2025年的GDC，“AI”成為一個絕對的高頻詞。

這呼應著整個科技圈的大趨勢：開年以來，Deepseek、Manus不斷打破大家的想象。隨後Grok-3、Claude 3.7等成果的湧現，再度將生成式AI能力邊界向前推進一步。

但本身就與AI互驅發展的遊戲，似乎“起了個大早，卻趕了個晚集”：在玩家們集體關注的遊戲體驗上，“AI+遊戲”的殺手級應用遲遲未至，使得“DeepSeek時刻”式的爆發節點持續缺席。相反，一些遊戲因使用AI生成資產致使爭議的負面案例，甚至讓部分遊戲從業者和玩家開始心生質疑。AI會不會取代人類也成為被提問最多的問題之一。

對於遊戲如何結合AI，騰訊高管還在財報會上給出了騰訊的態度，“人工智慧可以讓常青遊戲更具生命力。我們已經看到人工智慧如何幫助我們實施和強化常青遊戲戰略。隨著人們更廣泛地使用人工智慧，使用者會有更多的時間和意願參與高互動性的活動。”

但不管怎麼說，關注AIx遊戲已經成為了行業共識。而我們也能在本次GDC大會上看到，行業內的各位頭部廠商正為構建AI時代的行業新共識而做出努力。

整場GDC落幕後回頭看，各家廠商近年聯手帶來了超過50場AI主題的演講：AI智慧體開發、自動化內容生成、AI融合遊戲敘事、智慧NPC情感模擬……可以說在遊戲研發鏈路上各環節，都看到了AI身影，但是仔細看能發現，各大廠商在AIx遊戲這條道路上又有不同的研發傾向。

從Inworld AI等初創企業乃至獨遊團隊到騰訊等頭部遊戲公司；從育碧、Square Enix等傳統遊戲廠商，到網際網路科技巨頭Meta與谷歌、硬體廠商英偉達和Arm等等“跨界”而來的科技企業，今年都集體帶著AI議題登上GDC舞臺。

由於各家廠商的產品強項和行業視角各不相同，最終呈現在我們面前的議題方向較為多樣。比如科技廠商們，更多注重實驗性、探索性的前沿解決方案。比如以晶片算力為核心的英偉達，今年帶來了AI NPC技術NVIDIA ACE在端側的落地。最早入局AI研發的谷歌也帶來了遊戲中訓練出的智慧體SIMA以及使用Gemini和Gemma為遊戲研發提效兩個議題。

相比之下，遊戲廠商帶來的AI議題都有著更強的應用摸索，更傾向於結合遊戲的玩法落地和開發流程，拿出基於具體產品的技術解決方案。

比如我們熟悉的騰訊，這次分享的議題涵蓋了遊戲生產、反作弊、智慧NPC等多個細分方向。參考騰訊遊戲魔方工作室群AI專案負責人廖詩颺老師對AI應用的分類方式，這些議題可以被歸納為“AI FOR GAME”和“AI IN GAME”兩個大類。

所謂“AI FOR GAME”，是指由AI技術賦能遊戲創作。代表這一方向的如騰訊旗下的遊戲AI品牌GiiNEX與《元夢之星》共建的AIUGC平臺工具集，提供從靈感到建模的全流程AI創作支援，其城市佈局工具可將25平方千米的虛擬城市開發週期從5天縮短至25分鐘，建築外觀生成效率提升50倍。

另一個代表案例則是來自遊戲安全ACE的工程師陳旺林，他介紹瞭如何用新一代人工智慧構建“樣本+行為”雙軌防禦體系，透過replay的方式檢測玩家異常行為，更高效精準地揪出作弊玩家，幫助解決影響PVP遊戲體驗的“老問題”，保護玩家權益。

而“AI IN GAME”指的則是不少玩家更為關心的，將AI大模型能力與遊戲體驗側進行的融合。這方面，來自騰訊GiiNEX團隊的產品專家朱文熙向同行們展示了他們為《王者榮耀》打造的AI Coaching人工智慧輔導方案——結合LLM大預言模型和TTS技術，為玩家打造了可進行個性化語音教學的專屬“遊戲教練”。

這一AI Coaching方案的前置技術，可以追溯到騰訊遊戲從2017年對AI技術的探索：騰訊AI Lab曾和《王者榮耀》團隊聯合開發了王者絕悟AI，基於千萬局自我博弈的強化學習訓練方式，打造出具備多維度博弈決策、即時局面評估和推演能力、對局實力超越職業選手的AI智慧體。如今為其創新性的結合LLM，讓AI的身份從“參賽者”轉換為“教練員”，徹底改變了MOBA新手玩家進遊學習期的體驗模式。

另一個尤其引起GameLook好奇心的AI IN GAME案例是《暗區突圍》去年曾在科隆遊戲展上釋出過的全球首個能聽懂人類語音指揮的FPS AI隊友——F.A.C.U.L.，今年也被魔方工作室群AI技術負責人廖詩颺帶上了GDC現場。相比傳統AI智慧NPC方案，F.A.C.U.L.的突破之處在於能夠利用多模態大語言模型，讓AI對環境和物體形成感知。這個卡點的突破，真正讓AI隊友才能不侷限於簡單的聊天機器，而是真正認識戰場、融入戰場，和FPS核心玩法結合，推動經典FPS玩法的再次改變。

一個有趣的景象是，相比技術開源文化並不盛行的遊戲圈，廖詩颺在GDC現場詳細拆解F.A.C.U.L.背後包括技術原理、多模態訓練方式等諸多細節。廖詩颺也在GDC期間告訴GameLook,他希望未來能將F.A.C.U.L.向更多遊戲品類場景中遷移，特別是在開放世界RPG遊戲中，這個技術可以幫助玩家和AI NPC透過更多型別的對話和互動推動劇情發展，會十分有趣。

對AI發展來說，具有2D與3D場景、豐富的玩家互動方式和龐大行為資料的遊戲產品是最佳的訓練場。而GameLook也觀察到一個現象：比如Google的SIMA和英偉達的ACE這類海外廠商的新技術，更偏向於實驗性的學術研究，與遊戲玩法本身的融合還是不太夠。

相反，騰訊在遊戲+AI的探索上則更具“攻擊性”，佈局也更大膽。首先其旗下種類豐富的產品、龐大的玩家資料和需求是極大優勢，基於此讓AI能更為直接地與遊戲產品相結合，同時也更具體地“扎入”玩法，融合實際玩家需求，比如為了實現和玩法的結合，《暗區突圍》F.A.C.U.L.在訓練AI場景識別能力時，做了很多細緻的“手活”，光是場景物體就用AI自動標註了上萬個用於機器學習。

這也是為何到了如今，除了今年GDC上的議題外，騰訊能夠近年接連產出應用於《火影忍者手遊》的AI集海訓練系統、《逆戰手遊》上的多智慧體動作生成技術、以及快速接入deepseek的《和平精英》數字人，還有用於數字人面部與動作生成的Sonic以及AI自動蒙皮工具GoSkinning AI等各類AI成果。

GoSkinning自動蒙皮技術，可極大提升遊戲角色製作效率

而今年GDC上，在遊戲圈和科技圈的各大廠商集體參與下，AI應用和前瞻並進，最終形成了“發散性探索”的局面，而這在GameLook看來對幫助現階段的遊戲AI抵達下一個關鍵節點至關重要：唯有擴大試錯範圍，讓AI融合遊戲的成果不斷填補玩家體驗全鏈路，最終才能創造出顛覆性的應用。

據GameLook瞭解，這場“AI濃度滿滿”的GDC也給了現場的不少從業者極大的鼓舞。

但與此同時，GDC今年發表的《遊戲行業現狀報告2025》中，開發者對AI失業、著作權保護等議題的關注上升，對AI技術的興趣值有所下降——持正面態度的開發者比例下降至13%，持負面態度的比例卻上升至30%。玩家對AI生成內容也存在一定牴觸心理，如動視近日兩款手遊《吉他英雄 移動版》和《使命召喚：殭屍防禦》都因此遭到差評轟炸。

在GameLook看來，這種行業內的“冷熱兩極”，反映出的是背後“遊戲+AI”技術仍未抵達奇點的現實。要做到突破性的應用，在遊戲領域裡難度會幾何數增加，畢竟遊戲製作有著十分複雜的生產管線，且遊戲的本質，更依賴人類創意的靈光一閃。

騰訊自研遊戲AI技術平臺GiiNEX的專家朱文熙和秦凱也告訴GameLook，目前的生成式AI想要在遊戲中達成大規模應用，至少還要面臨五重技術堵點：其一是大模型推理的運算成本、其二是大模型的上下文視窗、推理計算等基礎能力、其三是大模型帶來的包體體積的顯著增加、其四是遊戲使用者對Bug和大模型“幻覺”的低容錯、其五是遊戲產品各個模組間體驗高度耦合的複雜性，意味著引入AI的同時要對研發團隊結構和產品結構帶來大量調整。

這都足以說明，在AI真正介入遊戲工作管線前，行業需要很長時間的巢狀適應期和大量的前瞻投入。

好在遊戲從業者仍有不少對此保持樂觀。如本次GDC大會上，有專家表示，AI不是為了取代人類，而是代替人類去做低創意且費力的事，人類的勞動力會因此得到解放，從而去探索更創意更大的遊戲製作空間。

事實上根據上文的GDC報告，開發者在工作中對AI的應用率實際也出現了穩步上升。

36%受訪者在GDC2025調查中稱自己會在工作中使用AI，比去年的30%有所提高

我們也能驚喜地看到，行業內還出現了不少“AI原生遊戲”的嘗試。比如由Proxima工作室開發的獨立AI冒險遊戲《Suck Up!》在YouTube上斬獲數千萬播放量，玩家需要和LLM驅動的NPC對話，透過話術和換裝騙他們放下警惕。

海外博主遊玩《Suck Up!》

此外，《絕地求生》之父Brendan Greene公開了自己的AI遊戲專案《Prologue: Go Wayback!》，藉助AI能力實現超大地圖的隨機生成，讓玩家在“星球級”地圖中完成生存挑戰。包括米哈遊創始人之一蔡浩宇近期創業新公司Anuttacon對外亮相的全新AI遊戲專案《Whispers from the Star》也引爆大量玩家關注。

《Prologue: Go Wayback!》

GameLook不由得想起，在生成式AI發展的早期，GPT-2、DALL-E等模型也曾經歷因生成結果質量奇異扭曲而被取笑的階段，最終隨著迭代逐步征服廣大使用者。而如果將爭議看作驅動前行的動力，我們相信，遊戲行業終有一天也能達到“遊戲+AI”的彼岸。

遊戲，有著豐富的場景以及眾多的玩家需求，無論是智慧體的決策訓練還是場景識別，無論是3D生成內容還是無限敘事，遊戲都給AI的應用帶來了更多想象的空間，因此也有專家提出大膽猜想：AGI誕生的第一個場合，應該是遊戲。

至少目前能看到的是，以GDC為觀察池，世界上大部分的廠商仍在持續投入其中，而且遊戲+AI的行業共識正在不斷構建，當這種共識滲入到遊戲開發的各個環節，離遊戲領域的DeepSeek時刻大概就不會太遠了。