前網易遊戲高級副總裁少雲：我被AI啪啪打臉

最近，葡萄君感覺身邊有不少從業者都焦慮了起來：當AI不再是泡沫和噱頭，而是真實地衝擊着生產力，自己的飯碗還有多久會被AI幹掉？

但或許，答案不一定是被幹掉，而是與AI共進。

3月21日，405遊局與幕間AI合作，舉辦了一場主題爲「萬物皆可模擬 AI+Agent工作坊」的閉門活動。活動期間，他們也邀請了一些業界嘉賓，分享關於AI+Agent應用的思考。

其中，長期關注遊戲行業投資的Yuki（現Pilot Ventures基金合夥人，前字節遊戲、沐瞳戰略負責人）發現，經歷過2023-2024年的融資寒冬後，到了2025年，遊戲行業相關的PEVC（私募股權和風險投資）、併購，都出現了回暖，交易金額相較2024年翻了4.5倍：“AI是一個很大的影響因素……對很多新技術，遊戲都是最好的實驗田。”

在Yuki看來，AI當然能夠提升效率，但它更擅長做高確定性下有充分信息和邏輯判斷的理性決策。而遊戲人所接受的訓練與之相反，往往關乎感性決策、模糊決策。而且AI所有的認知都是基於數據訓練和模仿，它們很難具備超越市場平均值的品味和審美。人和人之間真實的交互、意外和不完美，以及承擔風險的勇氣，這些AI也不具備。

雖然沒遊戲從業經歷，但Koji（楊遠騁，AI科技媒體「十字路口Crossing」創始人、AI Hacker House發起人、真格基金投資合夥人，先前曾聯合創辦街旁網、新世相、躺島等公司）同樣對AI+遊戲持樂觀態度。當小團隊能力被放大，當遊戲不再是預設好的體驗，當AI不需要精確的prompt也能理解用戶的指令……AI能做的不再只是寫程序，而是可以操作數字世界的一切：

“我們聊AI coding的時候，可能會下意識覺得AI要code一個軟件出來，但咱們退一步想，遊戲是不是一個軟件？Word、Excel也是應用——Word不是純文本，真正的純文本是txt和markdown，Excel也不是真表格，單純的表格數據是csv，而Word和Excel都在源石數據上加了層UI和一層數據邏輯。我們說給別人發Excel，其實並不是單純在發原始數據，而是一套有UI界面、經歷邏輯編程後的小程序……”

少雲（邵贇，現AI遊戲投資人，前網易遊戲高級副總裁、前天下事業部總裁）則認爲，新時代的“奇點已經到來”。結合自己在遊戲行業的從業經歷，少雲推斷，目前AI+遊戲存在的部分瓶頸難題，比如AI在傳統重度管線3D美術生成上的侷限性，可能會在半年/一年的時間內得到解決。

眼看AI飛速發展，他並不焦慮，反而特別興奮：AI大模型迭代，會帶來水漲船高的機會。少雲認爲，在這樣的環境下，遊戲從業者應該更多去思考自己開發遊戲的長期目標是什麼，而創業者勢必需要跟上AI迭代的節奏。

少雲說，從春節至今，他基本每天晚上都在嘗試用Claude Code搓東西，直到凌晨2-3點才睡。幾個月下來，少雲心裏有了一個暴論——對於還在工作的人來說，AI帶來了更多焦慮；對於像他這樣沒有工作的人來說，AI帶來了更多興奮：“我覺得這個時代，奇點已經到來了。”

至於怎麼理解這個奇點，少雲提到了自己年前年後觀察到的一些變化。

一方面，他記得年前參加405遊局播客時，自己對Game Vibe Coding的印象依然停留在「作爲降本增效工具，它的價值天花板有限」的程度。

但過完年後，少雲覺得自己彷彿被啪啪打臉——降本增效這事，好像真到了從量變轉質變的點：“原先你腦海中閃過的，可能需要花時間、花錢去實現的想法，可能現在靠一萬個token就能實現，你直接動手敲兩句話就行。”

另一方面，現在的AI，讓程序員多人合作、輪班倒這種先前無法實現的流程，變成了可能。這或許會衝擊現有的大廠工作流。

少雲舉了個身邊的例子：他的愛人沒有編程基礎，但通過和Claude Code「聊天」做出了自己需要的程序，後來少雲也加入、和愛人一起搞雙人編程。

而在以前，「程序員輪班倒、寫同個文檔」是極難實現的事情，因爲無法獲知前一個程序員在做什麼。但現在AI可以告訴每班程序員上一個人做了什麼，這樣下一班就可以接着幹。

正因如此，少雲纔會說“奇點已經到來”——當下，生產端、需求端都在急速膨脹。他不清楚接下來會發生什麼，只知道自己很興奮：“我要跳進去、參與進去。”

結合自己在遊戲行業的從業經歷，以及對AI發展的觀察，少雲也看到了遊戲行業當下的一些瓶頸，並認爲這些瓶頸裏孕育着機會。具體來說，他認爲AI與遊戲之間仍存在三個問題，而在接下來半年/一年的週期裏，其中兩個半問題可能都會被解決：

第一，是美術資產的最後一公里。

他解釋說，目前AI已經能夠生成效果相當不錯的2D美術資源，但牽扯到傳統重度管線的3D美術生成，則需要高精度模型，需要減面、蒙皮、綁定、動作……有些動作可能還無法動捕。現在雖然已經有一些AI 3D建模生成的流程，但依然不算完全跑通，還差最後一公里。

第二，是scale up的坑。

服務100個玩家，和服務100玩個玩家，差異非常大；就連被DDos攻擊，在不同規模下，所需要的防護方案也是完全不一樣的。AI能否處理大規模產品面臨的坑？這是個有待驗證的問題。

第三，是玩家體驗過程。

少雲拿FPS遊戲舉例：開槍時的震屏視效；槍的後坐力；槍口的煙火；拋彈殼；打到人之後的HeadShot語音；屏幕上顯示的骷髏頭效果……這些東西可能只發生在0.5秒內，但每次都能給玩家帶來爽感。而這些可量化、可優化的反饋，是可以由AI替代的。

不過，少雲也提到，當下有些東西仍難以被AI替代。比如模擬經營類遊戲，其爽感來源於玩家內心的策略、更草蛇灰線的東西，直到最後自己計謀得逞的那一刻，玩家纔會收穫極大的正反饋。而這種牽扯到「與人鬥」爽感的產品，AI很難替代去做。

所以站在遊戲從業者的立場來看，少雲覺得，設計者應該先想清楚，自己開發遊戲的長期目標是什麼。

特別是在大模型快速發展的時期，AI或許會提供更多水漲船高的機會。他提到，相較於之前部分模型「上下文窗口200K Token數量」的限制，前不久新出的小米MiMo-V2-Pro模型支持1M的上下文窗口，就相當於給了用戶更多綜合調度的空間。

少雲認爲，作爲創業者，一定要跟上這樣的節奏。