祛魅AI游戲。

整理/林致

前天（11月26日），葡萄君參加了43 College與易論Al聯(lián)合發(fā)起的線下沙龍43 Talks。會上，前經(jīng)緯創(chuàng)投投資人、播客《屠龍之術(shù)》主理人莊明浩帶來了一場題為《當(dāng)我們在談?wù)揂I游戲時，我們到底在談?wù)撌裁?？》的分享?/p>

在分享中，他按三層邏輯拆解了“AI游戲”的話題：

首先厘清概念，我們必須確定什么才算是“游戲”，以及我們期待的“AI游戲”指的是什么。

其次是看當(dāng)下那些被稱為AI游戲的項目，究竟是在做生產(chǎn)工具，還是在探索玩法創(chuàng)新。

最后回到投資邏輯，在短期內(nèi)難以驗證的賽道里，資本主要靠創(chuàng)始人的背景和能力做判斷，這也讓市場偏差被放大。

他給出的暴論是：短期內(nèi)，所有AI游戲項目都無法被證偽，所以投資人選擇項目的時候唯一可依賴的就是人。然而，很多創(chuàng)業(yè)者靠“人”雖然能拿到多輪融資，但一旦項目公開，通常結(jié)果都是“見光死”。

他談的或許并不是一條賽道，而是一種處境。我們正處在一個判斷失效的周期，而游戲行業(yè)之所以成為風(fēng)暴眼，或許只是因為它比其他行業(yè)更早暴露了這種不可靠性。

以下為分享內(nèi)容整理，為便利閱讀，內(nèi)容有所調(diào)整。

我是莊明浩，有一檔自己的播客《屠龍之術(shù)》。我今天的題目是：當(dāng)我們在談?wù)揂I游戲時，我們到底在談?wù)撌裁?？確定這個主題之后，我一直在想到底該聊什么。

過去三年里，隨著AI的發(fā)展，不斷有人提起“AI游戲”這個概念，但即使到了今天，在ChatGPT發(fā)布即將滿三年的時間點，業(yè)內(nèi)其實仍在討論很多基礎(chǔ)概念。所以我才用了這個標(biāo)題——結(jié)果還撞題了，后面我會說撞到誰。

這是演講里常見的一類標(biāo)題，主要是用來收束主題、界定概念，看清現(xiàn)在到底發(fā)生了什么。

我把內(nèi)容分成三個部分：

第一部分是把問題縮窄到一個狹義的概念定義上——我們說的“游戲”到底是什么？或者說，我們期待的那種AI游戲到底是什么？定義清楚之后，再回頭看目前市場上實際發(fā)生了哪些事情，誰在做什么。

第二部分是當(dāng)前的產(chǎn)品實踐。

第三部分則是我熟悉的老本行——我們這些投資人是怎么用錢給創(chuàng)業(yè)者投票的，大家的投資邏輯是什么。

先從第一部分，也就是概念的定義開始。

AI一路走來總共幾十年，但過去三年里，所有人突然非常直觀地感受到它的飛躍。

AI的歷史可以追溯到1940年代末，當(dāng)時科學(xué)家就開始研究這個方向。在深度學(xué)習(xí)之前，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；再往前是機器學(xué)習(xí)；最早的AI是基于規(guī)則的。

從今天的ChatGPT，往前推到GPT-3.5，再到GPT-3，GPT-3的底座又是Transformer架構(gòu)。直到現(xiàn)在，主流大模型依然是基于這個架構(gòu)。

為什么要放這張圖？因為同樣，游戲里的AI也不是今天才有的。AI和游戲結(jié)合的歷史一樣長。

最早的例子，比如《吃豆人》。你回想一下，那四個顏色不同的幽靈敵人，它們的策略是怎么定的？有些接近你三格會開始抖動，有些六格才反應(yīng)，有些一格時會變策略。這些策略本質(zhì)上也是一種廣義的“AI”。而《吃豆人》這個游戲都多少年了。

再舉一個更現(xiàn)實的例子：如果大家玩過體育游戲，比如FIFA。你在踢球時，隊友的跑位、對手的跑位，對手是上搶還是后撤，是伸腳還是滑鏟，這些行為背后也都是策略系統(tǒng)——嚴(yán)格來說，這也是游戲里的AI。

我們把問題再收束一下，聚焦到最近這三年。我們現(xiàn)在討論的“AI游戲”里，AI指的到底是什么？

打個德州撲克的比方，當(dāng)我們談?wù)揂I時，主桌上的玩家應(yīng)該是誰？

首先，毫無疑問是自然語言模型。直到今天，大語言模型依然是核心。在Transformer出來之后，行業(yè)里就有人說：當(dāng)機器掌握了語言，通用人工智能的門就打開了。所以這一輪AI的代表，是自然語言模型。

同時，過去兩年編程模型發(fā)展非?？?，有一派認(rèn)為編程語言是自然語言的子集，也有人認(rèn)為它是一套構(gòu)建虛擬世界的關(guān)鍵語言，所以它可能也在主桌上。按照Anthropic創(chuàng)始人的說法，12個月內(nèi)我們可能會進入一個“AI能寫所有代碼”的時代，而近一個月內(nèi)，AI在代碼上的進展又進一步加速。

第三張是多模態(tài)。最近最熱的詞叫“世界模型”。在我看來，多模態(tài)正在經(jīng)歷從圖片、視頻、語音、三維這些局部戰(zhàn)場向統(tǒng)一戰(zhàn)場的收斂，這個統(tǒng)一戰(zhàn)場就是世界模型。

李飛飛老師的創(chuàng)業(yè)公司前陣子發(fā)了他們的第一代測試產(chǎn)品：一張圖或一段文字就能生成一個虛擬世界。

她在采訪里提到一句話讓我印象很深——她的老同學(xué)打電話問她：“我有恐高，用你這個產(chǎn)品生成的世界，我能玩嗎？”李飛飛笑了笑，說：“可能我們真的在建造真實的‘硅基世界’?！?/p>

所以，這一輪我們在討論的AI，大概就是這些要素。我們把問題從幾十年的AI演進，收束到最近三四年的階段，把范圍限定在語言模型和多模態(tài)這一類生成式AI。

接下來問題就是：在這樣的技術(shù)背景下，游戲要怎么和它結(jié)合？這可能是我們當(dāng)前討論AI游戲時，最核心的概念定義問題。

我們現(xiàn)在最直接能看到的，就是AI作為生產(chǎn)工具開始滲入游戲的生產(chǎn)流程，比如AI做圖、AI 3D素材、AI 美術(shù)資源、AI Coding。

如果再細分，每一個功能都能拆得更細。這兩張圖是Google Cloud去年大會上發(fā)布的，把游戲的生產(chǎn)、營銷、玩家體驗分別拆開，每個環(huán)節(jié)能用哪些AI功能，再通過難度和成本分為四個象限。

這兩張圖的內(nèi)容本身沒那么重要，重要的是時間——這是2024年9月的東西，也就是一年多之前。當(dāng)一個東西能被云廠商總結(jié)成PPT放出去，就代表它已經(jīng)不是新鮮事，已經(jīng)變成通用能力，基本上所有公司都在用。

差不多同一時間，我的朋友做的“特工宇宙”公眾號和我聊過一次AI游戲。當(dāng)時的標(biāo)題是“AI游戲還是游戲AI，似乎都踏馬很難”，后者更像AI作為生成工具的那部分，而無論怎么分，在2024年9月那個時點其實都很難。

過去一兩年里，如果大家關(guān)注上市公司，會發(fā)現(xiàn)各家游戲公司的財報里一直在強調(diào)一個關(guān)鍵詞——AI中臺。

上面這張圖是三七互娛和愷英網(wǎng)絡(luò)。他們能做的事就是剛才講的那些：生產(chǎn)端、營銷端、各種素材、icon、功能模塊?？梢哉f，AI已經(jīng)完整滲透到各家的生產(chǎn)管線里。

今天規(guī)模稍大的成熟游戲公司基本都在用，尤其美術(shù)這一塊特別明顯。比如現(xiàn)在2D場景美術(shù)其實AI的滲透率已經(jīng)很高。

但講到這里，從廣義AI到廣義游戲，再到狹義的“AI融入生產(chǎn)管線”，這個故事都還不夠Sexy。大家期待的絕對不僅僅是這樣。所以我們還得再收窄問題，把前面寬的維度放掉，把漏斗往下收。

大家期待中的所謂AI native game，關(guān)注點應(yīng)該是玩法層面的事情。也就是說，我們討論的AI游戲，尤其是很多人幻想中的極端狀態(tài)、理想狀態(tài)，討論的是玩法，而不是生產(chǎn)工具。

那我們就看當(dāng)下的時間點，游戲行業(yè)本身發(fā)展到了什么程度。第一，只從行業(yè)角度看，全球游戲市場規(guī)模已經(jīng)到達幾千億美元，中國大概三千億。

第二，頭部廠商現(xiàn)在強調(diào)的都是極致的工業(yè)化。

一個項目動輒幾百、上千人的團隊，花幾年做一款游戲已經(jīng)是常態(tài)。獨立團隊和小團隊則開始追求極致創(chuàng)意，因為肉眼可見的類型和玩法，已經(jīng)被反復(fù)嘗試了很多年。要么走向極致工業(yè)化，要么走向極致創(chuàng)意。

今天的游戲是絕對意義上的商品。之前大家還討論過它到底是商品還是藝術(shù)，但在我們當(dāng)前的討論范圍里，它更接近商品。同時，它在提供商品價值之外，也提供了更多服務(wù)性質(zhì)的體驗。這是游戲行業(yè)現(xiàn)在的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

為什么要在這個時間點強調(diào)這些？因為我后面會說一句話：當(dāng)下做AI娛樂項目的很多創(chuàng)始人，對游戲本身缺乏敬畏，忽略了游戲作為成熟商品和服務(wù)的這一層。

我們繼續(xù)看當(dāng)下游戲行業(yè)的樣子。去年，中國音數(shù)協(xié)發(fā)布了一份行業(yè)規(guī)范，用來定義游戲的類型結(jié)構(gòu)。它把游戲的類型拆成幾個維度：題材、玩法、來源、技術(shù)展現(xiàn)形式、創(chuàng)作性質(zhì)、玩家規(guī)模，甚至玩家規(guī)模都有明確劃分。

我們不必細看全部內(nèi)容，我舉一個維度：題材。如果把題材列表展開，會看到很多熟悉和不熟悉的分類，玄幻、修仙、武俠、魔幻、異世界、穿越、宮廷、西游、三國……這是它用來分類的方法。

剛才我們已經(jīng)把討論收束到了“玩法”這個層面，那就來看在這個層面上，官方對于玩法的劃分是什么樣的。

上表將游戲玩法分成16大類，有些大類下面還有小類。比如第一類叫角色扮演，又分回合制、即時制、放置。第二類叫競技，又分沙盒、MOBA、非對稱。后面還有策略、卡牌、棋牌、塔防、消除等各種分類。如果你打游戲，你知道它們在說什么。

但當(dāng)你看到這種分類方式，包括上一頁的題材分類，你會開始有疑問：這種劃分方式真的能把游戲分清楚嗎？因為似乎很多游戲放在哪一類都說得過去。

這又引出一個問題——我們把“玩法”換成英文單詞gameplay，會遇到一個沒法回答的問題：gameplay到底是什么？什么樣的東西才能被稱為玩法？

然后你會發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的“玩法標(biāo)簽”已經(jīng)不是玩法本身，而是對玩法的標(biāo)簽描述。它包含的信息太多了，不再是單純的玩法描述。

比如前幾年很熱的“二次元”。二次元是玩法嗎？顯然不是，它更多是世界觀、美術(shù)風(fēng)格。

最近最熱的“搜打撤”，它偏向玩法層面，但這個詞本身肯定不在前面的官方分類里，它是不是又含著別的因素？我 們更熟悉的“吃雞”，它更像是玩法，但“吃雞”能描述這個玩法的全部嗎？

而UGC，本來是用來形容社交平臺，現(xiàn)在也被用來形容游戲。玩家是在“玩UGC”嗎？它看起來是在強調(diào)平臺和內(nèi)容來源的問題。

所以今天在討論“gameplay”這個事情時也出現(xiàn)了問題。我們原來已經(jīng)把范圍縮到很窄，想探討“新技術(shù)怎么和游戲玩法結(jié)合”。但問題變成了：玩法是什么？我無法定義。

這就出現(xiàn)一個暴論：短期內(nèi)，如果把AI游戲當(dāng)成一個真正意義上的分類、給它一個清晰的邊界，這件事不太可能實現(xiàn)。五年后會不會有一個類目叫“AI游戲”？我仍然覺得短期內(nèi)不太可能。

再回顧歷史經(jīng)驗。商業(yè)化游戲行業(yè)里，那些新標(biāo)簽、那些新出現(xiàn)的玩法描述，往往來自舊標(biāo)簽的排列組合，再加一點微創(chuàng)新。它是遞進式創(chuàng)新，不是憑空出現(xiàn)一個完全沒見過的東西。

比如最典型的射擊類。最早第一人稱射擊有CS，后來加了吃雞玩法出現(xiàn)“吃雞”，現(xiàn)在再加資源爭奪出現(xiàn)“搜打撤”。MOBA也是來自RTS的演化。

所以，如果我們硬要總結(jié)，歷史上這些新的標(biāo)簽，大多是舊標(biāo)簽的排列組合加微創(chuàng)新。

那么，把行業(yè)里已經(jīng)存在的舊標(biāo)簽，拿出來排列組合，再加上AI去承擔(dān)“微創(chuàng)新”的角色，創(chuàng)造出來的新東西，也就是所謂的“AI游戲”。

但這里出現(xiàn)一個悖論：為什么微創(chuàng)新一定要由AI來承擔(dān)？別的東西不行嗎？當(dāng)然也行。今天所有在做游戲的人都在做類似的事情，本質(zhì)上就是在不斷演進。AI只是因為現(xiàn)在熱，更容易融資、更容易被關(guān)注，所以被放在這個位置，但這并不是標(biāo)準(zhǔn)答案。

我們把問題的定義描述清楚了，我的演講也剛好走到一半。

接下來進入第二部分：當(dāng)前實驗性的產(chǎn)品實踐。我們不預(yù)設(shè)他們的方向?qū)Σ粚?，只看?dāng)下這個時間點創(chuàng)業(yè)公司和各類團隊在做什么。

前面說過，要從舊標(biāo)簽里挑東西，再加微創(chuàng)新。

那第一步就是“挑什么”。你去看各種AI游戲的新聞和項目，會反復(fù)看到一些相同的舊標(biāo)簽：沙盒、Roguelike、編輯器、跑團、解謎、文字冒險、狼人殺、各種“xx殺”……為什么挑它們？因為大家普遍認(rèn)為這些標(biāo)簽更容易和AI結(jié)合，比較順。

有些項目只挑一個，有些挑好幾個做排列組合。你去看今天所有能搜到的AI游戲報道，基本都能把這些標(biāo)簽套上去。

雖然都是“微創(chuàng)新”，但它也有“微微創(chuàng)新”和“微創(chuàng)新”的差別。最簡單的，就是大家都能看到的那種：比如NPC，用AI做NPC；比如蛋仔里做三維素材生成，它本身是UGC，所以這個功能不只服務(wù)生產(chǎn)端，也服務(wù)玩家的玩法。它算是玩法端和消費端，而不只是開發(fā)流程。我覺得這些都只能叫“微微微創(chuàng)新”。

那什么樣的團隊有資格、或者說有奢侈的條件做真正的創(chuàng)新？

創(chuàng)新本身是奢侈的，需要最多的錢、人力、不確定性和容忍錯誤的能力。最有錢的人，理論上就最有資格“任性”地創(chuàng)新。

所以我們?nèi)タ匆豢矗?dāng)下市場上真正有錢的團隊在做什么。我挑了兩家代表性的公司：米哈游和元象。

米哈游在這個方向上幾乎是無限預(yù)算，沒有商業(yè)化壓力，因為是創(chuàng)始人自己擔(dān)項目負(fù)責(zé)人。他不需要向誰交代，沒有上市壓力，沒有盈利壓力，可以完全任性地去嘗試。

他們最近在測試的一款產(chǎn)品，是偏對話性質(zhì)的解謎游戲。你可以和NPC做各種對話，然后根據(jù)你的對話幫助Stella逃離星球。游戲畫面基本就是兩種：一種是左下角的場景，一種是右邊的聊天框。你會覺得它似乎方向?qū)Γx我們想象中的“創(chuàng)新”又有點遠?？赡芤仓皇俏?chuàng)新。

不過這只是一個例子。他們最近又發(fā)了一個新作的30分鐘UE5開放世界真機演示。大家能看到各種爆炸特效，畫面非常震撼，也確實體會到這家公司有錢，能做這樣的嘗試。

在這個視頻里，有一幀我注意到一個細節(jié)：場景中的一條警戒帶，上面印著一句話——attention is all you need。知道AI的人都知道這篇論文的意義。開啟了這一輪AI潘多拉魔盒的論文標(biāo)題，被印在游戲場景里，不知道是惡趣味，還是他們真的在埋線索，但至少，它出現(xiàn)在那里了。

這就是米哈游的嘗試。

然后說到元象的嘗試。元象的創(chuàng)始人原來是騰訊AI Lab的負(fù)責(zé)人。這家公司成立大約在2019年到2020年左右，也就是說，它的成立并不是這一輪AI爆火時期，而是成立于上一波爆火的關(guān)鍵詞——元宇宙。它是那一波最具代表性的公司之一。

因為創(chuàng)始人背景，當(dāng)時公司做的是AI NPC。由于元宇宙的爆火，加上2021年的一場瘋狂融資，這家公司在chatGPT爆火前，就已經(jīng)拿了幾億美元。元宇宙泡沫破掉之后，公司賬上仍有幾億現(xiàn)金，沒有人對它施加太多壓力或期待。上一代元宇宙敘事下的AI NPC故事結(jié)束了，但真正的AI到來了，于是這家公司開始做自己的AI游戲。

他們推出的游戲叫《昭陽傳》。它是一個基于對話式、架空歷史題材的游戲。我不知道該如何精確定義它，但它代表了這些有錢、任性的廠商的選擇。

這里我們反復(fù)提到了一個關(guān)鍵詞：元宇宙。上一代元宇宙的時候，我還在做投資。這個概念似乎已經(jīng)過時了，但隨著世界模型技術(shù)的到來，這個詞好像又被大家重新提起了。

所以似乎，AI游戲理想中的終極敘事，又因為技術(shù)的爆發(fā)，被推到了前沿。那么我們距離這個理想有多遠呢？

我最近看到一個有趣比喻。一個美國技術(shù)評測人員，把AI的技術(shù)能力分檔：最差的只是簡單工具使用，最牛逼的則具有人類常識認(rèn)知。他的測試場景是，讓AI agent充當(dāng)賣DIY電腦的客服，面對真實用戶問題進行回答。最后，他畫了一張圖，指出即便最強的模型已經(jīng)有一定嘗試，但距離人類理想狀態(tài)仍然太遠。

如果把這個比喻套到AI游戲領(lǐng)域，也很合適。AI游戲在逐步推進，符合邏輯，但距離理想的終極狀態(tài)，還有很大差距。

除了用游戲走向終極，市場上還有另一條路徑：AI社交與陪伴。我們的公司也做類似嘗試。在各種榜單上，你會發(fā)現(xiàn)很多公司都在做AI社交或陪伴產(chǎn)品。例如a16z的排行榜前50個應(yīng)用里，大約有12個是陪伴類型的。

硬要提的話，今年上半年大家會提到一家公司，是法國團隊做的小外星人陪伴應(yīng)用。在國內(nèi)，也有一些公司在做，比如林間療愈室、EVE（愷英投資的AI女友/男友項目）。美團、昆侖、作業(yè)幫、元象、西湖心辰，他們都有類似AI社交陪伴產(chǎn)品。

但到目前為止，這條路徑基本上全軍覆沒。正如公眾號“特工宇宙”在11月16日寫的一篇文章《復(fù)盤AI陪伴的消亡史：我們究竟做錯了什么？》，文章中列出的項目幾乎全部失敗。

今年7月7日，我和一位嘉賓的合伙人聊天時提到幾個所謂的AI游戲創(chuàng)業(yè)項目。他評價道：這些人對做游戲缺少敬畏——即缺少對游戲作為創(chuàng)作與產(chǎn)品的尊重。

早在2023年底，我做過一張討論元宇宙“墳?zāi)埂钡腜PT。當(dāng)時，COCOS引擎創(chuàng)始人王哲說：用引擎做出來的、有勝利條件的叫游戲，沒有勝利條件的統(tǒng)稱為元宇宙。結(jié)果顯示，很多元宇宙社交和陪伴項目最終失敗，全軍覆沒。事實有時候就是如此赤裸裸。

看完當(dāng)前時間點的產(chǎn)品之后，我們再談投資角度。

短期內(nèi)，所謂理想的AI游戲或AI陪伴，是不可能實現(xiàn)的。也就是說，目前的項目邏輯無法被證偽，無論是正向還是負(fù)向。某種意義上，今天做這些項目的創(chuàng)業(yè)者說什么都是對的，因為短時間內(nèi)無法驗證對錯。那么投資人該如何決策？

我曾經(jīng)在23年整理了一頁PPT，總結(jié)了當(dāng)時AI游戲和社交娛樂相關(guān)項目的狀態(tài)，以及未來可能的發(fā)展路徑。以AI陪伴為例，像Character.ai這類社交AI（而非AI游戲）、斯坦福小鎮(zhèn)等項目，它們的留存情況是否能支撐平臺運營？現(xiàn)有的變現(xiàn)手段能否覆蓋成本？是否存在路徑依賴問題？這些都是當(dāng)時提出的問題，今天仍然適用。

右側(cè)的內(nèi)容是吳炳見（心資本合伙人）在2023年11月13日的總結(jié)：當(dāng)下基于大模型的ToC創(chuàng)業(yè)項目大致分三類——ChatGPT變體、Character.ai變體、斯坦福小鎮(zhèn)變體。

這些PPT是在2023年做的，但你會發(fā)現(xiàn)這些PPT放到今天好像依然適用。

第二個暴論是：在邏輯層面上，我們無法對一個項目進行明確的論證和評述，因此唯一可依賴的就是“看人”?？慈说臅r候，需要關(guān)注兩點：一是創(chuàng)始人的背景，二是他們現(xiàn)在做的事情是否與其背景匹配，從而決定投資。

表面上看，這句話是廢話，但實際上它描述了早期投資的核心邏輯——早期VC本質(zhì)上就是看人。

舉例來說，一些行業(yè)內(nèi)有經(jīng)驗的創(chuàng)始人正在做的事情包括：

原巨人的CEO吳萌做了MiAO，開發(fā)AI 3D游戲引擎，或者游戲城世界；前臉萌的創(chuàng)始人，在公司被收購后離開臉萌，創(chuàng)辦了類似蛋仔的游戲項目，但最終停掉；網(wǎng)易云音樂原創(chuàng)始人王詩沐，在做3D生成的AI類似Character.ai的產(chǎn)品。

這些案例說明，早期投資很大程度上依賴于創(chuàng)始人的背景，這些人因為過去的成就，天然獲得投資者信任。

但這也形成了一種詛咒：他們對終極目標(biāo)懷有執(zhí)念，所以會不斷嘗試和推進這些項目。

第三個暴論是：因為投資主要看人，加上短期內(nèi)項目無法被證偽，創(chuàng)業(yè)者靠“人”這個因素就能拿到多輪融資。然而，很多項目一旦公開產(chǎn)品，就會“見光死”。在少數(shù)沒有完全失敗的情況下，這些項目變得稀缺，因此受到追捧。市場由供需雙方?jīng)Q定，而不是由對錯決定。

舉個例子，一位創(chuàng)業(yè)者在2024年底說過：他的團隊賬上利息收入足夠養(yǎng)活團隊，因為早期投資者不確定投什么，看到牛逼的人就投一點，大家跟投。團隊規(guī)模十幾到二十人，不做基礎(chǔ)模型訓(xùn)練，不花大錢，一年成本約500萬人民幣（包括人力和少量算力投入），融到2000萬美元以上，利息就能維持運營，所以沒有急迫性。這樣的情況并非個例。

此外，還有一些零散的表達可以佐證這個現(xiàn)象：

我在即刻上發(fā)布過標(biāo)題圖后，一位投資朋友杰森評論：“往游戲里摻AI，往AI里摻游戲”，有些產(chǎn)品非游戲也被稱為游戲。能對應(yīng)上我今天說的所有事情對吧？

這張圖是來自于一個播客的對話，這檔播客采訪了某個類似斯坦福小鎮(zhèn)的項目的創(chuàng)始人，他提到商業(yè)化測算基于現(xiàn)有MMO的DAU和收入指標(biāo)，我評論了“simple”。

第三張圖是黃叔對一個創(chuàng)業(yè)團隊的評價。 他們在行業(yè)非常知名，此前一直沒有放出產(chǎn)品，最近在測試新的產(chǎn)品。黃叔了解了他們的新產(chǎn)品后，說這個人“想清楚了”。我一看，“想清楚”就想成這個樣子。他們說要賣皮膚，要賣故事，我一聽，“天哪，暖暖是你隨便學(xué)就能學(xué)得會的嗎？”

最后這一段，是我在2024年9月份跟特工宇宙聊的那篇文章的結(jié)尾。

從結(jié)論上來說，純業(yè)務(wù)的探討，在今天這個時間點是沒有任何意義的，因為聊不清楚。盤邏輯沒有辦法證偽。

投資人最終關(guān)注的只是創(chuàng)始人之前做過什么、個人價值多少。這個現(xiàn)實在江湖上是普遍存在的，沒有絕對對錯。這些在做的創(chuàng)業(yè)者不知道嗎？大家都知道，但只能說存在的就是合理的，沒有什么對錯。

最后，推薦一期播客：小寧主持的405游局，她采訪了當(dāng)時在上海從事AI游戲投資與孵化的優(yōu)秀創(chuàng)始人，包括前NExT Studio總經(jīng)理沈黎、原沐瞳創(chuàng)始人Justin。他們討論了當(dāng)下AI游戲領(lǐng)域的現(xiàn)狀及創(chuàng)業(yè)公司策略，他們的第一期內(nèi)容與我今天的演講內(nèi)容高度契合。

這次分享的PPT可以在我的播客《屠龍之術(shù)》中找到，謝謝大家。

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