核心观点：

《100页深度：游戏厂商拥抱AIGC打法迥异，降本是果不是因》报告着重分析游戏产业应如何客观看待、加速落地AIGC；AIGC之于美术应用最新进展；中型厂商跟进AIGC组织架构及打法；游戏AIGC终极彼岸在何方；东西方AIGC冲击波对各自游戏产业链产生了哪些影响：

1、AIGC是游戏工业化进入到第三阶段的典型特征

我们维持已有判断，认为AIGC是游戏工业化进入到第三阶段的典型特征。大致上，游戏工业化分别为四大阶段：第一阶段、积累、整合、中台化；第二阶段、3A品质、供应链；第三阶段、AIGC应用于游戏产品研发运营；第四阶段、Text to Game，AIGC游戏引擎催生全新的游戏玩法、交互体验。

我们认为，当下及不远的将来，AIGC无法推动中国游戏厂商赶超西方老牌游戏厂商。最直观的效果是提升游戏工业化水准。

2、游戏变革奇点在于融合玩法、交互，终极目标是一站式生成游戏

AIGC之于游戏变革奇点在于融合玩法、交互，终极目标是一站式生成游戏（Text to Game ）。当前AIGC之于游戏，提效多体现在美术图标、角色对话、文案等单一环节，理想情况是提升现有流程效率10%-20%。 

眼下，AIGC在研发运营环节呈现出点状式、非连续性、弱联结等特性。像对战、数值、剧情等领域，AIGC落地游戏已经相对成熟。游戏大厂内部，已拥有对应平台及模板；中型游戏公司，通过投资等形式，已绑定市场上优质创业公司；市场上头部初创AIGC公司，已形成部分领域较为完善的解决方案，服务于中型游戏公司。像引擎、运营数据系统、美术等环节，当前大中型游戏厂商均处于尝试阶段，应用落地局限于优化引擎代码、提升运营数据系统效能以及辅助概念原画设计、图标生成等。在文案、素材生成等环节，当前应用仅是辅助参考，尚未落地到研发运营管线中。

3、落地生产管线，需解决有效数据生产、标记不足，模型训练成本高等难题

AIGC要想全方位落地研发运营生产管线中，需要解决有效数据生产、标记不足，解决方案通用性不高，一次性训练模型成本过高，游戏数据私密性等难题。以游戏开发过程中耗时、耗人最多的3D资产数据库为例，鲜见亿级别规模，这导致当前文字生成3D资产还处于早期阶段。

现阶段中间态解决方案是，美术画出结构化图形，通过程序化建模的方式搭建3D资产。我们认为，文字生成2D资产未来一两年将变得比较成熟；文字生成3D资产，还需要五年多时间。

4、3D资产生成是重点，各大业务重点不一，打法不一

国内头部游戏厂商大多自己组建AI中台部门（如腾讯CDG AI Lab\腾讯IEG Cros；天美/光子技术中心；网易伏羲、互娱AI Lab；米哈游 逆熵研究院等）。它们落地AIGC逻辑是，针对研发流程中耗人工/时间较多的环节，利用AIGC提升研发效率、用户体验。

2023年，腾讯、网易、米哈游三家厂商AIGC落地共通点是自动生产3D资产；区别点是，腾讯游戏会分出部分精力在动画生成方面；网易游戏会重点深耕人机协作，辐射至工程机械领域；米哈游会重点落地鹿鸣AI，打造强智能数字人。

5、调用量、训练模型费是主流，商业模式待变革。

当前AIGC创企商业模式多为API调用量（1元/AI/天 ）+一次性训练模型费用（百万级别）。目前，已有企业开始探索跟游戏产品分流水模式。结合我们产业链调查，我们认为未来较长一段时间内AIGC创企商业模式仍然是前两者。要想实现跟游戏产品分流水，取决于游戏产品所处生命周期；流水体量；AIGC提升游戏变现效率（>30%）。

6、中小型厂商积极布局，迫切需要全量微调、垂直小模型解决特定研发痛点

在我们调研的数十家中型游戏厂商中，他们都非常关注且积极尝试将AIGC融入日常业务中。在组织架构上，大多数是成立一个虚拟的AIGC研究小组，由CTO带队、程序（两三个）、美术（四五个美术）组建而成。该研究小组会定期整理、汇总、输出大模型、文生图/动画音频等最最新进展给业务部门。一些游戏公司，正尝试使用LangChain搭建内部的知识体系和知识图谱，以期辅助业务部门。上述部门扛着老板明确的降本增效KPI（30-50%不等 ）。

目前中小型游戏厂商有三大基本需求：第一、由于工程能力不足，他们希望市面上有服务商能帮助他们从预训练数据采集到参数调整，进行全量性微调。第二、当前UI图标、概念图参考生成工具已经成熟，他们希望市面上有服务商能针对特定游戏风格美术资产生成给出定制小模型，一键式生成游戏角色、场景。第三、游戏引擎AI工具如Unity Muse，能够加快落地至研发端。

7、国内外游戏垂直AIGC创企打法迥异，产业土壤决定生态圈

国内、海外AIGC（游戏向）浪潮发展趋势存在明显不同：海外市场已出现面向音频、2D/3D资产、材质、AI Bot、对话等垂直领域的创业游戏AI公司；国内市场创业公司多聚焦于AI bot、智能NPC。未来，中国市场大概率不会出现针对细分游戏模块的初创公司。 原因在于，海外游戏市场工业化相对成熟，资产、美术、策划外包公司已初具规模，拥有正循环的商业模式。创业游戏AI公司，可跟上述细分领域公司合作，间接地服务游戏公司。反观国内游戏市场，工业化尚不成熟，未能在细分领域孵化出头部公司。

此外，国内AI公司如小冰、超参数、启元世界、行者AI等，它们早已经布局游戏领域。他们能直接触达游戏公司，提供服务。鉴于缺失垂直细分领域游戏公司以及AI公司布局游戏领域挤占了市场，因此本轮AIGC热潮无法推动新一批初创游戏AI公司崛起。

8、AIGC游戏上架，平台说不，监管白名单可期

目前三大主机游戏商店PlayStation Store、Microsoft Store、Eshop商店，并未对AIGC内容做出详细规定，只是提出产品中所有内容及数据需由研发商原创以及通过第三方授权。同样的情况也适用于PC游戏商店Steam、Epic Store以及移动游戏商店Google Play和App Store。

目前主机游戏平台尚未出现拒绝AIGC游戏的情况。在PC游戏平台上，Steam已经对AIGC游戏《Hentai Puzzles：The Origin》说不，其解释称拒绝AIGC游戏上架并非是针对AIGC技术的态度，而是对版权问题的担忧。在移动游戏平台，Google Play已上线"AIGC游戏"《Soul Chronicle》，主要是利用AI生成了3D资产以及玩法。

我们认为，AIGC游戏全平台上线只是时间问题，只要解决数据原创及授权问题。在这方面，我们推测中国市场将会实施开源大模型白名单制，即游戏厂商需接入许可的开源大模型训练相关产品即可上架平台。