人工智能在游戏开发领域已从实验性技术转变为核心工具。近期一项针对 651 名游戏工作室员工的行业调查显示，73% 的工作室已在工作流程中应用人工智能，而 88% 的工作室即便尚未采用，也计划将其引入。这种转变在小型团队中尤为显著——84% 的受访者来自规模少于 20 人的工作室，这表明独立游戏开发者和中型开发商的采用速度远超预期。
AI 与游戏开发调查
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谁在使用 AI，谁在观望
公司创始人对 AI 的态度最为积极，已有 85% 的人开始使用。美术人员则持最谨慎的态度——仅有 58% 的人将 AI 工具整合到了工作中。考虑到裁员风险，这种顾虑不无道理：36% 的美术人员认为 AI 对其岗位构成威胁，相比之下，持此观点的策划和程序员仅占 24%。不出所料，创始人对此最不担心，仅有 15% 的人忧虑被取代。总体而言，67% 的受访者对 AI 表示出兴趣，但这种热情会因职能不同而产生巨大差异。
a16z 游戏报告核心发现
生产力提升并非普遍现象
大多数采用 AI 的工作室报告称工作流程有所加快且成本降低。但结果并不一致。16% 的工作室在生产力方面毫无提升，35% 的工作室未能降低成本。AI 并非万能药——它对某些团队效果显著，但对另一些团队几乎毫无作用。
生产力与成本
对职业安全的担忧真实存在
2024 年席卷行业的裁员潮使得开发者对自动化带来的威胁更为敏感。美术人员最为焦虑，超过三分之一的人担心会被 AI 取代。程序员和策划的担忧相对较少，但这种恐惧依然存在。掌握招聘和预算大权的创始人对自身职位的担忧最少——这显然无法缓解其他人的顾虑。
对 AI 影响的兴趣与反馈
最大的问题在于质量
53% 的受访者表示，AI 普及的最大障碍在于 AI 模型本身的质量和准确性。法律风险、集成难度以及团队抵触情绪也是问题，但属于次要因素。工作室需要的是能够可靠运行的 AI，特别是在 AI 控制的 NPC 等实时应用场景中——53% 的工作室正在积极探索这一方向。目前来看，技术尚未完全成熟。
应用面临的最大阻碍
工作室正在构建自有模型
54% 的工作室计划开发定制化 AI 模型，而非依赖现成的工具。原因很实际：定制模型能降低法律风险、提高一致性，并使团队对输出结果拥有更多掌控力。如果你正在开发一款具有特定美术风格或叙事语气的游戏，通用的 AI 工具往往难以满足需求。
AI 目前主要用于预制作阶段
大多数 AI 的使用集中在开发早期——如原型设计、概念图、剧本草稿、音乐生成、配音和广告素材制作。增长最快的领域是 3D 资产生成：70% 的工作室目前已使用或计划使用 AI 制作 3D 资产，高于去年的 48%。这是一个巨大的飞跃，反映出与手动建模相比，AI 在生成占位资产甚至最终成品方面的效率优势。
使用 AI 的工作室占比
主流 AI 工具
Claude、Flux、ChatGPT、Cursor、Eleven Labs、GitHub Co-pilot、Meshy、Midjourney、Stable Diffusion 和 Suno 是目前游戏开发者中最受欢迎的 AI 工具。它们涵盖了从编写代码、叙事创作到资产生成和音频制作的方方面面。工具种类的多样性也显示出当前 AI 生态依然碎片化——目前还没有一个能包揽一切的单一平台。
这对行业意味着什么
AI 在游戏开发中的应用正在加速，尤其是在无力维持庞大团队的小型工作室中。对于许多人而言，生产力的提升是实实在在的，但随之而来的风险也不容忽视——包括岗位流失的担忧、输出质量的不稳定性以及法律层面的不确定性。向定制模型和实时 AI 应用的推进，表明工作室正认真考虑将其作为长期的发展方向。AI 究竟是赋能开发者的利器，还是取代他们的工具，将取决于未来几年的行业演变。
