真正的AI Native游戲是，如果不存在AI，游戲也不會存在。

作者丨梁丙鑒

編輯丨董子博

開局一臺舊電腦，你幾年能當(dāng)上院士？

2025年底，一款名為《青椒模擬器》的文字互動游戲突然爆火，玩家可以在其中扮演高校青年教師，招學(xué)生、申項目、發(fā)論文，體驗從講師到院士的學(xué)術(shù)晉升之路。

由AI驅(qū)動的劇情生成賦予了這款游戲高度開放的故事線，有玩家年紀輕輕拿下諾獎，也有人以75歲高齡身陷學(xué)術(shù)丑聞，晚節(jié)不保?！肚嘟纺M器》在發(fā)布兩個月內(nèi)，就迅速積累了近60萬玩家，這種自由交互的設(shè)計功不可沒。

AI游戲創(chuàng)業(yè)者吳同卻在這番熱鬧中為另一件事觸動不已：精準狙擊玩家偏好的小眾題材，竟然能在圈子內(nèi)部引發(fā)如此猛烈的共鳴和裂變。

理解這份觸動，需要先理解今天AI游戲的尷尬現(xiàn)狀。

《絕地求生》的一場對局能容納上百名玩家，最早實現(xiàn)這種多人同場競技的Quake引擎發(fā)布于1996年，它采用的客戶端服務(wù)器架構(gòu)率先簡化了多人游戲同步問題。同時它也是世界第一款3D游戲引擎，此后玩家從平面走進了三維空間。

《塞爾達傳說：曠野之息》中玩家可以用火箭射炸藥桶、用金屬武器引雷，實現(xiàn)這一設(shè)計的Havok物理引擎技術(shù)，可以追溯到1998年的Unreal引擎。后者首次讓游戲中的物體遵循真實重力和動量碰撞，布料模擬、流體效果也隨之成為可能。

技術(shù)的每一次躍升，都拓展了人類創(chuàng)造力的邊界，并帶來了全新的游戲體驗。理所應(yīng)當(dāng)?shù)兀源笳Z言模型為代表的新一代AI技術(shù)同樣被游戲工業(yè)寄予厚望。然而另一個事實是，在模型迭代三年之后，現(xiàn)象級游戲產(chǎn)品卻遲遲沒有出現(xiàn)。

一個懸而未決的問題是，AI對游戲體驗的提升，到底應(yīng)該落在何處？

吳同從《青椒模擬器》中看到了一種可能的答案，自由。

自由的交互、開放式的劇情走向是解讀之一。更為關(guān)鍵之處在于，教職體驗屬于游戲中的長尾題材，在游戲開發(fā)成本日益走高的當(dāng)下，規(guī)模較小的潛在受眾讓這個品類鮮有作品問世。在這一視角下，《青椒模擬器》不同于傳統(tǒng)獨立游戲之處在于，后者動輒需要多人團隊數(shù)月乃至數(shù)年的投入，但它背后只有兩位開發(fā)者，只用了兩周時間。

做一款游戲，從未如此簡單。

至此，吳同看到了AI游戲革命性的一面。

歷數(shù)今天的AI游戲?qū)嵺`，長期以來被業(yè)內(nèi)割裂為“for提效”的開發(fā)側(cè)和“for機制”的玩法側(cè)，但二者真的沖突嗎？能否設(shè)計一種讓人人都能參與游戲開發(fā)的工具，讓頭部廠商幾乎永遠無暇顧及的長尾題材，都有變成游戲的可能？甚至能否讓游戲開發(fā)本身，兼具游戲消費的娛樂屬性？

Funloom平臺為此而生。

這是一款A(yù)I文字游戲引擎，用戶上傳自創(chuàng)的角色和故事背景，就能生成支持自定義交互的文字游戲。更宏大的愿景在于，AI游戲的自由意味著誰都能做、什么題材都能做，為此需要一種面向C端的全新游戲開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施，同樣不限于題材和游戲形式。Funloom有志于此，而從文字游戲的基礎(chǔ)形態(tài)開始，只是重走游戲工業(yè)發(fā)展歷程的第一步。

以下是AI科技評論和吳同關(guān)于AI游戲、游戲工業(yè)以及什么是“好玩”的對話，作者進行了不改變原意的編輯整理。

01

超模體驗，從游戲開發(fā)開始

AI科技評論：看到Funloom的定位是一款A(yù)I文字游戲引擎，具體要怎么用？

吳同：我們有一項關(guān)鍵技術(shù)，就是給劇情兜底。Funloom把文學(xué)的專家知識封到了AI的技術(shù)能力底層，這樣生成的劇情就能跌宕起伏，帶戲劇化的沖突，用戶也不需要再專門給劇情寫提示詞了。

需要用戶寫的是世界觀，他可能喜歡指環(huán)王，也可能想在中世紀的波西米亞當(dāng)一個鐵匠。用戶唯一要做的，就是把自己設(shè)計的角色和故事背景上傳到平臺，生成的游戲就可以直接玩了，全部操作下來不超過五分鐘。

AI 科技評論：2025年開源角色扮演項目酒館（SillyTavern）爆火，同樣支持自定義角色卡和世界書，F(xiàn)unloom和它有什么不同？

吳同：Funloom比酒館簡單得多。對于沒有電腦技能的人來說，上GitHub拉個項目再運行起來，其實有點困難，酒館也是難在部署上。有一些類似的第三方平臺會集成酒館的API，就是為了讓用戶開箱即用，有點像OpenClaw本地部署和云端部署的關(guān)系。Funloom也借鑒了酒館的技術(shù)，但架構(gòu)是我們自己從頭搭建的。

用酒館創(chuàng)作也更費勁，做一個本子要一個星期以上。因為酒館直接把用戶的提示詞導(dǎo)到了DeepSeek或者OpenAI的模型里，沒有做任何后處理。這就像早期和OpenAI的模型對話，和今天使用豆包的體驗肯定不一樣。豆包內(nèi)部有很多封裝功能，比直接和基模對話的效果要好很多。

AI科技評論：那具體到文字游戲生成，封裝功能包括什么？

吳同：比如系統(tǒng)提示詞。世界觀和角色卡直接丟給基模，它是不明白游戲形態(tài)和流程的，最后呈現(xiàn)的交互界面還需要一大串系統(tǒng)提示詞，這個東西其實挺難寫的。我們把系統(tǒng)提示詞封進了Funloom平臺，能讓游戲形式也穩(wěn)定地生成出來。

舉個例子，我們現(xiàn)在用的是話劇式的系統(tǒng)提示詞，輸出結(jié)果是一個角色說一句臺詞，加一句旁白描述，然后是另一個角色說臺詞，加旁白。如果沒有這套提示詞，大模型輸出的可能是議論文、一篇故事，也可能很多種形式摻在一起。酒館沒有做這項工作，作者可以自己寫提示詞做補充，只是要額外花精力。

還有安全。酒館對創(chuàng)作者的保護機制有缺失，Discord上的社群，安全性就相當(dāng)于一個QQ群，大家做好的游戲發(fā)上去很容易被偷。但上傳到企業(yè)級服務(wù)器以后，攻擊難度就高多了。其實酒館角色卡的本質(zhì)是把PDF文檔封裝到圖片里，用這種方式給文字內(nèi)容加密。而Funloom生成的游戲可以直接分享，用戶提示詞一樣不會泄露。

AI科技評論：同樣是圍繞角色扮演的文字游戲項目，你怎么看待Funloom這種商業(yè)平臺和開源社區(qū)的關(guān)系？

吳同：酒館是個先驅(qū)。不只是文字游戲，酒館是AI互動內(nèi)容的Linux，而我們想成為Windows。Linux也是個開源系統(tǒng)，通過命令行工具操作，沒有可視化界面，所以沒法大眾化，主要面向極客。Windows就干了可視化界面這件事，把東西都擺在桌面上，讓大家都能看到，讓所有人都能用，這是個人電腦能普及的決定性因素。

這也是Funloom想做的事情。我們會成為AI互動內(nèi)容的基礎(chǔ)建設(shè)。

AI 科技評論：Funloom的用戶畫像是什么樣的？和酒館的重合度高嗎？

吳同：具體的用戶畫像需要看細分品類，不過籠統(tǒng)地來說，就是18~25歲的在校大學(xué)生。這是我們的主力用戶群體，有時間、沒錢，還有豐富的思想。文化工作者苦的時候就是最活躍的時候，最容易出好作品。

為什么選大學(xué)生？接受新事物快。有一些女大學(xué)生喜歡幻想、喜歡寫字，她們會創(chuàng)作自己的OC，有自己的圈子，AI能幫她們釋放這種創(chuàng)造力。酒館的用戶主要也是這群人，不過我們不從酒館挖用戶，而是直接從小紅書上獲客，目前我們的簽約作者也都是小紅書上的KOL。

AI 科技評論：作為一款C端產(chǎn)品，你設(shè)想中Funloom會如何破圈？

吳同：如果你喜歡指環(huán)王，你肯定也知道你的朋友里面誰喜歡，你做了一款指環(huán)王游戲，他肯定也想玩玩，這個時候他就會發(fā)現(xiàn)自己也能做。Funloom的設(shè)計就是要讓大家都能參與到游戲創(chuàng)作里來。

Funloom的定位是全性向，因為它的學(xué)習(xí)成本太低了，隨便寫個一千字左右的大綱，輸出的游戲質(zhì)量就像是你已經(jīng)投入了一個月的工作量，這種超模的體驗是會讓人上頭的。產(chǎn)品第一次給人的體驗必須是極致的，要讓用戶感覺像開了超能力，“我知道自己不會做游戲，但這個游戲怎么偏偏這么好玩。”

當(dāng)極少的付出得到了與之不匹配的極大回報，這會讓人思考如果投入更多時間和精力會怎樣，一個正向循環(huán)就建立起來了。

AI 科技評論：讓游戲生產(chǎn)本身也成為游戲消費的一部分，然后社交裂變。

吳同：對。我們現(xiàn)在主打的就是KOL社交網(wǎng)絡(luò)，讓每一個小圈子都能做自己的文化表達。以前我們管這些叫長尾題材，喜歡明末題材的人不是不存在，但大眾題材的游戲都做不過來，只能是個人開發(fā)者做個獨立游戲，同好圈子里玩一玩。這個訴求是一直存在的，只是游戲開發(fā)的成本太高了，而AI能解決這個問題。

AI 科技評論：Funloom的降本具體能做到什么程度？

吳同：就拿文游來說，不帶圖的版本三到五塊錢一個，純Token成本。圖片用豆包的話兩毛錢一張，一款游戲做得精美點可能要三四十張圖，也才六七塊錢。

游戲行業(yè)以前集中度高，就是因為人力投入太重。在北京雇個應(yīng)屆生，至少一萬塊錢一個月，而且開發(fā)周期也長，三個人干一年就是36萬，最后你拿到的還是憤怒的小鳥這種比較簡單的游戲。羊了個羊的團隊宣稱做這款游戲用了20萬，你現(xiàn)在覺得這東西簡單，那是想明白了的情況。但游戲這種作品當(dāng)然不是單次開發(fā)，你怎么可能在一開始就完全想清楚要做成什么樣，這里還有迭代成本。

AI 科技評論：從一種重投入工程到UGC模式，游戲生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變會給消費帶來什么變化？

吳同：大家創(chuàng)作，大家消費。會變成人和人互相成就。

02

PMF：小眾圈子的文化共鳴

AI科技評論：目前Funloom跑通PMF了嗎？

吳同：我最近做了個實驗。我做了三種本子，創(chuàng)業(yè)模擬器、崇禎模擬器，還有戀愛綜藝模擬器，分別投放到奇績校友群、歷史愛好者群和一個乙女游戲群里，結(jié)果轉(zhuǎn)化率高達90。這驗證了什么？只要能投對圈子，這東西就能火。Funloom平臺上現(xiàn)在最多的兩類本子，乙女游戲和歷史題材，就是我丟的兩個本子裂變出來的。我做這個實驗是年后的事，兩周以后，平臺就來了1000多人。崇禎模擬器是上周投的，群里386個人全來了，核心玩家七日平均留存50％以上。

而且歷史向和乙女游戲那兩個群里，還有10％的人轉(zhuǎn)化成了創(chuàng)作者。所以我說這是個KOL社交網(wǎng)絡(luò)，圈子里一個帶頭的創(chuàng)作者被看見，被夸贊，然后大家發(fā)現(xiàn)這東西太好上手了，自己也可以做到，那他們也會去做。

這種小圈子里的文化共鳴，其實已經(jīng)被驗證過。青椒模擬器戳中的是哪批用戶？研究生。這個東西丟到小圈子里，炸了，因為以前沒人做過這么小眾的題材。有段時間它熱度很高，但問題是變現(xiàn)不行。怎么變現(xiàn)呢？你只做一個爆款肯定不行，應(yīng)該把這些小眾圈子聚到一個大平臺上，這樣平臺才值錢。

AI科技評論：那你對Funloom的商業(yè)模式有什么設(shè)想？

吳同：首先游戲本身大家是樂意付費的。我現(xiàn)在跑出來的數(shù)據(jù)是，一個讀大一的學(xué)生，從0開始接觸這個賽道，一周工作時間不到8個小時，能做到一個月掙2000塊錢。她就是把自己寫的PDF掛在小紅書櫥窗里，然后告訴別人拍下來放到Funloom上就能玩這個游戲，就像是任天堂賣游戲卡一樣。Funloom自己目前沒有付費的設(shè)計是因為涉及到合規(guī)問題，要做很多備案，我們早期目標是先跑起來，得到用戶的支持。

也可以不掙表面上看得見的錢。舉個簡單的例子，平臺是免費的，玩、創(chuàng)作都是免費的，那是不是有成千上萬小圈子聚集在這里？這就是巨量引擎的邏輯。精準投放、電商我能不能做？當(dāng)然可以。因為我知道大家喜歡什么，我能把ROI做到最大。

還有一種可能的商業(yè)模式。游戲公司為什么不能長青？因為游戲是內(nèi)容行業(yè)，試錯成本卷得越來越高，你也不知道自己做的是不是爆款。但如果我先做一個輕量版的游戲，就能準確估算出這個題材有多少受眾、愿意付多少錢，讓你能精準地控制成本和方向，專門為這群人做游戲，會怎么樣？你的游戲公司會變成常勝將軍，你的每一款游戲都會是爆款。Funloom的潛力在驗證而不只是提效。更快地驗證不會讓確定性有所增加，但我可以，因為我允許制作人練習(xí)。

AI 科技評論：目前你更關(guān)注的運營指標是什么？

吳同：用戶規(guī)模。我們現(xiàn)在Pre A輪融資，計劃是把開發(fā)團隊升級一下，然后把運營的事情鋪開。如果輪次順利的話，F(xiàn)unloom的用戶會在一年內(nèi)實現(xiàn)爆發(fā)。我的目標是月活干到100萬用戶，注冊用戶2800萬以上，這是橙光游戲現(xiàn)在的用戶規(guī)模。到時候我們會證明Funloom是可以盈利的。

AI 科技評論：現(xiàn)在還沒有開始盈利？

吳同：能不能做出利潤，這是目前最不需要關(guān)注的。抖音早期哪有利潤？短期內(nèi)不能盈利未必是壞事，因為這意味著它的利潤空間可能更大。一本小說的PMF很簡單，但寫小說做不成掌閱，也不可能成為閱文集團。

我們暫時沒有做出利潤，但我有玩家，有很多人喜歡，那說明Funloom的利潤空間在更高的形態(tài)上。比較低的上限，努努力就夠到了，但上限極高的東西才值得交給商業(yè)公司來做，才值得被風(fēng)投。

03

真正的AI Native游戲

AI 科技評論：你在Funloom之前做過別的嘗試嗎？為什么最后決定做文游？

吳同：我們一開始定的目標比較宏大，想做AI游戲引擎，不光是文字游戲。比如用戶想要一個格斗游戲，我們就直接生成出來一個能玩的版本，然后用戶可以再提要求，比如要火影忍者對打，要加上武器。放棄的原因也很簡單，就是不好玩。

這種小游戲要是想做得好玩，需要非常強的策劃能力，普通人根本做不到，這就實現(xiàn)不了Funloom那種超模的體驗。這種游戲發(fā)給朋友，朋友只會說是電子垃圾。所以后來我就想明白了，游戲的靈魂在于策劃，文游只需要用戶寫世界觀，更適合大眾化。

至少現(xiàn)在的技術(shù)，PGC小游戲只能做到及格，但文游就能做到驚艷，這個游戲體驗是AI賦予的。

AI科技評論：你認為AI給游戲體驗帶來的提升具體在哪里？

吳同：自由度太高了。AI文游，或者說AI互動內(nèi)容就精彩在這，不管交互方式還是題材，你在以往的任何內(nèi)容品類里都得不到這種體驗，只有AI游戲才能給你這種完全的自由感、探索感、新鮮感。

AI 科技評論：蔡浩宇的《群星低語》自由度也超高，但很多人反饋游戲體驗不佳，太自由了反而不知道該干什么。

吳同：不，《群星低語》的問題是還不夠自由。那個demo我也玩了，他們把世界觀都固定了，喜歡深空題材的人會覺得好玩，但跟這個題材沒有共鳴的人，肯定會覺得這種自由反而是負擔(dān)。如果你是歷史愛好者，現(xiàn)在有一個游戲讓你回到明朝末年扮演崇禎，那你肯定有很多想干的事。

有想法、有認知的時候，自由才是增益。你應(yīng)該讓很多小圈子的受眾都能得到自由的體驗，而不是只做一款游戲直接交給大眾。

AI科技評論：所以游戲工業(yè)過去重投入的模式，對于AI游戲已經(jīng)不適用了嗎？

吳同：其實到現(xiàn)在也沒有人定義了AI游戲到底應(yīng)該長成什么樣。我們的做法是用AI把游戲的發(fā)展重來一遍，文字游戲就是初級形態(tài)。后面我們會做得更復(fù)雜，現(xiàn)在能生成劇情，未來可以把數(shù)值系統(tǒng)搞定，一步步來。但也有些人可能想直接在終極形態(tài)重構(gòu)游戲，比如直接做RPG、王者榮耀。

AI 科技評論：重來一遍，是為了在過去的游戲形態(tài)中，尋找新的游戲體驗嗎？

吳同：是不得不做。游戲這個行業(yè)高度發(fā)達，怎么可能短時間內(nèi)就用AI重置一個王者榮耀或者塞爾達傳說？技術(shù)上，步子扯得太大。我覺得現(xiàn)在的AI in Game之所以做不好，是因為AI不是主玩法。現(xiàn)在大部分AI in Game，你把AI去掉了，Game都能玩。但AI原生游戲，應(yīng)該是丟掉AI就丟掉了靈魂。

AI 科技評論：王者榮耀如果沒有覺悟模式，還是王者榮耀。Funloom如果沒有AI，靈魂就沒了。

吳同：對。Funloom我叫它AI Native Text Game。原生不只是一個對話框，讓玩家自定義選項。而是如果沒有AI，這些小眾的題材，這些文本和世界觀，根本就不會變成游戲。真正的AI Native游戲是，如果不存在AI，游戲也不會存在。而這些題材因我而生，所以我是基礎(chǔ)建設(shè)，我是Windows。

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