游戏行业上半年坐东风，下半年陷变局，Ai 与游戏结合的未来走向何方？
今年上半年，游戏行业成功借力AI应用端，成为A股表现最出色的板块之一。上半年的几位基金冠军都来自游戏行业。
但美好的时光并没有持续多久。随着AI应用的渗透，AI的新鲜感逐渐褪去。游戏公司的AI逻辑一直没能看到令人信服的作品。相反，今年随着疫情的释放，版本号基本已经放出。但供给侧的放松并没有带来行业的整体景气，大部分企业的业绩依然不佳。
因此，今年下半年，博彩业迅速回撤，纳斯达克基金已经占据了基金成长排行榜的头把交椅。
对于整个游戏行业来说，目前正面临着变革。 AI与游戏的结合有快有慢。还没有真正影响到这个行业，但是这个行业正在上演另一种逻辑。
1. 图片和模型生成已完全基于AI
虽然AI的新鲜期已经过去，但AI在游戏行业的落地却非常明显。最典型的例子就是游戏素材图片模型的生成，它在游戏中得到了广泛的应用。
我们已经看到了几个例子，比如最简单的二维绘图，现在我们可以使用Ai+来获得很好的样本。
在3D动态模型方面，视频生成AI还没有达到如此发达的水平。最主要的是，使用给定的固定特征模型来模拟随机动态需要结合大量的物理算法。目前这样的小模型的训练还是非常困难的，只能交给像这样的公司，但只能模拟一些小场景中的对话，但市面上的AI视频生成工具大多还停留在类似于玩PPT的关卡。
目前有一些很好的例子。可以看看独立手游《细胞防御》。这是一款类似于吸血鬼幸存者模式的游戏。美术和图形设计基本上全部交给AI。看起来很粗糙，收入也不是很好。高，但这是两个人依靠AI完成的工作，开发时间只有几十个小时。基于吸血鬼模式优秀的玩法逻辑，只要稍微修改一下游戏的数值进行优化，仍然可以流行并赚一些钱。就算收入几万，分给两个人，花上几十个小时，这也是一个非常赚钱的项目。
很多游戏开发者也使用设计线，但是这个用法和gpt写文章是一样的。有很多陈词滥调，很难直接使用，需要大量修改。
除了设计和生产之外，人工智能的应用还很少。比如大家一直想象的一个方向是AI在游戏中发挥作用。它尚未被广泛使用。主要原因是大多数NPC都是游戏剧情的一部分。 AI模拟NPC，不一定能推动剧情，但反复调用gpt。 ，但是消耗大量的计算能力。而且，在游戏中增加一套并不能保证玩家会花更多的钱，但公司的大型模型的成本肯定会暴涨。
从某种意义上来说，AI已经在游戏行业得到了全面落地，生产力工具市场也明显因此而繁荣。我们也看到Adobe等设计软件公司的业绩稳步上升。其中，收入已达2亿美元。
但艾大模型却从未触及游戏的关键剧情、玩法和核心设计。 AI无法独立开发游戏。 AI只能随机组合现有的东西，比如让新手快速完成蛇类游戏。小游戏，但开发出新玩法的游戏是绝对不可能的。这就是目前的情况。
过去六个月的新鲜感已经消失。当我们刚接触它的时候，大家都觉得AI的答案非常好，甚至可以通过图灵测试。但当大家了解了AI的关键词提示技术后，就知道该用什么词来引导AI了。通过回答，发现了AI的规律性，并且它的回答是可追溯的。因此，人工智能产生的文字将很容易被识别。此时，AI已经变得不那么聪明了。所以核心问题是AI不具备人类所具有的创造力和随机性。它的能力只是随机组合。当放置在 2D 平面图像上时，比较容易获得合适的结果，但当放置在带有时间轴的三维图像上时，环境是四维空间时，其随机模拟将很难形成全面的封闭环形。
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2、游戏行业正在加速逻辑变革
AI普及对游戏行业最大的意义在于美术设计团队的简化，但放在成熟游戏公司的利润链中，其意义似乎并不大。
游戏项目的利润分配如何？以国产手机游戏为例。游戏也是典型的高毛利率产品，开发所需的人力只占销售额的10%-20%左右（一部分计入运营成本，一部分计入研发费用）。 。对于那些持续更新的游戏，后续的更新也会持续规划，运维的人力成本也包含在其中。
硬件的维护成本约为10%，贯穿整个生命周期，剩下的30%-50%是推广和渠道成本。最终，合格的游戏利润率在20-30%左右。当然，由于固定费用的原因，那些收入快速下滑的游戏，或者那些刚刚上线、需要大量宣传的游戏，往往容易出现亏损，而那些运营时间较长的游戏，收入稳定，发展迅速。由于宣传成本的降低，利润率往往会降低。更高。
当你看到这个的时候，你可以发现AI能改变的大约是销售额的10%。人力成本内分配给美术设计的是AI赋能、产品经理、数值策划、玩法策划等，显然，不能用AI改变那么多。
如果整个成本的变化在10%以内，那么整个游戏行业的利润显然很难实现飞跃。
当然，如果换个角度思考的话，对于那些失败的游戏项目来说，因为最终的收入很低，甚至为0，那么人力成本显然还是对这个项目的损失起着主导作用。这时，劳动力成本优化就显得更加重要。因此，人工智能对于游戏项目的试错改进具有重要意义，但问题是人们不愿意投资经常失败的游戏项目和游戏公司。
因此，对于AI工具赋能，从设计方面入手并不能为上市公司带来业绩的爆发。这并不是说如果一款游戏在设计过程中使用了AI，玩家就得花更多的钱。
目前要考虑的主要问题是国内游戏市场面临饱和。从上面游戏与AI的困境来看，新游戏的试错成本更低，开发新产品也更容易。然而，对于一个现有的市场来说，推出新产品总是面临着旧产品的问题。国防需要更多的渠道和宣传成本，这也让AI的赋能不再那么重要。
如今，新游戏吸引的玩家一定是老游戏的玩家。他们的注意力广度和消费意愿已经从老游戏转移过来。我们经常在争库存，而公司不断推出新产品，说白了都是在自我迭代，导致业绩提升越来越困难。或许对于很多公司来说，继续运营老游戏更有利可图。
今年以来，国内游戏市场的实际收入仍在下滑。可以说，后疫情和经济下行的双重影响依然存在。
需要注意的是，今年以来版本号的发布较为宽松。今年前10个月，国家新闻出版总署官网共公布了9批国产网络游戏版号。除8月未公布外，其他月份游戏版号均已获批。今年国内游戏版号总数达到785个，超过2022年的512个和2021年的755个。
版号放宽，AI到来，但行业表现却并不乐观。 91家上市游戏公司中，游戏业务能够保持增长的仅有38家，营收下滑的公司比例达到58%。
首先，问题在于国内游戏产业付费过多，人均游戏付费金额异常高，相对于人均收入的比例不合理。游戏产业是中国为数不多的接近美国的市场之一。游戏作为一种付费服务，属于第三产业。 。美国的第三产业占生产比重要高得多。游戏行业收入如此之高，确实是不健康的。相比之下，中国的音乐支付和流媒体支付市场都比美国小得多。
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本质是国产网游占比较大，道具收费模式过于主流且利润丰厚，而海外买断游戏占比较大，相对成本不高。
随着经济的调整，这种异常高的消费模式得到了修正。这也是国内游戏行业生意难做的原因。版本号和AI都不能更改。
所以在市场萎缩的预期下，国内游戏行业的变化是显而易见的。
使用人工智能，试错成本很低。就像上面的《细胞防御》一样，少数人高效赚钱变得简单。
对于大厂家来说，他们都有强大稳定的产品，渠道和宣传占成本的比例并不高。依靠AI确实可以榨取可观的利润。
但对于那些没有稳定产品的腰部企业来说，问题就严重了。人工智能减少了试错的成本和时间，但每个人都有人工智能，这迫使每个人都加入内卷竞争，而且正如前面提到的，不断推出新产品的利润结构肯定不如长期经营旧产品高时间。许多中小游戏公司因此陷入亏损。接下来，他们还要面对小工作室依托AI发起的黑马逆袭。攻击。
其实说白了，我们为什么需要不断迭代产品，就是因为我们无法做出具有领先玩法优势的长寿命核心产品。游戏玩法的创新已成为稀缺商品。近五年来，国内游戏公司大多依靠玩法、改IP、换皮肤、营销等方面的创新乏力来获取客户、运营收获。艾看起来似乎会降低成本，但实际上是技术平等。这使得这些工作室不再受到规模的限制。那些收入数十亿、市值数百亿的公司根本没有规模优势。
当然，以上逻辑仅针对国内游戏市场。如果国家在倒退，那不是就不能出国了吗？唯一的问题是，在海外市场赚钱，所面临的渠道和上游宣传发行都比国内市场强，而核心玩法是，如果你不够强，赚钱会比国内市场更难。在中国。
这也是今年游戏行业亮点不多的原因。新游戏纷纷上市，人们的吸引力已经被《黑神话》这样的游戏吸走了。大家谈论的都是腾讯、网易、米哈游三大巨头的游戏。没有创新，用户就懒得动。
最近流行的《完结》也是一款与AI无关的沉浸式互动剧游戏。其实这样的游戏还有很多，但是很多老游戏都是二次元角色扮演。这次换成了真人，而且场景、道具都是实拍，不是艺术图片，所以是真实的。如果有人认为未来可以用AI代替真人，那么这个游戏就过时了。这不是对AI的胜利吗？
目前在美国股市上市的游戏公司并不多。这是多年来马太效应的结果。这种影响应该会在未来10年继续体现出来。上市的91家国内游戏公司还是太多了。
三、结论
综上所述，人工智能在游戏行业和开发中的应用非常全面，但关键是利用人工智能实现游戏玩法的核心创新。
这里重要的是游戏玩法，而不是人工智能。消费者并不关心AI是否被开发，也不关心其中是否有虚拟人NPC，更不会因为AI而在游戏上花更多的钱。关键是好玩不好玩。
AI对行业的影响大部分是在成本方面，用来降低成本而不是增加成本。就此而言，显然对于目前盈利的大公司来说，优化效率会更高。但需要注意的一点是，使用AI之后的图片现在已经有了AI的味道。如果这影响了游戏的可玩性，那就实在是得不偿失了。
那么总的来说，人工智能会让游戏行业变得更好吗？只有能够利用AI实现核心创新的公司才会变得更好，而剩下的公司的投资逻辑就会变得更差。
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