感的細節上,他們也做足了功夫,比如說把生成角色時的等待時間自然地內化成了一個招募中的事件;或者當玩家在遊戲裏創建一個奧特曼的時候,遊戲不會直接把一個來自光之國的巨人塞進遊戲,而是將其重新解釋成奧茲大陸能夠容納的角色。

團隊的運營老王給我舉了另一個例子,完全開放的AI可能就像一塊橡皮泥,理論上,玩家想捏什麼都可以,但結果難以預測,成本也很難控制;《麥琪的花園》更希望像一套積木,每塊積木都有固定的形狀,玩家可以自由組合,探索遊戲的邊界。

如果你關注過奧拓蓋母此前的採訪,也會意識到,這是他們提出的“底座遊戲”的概念,即遊戲提供一塊土壤,其他的內容由玩家和AI去生長。

從這個角度看,奧拓蓋母對成本和玩法採用的其實是同一種思路。他們沒有把一切交給模型,而是將近乎無限的生成能力拆成角色、任務和道具等具體模塊,再讓這些內容進入遊戲原有的生產、戰鬥和探索循環。

相比過去AI行業總是強調的無限世界、無限對話,這種世界顯然更可信,也更好玩。

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