2025年，游戲產業(yè)正站在轉型的重要關口。增長停滯和開發(fā)成本的不斷增加正在給行業(yè)傳統(tǒng)經濟模式帶來壓力。盡管游戲產業(yè)的價值自2021年以來幾乎未變，仍維持在2170億美元，但成本持續(xù)攀升——例如2023年《蜘蛛俠2》的開發(fā)成本就高達3億美元。然而，人工智能（AI）在游戲開發(fā)和玩家體驗中的快速融合，有望大幅提升生產力并降低成本。盡管游戲開發(fā)領域的人工智能巨大潛力早已顯現(xiàn)，但隨著開發(fā)者在越來越多的項目中采用人工智能技術，這一潛力正逐步成為現(xiàn)實。然而，其推廣需要時間，其全面的經濟影響將在未來多年逐步顯現(xiàn)。在本電子書中，我們的游戲技術專家將解析快速發(fā)展的AI生態(tài)系統(tǒng)，以及這為這個利潤豐厚且不斷增長的行業(yè)帶來的效率機遇。當前當前，游戲行業(yè)目前正面臨嚴重的成本壓力，這是由幾個相互關聯(lián)的因素共同驅動的，這些因素正在重塑游戲開發(fā)和發(fā)行的經濟格局。不斷增長的開發(fā)預算不斷增長的開發(fā)預算游戲行業(yè)面臨的最緊迫問題之一是AAA級游戲開發(fā)成本的指數(shù)級增長。這一趨勢在2023年發(fā)布的《蜘蛛俠2》中得到了充分體現(xiàn)，該游戲的預算高達驚人的3億美元。這一數(shù)字在十年前是難以想象的，與2013年《戰(zhàn)地4》的開發(fā)成本相比，后者在當時被視為昂貴項目，預算為$1億美元，而《蜘蛛俠2》的開發(fā)成本是其三倍。開發(fā)成本的激增主要源于持續(xù)升級的圖形技術競賽。隨著渲染硬件能力的提升，開發(fā)者得以打造規(guī)模更大、視覺效果更震撼的游戲。然而，這種進步的代價高昂——構建這些龐大、高保真的虛擬世界對開發(fā)者而言極為耗時且成收入停滯收入停滯不斷上漲的成本帶來的挑戰(zhàn)，再加上收入停滯不前的令人擔憂的趨勢，使情況更加復雜。自2020年以來，消費者在游戲上的支出已趨于平穩(wěn)，而經過通貨膨脹調整后，這一數(shù)字實際上有所下降。這為整個行業(yè)帶來了一個脆弱的局面：如果觀眾規(guī)模和收入均未實現(xiàn)增長，該行業(yè)將缺乏維持成本基礎增長的手不斷攀升的開發(fā)成本與停滯不前的收入之間的差距，正給游戲工作室和發(fā)行商帶來巨大壓力。競爭已白熱化游戲市場在所有細分領域都變得越來越擁擠，競爭越來越激烈：移動游戲和獨立游戲市場充斥著大量作品。傳統(tǒng)AAA級游戲發(fā)行商現(xiàn)在正面臨來自亞洲發(fā)行商的新一輪競爭，其中包括中國的騰訊和網易以及韓國的Nexon等公司，進一步加劇了全球市場份額的爭奪戰(zhàn)。用戶獲取成本：在移動游戲領域，廣告追蹤限制導致用戶獲取成本大幅上升。對于許多移動游戲而言，用戶獲取已成為最大開支，甚至在某些情況下超過了開發(fā)成本。AI推動游戲開發(fā)#型當今游戲開發(fā)者中AI使用的普及程度如何當今游戲開發(fā)者中AI使用的普及程度如何？Omdia的游戲開發(fā)者聯(lián)盟（由全球約700名經過全面驗證的游戲開發(fā)者組成）為了解游戲開發(fā)者的情緒提供了前所未有的洞察。對該聯(lián)盟進行的一系列調查揭示了開發(fā)者當前如何利用人工智能。截至2025年初，數(shù)據(jù)顯示已有36%的游戲開發(fā)者將人工智能融入日常工作。這一比例相當高，尤其考慮到人們普遍認為游戲領域的人工智能采用仍處于早期階段。然而，當被問及使用的AI工具類型時，大多數(shù)開發(fā)者報告使用的是像ChatGPT和Midjourney這樣的通用工具。僅有8%的受訪者使用專為游戲開本質上，許多開發(fā)者正在積極嘗試現(xiàn)有的人工智能工具來支持其工作流程。像ChatGPT這樣的工具提供了廣泛的靈活性，可以協(xié)助完成多種開發(fā)任務。然而，此類臨時性實驗的好處通常較為有限。在大多數(shù)情況下，要實現(xiàn)顯著的生產力提升，進而大幅降低開發(fā)成本或顯著提升游戲規(guī)模和復雜性，仍需采用專門設計、專業(yè)化的人工智能工具。不斷發(fā)展的不斷發(fā)展的AI生態(tài)系統(tǒng)自2023年以來，游戲行業(yè)的人工智能供應商生態(tài)系統(tǒng)迅速擴張，目前已有超過150家公司提供針對該行業(yè)的定制化人工智能解決方案。這些工具支持多種應用場景，但在成熟度和有效性方面存在顯著差異。盡管行業(yè)充滿期待，人工智能仍面臨重大挑戰(zhàn)。該技術的原始潛力常因缺乏精準度和可靠性而受限，版權合規(guī)性仍是核心關切，且許多有前景的應用目前尚不具備經濟可行性。這些挑戰(zhàn)必須得到解決，人工智能才能成為游戲開發(fā)工具包中的核心組Omdia在游戲行業(yè)確定了18個主要的AI技術類別誰在游戲技術中使用AI誰在游戲技術中使用AI目前，從事編程和工程工作的開發(fā)人員最有可能使用生成式人工智能，這反映了AI驅動的代碼生成工具相對成熟的狀態(tài)。其中大部分使用涉及通用工具，凸顯了像GitHubCopilot和亞馬遜的CodeWhisperer這樣的編碼助手對軟件工程（包括游戲開發(fā)）日益增長的影響力。值得注意的是，游戲設計師群體中的人工智能工具采用率位居第二。這很可能源于人工智能在概念設計和創(chuàng)意構思階段的應用，而通用型人工智能工具在此類場景中具有顯著優(yōu)勢。目前，從事藝術和設計工作的開發(fā)者使用人工智能工具的概率仍低于平均水平，盡管人們普遍預期該領域將面臨最顯著的人工智能驅動變革。然而，20%的采用率絕非微不足道，表明已有相當數(shù)量的游戲藝術家和設計師正在探索人工智能在其工作中的作用，盡管目前可用的工具仍相對不成熟。誰在游戲技術中使用AI誰在游戲技術中使用AI目前，從事編程和工程工作的開發(fā)人員最有可能使用生成式人工智能，這反映了AI驅動的代碼生成工具相對成熟的狀態(tài)。其中大部分使用涉及通用工具，凸顯了像GitHubCopilot和亞馬遜的CodeWhisperer這樣的編碼助手對軟件工程（包括游戲開發(fā)）日益增長的影響力。值得注意的是，游戲設計師群體中的人工智能工具采用率位居第二。這很可能源于人工智能在概念設計和創(chuàng)意構思階段的應用，而通用型人工智能工具在此類場景中具有顯著優(yōu)勢。目前，從事藝術和設計工作的開發(fā)者使用人工智能工具的概率仍低于平均水平，盡管人們普遍預期該領域將面臨最顯著的人工智能驅動變革。然而，20%的采用率絕非微不足道，表明已有相當數(shù)量的游戲藝術家和設計師正在探索人工智能在其工作中的作用，盡管目前可用的工具仍相對不成熟。大多數(shù)工作室選擇購買第三方人工智能工具而非自行開發(fā)。人工智能領域的相對不成熟意味著，在許多情況下，開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)缺乏足夠強大或經過驗證的商業(yè)工具來滿足特定應用需求，這可能為內部開發(fā)提供合理依據(jù)以填補這然而，鑒于人工智能市場快速演變的特性，工作室可能更傾向于等待并觀察外部解決方案的進展，而非投入資源自行開發(fā)工具。此外，評估人工智能開發(fā)的投資回報率頗具挑戰(zhàn)性。人工智能模型的快速演進和不可預測性使得難以預判在特定投資水平下解決方案的有效性。對于較大規(guī)模的投資，許多公司更傾向于讓技術供應商及其投資者承擔財務風險，而非自行承擔。即使擁有強大的技術，人工智能的普及仍需時日對游戲開發(fā)者的建議對游戲開發(fā)者的建議在短期內（未來12至18個月），游戲開發(fā)者應密切關注快速發(fā)展的AI工具市場。評估盡可能多的選項以識別可集成到現(xiàn)有技術棧中的高價值AI解決方案至關重要。盡管對AI的熱情日益高漲，但仍需保持謹慎。開發(fā)者必須仔細評估AI工具是否能真正實現(xiàn)其承諾的成果，并在實施前確保法律和倫理問題得展望中期（2-3年），成熟的人工智能工具范圍預計將顯著擴大，尤其在動畫、資產創(chuàng)建、文本生成和編碼輔助等領域。隨著這些工具的成熟，開發(fā)者應致力于在技術棧中擴大人工智能的應用范圍。這種戰(zhàn)略性采用人工智能有望帶來顯著的生產成本降低。值得注意的是，中小型工作室可能發(fā)現(xiàn)人工智能使他們能夠顯著擴大項目規(guī)模和雄心，甚至可能開發(fā)出此前僅大型公司才能實現(xiàn)的游戲。對技術供應商的建議對技術供應商的建議短期內，AI技術供應商應重點解決開發(fā)者對易用性和可靠性的核心關切。這包括設計直觀的用戶界面、提供完善的文檔和支持，以及確保與主流游戲引擎的無縫集成。供應商應避免初期采用基于使用量的定價模式，以便開發(fā)者在無成本壓力下充分測試和理解工具。隨著市場成熟，供應商應準備轉向更具可擴展性的商業(yè)模式，可能包括基于使用量的定價結構。他們還應與游戲人工智能開發(fā)領域新興的法律和道德標準保持一致。展望更遠的未來，隨著實時生成技術變得更加經濟可行，供應商應準備在這一領域進行投資，這可能為游戲行業(yè)帶來巨大的新機遇。對硬件和基礎設施提供商的建議短期內，硬件和基礎設施提供商應優(yōu)先考慮靈活性，以支持游戲開發(fā)中人工智能工作負載的多樣化和不可預測性。重點應放在支持推理工作上，因為大多數(shù)公司將依賴現(xiàn)有的基礎模型，而非自行訓練模型。云服務提供商需要管理多樣化的需求，部分供應商將采用純軟件即服務（SaaS）模式，而另一些則允許大型客戶自行管理計算成本。在中長期，隨著AI成為游戲開發(fā)者工作負載中更大且更可預測的一部分，重點將從靈活性轉向成本效率。供應商應為潛在的海量實時推理工作負載做好準備，因為實時生成技術變得更加經濟可行。這可能推動對AI專用裸金屬和本地硬件的需求。效率提升對于支持更多樣化的基礎模型以