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　　做AI游戏肯定是需要有前瞻眼光的。比如，我们刚立项时，我就提了要做AI NPC生成。但在当时技术背景下，AI生成NPC的能力可控性还是很差，团队成员说你这太大胆了。当时我就说，要用发展的眼光来看，游戏要做一两年，怎么能保证一两年内不会出新的技术呢？比如说，23年底生图领域还没出现抠图模型，但在24年上半年，AI领域的大神，同时也是ControlNet的作者张吕敏提出的LayerDiffusion，帮我们很好的解决了这个问题。再比如23年时大模型的成本依然居高不下，让人怀疑能否真正用在游戏里，如今几番价格战下来，当时的问题已经不再是问题。

　　玩家更渴望游戏主动迎合自己，游戏买量获客成本也水涨船高，游戏内社区形成的成本也越来越高。二次元游戏虽然能满足玩家情感陪伴需求，但它们是内容导向型，受研发团队的生产力限制。而 AI NPC 的出现，在一定程度上能够解决内容生产力不足的问题。它能被赋予 “人格”，在设计者设定的规则约束下，产生丰富内容，有效缓解游戏内容供需矛盾。借助 AI NPC，玩家不再缺少 “陪伴”，游戏社区也容易向更具个性化和互动性的方向发展。

　　传统的游戏制作团队还是存在的，只是我们的开发更侧重于为玩家搭建一个深度融合AI的交互式游戏玩法，当然也需要在制作阶段使用AI提高创作效率和质量。这对团队成员能力提出了新要求，比如，开发人员要学会与 AI 协作，用 AI 写代码、调试；美术方面，我们的AI 技术美术岗位，负责训练模型、搭建管线，提升生成内容的质量；AI策划就更重要了，他要有提示词工程能力，通过设计提示词引导 AI 生成符合预期的内容。除此之外，我们还专门设置了AI算法岗位，比如负责搭建AI记忆库、给AI赋予检索内容能力、部署生图模型及让后端服务和游戏客户端进行通信交流等等。

　　劣币驱逐良币的现象。AI 技术火了之后，很多人都涌入游戏行业想分一杯羹，尤其是投资者，觉得游戏变现快，就认为 AI 和游戏结合能快速赚钱。于是，不少不懂游戏的人，也来做所谓的 AI 游戏，但往往只是聊天机器人或 AI 剧本杀之类的东西，这些产品消磨了市场对 AI 游戏的热情。而且，他们把这些产品贴上 “AI 原生游戏” 的标签，好像做 AI 游戏就得按这个模式来，这严重限制了 AI 游戏的创新。这就好比“Metaverse”，本来是个不错的理念，但被很多投机者利用，和 Web3、区块链乱结合，导致这个“元宇宙”概念被污名化了。真正有志于创造Metaverse的人，反而不会轻易用这个被玩坏的标签。