文/唏噓

導語

游戲火了，更大的問題卻出現(xiàn)了。

“平時好像總在做學生，也讓我體驗一把做青椒的滋味”。一個偶然的念頭，讓蘇州大學博士生周厚全和朱桐，做出了一款火遍學術圈的網(wǎng)頁游戲——《青椒模擬器》。

這款游戲界面簡單直接，不用注冊，點進網(wǎng)頁選好學科，AI就會隨機生成你的“青椒身份”：不僅有專屬履歷，連任職學校都自帶隨機性。

而游戲的核心玩法，幾乎復刻了真實的青椒日常：申請國家基金、對接企業(yè)贊助搞經(jīng)費，招學生幫師門“產(chǎn)論文”，靠著積累學術成果一步步升職。

當然，科研人的痛點也一個沒少：修改論文會直接拉低心態(tài)值，想靠全身按摩回血又要消耗寶貴經(jīng)費；偶爾還會遇上源源不斷推銷產(chǎn)品的銷售，煩不勝煩又不得不應付。

從構思到搭建完網(wǎng)頁，兩人只花了兩周。初版其實很粗糙：沒有嚴格的數(shù)值約束，科研經(jīng)費多得花不完，連論文壓力都沒有。即便如此，游戲也讓首批20位測試者玩得上頭。他們的師姐劉亞慧就是其中之一，從晚上6點多玩到凌晨1點半，一路從“講師”升到“院士”，直呼“成就感拉滿”。后來師姐更是義務加入他們，幫忙運營起社交媒體平臺。

12月16日，《青椒模擬器》的網(wǎng)址在網(wǎng)上公布后，瞬間在學術圈炸了鍋。朱桐和周厚全透露，推廣首日就有1000多人涌入，巔峰時單日玩家達9萬，同時在線人數(shù)超2000。玩家評價，AI生成的“?！本珳蚀林锌蒲腥粘?，代入感拉滿：有人沉迷于“從講師到院士”的升級快感，彌補了現(xiàn)實里的科研焦慮；也有人在模擬過程中看到了自己的未來，忍不住反思科研圈的系統(tǒng)性問題。

但誰也沒料到，這場“突發(fā)奇想的創(chuàng)作”，很快迎來了現(xiàn)實暴擊。因為不用注冊就能直接玩，突增的玩家數(shù)讓兩人手頭的閑置Token飛速耗盡。為了不讓游戲停擺，他們自掏腰包投了幾萬塊買Token，之后又得到了Kimi的贊助?？杉幢闳绱?，12月19日中午，大模型API還是徹底耗盡，兩人只能在社交平臺發(fā)帖求助。幸運的是，這條求助帖引發(fā)了廣泛關注，到了當晚，游戲就恢復了正常運營。

對兩位毫無游戲開發(fā)經(jīng)驗的人工智能領域博士生來說，這場意外的爆火，讓他們誤打誤撞走上了“AI+游戲”的探索之路。而他們遇到的Token耗盡危機，也正是當下諸多AI創(chuàng)業(yè)公司共同面臨的困境——算力成本居高不下，成了制約行業(yè)發(fā)展的一大難題。從游戲爆火到緊急求助的經(jīng)歷，不僅讓他們收獲了意外的關注，更讓他們真切看到了AI行業(yè)發(fā)展中的現(xiàn)實問題。

這是一場學界與業(yè)界神奇的碰撞，茶館在此契機下和他們聊了聊。以下是茶館與《青椒模擬器》幾位作者的對話，經(jīng)整理后呈現(xiàn)：

01

一時興起做出的AI游戲

茶館：我看到你們在小紅書上說，因為對學術領域有一些想吐槽的點，才做了這款模擬器。能否說說它最初的誕生過程？

《青椒》：最初很簡單，我們看到一款類似《導師模擬器》，它是通過劇情選項推進的。我們就想，能不能用大模型生成更有意思的隨機化回答？覺得這個方向很有趣，很快就搭建出了第一個demo。

茶館：搭建demo的過程中，你們最初的設計思路是什么？

《青椒》：最初的頁面設計比較簡單，核心是想做招收學生的功能——玩家可以招收不同類型的學生，學生產(chǎn)出論文，玩家還能和學生交互?，F(xiàn)在的形態(tài)，是我們不斷和第一批玩家（也就是身邊朋友）溝通討論后逐步演變來的。

茶館：第一版網(wǎng)頁大概花了多久做出來？這期間你們主要做了哪些工作？

《青椒》：大概兩周，上線了第一個版本。拋開后端技術問題，初版demo很粗糙，學生每季度的鞭策和愛心次數(shù)是無限的，沒有數(shù)值約束，一個季度能無限制拉橫向項目，導致科研經(jīng)費過多，完全沒有論文壓力。后來我們逐步優(yōu)化，增加了數(shù)值設定營造緊迫感，還根據(jù)玩家反饋豐富了操作選項。前期只有散步、全身按摩，后期新增了批改論文、撤稿等功能，解決了學術不端數(shù)值無法下降的問題。

茶館：這款模擬器的底層設計是直接接入其他模型，還是有其他技術流程？

《青椒》：初期是多模型混合使用。我們發(fā)現(xiàn)不同模型擅長生成的內(nèi)容不同，同時考慮到成本，就組合了高成本和低成本模型——高成本模型負責生成梗，效果更好；低成本模型負責生成朋友圈、學生介紹等內(nèi)容，控制綜合成本。具體來說，我們先設計了幾個后端請求API接口，每個接口對應不同模型或同一模型，再根據(jù)性能和速度綜合考量進行組合。

茶館：當前版本中，哪些內(nèi)容是AI生成的？有沒有做特定限制？

《青椒》：大部分內(nèi)容都是AI生成的，包括老師介紹、學生人格畫像、數(shù)值模擬事件、朋友圈等，AI生成占比很重。我們原本不想對AI生成做限制，但發(fā)現(xiàn)模型生成的內(nèi)容多樣性不足。比如“牛馬”這類標簽，模型會自動局限在小范圍內(nèi)生成。

茶館：你們之前有游戲開發(fā)經(jīng)驗嗎？

《青椒》：沒有正式的游戲開發(fā)經(jīng)驗，只有本科課程小作業(yè)的基礎，比如做過控制飛船炸星球這樣簡單的作業(yè)。

茶館：前期開發(fā)有沒有遇到卡殼的情況？

《青椒》：整體還算順利，主要卡在前端請求數(shù)據(jù)的收集環(huán)節(jié)以及如何隱藏模型延時，現(xiàn)在也還在困擾這個問題。

茶館：展開來說，數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)具體難在哪里？

《青椒》：前端請求的數(shù)據(jù)種類多、類型不同，還要埋點收集大模型的請求返回結果。又不想用關系型數(shù)據(jù)庫，最后只能用一些不太完善的方法暫存數(shù)據(jù)。

茶館：模型反應速度方面有什么困惑？

《青椒》：用AI做游戲的最大難點就是響應慢，玩家輸入后可能要等十幾到三十秒才能得到結果，很容易失去耐心。這和模型的并發(fā)能力、每秒生成Token數(shù)強相關，所以我們在模型選型時會重點考量這些因素。

02

9萬日活，2000人同時在線

茶館：最初你們有公布玩家內(nèi)測群嗎？第一批用戶是怎么來的？

《青椒》：沒有公布內(nèi)測群，第一批用戶都是身邊的朋友。朋友測試一段時間后，我們在12月16號開始大規(guī)模推廣，其實就是發(fā)了小紅書帖子，再在身邊的學生群里轉發(fā)。

茶館：最開始有多少人玩？

《青椒》：推廣第一天大概有一千多人，朋友測試階段大概20來人。

茶館：你們最初做這個項目純粹是興趣驅(qū)動嗎？一開始就沒想過推廣？

《青椒》：純粹是興趣，覺得好玩。而且大模型生成的內(nèi)容很有梗，想讓更多朋友體驗，就試著推廣了。

茶館：有沒有哪個具體的梗，讓你們決定把它推廣出去？

《青椒》：有很多有意思的點。比如游戲里有推銷員事件，會推銷3000型服務器這類能加速實驗的設備，對我們計算機專業(yè)的人來說很親切。其他專業(yè)的朋友也能找到共鳴，比如外語系朋友會遇到雙語梗。這些和專業(yè)相關的小笑話，結合碩博生的背景框架，很受大家喜歡。

茶館：推廣過程是怎么推進的？

《青椒》：一開始在宿舍群、外賣群、二手交易群這些學生群轉發(fā)，朋友覺得好玩后，又在各自學校的論壇幫忙宣傳，玩的人就越來越多了。

茶館：游戲推廣后，最高在線人數(shù)有多少？

《青椒》：一天的玩家數(shù)量最高大概9萬，同時在線人數(shù)大概2000左右。

茶館：相比其他導師類模擬器，你們的游戲時長更長，玩家能玩四五個小時甚至十幾個小時，這和設計有關吧？

《青椒》：其他模擬器按年計算進度，我們按季度，進度周期是他們的好幾倍。不過也有玩家反映中后期會疲憊，只是重復點擊屬性。我們現(xiàn)在也在探索更豐富的玩法，預計幾周內(nèi)會上線全新版本。

03

Token耗盡，陷入商業(yè)化困境

茶館：你們最初沒料到Token費用會花幾萬塊吧？

《青椒》：確實沒料到。如果早知道，可能會考慮得更周全一些。

茶館：Kimi是從什么時候開始贊助你們的？怎么建立的合作？

《青椒》：Kimi是從18號中午開始贊助，一直支撐到了19號上午。合作是通過一位朋友促成的，當時我們已經(jīng)花了幾萬塊Token費用，確實承擔不起了，就想找廠商看看能不能通過廣告等方式獲得贊助。

茶館：朋友測試階段的Token費用高嗎？最初搭建大概花了多少錢？

《青椒》：不高，當時我們本身做大模型實驗就會充值Token，初期搭建只用了幾十塊的剩余Token。

茶館：我們現(xiàn)在和更多AI游戲領域的人有交流了吧？

《青椒》：對，我們和一些同類游戲作者都聊過，大家普遍反饋Token太貴。但隨著大模型技術迭代，Token費用會越來越便宜，用戶付費意愿也會提高——玩過大模型游戲后，用戶會對內(nèi)容多樣性有更高期待，對相關消耗的接受度也會提升。

茶館：我看到評論里很多人愿意付Token費用。

《青椒》：能明顯感覺到大家的容忍度和接受度在提高。

社媒評論區(qū)愿意為《青椒模擬器》付費的玩家

茶館：你們現(xiàn)在有考慮商業(yè)化嗎？請教朋友后，大家的看法如何？

《青椒》：現(xiàn)在在想怎么讓游戲持續(xù)運營下去，但請教朋友后，大家對商業(yè)化都比較擔憂。核心問題是，玩家初期覺得游戲好玩，但如果需要自己承擔Token費用，可能會大量流失，不過我們還沒做過相關測試。

茶館：朋友們對商業(yè)化悲觀，主要有哪些觀點？

《青椒》：核心是游戲后期運營方式的問題。比如有玩家建議Steam買斷制，但Token成本會隨玩家游玩時長增加，尤其是后續(xù)增加玩法后消耗會更恐怖，買斷制不適用；也有人建議讓用戶自帶API KEY，但這對普通碩博生群體有門檻，需要額外充值獲??；直接做Token付費充值，又會影響后續(xù)商業(yè)化定價；貼片廣告或視頻廣告則會影響產(chǎn)品力。這些方式我們暫時都沒采用。

茶館：目前有商業(yè)化解決方案嗎？

《青椒》：暫時沒有，我們還有一段時間，想先打磨玩法，后續(xù)如果實在沒辦法，再從這些方向里選一個。后期可能會傾向于通過售賣額外服務的方式抵消算力成本，盡量不影響基礎游戲體驗。

茶館：發(fā)了“破產(chǎn)”帖子后，還有其他贊助嗎？

《青椒》：有很多人想個人贊助資金，我們都回絕了，擔心玩家還沒體驗就沒錢了。還有一些企業(yè)愿意贊助免費或折扣Token，很感謝大家的支持?，F(xiàn)在用的是小米的MiMo模型。

茶館：之前有投資人找你們，是有投資意向，還是單純對這個方向感興趣？

《青椒》：主要是對方向感興趣。我們沒有主動向投資人介紹商業(yè)計劃和盈利模式，AI+游戲領域目前大家都還在觀望學習，期待一個現(xiàn)象級的Super App出現(xiàn)。

茶館：你們快要畢業(yè)了，畢業(yè)后續(xù)的工作會和這個項目相關嗎？

《青椒》：相關的，我們也是做大模型相關工作，核心是降低Token成本，比如設計更輕量化、快速的模型結構，探索更優(yōu)的架構，提升模型承載能力。我們目前也在持續(xù)迭代和優(yōu)化青椒模擬器，想要探索AI+游戲的更多可能性，期待新版本早日和大家見面。

初來乍到的青椒被學生拒絕

茶館：后續(xù)更新有哪些方向可以透露？

《青椒》：核心是提升AI在游戲中的參與度。現(xiàn)在很多內(nèi)容還是我們定好框架，后續(xù)希望讓大模型生成新故事情節(jié)和更豐富的人生走向選擇，讓玩家探索更多可能性。比如不再局限于教職路線，增加名師路線、科研路線等，不同擅長領域的老師能有不同發(fā)展方向。目前每年的事件都是AI隨機生成的，后續(xù)想強化“選擇影響走向”的隨機性——玩家做不同選擇后，AI能據(jù)此擴展人生道路選項，而不是線性的教職路線，比如增加企業(yè)、行政等方向。

04

科研與商業(yè)的界限

茶館：這個項目能作為你們學術成果的一部分嗎？

《青椒》：完全不能，就是業(yè)余時間做的事情。我們有段時間也比較沮喪，12月16號宣發(fā)后，17號一天就花了一萬多，當時就想收集些反饋，寫份技術報告，還是從科研角度看待這個問題。后來有了Token額度支持，才沒走到那一步。

茶館：那這個項目和你們的科研是相悖的嗎？

《青椒》：其實不相悖，方法上有相似之處，只是具體研究路線不同。學術更追求算法結果，雖然也關注效率，但游戲中的很多工程化實現(xiàn)（比如多模型混合、時延優(yōu)化）很難量化成學術論文，卻在游戲落地中扮演重要角色。

茶館：所以需要平衡游戲開發(fā)和科研實驗的時間。

《青椒》：需要的，基本是白天做科研，晚上下班后續(xù)更新迭代。不過前期開發(fā)時沒平衡好，有時候會忙到凌晨三四點，上周就特別缺覺。

茶館：你們最初沒料到會走上AI+游戲的道路，也沒料到會有這么多玩家喜歡？

《青椒》：對，一開始完全沒這個想法。其實不得不感謝我們的玩家，沒有大家的支持和熱愛，我們得不到持續(xù)的正反饋，很難堅持優(yōu)化游戲。正是玩家的反饋，讓我們看到了AI和游戲結合的新玩法、新可能，才愿意持續(xù)投入。

茶館：可以理解成做學術經(jīng)常會有挫敗感，這款游戲獲得的認可，給你們學術生涯帶來了一些認可。

《青椒》：做產(chǎn)品更貼近用戶，能快速收到正向反饋；但做科研鏈路很長，很難快速看到成果。我們在游戲里也還原了學術的挫敗感，比如最初設計的論文系統(tǒng)，學生達到分值就能自動產(chǎn)出論文，我們修改成“論文可能需要重投”的設定，模擬現(xiàn)實中學術研究的無奈。社交媒體上也有很多玩家吐槽“十幾天都在重投論文”，其實也是現(xiàn)實映照。

茶館：這也是你們的真實經(jīng)歷嗎？讀博期間經(jīng)常遇到論文卡殼、自我懷疑的情況？

《青椒》：很常見。比如說一篇論文做了很久都沒投出去，做的時間久了，還會有新方法超越自己的研究，需要不斷調(diào)整思路，時間拖得越久越難受，直到論文投中才會輕松一些。

有時候還會和審稿人看法不一樣，影響心態(tài)。印象最深的是有個做了一年的工作，投出去后先經(jīng)歷會議評審，再投期刊又因為“審稿人不足”被拒，浪費了四五個月。還有些審稿人因為大模型興起，不看好基礎NLP的未來，給的審稿分數(shù)很低，很無奈。

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