开年之后，在DeepSeek、微软Muse、GPT-4o的“轮番轰炸”下，AI热潮就没消停过。
聚焦到游戏领域，你会发现越来越多的从业者也正在发力AI+游戏赛道：蔡浩宇带队研发的《Whispers from the Star》尝试在AI智能体语音交互上寻求突破，曾推出爆款独游《笼中窥梦》的Optillusion工作室希望在新作《Pick Me Pick Me》中实现AI角色对话功能，此外还有不少创业团队将目标投向AI游戏的下一阶段：AI NPC及AI+UGC平台。
最近，陀螺发现一款名为《碧优蒂的世界（BUD）》的二次元风UGC产品，在AI NPC及AI+UGC赛道率先起跑。在其最新上线的AI赛季中，玩家不仅可以体验基于AI NPC打造的“逃离废弃医院”玩法，还可以通过AI自由打造属于自己的“二次元斯坦福小镇”。
不久前，游戏陀螺和《BUD》研发团队PointOne工作室联合创始人Risa聊了聊。据Risa介绍，《BUD》AI赛季中的NPC并非传统游戏中按照固定脚本行动的角色，而是初步具备了自主行动、个性化交互、情感表达、记忆与推理等能力的“智能生命体”。
在Risa看来，随着近期AI成本大幅下降，今年行业中将涌现更多优秀的AI原生游戏。在可预见的未来，所有技术公司都将变成AI公司。而PointOne作为一支小团队，当务之急是凭借市面上罕有的AI游戏创作平台，快速抢占用户心智，获得先发优势。
以下为对话内容，为方便阅读有所调整：
国内成本下降过半，AI娱乐产品或将加速涌现
陀螺：你们是从什么时候开始关注AI的？
Risa：我们关注非常早。OpenAI在推出ChatGPT之前，就是做NLP的（Natural Language Processing,自然语言处理），他们最早做的就是游戏相关的技术，而我们做的也是游戏。
后来ChatGPT出来之后，早期我们边玩边探索，当时更多还是想怎么用它提效，或是做Copilot之类的3D 工具。但随着越玩越深，AI能力越来越强，生态越来越繁荣，我们就在想，除了在供给侧提效，AI有没有办法让内容变得更有趣。在我看来，如果AI没有让内容更好玩，对消费者是没有吸引力的。因此后续我们一直在围绕这点做尝试，比如优化逻辑组件，让用户可以无代码做出更好玩的AI原生游戏，等等。
陀螺：《BUD》接入AI之后效果怎么样？
Risa：以我们第一次在海外做AI赛季为例，当时我们得到了非常强的正反馈。本来我们只是内部觉得很有意思，在游戏里加了很多AI模组、AI功能，也没想过做商业化，就先上线测一下，但没想到一上线就爆了。
原先我们海外日活是十几万，几天之内一下涨到了四十几万，很多博主拍出很好玩的视频帮我们做自传播。但我们马上就关掉了——因为成本实在太高了，当时我们一天要烧掉一万美金，太贵了。但无论是在获客侧还是玩家侧，我们都得到了很好的反馈，玩家很喜欢。
陀螺：是什么吸引了海外玩家？
Risa：以前的UGC产品即使是无代码的编辑器，想做稍微复杂一点的逻辑、做多一点控制器，也比较考验作者的能力。
而我们接入AI之后，NPC则成了一个富有功能的载体。比如以前我们需要点一个按钮才能打开一扇门，而现在我们可以通过说服NPC，让他帮你打开门，甚至他开门之后还会触发下一段剧情。而且随着今后NPC能力越来越强，他们的形象也可以做得更加丰满。对于玩家来说，这些体验很新鲜、很有趣。
陀螺：当时为什么没把海外那套AI玩法直接搬到国内来？
Risa：过去最大的问题还是成本高。当时一些大厂还没卷进来，成本压不下来，加上海外成本偏高，如果商业化没想清楚，收支就有点算不过来。毕竟你不可能一上来就做付费，这是所有AI应用的痛点。付费非常影响自传播，但如果有太多的免费体验，成本又hold不住。资本不会让你无限烧钱，产品很容易陷入两难境地。
但今年有一个很大的变化：成本已经大幅下降了。尤其是娱乐向的AI产品场景，对精细化的要求没那么高，而且也不一定要用最好最贵的模型。包括模型侧也有很大提升，之前我们不敢做太复杂的工作流，但现在可以了。
陀螺：成本有下降一半吗？
Risa：绝对是有的。而且大家更熟悉工作流之后，使用效率也会更高。加上国内大模型定价本来就比海外要低50%左右，所以跟2024年对比，算下来不止下降了50%。
陀螺：成本大幅下降，是不是意味着AI游戏产品将大规模涌现？
Risa：不止游戏，随着成本越来越低，效果越来越好，整个应用侧会出现更多好玩的娱乐向产品，可以预见很多厂商会放开胆子去做。
但是成本降低目前还仅限于LLM层面，生图的成本还没有降到那么低，如果你想放开来让所有用户都可以生图，那服务器的成本压力还是有点大。相较之下，LLM现在完全可以产品化了。
解谜RPG很适合大模型落地，AI生3D还有不少问题
陀螺：你们是用什么AI大模型？
Risa：现在我们在LLM这一层用的是混元，目前也在跟腾讯合作，探索一些可定制化的内容。
陀螺：现在产品在国内有多少月活？
Risa：国内月活小百万的样子，量级对我们这种40人多的小团队来说还好，现金流会比较健康，也没太大的融资压力，更多是看自己能不能做出好玩的东西。
陀螺：为什么这次国服版本选择“逃离废弃医院”作为主推玩法？
Risa：这一类我们统称为解谜RPG游戏，有点像密室逃脱或者剧本杀，它有一个剧情大框架，玩家可以跟多个NPC互动，每个NPC也有自己的性格设定和任务。我觉得这个主题类型非常适于大语言模型的落地和实现，可延展的内容也比较多。
而逃离医院这个主题，更多是我们基于用户喜好做的一个Demo，我们期待用户基于这个玩法做出其他主题的RPG解谜游戏，或是换成他们自己喜欢的故事。
陀螺：也就说，这个玩法是为了让用户更好地UGC，而做的一个示范？
Risa：对，因为AI+UGC的体验很新，玩家还不知道它的边界在哪，所以我们需要教育用户。
我们更期待的，其实是在这个Demo之后，用户可以通过一整套UGC工具，以及我们赋予NPC的诸多交互能力，做出什么样的AI游戏。而且在具体的玩法类型上，玩家也可以基于NPC能力，拓展解谜、闯关、社交、模拟等品类。接下来我们还会持续投入资源拓展玩法。
陀螺：玩家自己写故事也是通过大模型吗？
Risa：文本处理其实是最简单的，我们第一次尝试AI就做进去了，包括游戏背景设定、故事剧情扩写等等。有时候玩家很懒，比如他们就写一个恐怖高校的关键词，然后我们在遵循设定的基础上去延展、做二次处理，让游戏设定丰满起来。
陀螺：《BUD》现在具备用AI自动搭建3D场景的能力吗？
Risa：目前这个版本不会，可能要在NPC能力之后。这个涉及到了文生3D，现在我们的场景还是偏乐高搭建——你可以理解为，用户可以通过自然语言对话，用已有素材库进行搭建。最理想的状态还是AI文本生成3D场景之后，玩家再进行二次编辑，但这个需要等文生3D突破。
陀螺：目前AI做3D主要有什么问题？
Risa：一方面确实会有很多细节问题，比如布线、材质、性能等等，落地到用户实际生产环节存在很多工程难点，而且因为是UGC，性能管理也加大了不确定性。另一方面，响应速度也跟不上，用户需要等很久。最后，目前AI生成3D的成本还比较高。
陀螺：玩家DIY的这些玩法可以分享出去吗？
Risa：这点非常重要，也是我们未来肯定要做的。玩家用AI做出来的内容不仅可以自己玩，还可以跟朋友一起组队社交，而且还可以持续对它进行迭代。
这个和UGC是同样的逻辑：你做的内容都是全平台用户可以消费、点赞的。别人给予的反馈对创作者来说有很大的激励作用。
年轻用户不排斥AI角色，独游对AI的应用值得期待
陀螺：《BUD》是一款很年轻化的UGC产品，为什么选择AI+NPC的方式去打动用户？
Risa：我们发现无论国内还是海外，喜欢3D社交娱乐媒介的这批用户圈层文化很重、二次元属性很强，这些重度虚拟爱好者玩过、看过很多游戏动漫，对虚拟世界中的人物有很深的情感，所以他们并不care角色是不是AI，只要好玩他们就喜欢。
但过去的产品还是偏对话多一点，而我们除了对话，其实会更偏原生游戏一些。比如你给NPC喂薯片，他会很开心、好感度会涨；你扇他一下，他可能会生气。包括NPC的人设、动作、背景设定、剧情、性格、谈吐方式，以及人物内核都可以自定义。
你可以把每个NPC想象成一个独立的Agent，我们会给他们加各种能力：他能理解交互、道具，同时给予玩家相应的动作反馈，而且NPC还有自己的工具库。
另外基于产品的UGC功能，玩家可以自己在游戏框架内设定剧情和玩法，把游戏做的千人千面，因此每个人玩起来的体验都不一样。
陀螺：还有哪些玩法可以和AI NPC结合？
Risa：我觉得偏社交类的，比如狼人杀、剧本杀这些类型跟AI相结合都很有空间。另外还有模拟经营类，比如《星露谷物语》有很多NPC，天然可以和AI结合。但我们自己还是会先基于社交和RPG类游戏做探索，这种偏开放世界类的游戏更适合我们的玩家圈层。
《星露谷物语》
陀螺：AI NPC适合做进服务型游戏里吗？
Risa：目前大型长线GaaS型游戏做AI NPC可能更多还是噱头多一点，能看到的是《逆水寒》AI NPC跟剧情推动做了一些蛮深的结合。
我倒是在一些小型独立游戏里，看到了对AI NPC的有趣尝试。像海外有一款叫《Suck Up! 》的游戏，你要扮演吸血鬼来攻略一个个由AI驱动的NPC，我相信今后会不断看到这种小型独立游戏在AI领域的创新尝试。
《Suck Up! 》
陀螺：现在AI NPC能做到像斯坦福小镇那样自我演化吗？
Risa：目前遇到比较大的问题是，无限进化在算力等方面会有一些挑战。在一个相对限制的场景下，有十几个NPC交互还是可以实现的，但放到开放世界里对算力要求就大了。
另外还有一个问题，玩家真的很想要无限演化吗？未来开放世界也许有可能做到NPC自我演化，但厂商会不会拿这个作为重点，我觉得不一定。
陀螺：看来接下来AI NPC+游戏会越来越成熟？
Risa：是的。AI NPC相对好落地，所以尝试的人会越来越多。不过我觉得可能还是创业公司会更激进一些——不管是我们这样做AI+ UGC的产品，还是做原生游戏的公司都会更大胆些，而大厂则会选择在偏边缘的功能或模块里做尝试。
陀螺：你心中的AI原生游戏应该是什么样的？
Risa：我认为真正的AI原生游戏一定是玩法侧的。
举个例子，有些独立游戏工作室做的病娇猫娘逃脱游戏，当中有一些点子就蛮AI原生的。又比如玩家可以边玩边通过素材库创造场景，在有了AI之后，游戏就可以基于用户反馈动态生成场景。我觉得这样的体验才算是AI原生游戏。
还有AI互动叙事游戏，比如乙女游戏，玩家可以在游玩过程中自己创造男主，和他进行各种交互，而且剧情也会有无限分支。
落地到我们的产品来讲，在没有AI之前，我们的产品体验可能更多是偏控制器驱动的，但有了AI之后，我们可以围绕NPC做很多文章——无论是NPC相互之间的动态理解和交互，还是NPC与环境、与玩家的自由交互，在没有AI之前都做不到。所以在我看来，《BUD》所做的解谜RPG体验已经做到AI原生了。
所有公司都该看AI，未来技术公司都会变成AI公司
陀螺：从你们的经验来看，是不是所有互联网公司都需要入局AI？
Risa：我觉得是。不止互联网公司，我觉得所有公司都应该看看AI。比如虽然现在Agent还很初级，但它能帮很多工作流大幅提效。
AI实际上重塑了我们的生产方式：2022年我们用AI生图重塑原画制作流程，最近我们用了cursor之后效率大幅提升，策划文案用DeepSeek就更不用说了。
而从宏观角度来看，如果你的愿景更大，就应该跟着时代浪潮、抓住风口，因为生态和资本会促使这个风口行业快速迭代和成长。
陀螺：接入AI技术，需要招纳专门的AI人才吗？
Risa：我们明确了一个战略方向：不碰模型底层，至少一年内应该都不会去碰。
因为我觉得这不是小团队，或是做娱乐类应用产品的优势，你说我自己微调模型，我自己训练模型，我觉得没必要，所以我们选择跟优秀的模型厂商战略合作，一起去优化体验。当然这不是共识，有人觉得我还是要自己做、做精，但至少我觉得不该自己做，所以我们不需要很多AI底层算法人才。
但我们需要很多对AI边界非常了解的产品经理和游戏策划，你要知道AI技术现在能做到什么程度，能做出什么体验——这是产品维度。而从工程师维度来讲，有AI应用背景当然是加分项，但我们不强求，更多是你对AI是否有热情、是否愿意学习。
陀螺：所以技术人才并不是入局AI的门槛？
Risa：只要不碰底层，人才方面没有太大的问题。
而且未来所有技术公司都会变成AI公司，甚至我觉得每家公司都会用AI技术提升效率。如果你是技术公司，可以用AI技术做出更好的产品；如果你做的更偏应用侧，那么你可能更专注于工程，所以我们没有专门招做AI底层的算法工程师，暂时也没必要。应用公司的壁垒还是在于怎么做出好的产品，UGC平台的壁垒则是怎么做出好的生态。
在面试的时候，我们会考察你对AI技术的学习热情：有没有自己搭过Dify工作流，有没有上手喂过模型，但这确实不是一个必要项。
陀螺：所以在接入AI之后，新增成本其实更多体现在服务器成本，而非人力成本？
Risa：对，不是人力成本，更多是AI所带来的token消耗及服务器成本。另一方面，AI也会潜在地降低成本，产品做好之后，你的获客成本可能会变低——至少我们看到了这样的趋势。
AI创作者实操很重要，今年或有大量AI游戏落地
陀螺：AI+UGC平台这种产品接下来可能会越来越多，你怎么看待竞争？
Risa：首先，我觉得我们有一定相对优势。这类产品的门槛还是较高的，前期投入、生态运营，小公司或创业公司短时间内追上来有一定难题。
其次，大厂的UGC产品更偏向PGC路径，想要在已有的PGC成熟玩法里加入AI会更难一点；而我们做的是“3D版内容剪映”，真正的小白也可以在我们平台上生产内容。
最后，为什么我觉得今年是一个好机会？因为大家都还在启动期，还没有什么成熟的AI游戏出现，所以我们很想作为一个AI游戏创作平台去抢占用户心智。
陀螺：你怎么看未来AI+游戏的格局？
Risa：我自己觉得大厂的逻辑肯定是先从底层做起，不会贸然做应用，这是大厂一直以来的动作。比如说腾讯游戏，他们会先从AI底层模型做起，并且内部有一些小团队用AI工具做小尝试，但不会投入过多资源，这绝不是他们现阶段的重点。
同时他们还会关注创业公司能做出什么突破，跑出什么创新产品，一边投资一边观望，但不会轻易做到自己的产品里。等到这项技术被彻底验证，他们再自己重新立项，或者加到拳头产品里去，三五年内大厂一定是这样的路径。
也许到时候大厂卷进来之后，会挤压中小厂商的生存空间，但假设你是平台，建立好了内容壁垒和生态壁垒，别人想要完全抢走也没那么容易。
陀螺：怎么判断今年AI+游戏的发展？
Risa：这个问题有点大，不过有一点是我在重点关注的。随着成本下降，生态逐渐齐全，厂商深入探索，我认为游戏厂商对多模态的理解、落地和应用今年会有所突破，而且有望落地到用户侧的生产环节，我感觉今年很可能会看到一些能玩的产品大量落地。
陀螺：很多人说AI技术日新月异，你们作为一线从业者，有没有技术研究上的紧迫感？
Risa：有，几乎天天在研究。我经常说，什么时候入局AI都不晚，这是我很大的一个感受。
因为AI迭代的速度确实很快，你入局早并不代表你就拥有非常高的壁垒。比如之前很多人用ComfyUI生图，但现在GPT-4o出来之后工作流是不是就能改了？包括最近谷歌也卷进来说要开发API生图，如果它的成本降下来了，效果又更好，那工作流是不是又要改了？也就是说，基于原先那套工作流做AI生图的公司，不一定比刚入局用新工作流的公司强。
所以我们会有紧迫感。而且你不能只是看媒体说——媒体也许会夸大其词。我和我的合伙人都是技术出身，所以我们更倾向于自己上手玩玩、落地部署，并以周为维度跟进。虽然不一定能马上落地到你的产品里，但你得时刻关注。这对于抓AI机会非常重要。
陀螺：所以创业者也需要去实操？
Risa：我觉得要实操，因为你不实操可能会想当然。
像GPT-4o实操一下你就会发现目前直接落地还不太行，它有响应慢、成本高等问题，现在还不是时间点。再比如DeepSeek确实很牛，但我们这类娱乐场景需要这么复杂的推理吗？而且用户还要等半天，是不是有更小、成本更低的模型呢？越实操，你的决策判断就越准确。
