The following article is from 錸三實驗室 Author Re Lab
前言：近日，錸三實驗室一份針對AI+游戲賽道的內部研究報告，在業內引發關注。據悉，該報告由實習生Steven主導完成，最初僅作為實驗室內部研究材料使用。
隨著文檔在多個AI技術社群及部分頭部游戲公司中自發傳播并形成討論熱度，該實驗室決定將報告重新梳理為三篇系列文章，通過錸三實驗室官方公眾號獨家發布完整內容，以下為該系列報告的后兩篇內容：
首篇內容鏈接：《投資人內部研究報告：AI游戲賽道的殘忍事實》
特別聲明：本篇研報的內容產生于5月底至7月中旬之間，相關信息全部來源于該日期階段以前，所有內容僅供參考。
01AI+游戲中的UGC方向
關于AI+游戲UGC，應該think differently.
1.用短視頻平臺UGC的思路不太適合做AI+游戲UGC。
a.短視頻UGC的偶然演化論：
I.抖音體系的成功無法刻意復刻。抖音的成功，是在像musical.ly這樣的小受眾群體（海外青少年）且娛樂性純粹的小玩具產品出現時，遇見推薦算法技術+移動設備的硬件技術均日漸成熟的節點，結合被動推薦的產品機制（用戶體驗端）+中國大陸用戶特有的移動端人機交互習慣綜合構成的偶然結果。
II.如果倒果為因，以UGC為平臺目標刻意效仿則難以復刻。通過其他的小垂類場景抓人性特點，等待下一代的人機交互范式出現后，在第一時間搶走用戶的注意力，才有可能復刻現有的抖音體系。
b.生產原材料論：
I.短視頻平臺UGC模式的原材料與實際產出的本身與短視頻平臺產品體系沒有什么關系。抖音是一個內容推薦平臺，它本身（以及剪映本身）產品如何，與用戶做內容生產用的原材料沒有關聯。換句話說，短視頻平臺生態完全不參與原材料的采集與原始加工。
II.游戲UGC大相徑庭——游戲內容的生產往往是一個完整的從0到1的過程，這個生態和原材料以及UGC內容本身息息相關；原材料的生產加工與UGC生態的運營直接掛鉤。
III.于是游戲UGC平臺產出的質量和產品本身的能力邊界直接掛鉤。在這個邏輯下，UGC就要換一種思路去做，拓展產品定位，擴大「泛游戲idea」的應用影響力，也是在擴大產品本身的原材料產出部分的應用場景。
2.AI游戲UGC的價值在于創造 Scaling 的產品的消費級內容體驗。
a.有價值的AI UGC ≠ 單純的 user-generated AI content，而是要抓準體驗鉤子、圍繞游戲內核。
I.結合「生產原材料論」，AI游戲UGC的核心環節應該在于「游戲」而非「生成」——
①元宇宙敘事下的游戲UGC平臺的錯誤產品路徑，是從內容的「生成」環節開始做文章，推導至游戲化體驗作為終點。但產品的「生成」環節的價值兌現，是完全與游戲化體驗這個終點掛鉤的，而在這個產品鏈路下，具體的游戲化體驗又無法單獨被塑造。于是游戲UGC平臺陷入了一個比上（專業游戲生產引擎工具）不足，比下（短平快的泛娛樂UGC體驗）又失去獲客和留存競爭力。
②如果從一個完整的體驗終點的設想開始，倒過來推導至「生成」環節，UGC部分才能真正抓準體驗鉤子、圍繞游戲內核。如果是這樣的話，產品的核心環節還是做一個「好游戲」。
b.一個可能非常反直覺的非共識："AI感"對玩家的UGC體驗而言很重要。
某 AI CRPG 制作人的理念：我們的游戲內容有 50% 其實都是由 AI 實時生成，但因為我們把延遲、內容品質做得很好，玩家感受不到 AI 的存在。
效果恰恰相反：這樣做到不如好好打磨一個傳統敘事 CRPG。AI 真正的意義在此刻失去了價值。如果 CRPG 本身做得還不夠有競爭力，AI 更加無法在其中賦能。
相反，AI 游戲體驗一定要包含"AI感"，讓玩家感受到 AI 的存在很重要；不光如此，還要讓玩家直觀上手，和 AI 交互，和 AI 共塑游戲體驗，并時時刻刻讓其明白，自己在做一些偉大的事。
02 Character AI帶來的UGC范式
傳統游戲+UGC一般而言有兩種形式：一些早期的采用支持拓展三方模組功能引擎框架的游戲，如《上古卷軸5》，形成了巨大的模組社區，其極大推動了游戲本體的曝光、二創和生命力；二是一些游戲本體的框架本身就支持玩家進行高自由度的自定義內容創作，無需借助外部工具，如 Minecraft、《蛋仔派對》，從而形成圍繞游戲本體內容框架的UGC社區。
借助生成式AI的力量，以及 Character.ai 的產品啟發，當下涌現出了結合AI內容和游戲框架打造UGC生態的概念。在傳統的游戲UGC中，玩家的創作內容使用的相關資產一般是游戲內官方提供的預設素材，亦或是玩家自己借助三方工具制作的資產；在AI游戲UGC中，AI可以通過實時生成UGC所需物料，并通過相關整合使其更貼合游戲平臺本身的特性，創造更便捷統一的體驗。也有一些產品的想法更為激進，如下面要介紹的 NYXverse.AI，在其愿景下AI還會實時生成自定義的交互式玩法。
AI游戲UGC是一條艱難的路線，尤其是現如今在筆者的觀察下，許多想做內容社區的產品都繞不開一個執念——打造游戲界的抖音（or Tik Tok）。結合「短視頻UGC的偶然演化論」與「生產原材料論」，以這個思路去做游戲產品很難最大化發揮游戲與AI的價值。
但這些產品目前展現出的設計思路和技術棧應用依然給AI+游戲方向的實踐帶來巨大的價值和靈感。
一、《NYXverse.AI》
基本信息
●網址：
https://store.steampowered.com/app/3391170/NYXverseAI/
https://space.bilibili.com/1366838005
●開發團隊：2033科技
一家大模型2C應用的人工智能公司，致力于打造AIGC內容平臺，降低用戶使用門檻，輔助用戶進行IP原創和二創，滿足用戶和IP的深度交互，用戶可以在平臺上高度自由創造"AI Agent+環境+情節+時間"的3D世界，快速將喜歡的角色帶到眼前，以3D的形式呈現，方便分享轉發給同好，是年輕用戶的興趣內容平臺。
●融資情況：天使輪 - 商湯科技、東方國資
●團隊關鍵成員：創始人：馬宇馳，大魚智行聯合創始人，三角獸科技創始人，人工智能領域連續創業者，商湯科技人工智能顧問、招商證券(國際)人工智能顧問。
團隊成員多有AI（NLP、LLM）及游戲（完美世界、Gaia Interactive）背景。
●介紹：NYXverse是UGC內容平臺，由用戶創造上傳和定制自己喜歡的角色，目前平臺上已經有數千個IP的Agent，支持用戶自己上傳VRM文件，降低用戶形象創作門檻，同時支持用戶從名字到基礎人設、背景故事和對話風格的高度自由定制。
目標用戶和市場：UGC內容創作者、對AI生成3D內容和虛擬社交感興趣的用戶。
●發布日期：2025.1.28（EA版本）、計劃6/7月發布移動端
●市場表現：數百份（2025.5.21）
主要玩法
核心機制：用戶通過自然語言描述或上傳素材，AI輔助生成3D虛擬角色和場景。與AI Agents進行文本、語音、肢體動作等多模態互動。AI與用戶共同推進故事劇情，創作互動小說或電影劇本。AI角色具備行為/情感模型，能自主響應環境。
UGC生成機制：用戶是內容的核心創作者，AI是強大的輔助工具。支持針對IP進行二次創作。平臺提供角色、世界和行為三大AI模型支持用戶內容生成。用戶通過簡單的文本輸入即可生成復雜的3D場景和角色（理念是這樣，目前版本還無法達到）。
AI驅動3D版類 Character.ai 平臺，支持文本生成3D世界與AI Agents，聚焦內容創作與社交，但技術棧維度有一定風險。
核心價值
1.技術應用突破性
a.AI能力邊界
I.自研角色、世界和行為三大模型，實現文本生成3D世界和AI Agents。
①支持AI生成3D道具。
II.支持復雜角色個性連貫性、自主環境響應和動態劇情生成。
III.底層使用70-100B基模型訓練垂直模型，能夠根據用戶輸入生成高質量的3D內容。
IV.目前版本只有密室逃脫玩法（類似 AI2U）和一些簡單的戀愛故事玩法。根據創始人的說法，這些玩法都是用戶自創的。"平臺技術棧具備了理解和創建玩法的能力，具體怎么玩由用戶自定義。"
b.與傳統游戲的差異
I.極大降低3D內容創作門檻，使非專業用戶能快速構建3D虛擬世界和角色。
II.AI與用戶共創劇情，提供更具互動性和個性化的敘事體驗。
III.傳統的3D內容創作需要專業的技能和工具，而NYXverse通過AI技術使任何人都可以輕松創建3D內容。
2.用戶的興趣與付費維度
a.目標是滿足用戶對個性化內容創作、虛擬社交和沉浸式體驗的需求。用戶對這個方向的內容創作會存在較高需求。
b.目前內購的會員付費模式主要圍繞增強用戶UGC創作的品質和深度體現，如自定義角色容量、音色定制；同時還包括產品內和AI的交互體驗，如親密度解鎖等。
據創始人自述，在EA階段的月卡購買比例是10%（而這些用戶的前提是先購買游戲本體）。
1.技術棧
a.基于AI大模型能力，自研三大模型。采用70-100B基模型訓練垂直模型，并計劃突破到更小規模的個人模型。支持多模態互動。
I.采用"多模態模型+Unity"的技術框架，目標是讓用戶能生成各種場景，讓虛擬角色（Agent）在這些場景里自由互動。
b.目前來看這部分是產品的最高風險項。
I.當下3D的生成方向穩定程度與平均品質還不足以達到穩定優質的實時生成體驗；這部分可能會有AI做地編的邏輯，人工對齊和打標已有預設或UGC資產，AI用資產庫實時生成地圖。
II.同時，當前多模態能力能否達到實時生成游戲玩法，筆者表示存疑。目前具體還不了解其團隊在這個維度的底層技術壁壘。
馬宇馳："要實現這個目標特別難，主要有三個挑戰：
3D生成難題：現在的技術還沒辦法同時生成一個3D空間和符合預期的角色，只能靠整合多種技術來解決。
1.交互實現困難：讓3D角色在空間里自然走動，和物品互動很難。普通游戲是用固定的坐標點控制角色行動，我們做的是用戶能自由創作的平臺，得讓虛擬角色像真人一樣，理解空間和物品功能，根據不同情況互動。比如知道冰箱用來放食物，沙發可以坐，還能邊坐沙發邊看電視。
2.故事合理難：生成天馬行空的故事容易，但讓故事既符合角色性格，又和3D空間合理匹配很難。要避免出現臥室釣魚、客廳開吉普車這樣不合理的情節。
2.數據與訓練
a.暫時未知。
用戶認知與行為
1.產品認知門檻
a.文本生成3D概念對非技術用戶有一定認知門檻。
b.AI Agents互動符合自然語言交流習慣。
c.用戶需要學習如何使用自然語言描述來創建和控制3D內容與自定義玩法。
2.長線體驗監測
a.UGC內容生態、社交互動、AI共同創作劇情是長線吸引力來源。當前EA階段平均用戶停留時長79分鐘，體現一定用戶留存。
b.用戶對AI生成內容的新鮮感可能會隨著時間推移而降低，而這個降低的斜率則由3D GenAI質量和穩定性決定；亦或是需要不斷有新的內容和功能來吸引用戶。
市場與商業化
1.目標市場
a.先鋒用戶：二次元文化愛好者、UGC內容創作者、對AI工具和虛擬社交感興趣的年輕人。
b.大眾市場：泛娛樂用戶、尋求虛擬陪伴和互動體驗的用戶。
I.后續產品聚焦手機端，主要目標應該會是更下沉的群體。
2.商業化模式
a.當前EA版本付費購買（1.99美元）。
b.未來主打移動端，主要可能靠包括訂閱、增值服務、內容分成、IP衍生等多元變現路徑。
馬宇馳："會保留月/季/年卡付費選項，基于技術棧的升級，加入高級能力包和普通能力包區分，實現更豐富的游戲玩法和粉絲玩法付費，比如冰箱可以打開購買食品、角色可以定制禮物等。在流量增長的同時，會同時與明星、MCN、網文作家等合作，借鑒傳統的文娛內容付費和粉絲經濟，重點是讓用戶玩得開心盡興。"
a.風險清單
| 風險類型 | 具體問題 | 可能的應對方案 |
| 技術風險 | AI 3D生成內容質量和穩定性有風險 | 用取巧的機制結合AI能力，如AI地編 |
| 體驗風險 | 玩法單一且簡單，缺乏正反饋 | 設計框架和規則深度，構建沙盤 |
| 商業化風險 | AI生成內容合規性及監管風險/服務器資源消耗高，影響商業模式 | 加強人工審核和內容監管，和知名IP合作/降低垂直模型算力成本（當前算法和推理成本已下降了近85%），提升運營和付費率 |
長期主義啟發
因為 Character.ai 是文字驅動玩法，所以不用考慮游戲框架和執行邏輯；NYXverse 想做到自由的UGC玩法難度會更大，因為其更依靠游戲化體驗搭建內容，而非單純的文字和圖片。
現在的多模態技術如果無法做到實時生成體驗穩定的游戲玩法，這種高維的類 Character.ai 模式的平臺在構建用戶的長線興趣和變現上就會有風險。
回到筆者的假設——AI游戲UGC內容受限于平臺本身能力邊界。Character.ai 受限的是chatbot和生圖大模型的能力邊界，其本質是一樣的。
第三方資料
https://www.sohu.com/a/883825452_122063396
https://news.qq.com/rain/a/20250428A08KU900
相似產品：RPGGO
二、《RPGGO》
基本信息
●網址：https://www.rpggo.ai/
●開發團隊：北京幻世生成科技
●融資情況：無公開信息
●介紹：一家專注于垂類生成式 AI Native 產品的科技創業公司，產品面向海外用戶，力圖用算法創造游戲及開放世界領域的全新體驗，為更好的創建開放世界構建世界書基底。
RPGGO 由頂尖的前互聯網頭部企業高管及算法技術專家成立，團隊成員有海內外億級 C 端產品經驗，致力于創造嶄新的下一代體驗。我們期望與更多對新一代基于生成式 AI 的開放世界產品有展望和理想的成員共同創造、成長。期待你與我們一同帶著熱愛與夢想創造價值，開拓出嶄新的時代。
●目標用戶和市場：UGC內容創作者、對AI生成內容和虛擬社交感興趣的用戶、RPG玩家
●發布日期：大概是2024.11左右
●市場表現：大概是暫時沒有收入（無付費渠道）
AI+游戲思路
類似于 NYXverse.AI，屬于從 Character.ai 出發，向著更游戲化和多元交互的UGC產品形式拓展；只不過 RPGGO 選擇的方向是2D像素風為主的生成式內容。從這個維度來說，成本會更可控，效果穩定性也會相對而言更好；犧牲掉的東西可能是體驗上的沉浸感。
目前產品擁有一定的用戶數，玩法包括傳統對話式RPG、跑團和角色扮演文字冒險（這部分幾乎就是傳統的 Character.ai 式交互）。目前產品體驗下來的內容也要遠比 NYXverse 多。
第三方資料
https://www.163.com/dy/article/IMI08LI8051282JL.html
https://www.jazzyear.com/article_info.html?id=1212
三、《Astrocade AI》
●網址：https://www.astrocade.com/
●開發團隊：Astrocade AI
●團隊關鍵成員：創始人：Amir Sadeghian，AI獨角獸公司 Aibee 創始研發總監。CTO：Ali Sadeghian，前谷歌AI部門研究員。
首席策略官：Feifei Li，谷歌云前首席AI科學家，World Labs創始人。
●融資情況：種子輪 - AME Cloud Ventures、NVIDIA Ventures、Venture Reality Fund、Unity前CEO John Riccitiello、谷歌董事長Eric Schmidt、Roblox 創始人David Baszucki等，1200萬美元
●介紹：核心業務目標是打造一個類似AI驅動的Roblox平臺——游戲界的Tik Tok。
●目標用戶和市場：UGC內容創作者、對AI生成內容和虛擬社交感興趣的用戶、小型開發團隊、尋求快速原型制作的用戶
●發布日期：2024.7.24
用戶輸入自然語言描述游戲規則、世界觀、美術風格等，平臺AI自動生成完整游戲（美術、動畫、音樂、玩法）。玩家可在平臺內游玩、分享、修改其他用戶創作的游戲。
AI應用泡沫產物。
目前的產品品質和體驗都非常粗糙，AI只能通過用戶描述生成一些相關聯資產，并在一個2D橫版場景中按照一定規則搭建。游戲中沒有核心玩法，只有一些非常基礎的角色操作與交互。
長期主義啟發
當下市面上的確缺一個移動端Roblox產品的存在，但以Roblox的財報結果來看，這個賽道顯然距離爆發節點還有一段距離。同時，產品框架依舊沒能脫離出「生產原材料論」，即用短視頻UGC的邏輯做游戲UGC是錯誤的方向。
僅從該產品包裝效果和實際品質做對比來看，大概率是以吹估值泡沫為主的產品。
http://www.gamelook.com.cn/2024/06/546570/
四、《Character.ai》
●網址：https://character.ai/
●開發團隊：Character.ai
●融資情況：A輪 - Andreessen Horowitz，1.5億美金
●團隊關鍵成員：聯合創始人：Noam Shazeer，Google AI研究員，參與了Transformer架構的構建。
聯合創始人：Daniel De Freitas，主導了Google的LaMDA 試驗性聊天機器人項目的設計與研發。
●介紹：一個AI驅動的對話平臺，用戶可以創建個性化虛擬角色（AI Chatbots）并與之互動。平臺提供豐富的社區創建角色，支持多用戶同時與AI角色聊天。
●目標用戶和市場：尋求AI陪伴、角色扮演、個性化互動和內容創作的廣泛C端用戶
●發布日期：2022.9
●市場表現：后期因為同類產品太多，用戶粘性逐漸下降。巔峰時期（2023年底）用戶日均使用時長29分鐘，活躍用戶超2小時。iOS/Android累計下載量超500萬次，付費訂閱轉化率12%
用戶自定義AI角色（姓名、性格、背景故事）
支持文本/語音對話及多用戶群組聊天
社區共享角色庫為核心內容來源
核心價值、技術可行性、用戶認知與行為、市場與商業化在此不多贅述。
Noam："角色扮演是人的天性。"
作為聊天機器人，它有著比 ChatGPT 更豐富的使用場景，呈現了一個 AI-Native 時代的全民應用的愿景。它允許用戶設計自己的個性化 AI Chatbot 并與之互動，用戶可以通過 Chatbot 和名人進行互動，也可以虛構形象進行角色扮演，甚至也有人通過 Character.AI 進行心理療愈。
Character.ai 的價值是為后人鋪的路——在算力成本驟降之后，類 Character.ai 產品如泉涌般，占據了AI+娛樂方向的主流消費模式。
Character.AI：AI Agents 平臺下的大模型"民主化"夢想
相似產品：星野
五、《星野》
●網址：https://www.xingyeai.com/
●開發團隊：MiniMax
●目標用戶和市場：面向喜愛AI陪伴、虛擬角色社交及AIGC創作的廣大C端用戶，包括對深度角色扮演、情感鏈接有需求的年輕群體。
差異化
相比純文本Chatbot，星野憑借圖像與聲音模型，將AI角色演出與社交深度融合，顯著增強沉浸感。
同時，星野的整體產品交互更趨向于商業化游戲邏輯，在體驗層刺激用戶對產品內容上癮。
六、《Talkie》
●網址：https://www.talkie-ai.com/
●開發團隊：Minimax
Talkie是一個出海產品，其成功主要勝在IP矩陣和KOL傳播上。Talkie從2024年12月開始海量增長，因為其市場團隊精準定位了歐美用戶的一些抽象文化——如對一些獵奇角色和設定進行二創。針對于此，Talkie運營出了許多深受用戶喜愛的原創IP角色，并靠歐美KOL矩陣廣泛傳播。
https://www.leiphone.com/category/yanxishe/QVWEaN5YOpn9XmJQ.html
七、"酒館"like
"酒館"即 SillyTavern, 一個起源于2023年的一個開源 AI 文字冒險項目并由其演化而來。
隨著 AI 能力邊界的不斷拓展，token 成本的不斷降低，以及前端架構的逐漸成熟，"酒館"展現出了一套愈發成熟的游戲化 AI Chatbot 玩具的體系，包括《元仔世界》也借鑒其中。他們相比于最早期的 C.AI, 多了更多規則框架和演出模式，讓整體的 AI 游戲化體驗更可控、符合預期、貼合游戲的核心循環。
這個模式也給更復雜的 AI 游戲系統帶來了啟示——C.AI 展示了 AI 能怎么玩角色扮演的邊界，而"酒館"展現了角色扮演游戲能怎樣玩AI，從哪里作為這個AI游戲系統的起點會更有拓展性。
SillyTavern
https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
核心定位：開源AI角色扮演前端平臺
1.技術起源
基于 TavernAI 1.2.8 深度重構的分支項目，由開發者 Cohee 與 RossAscends 于 2023 年 2 月發起，目前已成為獨立生態。
定位為輕量化前端界面，需連接后端大語言模型（LLM）才能運行，自身不包含AI推理能力。
2.設計哲學
用戶主權優先：不收集用戶數據、無跟蹤代碼，支持完全離線部署。
極客友好：提供底層API控制權，允許高級用戶定制提示詞（Prompt）、調整生成參數（如temperature/top_p）。
核心功能架構
多模態交互支持
| 功能模塊 | 技術實現 | 應用場景 |
| 文本生成 | 支持 OpenAI、Claude、Mistral 等 20+ LLM API，兼容本地模型（KoboldCPP/TabbyAPI） | 角色話/劇情創作 |
| 圖像生成 | 集成 Stable Diffusion（通過 Automatic1111/ComfyUI），支持提示詞聯動 | 角色形象/場景可視化 |
| 語言合成（TTS） | 接入 ElevenLabs、Silero，可實時轉換AI回復為語音 | 沉浸式角色扮演 |
角色扮演系統
1.角色卡（Character Cards）：
a.采用 .png 或 .webp 格式存儲角色元數據（姓名、人格設定、初始對話），支持社區共享。
b.高級控制：通過"作者注釋"（Author's Note）強制角色行為邏輯，或利用"世界書"（WorldInfo）構建連貫劇情宇宙。
2.多角色交互：
a.群聊模式：用戶可創建多AI角色房間，觀察角色間自主對話或參與互動。
b.動態情感系統：擴展插件可實時檢測對話情緒，觸發角色表情變化。
擴展框架（Extensions）：
API 生態整合
通過 secrets.json 管理第三方API密鑰，支持 OpenRouter 等聚合平臺。
提供 WebSocket 接口供開發者二次開發。
技術部署與生態
跨平臺支持
| 平臺 | 部署方案 | 限制 |
| Windows | 通過Start.bat啟動NodeJS，默認端口8000 | 需NodeJS v18+ |
| Android | 使用Termux運行，支持觸控優化界面 | 性能依賴后端算力 |
| 云端 | Docker容器化部署（鏡像sillytavern：latest | 需配置反向代理 |
社區生態數據
1.開發者規模：200+ 貢獻者，月均代碼提交超 100 次。
2.資源倉庫：
角色卡庫：CharHub 收錄 15,000+ 用戶生成角色。
插件市場：GitHub Wiki 提供擴展開發文檔。
典型應用場景
1.虛擬伴侶系統：結合 TTS 與情感插件構建高擬真對話。
2.協作創作：作家利用"世界書"功能維持長篇故事一致性。
3.AI研究沙盒：通過提示詞工程測試LLM行為邊界。
從小酒館like的爆火中，筆者嘗試窺探未來 AI 游戲發展的兩個趨勢：
1.游戲本體的底層系統設計會越來越像「游戲編輯器」。
a.把 AI 看做一個執行策劃，用技術策劃的思路做「工具」。
b.或是把 AI 看做一個 DM，用設計"機制本"的思路做游戲系統。
2.大模型越來越趨近于依賴本地部署的運行。
a.延遲最低，成本最低，體驗+商業模式均可控。
I.只要合理設計好游戲系統和 AI 的角色定位，其實不太需要太強的算力。
b.有點像 2D 到 3D 游戲變革期間對硬件的要求升級，恰好同樣也是顯卡
03 構建 AI 在游戲中的 Scaling
我們在開頭提到，AI游戲UGC的價值在于創造 Scaling 的產品的消費級內容體驗。在本篇研報中筆者想特地探討的兩款充滿獨特思路的UGC產品分別是我們在上一期見過的 Bside 以及一個相對名不見經傳的AI"修仙模擬器"。在筆者看來，這兩款產品分別從兩個角度出發，并構建了非常有意思的UGC邏輯，并很可能產生不同方向的 Scaling 體驗；而至于這個體驗有沒有達到消費級水平，還要結合許多其他因素綜合考量。但我們從中 UGC 的構建環節獲取的啟發已經彌足珍貴。
第一篇研報的完成時間為2025年5月20日（筆者實際上手體驗產品以前），以下對于 Bside 的分析補充完成與2025年7月15日（筆者實際上手體驗產品以后）。
一、《Bside》
●網址：https://www.bside.zone/
https://store.steampowered.com/app/3649950/Bside/
●開發團隊：Kotoko ai
●融資情況：種子輪 - 紅杉資本
●團隊關鍵成員：創始人：喬海鑫Patrick，前真格基金投資經理、Yahaha CEO助理。
●介紹：Bside是一款圍繞你的原創虛擬角色Biibit的多人社交模擬養成游戲。創建有獨一無二人設的Biibit，為Biibit們創建一個個有豐富背景設定且能夠自主運行的小世界（e.g. 咖啡店，魔法小鎮，你就讀的高中），并讓Biibit們在其中生活！即使沒有你的操作，Biibit們也會基于自己的人設與環境去互動、成長甚至交朋友。此外，Biibit會隨時發朋友圈分享他們的生活日常，在你的桌面上扮演桌寵，甚至帶你認識其他Biibit背后的玩家！
●目標用戶和市場：二次元+養成類玩家，重度PC玩家，Discord類產品用戶，主發海外。
●發布日期：暫未發布
●是否有公開Demo：是
主要玩法（補充）
圍繞OC養成玩法，伴隨AI+輕量級《模擬人生》體驗，核心玩法驅動在于AI原生社交玩法——玩家們的OC互相由AI驅動互動、成長、探索世界。
1.游戲中的AI能力邊界
a.自己的OC角色會由AI驅動來幫助玩家進行交友。OC角色會基于自己、對方的性格和特點，由AI驅動來自主進行活動，如打招呼、聊天、跳舞。目前功能還比較少，后面會逐步放開。
a.由用戶指令+AI自主驅動結合玩家們的OC屬性實時生成。
玩家可以通過類《模擬人生》式點擊交互或自然語言交互來操縱OC和其他玩家的OC進行社交活動。
青少年用戶，集中在12-18歲，有普遍更高的虛擬世界社交需求與玩法創新驅動。
長期主義啟發（補充）
從青少年社群做起是一個好的切入點。青少年具有更強的虛擬世界探索需求，更強的從眾和追隨潮流的心理，同時身上也存在許多和成年用戶相似的產品使用習慣共性。從青少年開始挖掘，逐步探索人性和AI社交范式，拓展到更泛化的消費群體中，就像早期抖音那般。
Scaling的展現
傳統的游戲玩法的驅動無非在于兩點：游戲性和內容。游戲性通過通人性的、令人上癮的反饋機制和游戲循環使玩家持續進行游玩體驗；內容通過講好一個故事、精美的視聽效果、亦或是兩者一起，通過互動形式讓玩家進行娛樂消費。
我們已經在前幾篇研報中論述過了，傳統的游戲框架+AI以及AI驅動的視聽效果都不足以產生 Scaling 的效果。那么，如果無法設計出新穎的游戲框架以及視聽效果的呈現形式（受限于硬件設備的發展），從產品定位和商業邏輯或許可以找到新的出路。
Bside 為我們提供了啟示。Bside 從頭到尾都沒有強調其游戲玩法和游戲循環，而是以AI驅動的社交玩法為起點，并圍繞其來打造適當的游戲機制。選擇類《模擬人生》的體驗不是其終點，而是在打造適配AI的吸引人的社交玩法的途中一步一步拓展（或將會拓展）出的游戲形態。而社交不是一個寫死的、固定的體驗，其圍繞活生生的人以及他們的內容展開，AI賦能的 Scaling 或許會在其中有所體現。
二、《修仙模擬器》
玩法主要是帶一定數值的文字冒險，不在此展開探討。
主要探討其角色創建后的「歷史回顧」功能。
所有游玩的演出內容都成為了玩家自己在不知足不覺中生成的資產，并在產品前端以網絡修仙小說的形式呈現，供玩家自己回顧，亦或是別人閱讀。而網絡修仙小說的特點是啥？流水賬、無需深度、短平快體驗。LLM當下的能力完全可以handle。
-驅動游戲內容體驗；
-構寫玩家自己的UGC。
產品的核心價值：玩家不需要特別思考自己要轉化什么東西，這是由AI和游戲引導共同構建的絲滑體驗。這是筆者強調的，AI UGC能力去抓準體驗鉤子、圍繞游戲內核的展現。
在《修仙模擬器》的案例中，產品取巧的點在于選取了文字這樣一個便捷的載體。那么，如果我們想要構建一個更高逼格、更能直擊人心的AI UGC體驗，或許可以從文字載體的兩個受限繼續探索，在產品維度進一步突破：
1.文字，或者說自然語言的信息熵上限不夠高。自然語言頂多可以從表層抽象一步，很難繼續抽象成更底層的概念性邏輯（Language is the World）；
2.視覺小說在體驗層的維度過低——從游戲機制框架層面講，互動性、涌現性、發散性都不夠強，而這一點也會進一步約束我們想要達到的AI Scaling體驗。
04AI+游戲之間的「兩個協議」
本研報立足于筆者對 AI+游戲市場的持續調研，結合此前涉及的幾大方向與開發實踐，嘗試給出一份階段性的總結與思考。
本部分將主要圍繞兩個大方向進行探討，AI與游戲能如何互補：
AI能給游戲帶來什么？
a.在之前的研報中，筆者探討過當下AI的本性和游戲的底層原理是難以兼容的，但主要是以游戲框架為主體，在傳統游戲產品閉環內塞AI，來驗證AI存在的價值。在這層條件下，筆者認為AI實際價值甚微，無法真正撼動游戲多年形成的產品范式。
b.不過，如果能找到一個方向去突破傳統游戲產品的框架，且往這個方向前進的必要條件是AI，則有可能找到一條路徑來成為有價值的AI游戲范式。
當然，我們堅決不能忘記做游戲產品的一切的大前提——游戲本身要有趣、好玩。如果這條路徑走到c.最后，游戲失去了原本的趣味性，那么一切在這個閉環內的價值都將化為灰。
游戲能給AI帶來什么？
a.談論到這個話題，我們會發現很多更有趣的內容。當我們在談論AI的時候，AI究竟是什么，核心價值體現在哪？在這個過程中，我們往往只強調"AI 如何賦能游戲"。但換個角度思考：游戲本身也能為 AI 的價值釋放與進化提供獨特土壤。筆者認為主要有兩點值得關注：
I.AI的模仿能力。AI 并不能真正理解抽象概念，但它具備強大的學習、效仿與執行能力。游戲中高度結構化的元素（角色、規則、敘事、交互）為 AI 提供了天然的"可模仿素材"。當 AI 學會在游戲語境中模仿這些要素，它就能夠以更自然、更具沉浸感的方式與玩家建立交流，從而讓虛擬交互更接近真實人性。
II.AI的生成能力。AI 與人類溝通的唯一方式，是通過其生成的內容——無論是文字、圖像、視頻還是代碼。這些內容的價值取決于它們是否能被人類進一步生產、加工與消費。而游戲作為一種信息密度最大、交互沉浸感最強、體驗上限最高的媒介，恰好是放大 AI 生成能力的最佳場景。如果能在游戲中找到合適的結合點，推動 AI 內容與玩法的規模化（scale up），那么這種全新的交互體驗不僅可能成為現象級產品，也將是 AI 生成能力真正"釋放給人類"的最佳路徑。
搞好AI+游戲方向產品，最核心就是在構建「兩個協議」：
●神經網絡 與 規則沙盤 之間的 數學建模協議，以及：
●虛擬世界 與 現實生活 之間的 內容轉化協議。
1.什么是「數學建模協議」？即AI如何被"規則收束"。用"AI跑團"做例子解釋。
a."AI跑團"思路或許可取，但一定是 DND 框架。為啥？因為DND 有模塊化的基礎規則。
I.所有 DND 跑團本都是基于 發散編劇 + 規則收束 的過程：玩家和主持人提出發散性的情節，但最終一切必須回歸到規則體系來判定。這也是為什么 DND 框架歷久彌新：它提供了高度模塊化的基礎規則，使得故事可以無限展開，卻不會失控。
II.所以《博德之門》和《神界原罪》都好玩，因為有足夠強大、具有承載力的規則框架在先，其次是吊的批爆的世界觀，最后是每一作的微觀角色塑造和故事線。
III.AI或許會有足夠的潛力，在用戶和游戲系統的指導下，構建無限有趣的后兩者內容。
b.在 AI 驅動的場景中，神經網絡的本性是發散的，可能帶來無限的靈感與隨機性；但如果缺乏一個數學化的規則沙盤來收束，這種發散往往會失去可玩性，甚至破壞體驗。 因此，「數學建模協議」的意義在于：通過建模的方式讓 AI 的發散能力在規則框架下發揮到極致，從而讓 AI 生成的內容不只是靈感的堆疊，而是可以轉化為 穩定、好玩的玩法體驗。用數學建模的思路去構建規則沙盤，其意義在于能夠收束發散的神經網絡的本性，在這個沙盤下發揮AI最優美的能力。用這個思路去做游戲，不管游戲本身靠不靠譜，定位清不清晰，從體驗上講或許真正能夠超越傳統游戲框架的好玩。
2.什么是「內容轉化協議」？虛擬與現實的雙向映射。本篇研報后面會提到的"暖星谷夢游記"會是一個相關案例。
a.這一層協議是為了最大化發揮AI的另一個相比于傳統產品的優越性——與用戶之間的鏈接。
一切「情感陪伴」類AI產品的核心根本——讓虛擬世界不僅僅是封閉的幻想空間，而能與玩家的現實生活建立映射關系。
b.如果玩家能在虛擬世界中找到現實中的某種投射，并且該投射對應的現實本體是玩家在乎的（例如情感關系、個人創造、社會身份），那么他們極有可能對虛擬內容產生長期的沉迷與投入。這也是為什么OC（原創角色）文化 能夠自發興盛：玩家在虛擬角色中投射了真實的情感與自我表達。同樣，虛擬世界的社交屬性也依賴于這種映射。
c.在這層協議中，AI 的角色極為關鍵。它需要具備生成穩定且有效的"生活化符號" 的能力——即能將日常生活中的體驗、關系、情緒，轉譯為游戲化的事件與表達。但這一切仍然依賴于前一層「數學建模協議」的構建是否足夠健壯：只有當底層規則收束足夠穩固時，AI 的符號表達才不會流于幻覺或失真，而能真正成為玩家愿意相信與依賴的虛擬世界。
有了以上的產品思路，判斷一個AI游戲是否有潛力就很容易了。我們一起來看看吧。
05 「數學建模協議」的反例與正例
Whisper from the Star - 對比 調研報告（上） 版本
一、《Whisper from the Star》
●網址：https://wfts.anuttacon.com/
●開發團隊：Anuttacon
●融資情況：未融資（可能）
●團隊關鍵成員：創始人：蔡浩宇，米哈游創始人。
研究合伙人：童欣，前微軟研究合伙人，網絡圖形組負責人。
用戶生態總裁：王宇陽，前B站副總裁，直播業務Lead.
●介紹：Whispers from the Star 講述了一位名叫Stella的天體物理學大學生，她在一艘宇宙飛船上遇到意外，墜落在一個名為Gaia的外星行星上，玩家透過通訊設備跟Stella聯絡，以文本、語音和視頻消息跟Stella進行實時開放式溝通，每一句說話都會影響Stella的行動和命運，決定她的生死。
●目標用戶：可能的男性用戶，可能的跑團玩家，追求高自由度和AI創新體驗的玩家，AI愛好者。
●發布日期：2025.8.15
●市場表現：約3w份（2025.9.9）
語音和自然語言輸入來和Stella對話，給她逃生的建議，成功逃生則為游戲成功。大的設定和劇情走向有固定環節，細節和具體內容由玩家和AI的對話動態產生。
Whispers from the Star 在視聽體驗和圖形學技術的基礎模塊上下了一定功夫，但缺失游戲框架與規則，本質更像是一個大號PGC版本的C.AI voice chat玩具。
a.游戲中的AI能力邊界
I.通過玩家的輸入內容，AI NPC帶著背景和人物設定和玩家對話，并產生數值層面的變化。
II.游戲沒有固定劇情，所有敘事和事件會由玩家的輸入內容靠AI實時生成。
b.與傳統游戲的差異點
游戲有固定的場景和一些預設事件（如一開始Stella逃出艙門），但具體的內容演出均由AI實時生成（因為都是語言的形式，所以沒有特殊限制。）
2.用戶對AI的興趣與付費
a.因為游戲的演出效果好，玩家對AI的新鮮感可能會普遍高于類似 AI2U 這樣的游戲，但其本質也是一個隨時間流逝，內容逐漸呈現，玩家的審美閾值逐漸爬升，興趣逐漸衰減的過程。
b.目前游戲主要以付費買斷的分銷模式為主。但根據其研發、算力成本來看，估計很難走向成熟的商業化。
用戶認知與行為（補充）
a.游戲的前端界面模擬了玩家和Stella視頻通話的樣子，并在手機端豎屏操作，整體比較符合直覺，體驗下來就像在和真人對話。
b.AI驅動的Stella的回答和邏輯穩定性暫時未知，但基于經驗主義的結論，依然有不小的可能出現幻覺和不可控結果。我曾讓Stella幫我review代碼：
I.為解決AI響應延遲，游戲設計了"星際通訊延遲"的敘事化處理，減少玩家等待焦慮。
II.像跑團一樣，游戲的故事和流程均為基于已有信息實時延展，玩家對于不可控結果的產生容忍度更高。
以 Whispers from the Star（WFS）為例，可以清晰看到當下 AI+游戲設計的一大矛盾：
●傳統的開放世界：其核心邏輯是"宏觀開放、微觀精細"。每個子系統（戰斗、經濟、社交等）往往被精心雕琢，雖然框架上給予玩家高度自由，但底層依舊由規則驅動，因而形成了穩定的"涌現沙盤"。
●WFS 的設計：在微觀層面給予了極大開放度——AI 能夠實時生成角色對話與反饋，看似自由。但在宏觀層面上，整個世界卻極度收窄：玩家只能對話，NPC 也只能回應。這樣的設定缺乏"底層規則"的承載，使得世界觀顯得單薄。
換言之，WFS 在微觀表現出 AI 的強大潛力，但在宏觀框架上卻停留在"對話生成"的層面，而沒有真正構建出一個由規則驅動的游戲沙盤。
無限體驗的悖論
●許多 AI 游戲的愿景是"無限體驗"，即宏觀完全由 AI 驅動。但問題在于：
要承載「無限體驗」，必須先有一個嚴謹、強邏輯性的規則驅動沙盤作為前端框架。
●而開放世界的"大框架"本身就極具挑戰性；如果再要在此基礎上實現 AI 與規則的有機融合，必然需要更深層的"協議"設計。
在當前階段，大多數 AI 游戲之所以仍停留在AI 敘事，是因為自然語言生成不依賴復雜規則，也能快速產出內容；但這也意味著它們很難突破"對話生成器"的局限，距離真正的"無限體驗"仍有巨大差距。
未來可能的方向
一個更有前景的路徑或許是反其道而行：
●在宏觀上，由 AI 提供驅動與調度，確保體驗具備開放性與生成性；
●在微觀上，依托嚴謹的規則驅動沙盤，保證子系統的穩定與可玩性。
只有在這樣的"「宏觀」AI驅動+「微觀」規則驅動"的架構下，AI 游戲才能真正突破單一敘事的桎梏，邁向完整的涌現沙盤。
二、《昭陽傳》
●網址：https://store.steampowered.com/app/3705720/_/
●開發團隊：元象科技XVerse
●融資情況：A+輪 - 騰訊、高瓴創投、紅杉中國、淡馬錫等
●團隊關鍵成員：創始人：姚星，前騰訊副總裁和騰訊AI Lab創始人。
●介紹：游戲提供了類似AVG的體驗，玩家作為穿越主角被卷入了異界的皇權爭斗之中。比較特別的是，游戲內所有角色和劇情均由AI生成，目前官方已在Steam上線了Demo試玩版本。
●目標用戶和市場：可能的男性用戶，可能的跑團玩家，追求高自由度和AI創新體驗的玩家，AI愛好者。
●是否有公開Demo：是，Demo采用了近似視覺小說的形式，玩家僅需根據指引進行操作，即可通關游戲。
目前為互動式小說玩法，玩家通過點擊相應位置和根據劇情發展做出決策來影響游戲進程。
I.游戲內所有角色均由AI智能體扮演，場景、劇情包括互動選項也是由AI即時生成。
II.AI角色在與玩家互動之后會產生相應記憶，并結合自身狀態在每回合進行自我決策。(Demo不太看得出來）
III.Demo部分游戲有固定劇本，但每一次事件和角色說話是AI實時生成體驗。
①筆者推斷，游戲后面的方向是把游戲循環內的基礎元素明確定義好并處理好耦合關系，如事件、角色、地點、數值的概念在整個游戲系統里的定位搞清楚后，讓AI在每一次玩家游玩游戲的時候自由發揮，演化獨特的屬于玩家自己的游戲劇情和故事走向。
②但是目前體驗latency非常嚴重，影響體驗。
游戲內所有角色均由AI智能體扮演，劇情包括互動選項也是由AI即時生成。據介紹，AI角色在與玩家互動之后會產生相應記憶，并結合自身狀態在每回合進行自我決策。也就是說，玩家每次進入游戲，即便是同一件事也可能會產生不同的劇情體驗。
2.用戶對AI的興趣與付費
a.AI在體驗上負分過多，且在當前Demo版本定位迷失，暫時還缺乏必然性。
b.游戲中的人物表現目前也均為靜態，語音出戲，很難在角色和情感陪伴上吸引玩家付費。
1.技術棧
應該用不到后端預訓練和微調模型的地步，只有前端提示詞工程和一些基礎模塊的整合，如AI語音。
2.數據與訓練
暫時未知。
用戶認知與行為
1.產品認知門檻
目前沒有用戶創造UGC的部分，游戲核心交互非常簡單，僅為點擊式互動，對游戲本身的認知沒有門檻，但用戶可能感受不到AI的存在（或者感受到的都是負向體驗）。
2.長線體驗監測
a.AI語音生硬（甚至都不像是AI）；所有圖都是AI生成，并有出現6根手指的情況。
b.產品目前上手感受到的所有AI部分都在體驗上成為減分項，同時因為latency造成的心流破壞，用戶對AI內容會逐漸失去興趣。
市場與商業化
1.目標市場
a.先鋒用戶：可能的男性用戶和跑團玩家，追求高自由度和AI創新體驗的玩家，對AI驅動的動態敘事和智能NPC高度感興趣的科技愛好者。
b.大眾市場：橙光游戲愛好者——如果游戲系統框架足夠solid，有一定UGC潛力（讓玩家自己寫劇本）。
暫時未知，大概率買斷+DLC。
風險清單：
| 風險類型 | 具體問題 | 可能的應對方案 |
| 技術風險 | AI和游戲世界的"協議"難定義 | 需要吊人做出好的涌現式游戲框架 |
| 體驗風險 | AI延遲太嚴重 | 用好的游戲化表現規避AI原生問題 |
| 商業化風險 | 變現模式不夠清晰 | 需要拓展產品本身框架 |
《昭陽傳》的Demo表現不盡人意，但筆者可以勉強看出制作組想要構建一個有生命的架空劇情世界的方向。如果能夠定義好這些互相耦合的系統之間互相影響的底層規則，以及用很好的游戲化方式決AI交互痛點，或許可以成為一個良好的AI原生劇情游戲范式。
三、《Engram印格》
●網址：大家好！我們是獨游《Engram印格》制作組 - 小紅書
●開發團隊：sitoka工作室
●融資情況：天使輪 - 元氣資本
●團隊關鍵成員：創始人：丁盛豪，前米哈游云游戲負責人。
●介紹：《Engram印格》是一款由AI驅動的CRPG冒險游戲，在游戲中，你將體驗到：在妹妹米亞的生命倒計時結束前，是要堅決尋找治愈她的辦法，還是選擇與她度過最后的快樂時光？一切由你決定。與多個由 AI 驅動的NPC進行交流溝通。隨著你與NPC的羈絆不斷加深，關系不斷遞進，你還能進一步改變NPC對你的態度，開啟不同支線故事，甚至可能改變NPC的性格，從而影響NPC的命運。超復雜網狀敘事展開，你做出的任何決定、說出的任何一句話都有可能發生鏈式反應！獨屬于你一個人的冒險，絕不可能復刻在另一個玩家的游戲體驗當中。
●目標用戶和市場：敘事解密游戲愛好者，可能的跑團玩家，AI愛好者
●是否有公開Demo：否，預計9月發EA
CRPG，點擊式交互冒險解謎劇情演繹。
I.通過玩家的輸入內容，AI NPC帶著背景和人物設定與玩家對話，對話的結果會影響后續事件的發展。
II.AI可以根據玩家的輸入來決定游戲后續一些劇情節點的走向如何，但NPC目前對話內容受限還比較多，無法非常發散地交流。
III.其實印格有一點像有一定前端架構的 WFS. 都是要達成某個單一目的（解救某人），在每一個宏觀節點上是預設事件，但微觀敘事由AI驅動。
游戲有固定劇情和流程框架，但具體的一些任務和事件分支會由玩家和AI的對話和玩家決策來由AI進行實時演化。
a.如果游戲關鍵NPC塑造得足夠吸引人，在CRPG的框架下玩家或許會更愿意去接觸AI驅動的這些NPC。
b.游戲比較依賴角色和劇情的塑造，可能和AI的關系不大，還是要CRPG部分做得好才可以。
a.不確定有沒有模型的后端技術棧。
b.前端部分，需要AI理解受影響的事件模塊，以及一定的內存和記憶系統（也有可能在后端）。
2.數據與訓練
a.大部分情況下難以判斷NPC的輸出是AI還是預設內容，但這不一定是壞事。
b.當聊天框出現時，玩家可以很本能地理解和AI NPC對話的需求。
a.需要強吸引人的劇情線和CRPG世界觀來讓玩家持續心流，而這個維度在本產品中可能和AI關系不大。
b.AI具體能怎樣在長線持續體驗優勢，還是需要取決于游戲的事件系統與劇情模塊的概念。
a.先鋒用戶：可能的跑團玩家，追求高自由度和AI創新體驗的玩家，對AI驅動的動態敘事和智能NPC高度感興趣的科技愛好者。
b.大眾市場：泛RPG玩家。
大概率買斷制。
3.風險預判與可行性驗證
風險清單
| 風險類型 | 具體問題 | 可能的應對方案 |
| 技術風險 | AI和游戲世界的"協議"難定義 | 需要吊人做出好的涌現式游戲框架 |
| 體驗風險 | CRPG游戲體驗不佳，交互操作難上手 | 游戲設計加把勁 |
| 商業化風險 | 本身游戲品類有點過時，只有AI一個噱頭可以當賣點 | 拓展游戲玩法 |
和《昭陽傳》相似，游戲框架已經大概體現出了一個有生命的CRPG方向。同樣，如果能夠定義好這些互相耦合的系統之間互相影響的底層規則，以及用很好的游戲化方式解決AI交互痛點，往游戲塞AI的意義就更明顯了。
06 「內容轉化協議」的有價值案例 - 愷英AI產品矩陣
一、《暖星谷夢游記》
暖星谷夢游記-愷英網絡2025年度AI科技與IP生態發布會，AI篇章，發布首創"智能玩偶+虛擬游戲"模式的治愈系AI潮玩_嗶哩嗶哩_bilibili
https://mp.weixin.qq.com/s/OQfe1Y1zdoxVe-RtMhsBGg?scene=1
以目前披露的信息量來看，筆者暫時還不了解具體的交互機制和游戲化部分，但該產品體現了一個核心理念：虛實結合。
1.對于潮玩本身的形態，筆者并不感冒——其承載的文化和符號屬性比較虛，不足以構建用戶的現實內容在虛擬世界的映射；就像泡泡瑪特，消費者追逐這些IP商品的心理和我們在游戲機制和現實內容的循環構建不太相關。
2.但對于這個玩偶所展現出的現實功能，如下面海報里的角色養成、生活管家、長期記憶等，這些模塊如果有合理的機制設計，是會和用戶的現實內容強綁定的。
隨便舉幾個例子（但不一定會被愷英做出來）：
I.萌寵可以督促用戶健康飲食，當用戶在APP上上傳自己的健康餐食照片，就會完成打卡任務，和萌寵增加友好度，萌寵也會升級進化。
II.用戶告訴萌寵自己的一日工作安排，萌寵會陪伴并關注用戶的進度，可能還會根據用戶設置的日程來提醒用戶。用戶通過可能一系列的游戲化機制來完成任務和互動，萌寵又能刷好感度和升級。
III.在陪伴的過程中，隨著萌寵和用戶越來越熟悉，可以持續性地推動和用戶的交互進程，這些進程會隨著AI驅動+用戶源源不斷的現實內容來無限形成獨一無二的體驗。
二、《EVE》
EVE-愷英網絡2025年度AI科技與IP生態發布會，AI篇章，發布全球首款3D AI智能陪伴應用。
EVE 的首測之后火了一段時間，主要可能是因為卡茲克的這篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/vqVJspo85Sn-gG_r_SRz2w?scene=1
EVE 的游戲內容本身可能和《戀與深空》云云相近，但其「虛實結合」的體現就在于這些游戲環節可以通過AI屬性來和玩家的現實世界相關聯。
這樣一來，在《戀與深空》需要無限通過版本更新和運營來維護用戶粘性的時候，在 EVE 內只需要搭建好和虛擬角色交互的沙盤規則，以及更重要的「內容轉化協議」，玩家就可以玩這個游戲玩一輩子，直到對男人失去興趣。
這就是AI在這類產品里的真正賦能。
07 回到AI的重點——Scaling
AI 的根本價值不只在于生成，而在于 Scaling。所謂 Scaling，就是 升維：從加法到乘法，從乘法到指數，從局部的量變到整體的質變。
在游戲史上，我們已經多次見證過這種升維：
●2D 到 3D —— 不只是畫面提升，而是催生了全新的玩法與交互形式（如雙搖桿操作、空間解謎、開放世界探索）。
●規則與技術結合的升維 —— 如 Roguelike/肉鴿，將概率與規則結合，形成了指數級變化的關卡與體驗。
游戲中的 Scaling 邏輯
在 AI+游戲的語境下，Scaling 體現為兩個關鍵點：
1.Gameplay as (Meta) Language：一個好的游戲規則框架，本質上就是一門 高信息熵的元語言。
a.就像自然語言有語法與句法，游戲的底層規則也可以被抽象為邏輯語法。
b.當規則足夠清晰且高度抽象時，它們不僅能承載復雜的玩法，還能成為 AI 與玩家對齊的語義橋梁。
c.一旦實現這一點，AI 生成的內容將不再是"表面平鋪"的碎片，而是能夠通過規則語法生成 更高維度的內容表達（事件鏈、敘事循環、系統性體驗）。
2.AI Game as a Content Platform：AI 游戲不應只被視作"產品"，而應被設計為 內容平臺。
●平臺的前提是先構建一個 Large Gameplay Model（類似 LLM，但面向游戲規則與交互）。
●在這個模型之上，AI 不僅生成對話或素材，而是能不斷拼接、演化、擴展新的"規則+內容"單元。
●這種機制下，AI 游戲可以成為一個 持續生長的系統，而非一次性消耗的體驗。
如果說得更加中二一點——我們所處的世界是可觀測的「碳基宇宙」，那么在筆者看來， AI 游戲的 Scaling 邏輯，正是在構建一個對于我們而言降維的「硅基宇宙」（我們，就如同三體人看待我們那般，觀測著AI游戲世界）
在討論硅基宇宙時，一個核心問題是 "穩定性"。
●碳基宇宙之所以能維持長期穩定，根源在于人類的主觀體驗與進化機制：疼痛、衰老、死亡等"負面體驗"最終都服務于種族繁衍這一元規則（meta rule）。這些機制不僅收斂了個體行為，也在群體層面構建了穩定性。
●硅基宇宙卻缺乏這些"天然的收斂約束"。AI 本身沒有痛苦、壽命或繁衍沖動，若不加設計，極易陷入無約束的發散。因此，硅基宇宙必須通過基礎機制的設定 + 持續的監控與運營活動來維持整體穩定。
如何構建硅基宇宙的meta元素？筆者在這里引入了LS類（Learnable System 類）來進一步拆解AI游戲世界的底層規則概念。
| 宇宙類型 | 離散規則 | Meta |
| 碳基宇宙（非離散） | 牛頓力學→相對論→量子場論等 | 哲學，倫理，宗教，進化，神性 |
| 硅基宇宙（離散） | 可被壓縮建模的系統景觀（LS類）→Learnable Manifold | 圖靈機驅動的游戲沙盤系統 |
在解釋"LS 類（Learnable System 類）"之前，可以借用一個更為人熟知的案例：蛋白質折疊問題。
DeepMind 的AlphaFold正是利用機器學習的方法，發現并利用了這一隱含規律。它并不直接窮舉所有可能，而是通過對能量景觀這一可壓縮結構的建模，實現了對蛋白質折疊路徑與最終結果的預測。這是一個從 高維復雜現象 → 低維可學習模型 的過程。
●它指的是一類系統景觀（system landscape），其內部存在"可壓縮、可模擬、可學習"的結構。
●部分現象低熵、容易建模；部分現象高熵、難以預測，成為謎題。
●這樣的系統既保證了復雜性，又保留了足夠的規律性，使得 AI 可以在其中學習和演化。
將這一思想應用到硅基宇宙：
●宇宙中的自然法則不必是對物理真實的復刻，而是設計為 LS 類系統，即一組可被 AI 學習與模擬的壓縮建模結構。
●在這個框架中，AI 的角色類似于 AlphaFold：通過觀測和學習這些結構，不斷建立模型，并在虛擬宇宙中推動新的規則與玩法生成。
●這樣，硅基宇宙既能保持復雜性與新穎性，又能避免因完全無序而導致的失控。
借鑒 "LS 類（Learnable System 類）" 的視角，將硅基宇宙理解為一個 嵌套的可學習系統族（system of systems）。其特點在于：
●自然規律并非"真實自然"的復刻，而是 壓縮后的數據映射結構，是 AI 可習得的模型空間。
●在這個"系統景觀"中，復雜性呈現梯度：
一部分現象低熵、易建模；
另一部分高熵、難以建模，成為謎題或挑戰。
這意味著硅基宇宙的"自然法則"本質上是可學習、可壓縮、可模擬的結構，而非靜態的物理真理。
圖靈機驅動的游戲沙盤
硅基宇宙的底層設計不應直接給出"固定規則"，而應構建一套規則生成器（Rule Generator）。
●游戲設計師提供離散規則的初始集合；
●AI 通過經典神經網絡的建模能力與"系統觀測"，逐步習得這些規則，并在此基礎上生成新的玩法機制。 換言之，硅基宇宙的演化動力并非"規則本身"，而是規則生成的圖靈機框架。
硅基宇宙的層級結構
| 層級 | 名稱 | 解釋 | 游戲意義 |
| L0 | 信息粒子（Infolet） | 最小的離散觀測單位（可記錄，傳遞，預測） | 所有機制的基本單元：數值，符號，狀態） |
| L1 | 可學習映射（Learnable Mapping） | 輸入→輸出之間穩定可建模的關系 | 動態法則，物理規則，事件反應 |
| L2 | 系統單元（Learning System） | 由L1組合而成的局部子系統 | 游戲實體（物理系統，生態系統等） |
| L3 | 規則生成器（Rule Generator） | 圖靈式的描述系統，用以生成L1-L2 | 玩家或AI可編輯，演化世界規則 |
| L4 | 宇宙景觀（Manifod Topology） | 系統整體的可建模程度與復雜性梯度 | 宇宙演化的地形：解鎖區，神性挑戰，AI覺醒場域 |
這一框架的目標是：在缺乏"碳基收斂機制"的硅基宇宙中，通過 規則生成與系統層級的嵌套設計，為 AI 與玩家共同構建的虛擬世界提供穩定性、可觀測性與演化潛力。
一旦有了這樣一個健壯的、閉環的 infra 框架，筆者堅信，越來越清晰的AI游戲化產品范式將會逐漸浮出水面。讓我們一同期待未來的AI游戲化產品能夠逐步驗證并完善筆者提出的這一AI游戲世界的構建路徑。
游戲葡萄招聘內容編輯，
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