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1分鐘就能做出游戲,然后呢?

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當(dāng)在對(duì)話框里輸入“給我一個(gè)特朗普元素的俄羅斯方塊”,幾十秒后,一個(gè)具備基礎(chǔ)美術(shù)、音效和核心玩法的可交互程序便呈現(xiàn)在屏幕上。

這是現(xiàn)在很多AI游戲創(chuàng)作應(yīng)用的基礎(chǔ)功能。

盡管這些生成的游戲目前看起來還略顯粗糙,甚至更像是一個(gè)原型而非成熟商品,但它向我們揭示了一個(gè)趨勢:游戲開發(fā)的去代碼化進(jìn)程已經(jīng)越過臨界點(diǎn)。

Gemini 3等強(qiáng)大多模態(tài)模型的出現(xiàn),讓聲、光、電的統(tǒng)合不再需要一支完整的開發(fā)團(tuán)隊(duì)。整個(gè)AI游戲生成的賽道正處于一個(gè)關(guān)鍵的時(shí)刻:供給側(cè)的生產(chǎn)力已經(jīng)被AI徹底釋放,但需求側(cè)的場景卻依然模糊。

本文結(jié)合了Monolith對(duì)一線游戲從業(yè)者的訪談與觀察,旨在探討 AI Native語境下,互動(dòng)娛樂平臺(tái)(Next Gen Roblox)的演進(jìn)邏輯與潛在創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì),希望這個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者能與我們?nèi)〉寐?lián)系。

目錄:

1. 供給側(cè)的爆發(fā)

2. 從能玩到好玩

3. 渠道的重構(gòu)

4. 誰能跑出來

1. 供給側(cè)的爆發(fā)

互動(dòng)娛樂平臺(tái)的代表,最成功的應(yīng)該是就是Roblox。

Roblox的偉績?cè)谟谒鼧?gòu)建了一個(gè)‘創(chuàng)作即社交’的閉環(huán):通過Lua腳本將開發(fā)門檻降至初中生水平。然而,代碼邏輯依然是一道隱形墻。


Roblox

AI的變量在于語言即引擎。當(dāng)創(chuàng)作門檻從1000小時(shí)的學(xué)習(xí)成本降至10秒的Prompt輸入,創(chuàng)作者基數(shù)將發(fā)生兩個(gè)數(shù)量級(jí)的躍遷。這不僅是效率的提升,更是內(nèi)容物種的進(jìn)化——游戲?qū)哪陀孟M(fèi)品坍縮為“情緒即時(shí)消費(fèi)品”。

這一轉(zhuǎn)變的杠桿效應(yīng)是驚人的。目前全球?qū)I(yè)的游戲開發(fā)者約為 200萬人,如果算上 Roblox的活躍創(chuàng)作者,這個(gè)數(shù)字可能在千萬級(jí)別。但是,當(dāng)自然語言成為編程工具時(shí),潛在的創(chuàng)作者基數(shù)可能將擴(kuò)充至 2億甚至更多。

這在傳統(tǒng)的Coding領(lǐng)域已經(jīng)初步得到了證實(shí),Cursor、Claude Code、Replit......大量Vibe Coding產(chǎn)品問世,也帶來了大量的新開發(fā)者。游戲領(lǐng)域也在發(fā)生著類似的變化,而這一定會(huì)帶來多方面的影響:

首先可能是規(guī)模效應(yīng)帶來的內(nèi)容形態(tài)質(zhì)變。

當(dāng)供給端出現(xiàn) 100倍的增長時(shí),內(nèi)容的形態(tài)必然發(fā)生質(zhì)變。在傳統(tǒng)的游戲工業(yè)中,1%的人服務(wù)99%的人,為了保證商業(yè)回報(bào),開發(fā)者傾向于“重度化”、“精品化”,去卷 3A大作的畫質(zhì)與數(shù)值。

而在 AI普及的語境下,創(chuàng)作門檻的極致降低意味著內(nèi)容將不可避免地走向輕量化與泛化。未來的AI游戲可能不再是我們傳統(tǒng)認(rèn)知中那種需要沉浸幾十小時(shí)的大作,而更像是一次性軟件或互動(dòng)式段子。

其次是存量巨頭的創(chuàng)新者窘境。

為什么這個(gè)機(jī)會(huì)不一定屬于 Roblox本身?Roblox擁有龐大的生態(tài)壁壘,但這也成為了它的包袱。它必須兼顧現(xiàn)有數(shù)百萬創(chuàng)作者的利益,維護(hù)現(xiàn)有的工具流和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。

在全面擁抱 AI生成技術(shù)時(shí),Roblox必然面臨左右互搏的尷尬局面。從我們的觀察來看,這些巨頭轉(zhuǎn)型的動(dòng)作仍然是比較滯后的,這為原生的 AI互動(dòng)娛樂平臺(tái)留出了寶貴的窗口期。

2. 從能玩到好玩

技術(shù)已經(jīng)達(dá)到一定的閾值,但場景依然不確定。這是目前游戲賽道面臨的困境。

我們看到的現(xiàn)狀是:AI解決了美術(shù)、程序、音效的實(shí)現(xiàn)問題,讓游戲“能玩”;但 AI 尚未解決策劃、數(shù)值平衡和核心樂趣的設(shè)計(jì),導(dǎo)致游戲不一定“好玩”。


AI 游戲創(chuàng)作平臺(tái) Rosebud

區(qū)別于Coding賽道用戶會(huì)為AI生成程序的“有用”而付費(fèi),在游戲領(lǐng)域,用戶不會(huì)僅僅因?yàn)橐粋€(gè)游戲是 AI 做的而付費(fèi),用戶只會(huì)為好玩或有趣付費(fèi)。

因此,如何定義AI互動(dòng)內(nèi)容的產(chǎn)品與市場契合度(PMF),是當(dāng)下最值得深思的問題。

回顧短視頻的發(fā)展史,早期的短視頻應(yīng)用并未爆發(fā),直到抖音定義了短視頻的價(jià)值——它不是“低畫質(zhì)的微電影”,而是“記錄美好生活”或“碎片化的娛樂消費(fèi)”

同理,AI生成的這些輕量級(jí)互動(dòng)內(nèi)容,究竟是用來干什么的?目前尚未有一個(gè)清晰的定義。

進(jìn)一步的,如果我們剝離掉技術(shù)的表象,回歸到人類體驗(yàn)游戲的底層需求,大致可以分為兩類:

幻想扮演: 如《黑神話:悟空》滿足成為齊天大圣的幻想,《絕地求生》滿足戰(zhàn)場廝殺的幻想。這類需求極度依賴高精度的工業(yè)化制作,目前 AI 尚難撼動(dòng)。

社交與互動(dòng): 如 Roblox,用戶本質(zhì)是在逛一個(gè)“虛擬商場”,尋找與朋友互動(dòng)的談資。

AI Native的機(jī)會(huì)大概率不在前者,而在后者,或者在一個(gè)全新的維度。我們推測幾種可能的場景:

首先是Meme的互動(dòng)化升級(jí)。

現(xiàn)在的年輕人通過發(fā)送表情包、短視頻鏈接來社交。未來,他們是否會(huì)通過發(fā)送一個(gè)由 AI即時(shí)生成的惡搞小游戲來交流?游戲成為一種高維度的信息載體。

但需要警惕的是,Meme的特質(zhì)是快和輕,但游戲需要投入度。如果一個(gè)AI游戲只能玩30秒,用戶可能更傾向于看一段視頻?;?dòng)成本(Interaction Cost) 如果高于娛樂收益,這個(gè)邏輯就跑不通。

其次是超垂類的一次性軟件。

只有 100 個(gè)人需要的特定功能或游戲,過去因?yàn)殚_發(fā)成本高昂而無法存在?,F(xiàn)在,AI可以讓這種長尾需求被瞬間滿足。比如為一個(gè)家庭聚會(huì)定制的專屬答題游戲。

第三是動(dòng)態(tài)的社交空間。

在傳統(tǒng)的虛擬社交產(chǎn)品(無論是早期的 Second Life、現(xiàn)在的 Roblox 還是 VRChat)中,場景和社交是割裂的。場景是一個(gè)預(yù)先構(gòu)建好的靜態(tài)容器,用戶進(jìn)入容器,然后在其中進(jìn)行交流。


游戲VRChat

AI Native的社交空間可以打破這一桎梏。未來的場景不再是靜態(tài)的,而是隨著對(duì)話內(nèi)容即時(shí)生成的。

在 AI語境下,環(huán)境應(yīng)當(dāng)是對(duì)話的視覺化延伸。系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)分析用戶對(duì)話的語義,捕捉關(guān)鍵詞和情感基調(diào),并即時(shí)調(diào)用生成能力來調(diào)整環(huán)境。

例如在桌面角色扮演游戲(TRPG/DND)中,DM(地下城主)用語言描述場景,玩家在腦海中構(gòu)建畫面。這是一種極高維度的社交,但門檻極高。

AI Native的社交空間本質(zhì)上是視覺化的AI DM,這種動(dòng)態(tài)性將改變社交權(quán)力的結(jié)構(gòu)。

在 Roblox中,地圖是開發(fā)者定義的,用戶是被動(dòng)的體驗(yàn)者。而在動(dòng)態(tài)空間中,對(duì)話即創(chuàng)造。用戶之間的每一次深入交流,實(shí)際上都是在共同構(gòu)建一個(gè)臨時(shí)的、獨(dú)一無二的微型世界,成為一種不可復(fù)制的社交體驗(yàn)。

當(dāng)然,創(chuàng)業(yè)者們的創(chuàng)造應(yīng)該會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們的想象,我們期待看到更多新的場景和玩法。

3. 渠道的重構(gòu)

如果供給側(cè)的預(yù)測成立,未來我們將面對(duì)數(shù)以億計(jì)的離散、輕量級(jí)應(yīng)用?,F(xiàn)有的App Store分發(fā)邏輯也有可能失效。

目前的App Store依賴榜單和編輯推薦,這是一種中心化的、低效率的分發(fā)方式,適合頭部效應(yīng)明顯的存量市場。當(dāng)應(yīng)用數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)爆炸,且每個(gè)應(yīng)用的生命周期變短、受眾變窄時(shí),我們需要一種全新的分發(fā)機(jī)制。

這可能是一個(gè)比游戲平臺(tái)本身更大的機(jī)會(huì):基于算法推薦或Agent意圖識(shí)別的新型分發(fā)平臺(tái)。

這里的算法推薦類似于抖音的信息流,但推送的不是視頻,而是可以直接交互的小游戲或工具。算法根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù),從海量的 AI 生成內(nèi)容中篩選出最適合當(dāng)下的內(nèi)容。

其次是意圖識(shí)別,用戶不再通過搜索關(guān)鍵詞下載APP,而是告訴AI Agent “我想玩一個(gè)打發(fā)時(shí)間的東西”或“幫我做一個(gè)記賬工具”,Agent直接生成或調(diào)用相應(yīng)的服務(wù)。

在這個(gè)維度上,未來的應(yīng)用商店可能不再是現(xiàn)在的模樣,而直接由一個(gè)智能的操作系統(tǒng)(OS)層所取代。

4. 誰能跑出來?

在這個(gè)充滿不確定性的賽道中,什么樣的人最有可能跑出來?

從規(guī)律推演來看,可能首先是產(chǎn)品定義能力與工程落地能力雙重極致的創(chuàng)始人。

從目前來看,技術(shù)敏銳的創(chuàng)始人可以更早捕捉到Tech to Product的機(jī)會(huì),會(huì)有先手優(yōu)勢,但我們認(rèn)為最終比拼還是產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力。一個(gè)好的創(chuàng)始人需要有極致AI Native 的產(chǎn)品直覺,能夠一手觀察到AI原生代(10 后、Alpha 世代)的使用習(xí)慣。他們不會(huì)背負(fù)舊時(shí)代的包袱,能敏銳地捕捉到新一代人互動(dòng)的微妙變化。

此外,人們常有一種誤區(qū),認(rèn)為泛娛樂平臺(tái)的創(chuàng)始人必須極具娛樂精神或亞文化嗅覺。但回顧歷史,最成功的娛樂生態(tài)往往是由極度理性的團(tuán)隊(duì)締造的。

正如字節(jié)跳動(dòng)通過極度理性的算法分發(fā)與數(shù)據(jù)導(dǎo)向,構(gòu)建了全球最大的感性內(nèi)容帝國;Roblox的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)也并非傳統(tǒng)內(nèi)容制作出身,而是物理引擎與工具的專家。

因此,勝出者未必是那個(gè)最懂Meme的人,但一定是那個(gè)能讓 Prosumer創(chuàng)造出可消費(fèi)價(jià)值的人。這需要兩層能力的疊加。第一是產(chǎn)品定義能力,就像抖音定義了短視頻不是“微電影”而是“記錄美好生活”,賦予了用戶行為以意義;第二是工程化能力(讓用戶做得出): 就像剪映通過技術(shù)抹平了剪輯門檻,讓手機(jī)拍攝、一鍵成片成為可能。

字節(jié)跳動(dòng)的爆發(fā),是基于4G網(wǎng)絡(luò)普及(傳輸拐點(diǎn))與推薦算法成熟(分發(fā)拐點(diǎn))之上的順勢而為。而在AI時(shí)代,能由技術(shù)推導(dǎo)出的新產(chǎn)品形態(tài)是什么?屬于AI Native的“剪映”和“抖音”時(shí)刻在哪里?

我們尚不知道那個(gè)確切的拐點(diǎn)是什么,但這正是我們期待創(chuàng)業(yè)者去探索和定義的答案。

在游戲領(lǐng)域,我們永遠(yuǎn)應(yīng)該有對(duì)“好玩”的敬畏。 盡管AI能生成代碼,但它無法生成樂趣。AI是杠桿,而人才是支點(diǎn),也是主體。

令人興奮的是,我們正處于一個(gè)有趣的模糊期。

一方面,確定性是極高的:AI降低創(chuàng)作門檻、創(chuàng)作者規(guī)模擴(kuò)大、內(nèi)容供給增加,這些是符合第一性原理的趨勢。

另一方面,不確定性也是極大的:這些生成出來的內(nèi)容到底長什么樣?它將以何種場景切入用戶的生活?目前還沒有一個(gè)完美的答案。

有趣的地方,就是在不確定中尋找確定性的過程。我們堅(jiān)信,隨著創(chuàng)作門檻的降低,人類的創(chuàng)造力將被極大釋放,生產(chǎn)與消費(fèi)的比例將被重構(gòu)。

尋找Next Gen Roblox,本質(zhì)上是在尋找那些敢于長時(shí)間‘看不見海岸線’的人。在這個(gè)充滿模糊性的時(shí)刻,Being Presence比Being Right更重要。

我們正在尋找那些在場的人——如果你正在思考 AI 變量下的互動(dòng)娛樂新形態(tài),或者你就是那個(gè)試圖定義新場景的創(chuàng)業(yè)者,歡迎隨時(shí)和我們交流,以及參加下一期MonoX「 尋找Next Gen Roblox」的線下活動(dòng)。


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