文 / 遊戲那點事 willow
2026年的大模型之爭，幾乎一刻也沒有消停過。
從OpenAI的GPT-6 Astra，到Anthropic的Claude Opus 5.5，再到Google的Gemini 4 Carbon......僅是今年下半年，幾家頭部模型就已經打得不可開交，社區中圍繞榜首歸屬的討論也接連不斷。
而作爲離AI最近的行業之一，遊戲行業自然也成了這場AI競賽最好的練兵場。據我們觀察，今年各大頭部模型普遍強化了3D建模、交互設計等與遊戲開發密切相關的能力。趁此風口，遊戲圈對AI的期待加速升溫，就連不少大廠掌舵人也於近期接連發聲，稱非常看好AI給遊戲行業帶來的改變。
（Epic創始人在Unreal Fest：AI把編程效率達到原來的4倍，3D場景與內容創作效率提升50%）
於是在AI熱潮的推動下，用遊戲demo檢驗模型能力，也逐漸演變成業內的一股新風潮。
（用AI跑的超大型文藝復興場景）
就以上個月迎來集中爆發的國產大模型爲例。前腳DeepSeek V4.1 Flash剛更新，就拿出賽車、Godot項目大秀肌肉；後腳Kimi K3.1 Pro一經發布，便端上了3D冒險、東方武俠等遊戲demo，迅速躋身Artificial Analysis（下稱 AA）綜合智能指數前四、開源第一。而國產模型的這波迭代，自然也給AI遊戲開發的熱潮再添了一把火。
（消耗10小時51美元，海外創作者用Kimi K3.1 Pro手搓GTA6）
具體到GitHub和X等社區上，我們觀察到有人用國產模型做出類似《模擬人生》的微縮遊戲場景，也有人拿Opus 5.5和K3.1製作網頁小遊戲，再把代碼和實機分別拉出來對比。單看這些demo的玩法和交互，確實讓人不禁感慨：如今的AI，已非當年的吳下阿蒙。
（純血kimi花40小時逆向的寶可夢實機demo）
所以也是趁着這波AI遊戲創作的熱潮，近期我們重點觀察了市面上較爲熱門的大模型，並結合一些具體項目和開發者反饋，看看如今的AI究竟能幫遊戲行業解決哪些事情，以及它仍然容易在哪些地方遇到問題。
01
2026，AI已能幫到遊戲人更多
聊起AI做遊戲，Astra和Opus的案例相信大家已經看過不少，但如果把同樣的任務交給國產模型，被谷歌前CEO Eric Schmidt銳評差距已被縮小到6個月的國產AI們，其跑出來的結果又會如何？
以剛剛登頂開源SOTA模型的Kimi K3.1 Pro爲例，前段時間不少圈內人就圍繞K3.1做了幾組測試，結果有遺憾也有驚喜——一方面，國產模型距離全球頂尖水準仍有不小的差距，但另一方面，在國產模型更擅長的幾個垂類能力裏，我們也已經可以跟Anthropic、OpenAI等海外大廠掰掰手腕。
就拿大家熟悉的國風題材來說，據遊戲那點事瞭解，國內有獨遊從業者正在嘗試融合賽博朋克與唐朝歷史，去做一個開放世界遊戲的技術demo。相比Astra與Opus，他坦言團隊其實更滿意Kimi在資料蒐集和劇情細節上的表現。
這位從業者分享，當demo創作涉及歷史人物時，國產模型會主動去《資治通鑑》等史料中尋找參照，給設計增加依據和約束。不僅如此，縱觀國內用戶使用kimi的反饋，也不難發現國產模型在武俠、仙俠等題材的表現上尤其突出。可見在國風和本土賽道中，國產大模型們的表現仍然保持領先。
但如果來到更偏實操的製作環節，國產大模型本身的優勢和不足就變得比較明顯了。
據海外創作者Beau Johnson在YouTube上的分享，他讓K3.1、Sonnet、Opus三個模型按同一提示生成類《我的世界》原型。記錄中Kimi用時4分28秒消耗0.15美元，Opus用時13分19秒消耗1.81美元，不過在內容呈現上，Opus額外補充了一些花草和雲等細節。
對比三種模型的demo實機圖我們不難看出，雖然在同一道題裏kimi完成速度更快、消耗更小，但在細節呈現上仍略遜Opus一籌。
而類似的細微差距，也在海外用戶noclipepe的小恐龍測試中得到了呈現。簡單來說，他要求模型重做Chrome Dino，並加入布娃娃物理。從完成情況來看，Kimi K3.1耗時19分18秒，Opus 5.5耗時38分55秒，而最近登頂全球第一的Gemini 4 Argon則耗時4分34秒。
不過綜合demo的實機表現，noclipepe依舊給Kimi K3.1 Pro打上了跟Gemini 4 Argon相持的8.1分。因爲在他看來，雖然K3.1的恐龍建模略顯滑稽，但是在Chrome Dino中K3.1的視覺效果仍險勝了7分的Argon，僅次於Opus 5.5。
類似的案例還有很多。例如在X用戶LLMJunky的汽車足球測試中，他讓Kimi完成類《火箭聯盟》的3D原型。在此期間，LLMJunky也肯定了K3.1相較前代K3的提升，並稱這是自己迄今測試過表現最好的開源模型。不過LLMJunky也提到，儘管K3.1的3D建模能力較前代明顯進步，但在精度上仍然有不小的進步空間。
從上述案例可以看出，以Kimi K3.1 Pro爲代表的新一代國產大模型，已經能在部分開發任務中與海外頭部模型同臺較量。這其實也跟模型發佈時的跑分成績相互呼應：AA當時將k3.1排在全球第四，55分的成績距榜首Opus 5.5僅差3分。對此海外開發者Simon Willison也感嘆，這是開源模型首次在前沿競爭中拿到如此高的成績。
（K3.1開發的AI空戰遊戲《勇氣之翼》）
不過在模型選用上，能力表現也要跟實際消耗結合起來看。儘管K3.1的輸入、輸出單價較K3下調了約三分之一，並且在模型能力上也處在國產模型的第一順位，但在AA發佈時的評測中，其平均輸出token也同步增加了14%。因此，單價優勢能在具體任務中節省了多少成本，還需要結合token消耗與任務完成情況來判斷。
但這樣一來，模型究竟能幫遊戲人省下多少功夫，從社區demo中實在難以一窺全豹。AI模型的實際效果，終究還是得放進真實的大廠環境裏去看。但這也引發了又一個疑問——獨立創作者的項目暫且不談，現階段的AI如果進入大廠的研發管線中，還能讓人“眩暈癱坐”嗎？
02
國產大模型，大廠已經用起來了
如果我們把視角從社區素人挪到大廠內部，你會發現AI對遊戲行業的滲透，其實早就遍佈各個角落。
據GDC《2026遊戲行業現狀報告》顯示，36%的受訪從業者在工作中使用生成式AI；遊戲工作室受訪者的比例爲30%，發行、支持和市場公關等領域則達到58%。在使用AI的受訪者中，47%將它用於代碼輔助，35%用於原型製作。
需要注意的是，這份數據對應的是對AI較爲謹慎的西方市場，既然AI覆蓋率相對較低的海外大廠尚且如此，那積極擁抱AI的國內廠商們就自不必說。
就拿Kimi來說，近期它發佈了面向遊戲開發與創意工作的解決方案。而在此之前，FunPlus、涼屋、三七互娛等遊戲行業耳熟能詳的廠商，就已分享過使用Kimi模型的經歷與評價。這些來自行業一線的反饋，也從側面佐證了國產模型早已成爲國內大廠的研發日常。
另外在研發更上游的位置，AI與遊戲行業之間的融合也在同步進行。Unity中國在Kimi新模型發佈時披露，團結Codely搭載了Kimi旗艦模型，將代碼能力與引擎工具鏈結合，用於原型構建、玩法驗證和體驗迭代。 對開發者而言，模型與編輯器靠得更近，纔有機會減少在對話窗口、代碼和引擎之間反覆搬運信息的工作。
不過除了主觀的使用反饋之外，模型能夠做到什麼程度，還得看具體的驗收結果。
據遊戲那點事瞭解，某國內大廠的AI創新孵化團隊，就嘗試將AI放進了特定的遊戲研發環境中進行測試。簡單來說，他們讓K3與兩款閉源模型使用相同的渲染引擎基座，按照同一份玩法規格，分別完成一款伐木經營小遊戲。
在66項首輪驗收中，K3與其中一款閉源模型並列，均爲62項通過、4項待複覈、0項失敗。但三款模型都需要人工QA與遊戲內驗證工具參與，經過多輪修復，才最終通過人工驗收。
更有意思的是，測試團隊還把過去項目中修好的渲染問題重新引入，移除舊修復方案，讓模型從同一起點排查。在一次偶發黑幀測試中，閉源模型約37分鐘給出了症狀緩解方案，卻未找到最終根因；而K3花費約3.8小時，追查出了完整因果鏈，修復後的壓力測試沒有再出現黑幀。
這裏其實就已經體現了現階段AI對於遊戲行業的價值：通常來講，目前市面上主流的大型3D遊戲，其體驗往往由模型、材質、光照、特效和物理模擬等多種因素疊加而成，一旦項目出現問題，定位病竈往往需要耗費大量時間。而AI卻可以調用Unreal Engine的性能分析工具，協助開發者定位卡頓原因並實施優化，從而節省大量的人力物力。
（很多定位和調優上的工作，現在AI自己就能搞定）
綜合這些實踐來看，你會發現如今遊戲行業對於AI的性能評估正在落到具體的業務之上。從以往的能否做出一個像樣的demo，再到現在能否按要求完成任務，並順利通過團隊驗收。這背後既反映了國內大廠對於AI模型的使用需求，也意味着國產模型已經能夠承擔越來越多的研發任務。
可以預見的是，未來隨着更多工作能夠交給AI，無論是頭部大廠還是中小團隊，都有機會重新分配內部精力與資源，將好鋼用在刀刃上。屆時，遊戲行業的人員規模、研發投入與產品競爭力之間的關係，或許會因此出現新的變化。
03
屬於遊戲行業的「AI時刻」，還有多遠？
聊完這些，我對AI究竟會如何影響遊戲行業，也逐漸有了更多的實感。
在過去很長一段時間，AI在遊戲研發中更多扮演着輔助工具的角色。儘管AI確實提高了效率，但對整個行業生態的影響卻依舊有限。
可隨着大模型能力的迭代，如今這種情況也逐漸發生變化。而有意思的是，如今AI帶給遊戲行業的衝擊，恰好覆蓋了一款遊戲從立項、研發再到上線的這三個階段。
首先在立項階段：還記得心動CEO黃一孟曾在今年2月份的播客節目“嗶說BtalK”中提到，在他看來AI帶給遊戲行業最大的衝擊之一，是顯著降低了立項試錯和玩法驗證的成本。
事實上，過去遊戲行業一直存在一個難題，在一個項目真正做出玩法原型之前，我們是很難通過早期概設去判斷一款遊戲到底好不好玩。可AI的出現，讓從業者能夠在極短的時間內容跑出一個早期試玩的版本，從而以一種低成本的方式驗證核心體驗。
其次在研發階段：如果你關注AI在行業最前沿的應用，你會發現AI已具備串聯多個研發環節的能力。這也意味着，未來遊戲團隊與AI的合作，可能會越來越接近人與人之間的協作，就好比開發者負責提出創意、把握方向，而AI則更多去承擔具體的執行工作。
這樣一來，遊戲行業過去靠人力堆上去的規模優勢，或許會逐漸失效。畢竟當一個項目的人員規模越來越大，管理和溝通成本也會隨之增加。一些原本頗具個性的設計，可能在層層協調與kpi指標的壓力下逐漸妥協。
但是眼下隨着AI與遊戲行業的融合程度越來越深，未來AI有機會讓少數具備獨特審美和創作能力的開發者，以更小的團隊完成過去需要上百人協作的工作，這也是我對AI遊戲最期待的地方。
（一人公司案例《桌面副本物語 Desktop Raid》：上線半年，銷量已經突破5萬份，流水近百萬）
最後到運營階段：等遊戲順利衝過立項和研發這兩道關卡，終於熬到上線後，團隊仍需面對內容更新、玩家反饋，社區生態等一系列瑣碎事務。對於中小團隊來說，能否將這些事情辦好，也同樣影響着一款產品究竟能走多遠。
放在以前，資金有限的中小團隊很難遊刃有餘地處理好這些事情，可現在AI可以輔助團隊，在保留原帖內容和用戶反饋的同時，還能讓運營與研發更快定位需要處理的問題。甚至是涉及部分本地化，以及內容初篩等運營工作，也可以先由AI承擔一部分，再交給對應崗位檢查和判斷。
基於以上種種，你會發現AI正逐步滲透到遊戲從立項、研發到上線運營的多個環節，而隨着應用範圍擴大，團隊跟AI磨合的地方也會越來越多。例如AI生成的代碼和資產，需要接入已有工程運行修改。可如果這些步驟仍靠人工逐一銜接，生成環節省下的時間，就可能消耗在後續適配與返修當中。
圍繞這些問題，Kimi近期也發佈了「遊戲開發與創意工作解決方案」。其思路是通過專業工具插件，連接團隊現有的工程與編輯器，讓AI能夠在其中完成操作，並交付可編輯的成果和驗證記錄。這樣，團隊就有機會減少跨工具搬運與反覆反饋的工作，讓模型的能力更順暢地接入實際製作流程。
當然，儘管當下AI已經有了飛躍式的能力提升，但現在就着急討論AI如何讓行業改朝換代還爲時過早，AI讓更多創意有機會落地，也可能抬高行業競爭的基準線。就拿今年的Steam新品節來說，據GamesChart統計，其中有36.4%的新遊戲使用了生成式AI。而放眼整個Steam，在今年9月上線的新遊中，這一比例甚至接近一半（45.8%）。
正所謂千軍萬馬過獨木橋，在AI模型逐漸普及的當下，要想做出真正出色的產品依然不容易。未來，小團隊快速開發、上線乃至退場的情況或許會更常見——更多機會隨之出現，競爭壓力與不確定性也會相伴而來。
只是從今年的變化來看，我們已然能夠看到一些令人期待的可能性。而我也愈發好奇在AI能力的加持下，未來遊戲行業還會誕生多少過去想做、卻始終沒能做出來的好遊戲。
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