在2023年初AIGC开始被大众所认知的时候，游戏领域的股票一片飘红，AIGC被认为可以赋能游戏制作的各个环节，游戏板块(BK1046)从2023年初的800左右到2023年中翻倍至1600左右。
到今天，距离这个概念普及一年半有余，期待的效果实现了吗？AIGC在游戏行业的落地怎样了？倘若翻开各大上市企业的财报，AI无疑都是重点提及的部分，不少厂商都表示在重点布局AI，在原画、文案、配音、海报、客服等场景开始应用。
但如果要聊到底多大程度上降本增效了，或许还无从谈起。游戏行业分析师张书乐认为，虽然游戏作为多媒体内容，是AIGC能够全覆盖的试验场，但目前来看AI还只是一个简单外挂，由于还是初步使用，AIGC的研发维护成本都还没能在较长时间线上摊薄，加上应用不够深入，降本增效短时间内不会被明显看出。
游戏行业投资人高成志对第一财经表示，生成式AI在游戏行业不至于是噱头，这是大的共识，但离大众想象中那么好肯定是有距离的，“主流公司都在积极关注生成式AI的新产品，但尚未有公认很成熟的应用案例。毕竟游戏研发是一项复杂工程，需要跨职能紧密协作，耦合性很强，且作为非刚需的娱乐消费品而言，玩家最终还是为体验买单，品质要求又不低。”他认为，游戏行业仍需等待生成式AI的质变，道阻且长。
六成头部企业已构建AI生产管线
全球游戏开发者大会(GDC)官方在今年3月发布的《2024游戏行业现状报告》显示,49%的游戏开发者称生成式AI已应用于他们的工作场景。6月21日，伽马数据发布了《中国游戏产业新质生产力发展报告》，其中提到，99%受访游戏行业从业者所在公司已引入AI技术和工具，近六成头部游戏企业已构建AI生产管线、赋能虚拟内容生产或智能营销。
张书乐认为，游戏较之其他载体更具有多元性，是文本、图像、音效、音乐、3D 模型、动画、电影、代码等多种类型资源的复合体。游戏产业的全链条，AI都有用武之地，因此AI对游戏产业来说，近似于一次技术革命。
多数游戏公司会在第一个阶段应用的是概念原画，这是游戏最开始找风格、确定风格的阶段。高成志介绍，在前期确实可以降本增效，“为了能在项目组内对齐题材和美术风格的理解，并确认概念方向，前期需要耗费不少精力在尝试不同画风和跨职能沟通。如果上游的角色原画迟迟未定，下游的3D模型团队也无法生产，只能空转。”
在原来的游戏制作环节，主美可能只擅长1-2种风格，且有可能始终和制作人所想象的表现有偏差，或者吸量数据不够亮眼，就需要不断花时间沟通和试错，下游团队只能等待。AIGC带来的赋能是，把图都“喂”给大模型，炼制更适合项目需求的“搜索引擎”。一方面，策划自己也能出图，有助于捋清楚需求，提高沟通效率；二来是帮助美术找造型、用色、元素等参考，拓展风格的同时也减少不断绘制试稿的时间。早日定调，即能早日生产。
2023年就已经有特效外包公司总监对第一财经表示，AI能帮原画提高近50%的效率，前面50%的工作都由AI完成，后面50%的工作是由原画师按照要求去修改。
原画生成不仅对研发有帮助，发行也可以提高部分效率，尤其是依赖于买量，对素材需求量较大的游戏而言。“发行的投放部门可以拿着AI生成的图去跑测试，看看平台的点击率、转化率怎么样，玩家是否感兴趣。”高成志表示，不少游戏的获客是买量导向，往往靠少数爆款素材的元素就能吸引大部分目标玩家。
影响投放的变量很多，通常也需要储备大量的素材，“此前要靠外包疯狂出图和视频，质量还参差不齐，然后再测试。现在则能用AI的超高出图效率来解决部分问题，等视频生成更成熟后还能有提高。”高成志发现，游戏公司可以通过AI做些剧本和元素的排列组合，更高效地丰富买量素材。
在游戏的3D绘画环节，AIGC也有所帮助。影眸科技联合创始人兼CTO张启煊就对第一财经表示，3D在整个游戏的生产流程里面是较为无聊的一步，“因为大部分的艺术创作都在美术，而3D就是把主美的想法做出来。”这是一个比较枯燥，可发挥空间不大的环节，此外，同样存在的问题是，在美术定稿之前3D的模型团队是空转的，这是人力上很大的一个浪费，因此现在很多游戏团队会将3D外包。
影眸此前发布的ChatAvatar角色生成平台，可以一键生成3D资产，“目前已经在和一些游戏大厂在推进合作项目，但是现阶段的重心还是放在取缔外包3D需求上。”张启煊说。
从各游戏大厂的公告和财报中，能窥到AIGC更多的应用细节。
三七互娱提到，已经将生成式AI技术成熟应用于2D 绘图、智能客服、本地化翻译、文案生产、协同办公等模块。在研发、发行各业务线，三七互娱表示合计AI生成2D绘图每月产量超过28万张，在角色原画环节，通过实施AI制作2D美术的新流程平均可节省60%-80%工时。
在5月的投资者关系会上，完美世界表示，公司已将AI技术应用于包括美术、程序、策划、运营、安全、测试等多个核心环节，涵盖智能 NPC、智能游戏助手、场景建模、AI 绘画、AI 剧情、AI 配音等多个方面。
吉比特在投资者关系会上表示，技术中心在公司内部搭建了针对公司内部成员的AI绘图网站，经过训练的模型能生成在 Demo 阶段可直接使用的素材，并替代原本由外包承担的基础性工作，大量减少外包成本。“但对于高质量、高精度的游戏制作和美术设计，我们对 AI 技术的应用还处于探索阶段。”吉比特说。
巨人网络在AIGC方面是高举高打，在今年1月的巨人网络年会上，董事长史玉柱表示，游戏公司如果不积极拥抱AI，早晚会被淘汰，“未来要对AI充分重视、怎么强调都不为过。”
在年报中，巨人网络对AI应用进行了详细阐述，在 AI绘画方面，巨人搭建了 AI 绘画平台iMagine，在角色和场景原画方面的生产效率优化效果达到 50%-70%，在 UI（User Interface，用户界面）和 icon（应用图标）方面的生产效率优化效果超过 80%，部分项目的 UI、icon 已完全实现 AI 出图。
此外，巨人还推出了AI语音生成平台百灵，应用在公司内游戏制作配音、AI NPC 以及宣发配音等环节。在 AI代码方面，巨人上线了代码层大模型，公告提到部分项目的代码研发效率提升达30%-40%。
巨人基于开源模型自主训练的大模型 GiantGPT 于2024年2月完成备案，借助 GiantGPT，巨人表示实现了本地化翻译大模型、智能问答客服的落地，巨人在公告中提到，翻译模型目前已完全替代了第三方供应商初翻，减少了大量翻译外包成本；智能问答客服的问题解决率超过 90%。
伽马数据的调研显示，绝大多数游戏行业受访者表示AI技术对整体项目效率有所提升，“约八成感知效率提升超20%，约一成受访者认为AI能够带来50%以上的效率提升。”
谈降本增效还很难
高成志认为，整体来看，目前业界讲得比较多的还是AI画图这件事，虽然的确对研发和发行的部分工作有帮助，但尚未攻坚核心环节——如成本大头的3D资产、影响付费的商业化和数值设计。
此外，虽然研发侧的AI是有帮助，但真的去算降本增效的比例还比较困难，“由于无法直接替代，单一环节的部分提效可能并不直观，且用好AI的学习门槛也不低。”高成志说。
张书乐认为，仅目前而言，能够较好结合AI的游戏场景大体在两个方面：其一是研发层面的语音、原画生成、游戏测试，已经有了一定的应用。其二是游戏体验中，AI NPC已经出现，同时在UGC游戏上可以辅助用户生成原创游戏内容。至于文本、代码、音乐和视频等需要创意层次较高较复杂的领域，还只是“玩具”。
谈到大模型在游戏领域的落地难度，多位行业人士都认为其工业化流程复杂是最大阻碍之一，其次是目前生成式AI还在发展初期，能力还并不足以替代原有生产环节。
张书乐认为，AI现在只是一个简单外挂，其难以大规模应用的原因，就在于游戏全链条的创意成分、互动内容较为复杂，且极为垂直，覆盖各种数字技术。
游戏的制作流程较为复杂，涉及很多沟通和细化的环节，如原画会把有一点粗糙的成图给制作人看，这个时候会涉及有些细节不够清晰。
“比如在某个关卡中，一座桥得起到遮蔽敌军和暗示剧情的功能，可能初版原画还不够传神，又得多设计几个版本来对比，敲定了才能给3D组做粗模，然后再雕刻细节，最后渲染后处理。如果设计意图或测试反馈有变化，可能还得推翻重来。”高成志介绍，游戏的工业化要求较高，从原画、白模到最终成品稿其实有很多环节，且要求上下游紧密配合，“上游没搞定、下游没活干，期间为了保证整体的体验呈现可控，2D美术、3D美术、编剧、战斗策划、关卡策划等可能都得一起开会，直接AI替代暂时还比较难。”
目前AI可能只解决某个环节里的一个小的问题、小的场景，“即便它做得再好，在整个游戏的生产生命周期里面，占的成本其实是不高的。”高成志表示，在这背后，是模型的泛化能力还不是很好，所以仅能解决单点的问题。另一方面，从产业链结构来讲，游戏行业一大半的钱都给了拥有流量的平台，“很多时候也降不了这些本”。
此前，在一次与腾讯开发团队交流的过程中，腾讯互娱魔方技术中心AI团队负责人就对记者表示，生成式AI可以帮助游戏行业很多，生成很多东西，但帮助是否大到一个地步，能够让开发者去用，要看好处是多少，“生成以后要去调整，打乱了原来的生产流程，策划或美术要看你的收益是不是足够巨大，是否愿意在自己生产的过程中来应用，这都是现在生成式AI在开发里面最大的难题。”
腾讯IEG 魔方工作室群一位主策划表示，目前AI的应用主要还是偏向于解决问题上，而不是凭着AI去生产。“AI去驱动生产这件事情，在现在不是首要目标，因为生产对我们策划来讲并不困难，但我再用AI做一个很牛的AI，让它去生产，好像成本更高了。”他提到，团队花一个巨大的成本去训练一个比团队或许差又或许好一点的、不确定的AI，这件事情有点本末倒置了。因此目前更多是策划想解决什么问题，让AI帮助做策划。
高成志认为，头部产品仍然是以更高品质为追求，玩家也更成熟，对品牌、质量、IP都有考量，当下AI的水平还达不到体验层的要求。
此前，第一财经与网易高级总监、《逆水寒》手游制作人邹珈璇有过交流，她提到，虽然AIGC可以生成非常精美的图，但游戏需要的是完全符合创作者创作设计和风格表达的结果，AI并不能做到从0到1的全流程包揽。
在《逆水寒》手游中，很多素材对品质有较为严苛的要求，如高级服装和武器、还原传统文化的建筑及文物等，“即便看起来最精美、完成度最高的AI美术作品，我们内部双盲评分也不会超过60分——真正投入游戏内至少需要80分以上或90分以上。”邹珈璇说，AIGC更多被用于进行早期的原画概念设计，从而快速概念验证，降低策划和美术的沟通成本。
对腾讯、网易这样的厂商来说，美术标准要求或许较高，目前的AI并不能发挥多大的作用。但高成志认为，或许对于一些小型的游戏工作室来说，会有更大的意义。
“对于想开发游戏的个人团队而言，原先需要凑齐美术、程序等职能才能动工，现在借助于AI，能帮助实现较为简单的需求。这能让开发者更快想明白游戏的原型——毕竟能做一个可玩的小demo，胜过天马行空的idea和抽象的策划案。”高成志认为，AI更重要的意义是让更多潜在创作者迈出第一步，降低游戏开发的进入门槛。
整体来说，对于目前AIGC的落地，高成志感叹，离一开始的期待还是有距离，“目前感觉还是浅层次地去试用，努力积极去探索的心态，但尚未有非常亮眼的标杆案例。”
不过，技术路径的变革需要时间，高成志也表示，工具刚出来，发展的势头是很快的。其次，真正能把模型用好的人，可能并不是以前做原画的人，工具的能力还不太一样，所以大家接受也需要一定的时间。
(本文来自第一财经)
