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8月11日，距离上线不到一个月，米哈游旗下AI陪伴产品《BSide:Olivia Lin》宣布将停止运营，官方解释，停运源于产品阶段性规划调整。
就在一个月前，米哈游联合创始人蔡浩宇创立的Anuttacon，也永久关停了旗下AI陪伴产品AnuNeko。去年，Anuttacon还曾推出AI原生游戏《Whispers from the Star》，但上线至今，还未形成广泛的市场声量。
月初的ChinaJoy上，AI游戏展区集中出现了约70款产品，相比隔壁大厂的展台，这里更像一场热火朝天的创业市集，一张张小书桌并排，展位虽小，过道却几乎寸步难行，有玩家排队试玩，也有投资人来到这里询问产品、交换联系方式。
猫爪星云创始人、《巴别图书馆》制作人观察到，从去年年底至今，AI游戏领域的投资事件远高于过去两年，相关团队的估值相较于之前也增长了很多。不过，也有另一位制作人对第一财经记者提到，不少投资人前来交流，但出手相对谨慎，投资人希望看到更多的商业化结果。
一边是先行产品迅速离场，一边是创业团队和投资人继续涌入。AI原生游戏已经不缺关注，但行业仍在等待一款同时证明玩法和商业模式的产品。
“因为AI的发展，慢慢的变多游戏公司开始尝试去做一些产品立项方向的转型。我们也在思考，立新项目，是不是应该少立传统项目，而是立一些更AI Native（原生）体验的产品。”近日，金山世游发行副总裁刘异对记者表示，行业普遍在关注AI原生游戏方向，他们的团队也有做一些尝试。
从去年开始，刘异就在看一些AI产品，但在看过大量项目后，他也发现，“现在市面上所谓的AI原生游戏，可能90%都只是套了一个概念。”行业目前偏向AI原生体验的产品并不多。
生成式AI已经改变了游戏的生产流程，但“用AI做游戏”和“做AI游戏”，并不是一回事，前者主要是降本增效，但后者应该有玩法创新和新奇体验。如果删除AI后，游戏的玩法、叙事和核心循环仍然成立，AI就更像附着在产品上的“彩头”。
刘异认为，判断一款产品是不是具有AI原生体验，主要看游戏能不能基于生成式AI带给用户传统游戏没办法实现的体验。“比如做AI跑团（桌上角色扮演游戏），让玩家共同创造内容，每个人拥有不同的剧情线，故事根据实时选择产生大量难以预设的分支，这种体验在传统生产方式下很难成立。”
就像智能手机早期，《愤怒的小鸟》《水果忍者》等产品将触屏操作变成核心玩法，定义了移动游戏的原生体验。AI游戏也在等待这样的时刻，一款只有依靠AI才能成立、又真正被大众玩家接受的产品。
从玩家体验的角度，开发者用了什么技术并不重要，重要的是游戏有没有变得更好玩。
AI沙盒游戏《麦琪的花园》主策划苦丁观察到，有些游戏的AI功能集中在智能体NPC对话或文本生成层面，相当于直接移植封装AI的能力，没有玩法创新，将这类产品算进去，套概念的产品确实就有不少。
“用大模型封装一个可以自由聊天的角色，再更换都市、奇幻或无限流题材，便形成一批新产品。”苦丁认为，大部分这类产品的体验相当于在游戏中加了一个AI对话的聊天接口，体验并不突出。
目前游戏市场的内容供给已经足够丰富，玩家习惯了画面精美、系统完整的单机和手游，在这个基础上，AI原生游戏要吸引玩家，就需要有足够惊艳的体验，且规避AI的问题，从业者一致认为做一款成功的AI原生游戏难度很高。
AI游戏制作人亨利认为，传统游戏已拥有玩法、世界观、美术风格和主题包装等多个成熟维度，现在又增加了AI能力。
“将这个维度加进去，有好的部分，例如生成原来没有的智能内容；也有不好的部分，比如生成有延迟、有不确定性、质量没有人工预设的高。”亨利表示，制作团队需要把AI模块融入到原来游戏的各个模块当中，想办法扬长避短，放大AI的亮点，隐藏短板，这个很考验设计功底。
AI游戏目前仍有许多痛点要解决，尤其是幻觉控制。例如，在部分沙盒自由探索产品中，AI智能体在前几轮对话中可以维持人设，长期交互后却也许会出现脱离角色设定的行为，世界观也可能随着生成过程逐渐偏移。
不过，有意思的是，一些团队慢慢的开始把模型的缺点变成玩法。在采访过程中，许多制作人都不约而同提及一些在圈内已经有认可度和热度的产品，它们开始尝试让AI创造新的规则、关系与情绪。
以《就宠他吧》这一游戏为例，任务中，两名玩家分别有自己的角色和关键词，轮流与同一个AI智能体对话，谁能率先诱导AI说出指定词语，谁就获胜。玩家在引导AI说出这些词时，往往需要营造一些和幻觉高度相似的语境。此外，由于双方共享上下文，玩家也可以故意“污染”模型的判断。
例如，一名玩家要让AI说出“生瓜”，对手却能提前告诉AI，这个瓜是工业制造的塑料瓜，不存在生熟之分。模型接受这一设定后，前者无论怎样诱导，都可能没办法让它说出关键词。
“把污染大语言模型的上下文本身变成玩法，这很有意思。”亨利说。在这里，模型幻觉不再只是需要修复的技术缺陷，而成为玩家也可以利用和博弈的游戏机制。
另一款受到多位制作人关注的《赎命电波》，则让玩家扮演诈骗犯，掌握NPC的身份、性格和过往经历等关键信息，通过实时聊天的方式对NPC进行诈骗，NPC则由大语言模型和语音模型驱动，这模拟的是电话诈骗过程，这种体验在之前的游戏中很难看到。
苦丁认为，市面上使用的不少AI技术在去年甚至更早便已相对成熟，真正滞后的是产品化和商业化。没有AI技术加速之前，游戏研发周期可以长达两三年，甚至更久，而模型迭代按月计算。这也解释了为什么AI游戏展区已经百花齐放，市场上却还没有公认的代表作。
玩法之外，很多AI原生游戏走向市场的第一关，或许会是商业化模式的问题：谁为token付费？
传统免费的游戏中，大量不付费用户所带来的服务器、运营等边际成本相对有限，厂商可以依靠少数付费玩家维持运营。但AI游戏每发生一次对话、生成一名角色，都可能会产生持续的算力成本。
对AI原生游戏来说，玩家越活跃，调用次数越多，厂商成本反而越高，在商业化里这是一个痛点。
刘异认为，现阶段看起来相对跑得通的商业模式是买断制+DLC（游戏发售后厂商追加推出的额外扩展包）。厂商可以估算10小时或40小时体验所需要的token，将成本折算进售价，再额外付费。但买断制不容易将用户规模做大。
而如果采用免费+内购模式，又在大多数情况下要10%的付费用户承担其余90%用户的AI成本。同时，厂商若只把优质AI体验留给付费玩家，产品可能重新变成追求付费转化的流量生意，偏离AI原生体验的初衷。“这样的一个问题中间还要比较长时间的探索。”刘异说。
计划于今年10月底上线的《麦琪的花园》，采用的是基础定价外加带token的DLC付费思路，游戏也开放了API功能，允许玩家自接API。
苦丁对第一财经记者分析，按照目前规划，《麦琪的花园》基础版定价不到50元，附带了足够完成主要流程的token，因此中位数用户的体验可完全覆盖；需要大量生成角色的用户，能买DLC，或者自行接入API。这相当于一个买断制加内购的模式。
苦丁提到，此前《麦琪的花园》Demo在Steam新品节期间吸引约8000名使用者真实的体验。根据团队后台统计，这批用户一个月产生的模型费用只有200多美元。一方面，团队通过精简提示词、降低无效的大模型请求频率控制成本；另一方面，当玩家进入沙盒游戏种植、畜牧、钓鱼和炼药等玩法循环后，与模型聊天的频率会自然下降。
亨利也提到，会在游戏上线前的测试中，预估玩家平均消耗的算力成本，然后基于此定一个能覆盖成本的价格。根据团队的测算，玩家每召唤一次角色的生成费用大概“几毛钱”，在可控范围内。如果玩家还想继续生成，后续就需要额外付费，但也只有极少数硬核玩家才会遇到这类情况。
《巴别图书馆》是一款内容向AI游戏平台，着重调用生成式AI的识图能力与跨模态能力，允许玩家以拼贴手帐的方式创作个性化游戏。介绍，他倾向于游戏上线选择移动端而非Steam，“产品在拿了几轮融资之后，终归还是要赚到很多现金流，作为一个游戏公司才能活得很好。”而Steam游戏往往是买断制，难以持续提供现金流，虽然也可以外加内购，但他认为，这容易引发玩家反感。
判断，token价格还在持续下降，无法成为一款游戏收入的大头，《巴别图书馆》希望押注移动端和混合变现，产品最终需要吸收卡牌、UGC平台和IAP（应用内购买）的成熟经验，让玩家围绕故事设定卡牌、世界观和游戏组件进行分发与交易，形成类似Roblox的内容生态和现金流。
在初步的商业化探索上，行业内3D女性向陪伴产品《EVE》在游戏圈和AI圈都受到了较多的关注，这一产品今年4 月上线，来自第三方统计的多个方面数据显示，《EVE》首月预估流水达到千万，跻身当月女性向产品TOP10。
但与此同时，其最高328元的月卡也曾引发争议。项目负责人当时解释称，产品同时涉及文字、生图、实时语音和视频通话，token消耗量较大，所有月卡与付费道具，本质上仍是为token买单。
《EVE》背后团队是自然选择（Nature Select），成立于2024年2月，是幻境游戏CEO张筱帆再创业的公司，今年初公司刚完成了新一轮超过3000万美元的融资，投资方包括阿里、启明创投等。
一方面，有制作人提到，确实有不少投资人来见团队、看产品，都想来了解并寻求合作机会，但出手仍然是谨慎的，他们盼望能看到更多商业化结果，“热情是有，但没有想象中那么好”。
而一位游戏行业投资人对记者表示，他会对市场上的产品保持关注，也会找机会投资，但AI原生游戏行业确实处在市场验证的初期阶段。行业仍有许多非共识，也有许多难关要闯，但这也正是行业有趣的地方。
但认可这个方向的人是慢慢的变多的。“今年我们这个AI游戏的展区有大概70款游戏，到明年可能就会有200款。一定会有更多人涌入这个赛道，有各种各样的想法碰撞，未来某一个节点会有一个比较有代表性的产品出来。”亨利提到。
AI游戏今天仍像手游早期，产品还显粗糙、定义较为混乱、商业模式仍有争议，许多早期的项目最终会消失。但只要足够多的团队继续试错，总会有产品找到那个只有AI才能成立的核心循环。
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