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云栖大会探展手记:游戏与AI正在碰撞出更多火花

36氪 2026-09-28 18:41 4 阅读 查看原文

AI是2026年游戏行业最受关注的关键词之一。

过去几年,厂商和玩家还在反复讨论AI渗透游戏行业的利弊,也有人因为AI带来的变化而焦虑,行业里一度出现了一些盲目的尝试。

如今,关于AI的讨论风向似乎完全变了。从业者似乎终于形成共识:AI已经不可逆地更改游戏全行业的底层代码。新的问题变成了,站在AI的肩膀上,哪些过去依赖大量人工才能实现的事情,如今可以被重新优化,以及游戏这种互动媒介此前还有哪些创造力没有被充分释放。

这种变化的前提,是已经有先行者走在了前面。

今年云栖大会的「游戏互娱」展区十分热闹,一批先行者正在和阿里云一道展示着最新成果。

云栖大会上的游戏展区 

看完游戏展区,我最直观的感受是:AI对于游戏行业的改造,正在从零散的单点尝试,走向更系统的渗透。这种改变不仅限于为了压缩成本和工期,用AI生成游戏资产或代码,而是覆盖从技术基建、游戏设计、研发、发行的全链路。

在这些探索创新背后,阿里云在游戏云领域已经连续5年位列中国市场第一,覆盖全球数亿玩家,同时也是国内游戏云模型服务市场的第一。这意味着,今天讨论AI与游戏的关系,已经不是一家云厂商在追风口,而是市场领导者正在把AI当作下一个基础设施方向系统化推进。

AI对于游戏行业的改造,似乎已经来到从量变到质变的临界点。

能直接“玩”到的AI

最直观的变化,来自那些可以直接“玩AI”的部分。

此次展出的游戏产品没有选择冒进地从零构建一套完全不同的AI玩法,而是基于原本已经成立的游戏机制和用户需求,把依赖固定操作的交互,转化成基于自然语言的AI动态玩法。

AI原生游戏《历史模拟器:崇祯》是一个典型案例。它本质上仍然是一款历史模拟策略游戏,界面里依然有地图、任务、资源和人物等熟悉的系统。不同的是,玩家不再只是从设计者预设好的选项中选择,而是可以直接用自然语言拟写诏书,改变历史进程。千问大模型会结合历史背景、人物关系以及当下的世界状态,对这道诏令带来的影响进行推演,再让国库、民生、军事乃至NPC反应发生相应变化。

对于这类游戏,AI真正扩展的并不只是游戏的内容量,而是玩家行为的边界。过去,一款策略游戏能让玩家做什么,很大程度上取决于开发者提前写好了多少规则和分支;现在,自然语言开始成为连接玩家意图与游戏世界之间的接口。即使没有搭建庞大的3D场景,单靠基于自然语言的交互方式和世界状态的动态变化,也可以让玩家获得一种“权力在手”的沉浸感。

类似的变化,也发生在情感陪伴类AI游戏产品之中。

"梦旅小手机"展位 

《代号:云端》的"梦旅小手机"展位几乎是整个游戏区最热闹的地方,展示的是游戏中的AI聊天功能先行体验版本,玩家可以与角色聊天、约会、互动,也可以接收角色主动发来的消息。

对于女性向游戏来说,约会、聊天、陪伴等内容已有比较成熟的设计范式。AI带来的变化,更多体现在互动的专属性和连续性:产品尝试让玩家说过的话、与角色经历过的事影响后续互动。角色也可以主动发来消息,而不只是等待玩家触发固定剧情。

另一条已经逐渐成熟的方向,是类似AI助手或者AI队友的游戏内Agent。

比起纯文字交互,这类应用需要AI理解更多维度的信息:玩家说了什么、现在处于什么位置、周围发生了什么、当前任务是什么,以及接下来能够调用哪些游戏能力。

《我的世界》中国版智能伙伴系统展示的正是这一能力。它可以理解玩家的自然语言意图,结合游戏中的位置、环境和任务进行判断,再调用游戏内能力协助玩家完成目标。

这类游戏内Agent的技术难点不只是模型本身,它还需要稳定的运行环境、上下文与记忆、工具调用、安全护栏,以及上线后的运行观测和质量控制。

以上这些AI对于游戏产品端的改造,都没有改变游戏最核心的结构,却都抓住了传统游戏里原本高度依赖人工预设的部分并加以优化。本质上,AI改变的是游戏世界如何回应玩家,角色如何与玩家相处。以及当玩家提出预设功能之外的需求时,AI能否作为辅助或伙伴,为玩家拓展更多可能性。

或许在世界模型等更底层的技术继续成熟之前,AI游戏产品可能还是会沿着这个思路推进,继续思考究竟哪些游戏环节最适合交给AI,以及如何把AI带来的能力真正转化成玩家愿意体验的内容。

地基搭好,让AI在上面跑

让AI真正进入游戏产品和研发管线,首先需要一套能够支撑模型长期运行的基础设施。

阿里云游戏行业解决方案展现的,正是一张从底到顶的能力地图。最底层是游戏云基础设施,包括计算、存储、网络、数据库、云原生和云安全,负责支撑游戏以及AI应用稳定运行。再往上,则是面向Agent的基础设施,为游戏智能体提供运行环境、模型路由、安全护栏、身份与工具管理、上下文记忆以及运行观测。

在这两层底座之上,撑起整个AI游戏能力的,是更上一层的模型与内容生产引擎。Qwen3.8-Max/Flash等不同规格的语言模型,负责文本理解、推理与生成;Qwen-Image-3.0、Qwen-Audio-3.0、WAN3.0覆盖图像、视频、音频的多模态生产;千问AI平台则把这些模型能力封装成可直接调用的服务。

底层模型不再是孤立的一个单点,而是按场景分层、按需求组合的能力矩阵。

值得注意的是,AI进入游戏行业不是一个模型闯天下,而是基础设施+模型+Agent+应用四层互相支撑。底层云提供算力与稳定运行环境,模型层提供理解与生成能力,Agent层负责把这些能力组装成可长期运行、可被调用的智能体,顶层应用层才能真正落地为玩家能感知的产品。这种分层能力地图,让AI在游戏行业的渗透从单点工具进化为系统级工程。

有了全方位的技术支撑,从测试到运营,才能够找到对应的技术落脚点。

《明日方舟:终末地》的全球开服,就是云支持能力的直观体现。

鹰角网络展位的重点,是阿里云支持《明日方舟:终末地》全球开服。展项呈现的合作价值包括面向多地区玩家的接入、开服高峰的弹性,以及计算、网络、数据和安全等基础能力。

这些基础能力在玩家侧往往不易被察觉,却关系到游戏全球上线时的连接与服务体验。

望尘科技展位 

而作为深耕体育游戏赛道的厂商,望尘科技此次展示了两个典型场景:以多张人物照片为输入,重建面部特征并生成3D角色;从真实比赛视频中提取运动员的骨骼动作,形成动作素材。过去,这些工作往往需要大量人工采集和调整;如今,AI开始承担其中重复而繁琐的部分,加快角色和动作资产的制作,生成结果仍需专业团队审核和精修。

如果说望尘展示的是AI如何进入具体的游戏生产环节,那么TapTap制造展示的,则是AI如何把这些分散的能力重新串成一条完整的生产链。

从一句话创意开始,现场展示了代码、美术、音频、配音、翻译、宣传,直到最终发布的创作链路。TapTap制造将自然语言对话、游戏制作、预览调试和发布连接起来。AI在这里不再只是单一环节的效率工具,也成为了串联游戏创作流程的接口。

云栖大会现场展示了很多面向AI时代“超级个体”的工作Agent,TapTap制造某种程度上也是游戏行业里的“超级个体”游戏创作基础设施,把原本高度专业化、垂直化的能力拆解、封装,再通过AI重新连接起来,让创作者可以通过自然语言控制这套复杂的研发管线。

尾声

在游戏展区之外,其实我们也看到了很多其他和游戏相关的,更上游的技术成果。例如在隔壁的影视互娱展区我们看到,AI已经让剧集有了交互的可能性,产品形态开始接近游戏行业的互动影视。

当然,游戏本来就拥有互动、实时反馈和数字世界这些天然适合AI发挥的特性,而影视、音视频这些媒介,也正在通过AI逐渐获得一些原本更接近游戏的能力。于是,两个领域正在基于AI发生合流:音视频内容可以进入游戏生产管线,影视也可以探索互动娱乐的新形态。

更上游的变化,则来自模型本身。

无论是音频、图像、视频这些多模态生成模型,还是向更复杂环境理解与生成能力演进的世界模型,都在不断扩大“AI能够理解和生成什么”的边界。

云栖大会现场还展示了开放式世界模型“快乐生蚝”(HappyOyster),其交互画面与3D RPG游戏的操作界面有相近之处。换句话说,当模型能够处理空间、角色、行为和环境,它面对的对象就可能从图片、文字或单个3D资产,扩展到可交互、持续变化的数字世界。

“快乐生蚝”(HappyOyster) 展位 

到这一步,AI和游戏之间的关系也会发生变化。AI模型不仅是游戏研发管线上的工具,它可能代替管线,成为正在生成的游戏本身。

站在云栖大会的游戏展区回头看,会发现从云基础设施,到Agent,再到模型和具体游戏产品,实际上已经形成了一条越来越完整的链路。

未来更值得观察的,不再是“AI能不能做游戏”,而是当这些能力逐渐成熟之后,游戏作为重要的数字媒介还有哪些可能性。