ChinaJoy观察：一句话生成游戏的时代来了，90%的AI游戏可能会死
7月31日，第二十三届ChinaJoy在上海新国际博览中心开幕。超900家参展商、超过14万平方米的展区面积，让这场年度数字娱乐盛会看起来越来越不像一场单纯的游戏展。游戏、电竞、硬件、汽车、机器人、AI等不同产业在这里交汇，而AI正在成为其中一条越来越清晰的暗线。
它一头伸向腾讯、世纪华通、百度、三七互娱等大厂：AI不再只是一个供员工调用的工具，而开始进入美术、研发、营销、客服乃至企业组织本身，重新改变一款游戏的生产方式。
另一头，则伸向越来越多的独立开发者。一个六七人的团队，开始尝试做过去需要20个人才能完成的游戏；两个没有游戏开发经验的大学生，用不到一个月做出了自己的第一款游戏；一个人用约200个小时完成了一款完整的卡牌经营游戏。
过去横亘在“想做游戏”和“做出游戏”之间的程序、美术、音效、测试、成本和时间，正在被AI一项项拆掉。但一个新的问题也随之出现：当做游戏越来越容易，什么才是游戏真正稀缺的东西？答案或许不是代码，也不是素材，而是一个更古老的问题——好不好玩。
大厂，AI不再只是“一个工具”
“技术有了，工具也有了，最终要回答一个问题：这一切，是为了谁？”7月30日，在2026中国国际数字娱乐产业大会（CDEC）高峰论坛上，腾讯互娱副总裁、总编辑余睿超抛出了这个问题。他的答案是，人，“技术越往前走，越要贴近人、服务人。”
这句话放在今天的游戏产业里，似乎还有另一层含义：虽然AI技术正在快速进入游戏生产，但真正重要的并不是游戏公司用了多少AI，而是AI究竟改变了什么。
2026年3月于美国旧金山举办的游戏开发者大会（GDC）上，AI相关议题分享达105场，较2025年大幅增长逾110%，其中9家中国厂商共计带来27场AI相关议题分享，到了刚刚闭幕的世界人工智能大会，300多款全球首发产品集中亮相，最新的混元模型也完成“首秀”。
从游戏开发者大会到世界人工智能大会，再到ChinaJoy，AI与数字娱乐产业的融合已经从“尝试使用”阶段迈入更深层次的协同发展阶段。
三七互娱技术中心数据副总裁王传鹏认为，2026年，AI与数字文娱产业的融合已经从早期的辅助工具阶段，进入以AI为核心驱动力的深度变革期。
“对企业而言，问题已经不是‘有没有用AI’，而是能否基于AI重新设计产品、流程与价值交付，让AI从外部工具转变为业务发展的内生动力。”这意味着，大厂的AI转型已经不只是“让员工多一个工具”。更深层的变革，在于对生产模式的重构。
三七互娱披露的AI应用数据颇为直观：在业务层面，其AI辅助生成的2D美术资产占比超过80%，单季度可以产出超过50万张素材，提效幅度超过80%；AI-3D辅助资产生成占比超过30%；AI深度参与生成的广告素材视频占比超过70%，AI自动化投放占比超过50%，AI推荐素材ROI增幅达到20%。
AI还进入了游戏出海和客服环节。在游戏本地化翻译行业快速发展的背景下，三七互娱的AI本地化翻译已经覆盖旗下全部海外游戏和18个语种，最高准确率达到95%；其智能客服已接入全部游戏，解决准确率达到80%，达到了行业成熟AI客服系统的标准线。
如果说过去AI只是帮员工“干得更快”，现在它正在变成游戏公司的一层基础设施。三七互娱正在以自研游戏行业大模型“小七”为核心，搭建从模型到底层能力，再到业务应用的四层架构：AI基座提供底层模型能力；“知七”企业级知识库把企业数据、知识和工具变成可调用资产；“智七”智能体开发平台负责智能体开发和运行；“灵灵七”则把这些能力组合成具体业务应用。截至目前，这套底座已沉淀超70项AI能力，接入超240个模型及AI工具，构建起600余个智能体。
这背后其实是一种很典型的大厂变化。过去，往往是一个团队对接一个模型、解决一类问题；如今，企业正尝试将一次次AI应用实践沉淀为可重复调用的标准化能力。
王传鹏说，AI应用越深入，越需要解决“怎样把一次成功变成可以反复调用的能力”。否则，布局的场景越多，系统架构反而会愈发零散混乱。
但在大厂之外，AI还在做另外一件事情，将原本仅头部游戏厂商才具备的专业生产能力，向中小团队乃至个人开发者开放释放。
六七个人=二十个人？
在AI技术的赋能下，如今六七个人的小团队，就能完成过去需要20个人才能完成的游戏开发工作。
在喵吉托的《喵呜岛》里，玩家拥有一座小岛，岛上生活着很多猫。这些猫却不是传统游戏里按照固定程序行动的NPC。喵吉托CTO丁煌浩告诉《IT时报》记者，每一只猫其实都是一个AI Agent，它们拥有自己的行为、记忆，以及彼此之间的社交关系。
玩家可以和猫咪一起建设岛屿，也可以直接告诉游戏：“我想要一个猫窝。”随后，AI便会生成一个符合设定的家具或建筑，并将其置入游戏世界之中。这也是丁煌浩和团队对“AI原生游戏”的理解：AI并不是在游戏制作过程中帮忙画几张图、写几段代码，而是直接进入游戏机制本身。
喵吉托是一家AI独立游戏工作室，目前只有六七名正式员工。三年前刚创业的时候，团队两位创始人就已经决定，把AI和游戏放在一起做。两人此前分别任职于字节、阿里，是资深AI从业者：“我们俩本来是AI出身，但比较喜欢游戏。”
真正让他们感受到AI改变游戏开发流程的，是《喵呜岛》。这是一款AI玩法非常复杂的游戏，里面有大量AI角色，需要不断调试这些“AI小人”的行为。如果一开始就直接做正式的Unity版本，研发成本将居高不下。他们换了一种方式。去年年底，团队先用Python做了一个像素版本Demo，同时使用AI生成美术资产和音乐。“半个月左右就把它完整实现了。”
然后，他们没有急着继续投入，而是把这个版本放到线上，让玩家先玩。一个多月的测试后，团队收到了大量玩家反馈，他们再根据反馈制作正式的Unity版本。
在丁煌浩看来，这可能是AI给独立游戏团队带来的最大变化之一：原型变得足够便宜，也足够快。过去，一个游戏想法要做出能玩的版本耗时不短，行业常规的原型开发通常需要2-4周，复杂一些的甚至要一到两个月。现在，他们一到两周就可以完整迭代出一个原型，再让真实玩家告诉开发者，这个想法到底有没有价值。
AI甚至已经开始进入玩家反馈分析。团队每天都会接入机器人分析玩家反馈。丁煌浩可以直接询问：“今天玩家有什么负反馈？有哪些玩家觉得好？”Agent会把玩家的游玩日志进行总结，再把结果反馈给开发者。
从创意、原型、开发，到玩家反馈分析，AI开始进入游戏生产的完整链条，按照丁煌浩团队现在正在做的游戏体量，如果完全不用AI，估计至少需要20个人，现在，六七个人就可以开始尝试。
大厂是在用AI重新组织一支庞大的工业化团队，而小型工作室则第一次拥有了一支“虚拟团队”。与此同时，AI的触角还在不断延伸，直至触达那些过去无缘涉足游戏开发行业的个人。
两个大学生，从“不会做游戏”开始
复旦大学大二学生郝宇卿、袁敬轩第一次尝试做游戏的缘由十分简单：平日里喜爱玩游戏的二人，看到学校转发的腾讯AI游戏创作相关比赛通知，觉得有意思便报了名。
两人平时比较喜欢RPG和ARPG，但参赛时选择的却是一款中世纪奇幻叙事游戏——《白昼王冠与夜鸦密令》。两人都是管理专业相关，此前完全没有游戏开发经验。
游戏的核心玩法，是让玩家扮演一个刚刚继承王位的国王，在不断发生的事件中做出选择。每个事件包含正文文本、固定角色以及一个“反转”。玩家的选择会影响后续事件分支，最终走向不同结局。AI参与了全部的文本、原画等生产流程，并被放进了动态叙事部分。
两人先把游戏划分成不同章节，再设置一个主线进度数值。根据玩家当前的主线进度以及此前的决策特征，他们把信息整理成Prompt交给AI，由AI生成新的事件或者已有事件的变体，再将这些内容放入事件队列。随着游戏进程不断推进，新的事件便会逐步解锁登场。玩家面对的不是完全固定的一套剧情，而会因为自己的选择进入不同事件和结局。甚至游戏结束之后的“后日谈”，也由AI生成。
但两人并没有把游戏完全交给AI。“整个框架和想法都是我们自己先提出来的。”AI负责在这个框架里补充具体故事内容，再帮助他们把故事理顺。从熟悉工具到做出游戏，两人用了不到一个月。
据行业情况来看，玩法简单的小游戏技术开发通常需要3-6周，而借助腾讯AI游戏“代号Craft”的低门槛平台，零基础者也能很快做出游戏，尤其是此前没有游戏开发经验的两个大学生，能在不到一个月完成从熟悉工具到做出游戏的全过程，这已经是一次相当特殊的尝试。
他们自己也知道，目前这款游戏仍较为粗糙，系统尚有诸多可打磨完善之处，如果还有时间，他们最想改造的是“门客系统”。他们设想，未来可以让每一个门客背后接入一个独立的AI。玩家不再只是点击选项，而可以直接和门客聊天，让门客根据自己的“身份”和对话内容给出更详细的建议。这时候，AI已经不只是帮助他们“做游戏”。它开始成为游戏机制的一部分。
一个人200个小时，做一个游戏
如果说两个大学生证明了“不会做游戏的人也可以开始做游戏”，李臻的经历则把这种变化推到了更远的地方。
李臻是计算机专业的大三学生，他笑称自己“玩了一辈子游戏”。大学期间，他一直想真正做一款属于自己的游戏。过去这个想法却始终只停留在纸面上，从未付诸行动。
“游戏其实最基本的玩法，就算没有任何电脑，你画在纸上、写两张牌都能实现。”以前，他也会和朋友讨论游戏玩法，甚至构思过一些游戏，但要把脑中的想法转化为一款完整的游戏，其间仍横亘着一道难以逾越的门槛。如今，AI则将这道门槛大幅降低。
他的游戏叫《中华食肆》。整个项目由他一个人完成。玩家扮演一个立志把饭馆开遍大江南北的老板，既要用心经营店铺、周到服务顾客，也要精打细算赚取收益、购置食材厨具，还要随时应对各类随机事件，最终在一步步扩张中达成自己的经营愿景。
《中华食肆》把卡牌经营和中国传统饮食文化结合在一起。游戏里有八大菜系，不同菜系对应不同厨具和食材；有170多张卡牌、180多道菜；玩家还可以在游戏里的“夜市”购买食材、厨具和永久增益道具。李臻还做了一个“百科图”系统。玩家点开一道菜甚至食材，不仅可以看到它在游戏里的效果，还能看到背后的文化信息。
诸如龙井虾仁的起源、西红柿传入中国的时间，以及它如何逐步成为中国家庭餐桌上家常菜的这类问题。“我刚开始做游戏的时候，都不知道八大菜系有哪些菜。”很多资料都是他在开发游戏的过程中逐一查阅的。但这个游戏真正让他觉得AI带来了巨大变化的，并不是这些文化内容，而是一个人完成一款完整游戏所需要面对的大量工作。
这款游戏里有903个完全由AI生成的素材、330多段语音、背景音乐和音效，还有各地人物的方言。除此之外，还有1207项需要测试的代码。整个游戏，他用了大约200个小时。
如果这些工作全部依靠一个人完成，几乎不可想象。但现在，他可以把不同AI模型、工具当成不同的“员工”。代码、图片、音效、语音等工作全部分派给对应的AI模型与工具。
他自己则像一个制作人，不断告诉这些“员工”应该完成什么。“就像我是一个老板，我要去找不同的员工。”游戏的卡牌创意由他提出，世界观背景也由他确定。很多时候，他给AI的提示甚至比较模糊，但会先告诉AI自己希望它解决什么问题，再通过一轮轮对话逐渐把需求变得具体。“我们整个对话流程，我估计加在一起可能接近10万行。”
对李臻而言，AI的超长上下文能力解决了一个过去令他头疼的难题：不用再靠自己的记忆去记下庞大游戏项目里的每一处细节，AI可以代劳。
而他需要做的，是不断判断这些内容是不是自己真正想要的。更有意思的是，这支“AI团队”甚至不需要李臻准备一台高性能工作站。“对硬件没有任何要求。”李臻说。这些模型并不运行在他的电脑本地，而是在云端完成计算。对他而言，只要有一台能开机、可联网，能发送请求并接收结果的电脑，就能调用这些模型。
《中华食肆》有完整的游戏流程、丰富的可玩性和世界观，整个项目大约花了400美元，成本主要来自Token，游戏体量越大，成本越高。
但即使如此，这依然远低于过去一个人靠自己或者雇人完成同等规模项目的成本。
目前李臻手中已有5个待开发项目，涵盖塔防等多种类型，其中还有一个3D游戏的构想。
他正在学习Unity和其他引擎，希望未来尝试多人合作游戏。但他也在等待另一件事情——3D AI生成能力进一步成熟。
因为对个人开发者而言，从2D游戏进入3D游戏，整个AI工作流都会发生变化。“不同的游戏类型，需要不同的工具。”在李臻看来，依然像是在“挑员工”。
就在记者与李臻闲聊的20分钟里，已有发行商被他的游戏吸引，上前询问创作细节。从游戏爱好者到游戏创作者的门槛，正被AI不断降低。
“一句话做游戏”，没那么简单
在ChinaJoy现场，记者也体验了一次号称可以“一句话”做游戏的工具。在百度
大约20分钟后，一款带有世界观、场景交互、三名特色战士的游戏已经生成。三个角色拥有各自独立技能，游戏拥有完整的战斗循环、开放世界和场景交互，并设置了4张地图。
从可玩性来看，它仍然比较简单。但真正令人意外的并不是它现在有多好玩，而是它已经完成了一次从0到1的突破。过去，像开放世界游戏这类项目的相关环节，往往需要数百人团队投入数年时间手工搭建；现在，借助Alaya World这类开源世界模型，一个懂游戏逻辑的人就能快速完成原型开发，先把创意落地验证。
但丁煌浩并不认为，这意味着游戏已经变成了“一句话生成”。恰恰相反，他认为短期内这件事并不现实。一句话生成出来的游戏，目前很多质量还比较低，甚至很难达到传统小游戏的水平。更重要的是，游戏本身是一种自我表达，也需要一定专业技能才能做得好玩。
因此，喵吉托目前并没有把自己的工具定位成“让任何人输入一句话就做游戏”。他们更愿意服务真正想自己做游戏的人。目前，凭借《喵呜岛》《萌爪派对》和《圆圆滚滚大农场》等AI创新游戏备受瞩目的上海喵吉托工作室，其游戏开发工具上线约三个月，已经有约1.5万名用户，其中约一半是独立开发者，另一半是专业开发者。
在丁煌浩看来，这样的用户结构恰恰说明，AI游戏开发真正的需求并不是让所有人都成为游戏开发者，而是让已经有创作意愿的人，能够以更低成本把想法做出来。
记者在展会现场看到，像他们一样借助AI从0到1尝试做游戏的个人开发者比比皆是。过去需程序、美术、策划、音效等多岗位协作才能完成的开发第一步，如今正被AI逐步简化为单人即可在电脑上完成的工作。游戏开发的门槛正在下降，而一批新的“游戏创作者”也随之出现。
这也与几个年轻开发者的经历形成了呼应。郝宇卿和袁敬轩虽毫无游戏开发经验，却始终将游戏的核心创意牢牢握在自己手中，没有交给AI。故事框架、世界观、反转和玩家决策机制，依然由他们自己确定。
李臻可以让AI生成903项素材，却依然需要自己确定《中华食肆》的卡牌玩法、经营逻辑、文化主题和整体结构。AI负责“做”，但“做什么”，仍然是人的问题。
AI游戏的下一个门槛
三年前开始做AI游戏时，丁煌浩就知道，AI应该可以改变游戏。但当时大家更多只是知道“应该这么做”，却不知道到底该如何将其真正落地。现在，事情开始变得可行。
一方面，是AI编程能力快速提升；另一方面，则是图像生成和多模态能力的发展。“基于编程和多模态的进步，在现阶段做AI游戏变成了一件可能的事情。”
但可能不等于成熟。丁煌浩甚至有一个略显悲观的判断：现在AI游戏正处于一个泡沫期。大家都在尝试“一句话生成游戏”，对AI游戏的预期也被推得很高，仿佛未来会源源不断产生游戏，每个人都能做一款。
游戏行业本身就是一个高淘汰率的行业。“真的人自己花了一两年做出来游戏都有很多不会买单，90%游戏都会死掉。”在他看来，AI游戏可能会更加残酷，“可能99%都会死掉”。
他并不因此悲观。因为只有经历这样的泡沫期，行业才会真正摸清楚：AI到底应该怎么做游戏。之后，才可能进入真正的成长期。
而对于丁煌浩来说，还有一个问题始终没有答案。他自己依然喜欢传统游戏，也会期待传统游戏机上的新作品。从AI概念介入游戏领域至今，他还没有真正遇到一款“很好玩”的AI原生游戏。
现在市场上当然已经有很多游戏使用AI。有的用AI做NPC，有的用AI画美术，有的让AI参与部分内容生成。丁煌浩说，自己身边认识的游戏创作者，90%以上已经在使用AI，只是使用程度不同。
但在他看来，这些仍然只是传统游戏里加入了一小部分AI。游戏的核心体验没有变，真正值得期待的，是某一天有人找到一种新的游戏模式，让AI不再只是传统游戏里的一个组件，而让玩家获得一种过去没有过的体验。“我现在就比较期待谁能够想到一种新的模式，但这其实颇具难度。”
这或许也是2026年ChinaJoy上，AI带给游戏产业最值得关注的一种变化。它不是简单地让游戏公司“多用了一些AI”。而是在同时重塑游戏生产的两端。对于大厂来说，AI正在从一个个孤立的工具，进入企业的基础设施和组织流程。过去，一名美术师可能使用AI生成素材，一名程序员可能使用AI辅助写代码；现在，游戏公司开始把这些零散的能力沉淀下来，变成知识库、智能体和企业级AI平台。
另一方面，AI正在缩短大厂和独立团队之间的生产能力差距。再往下，两个大学生和一个人的案例，AI正在进一步改变“谁有资格做游戏”的答案。
这并不意味着个人开发者因此能够和大厂在所有方面竞争。大厂依然拥有庞大的资金、成熟的IP、以及规模化的发行渠道、用户数量和工业化经验。
只是当最基础的门槛正在被AI部分解决，中小创作者或许也能有更多的时间和空间去思考：当一个人终于拥有了过去一支团队才拥有的生产能力之后，如何才能做出一款真正好玩的游戏？
本文来自微信公众号“IT时报”（ID：vittimes），作者：贾天荣，编辑：郝俊慧 孙妍，36氪经授权发布。
