今天小編分享的遊戲經驗：當大家談論AI颠覆遊戲行業時，一線從業者這樣用Deepseek，歡迎閱讀。
與其說是革命，不如說是滲透。
文 / 秋秋 & 托馬斯之顱 & 電了個教 & 以撒 & 梁子 & 九蓮寶燈
我在想，Deepseek 到底對遊戲行業的影響有多大。
你看，這款工具在年前火得一塌糊塗，被《黑神話：悟空》制作人稱為 " 國運級科技成果 "。
一段時間内，Deepseek 本身就成了流量密碼、潑天富貴。大到概念股暴漲，各領網域大廠下場接入 Deepseek、小到零基礎用 Deepseek 做遊戲……沿着這個趨勢，說不定蔡浩宇說的 "99% 的開發者 " 真的要被迫提前轉行了。
《逆水寒》《和平精英》接入 Deepseek
可事實真的是這樣嗎？跟多位不同崗位的遊戲從業者聊過後，葡萄君卻得出了不太一樣的結論。
以下為這些從業者的經歷自述：
01
策劃：腦暴參與者、
協作提效工具、搜索引擎
——某上海四小龍遊戲關卡策劃
我身邊有關卡同事做 Demo 的時候，會利用自己的需求内容，先讓 Deepseek 寫一份代碼，然後給技術同事進行效果演示，這種操作方式會讓技術同學更好地理解策劃需求。
通過需求内容，利用 Deepseek 直接生成對應的關卡切片
圖片素材來源葡萄君模拟，僅供演示
另外就是把 Deepseek 當搜索引擎，比如問它某種玩法機制哪些遊戲用過。
最近我也在想怎麼擴展 Deepseek 的應用，因為這款工具特别大的好處是會給參考文獻和推理過程，這樣它給的結果準确與否其實沒有關系——我自己能看出來，并基于這些中間結果進行二次搜索。
這種特性特别适合個人跨行學習和發展：
再比如幫我梳理策劃文檔的邏輯，查漏補缺，這對我個人發展來說很有意義。
我感覺 Deepseek 可能類似當年的 " 随機 "，沒有人想象到 " 随機 " 能產生 "Roguelike"，那也沒有人能想象到 AI 對遊戲玩法有多大的潛力。
——某單機遊戲文案策劃
Deepseek 上次對工作有幫助的時候，應該還是輔助我找資料。
在聯網和深度思考模式下，讓它給出某一時代适合作為英雄進行二度包裝的歷史人物的姓名、資料、選取原因、包裝方案、包裝邏輯說明，人工再對其二次篩選修改，作為供上級選擇的材料。
但我認為 Deepseek 暫時沒辦法真正加入研發核心工作流，它的确在靈感和包裝層面會提供一定幫助，但成品轉化的效率并沒有想象中那麼高。一個是胡編亂造的原因，你需要花精力交叉驗證；另一個是它自己的模型語料風格鮮明（比如科幻味），很難掰成你想要的風格，頂多給到一些 Prompt，但這就會導致產出結果很一般。
在我看來，它最多只能承擔個腦暴搭子的職能，我平常拿它算卦更多一點。
——某獨立遊戲制作人
我們在策劃過程中，會對一些碰到的問題跟 Deepseek 交流，它會給出一些建議和方向，尤其是推理問題的過程，能夠幫我們查漏補缺，或者提供一些新的思考方向：
——某上海四小龍遊戲玩法策劃
我也經常将 Deepseek 等工具作為搜索引擎，或者自我審查的工具。
比如在寫好策劃案後，跟它說 " 你現在扮演一個測試工程師來檢查一下，看有哪些邊緣條件我沒有想到，來質疑一下我。"
然後它就開始被我忽悠着 " 打工 " 了。
圖片素材來源葡萄君模拟，遊戲為虛構，僅供演示
我覺得 AI 查漏補缺對個人的好處大于對項目，因為這個環節在你跟其他同事對接協作時，也都會對出來，只不過用了這些 AI 工具後，你在大家眼裡就會更 " 細心、靠譜 " 起來。
除此之外，我個人對 AI 工具和應用主要是兩方面：制作業務工具、搭建玩法原型。
對于前者來說，雖然我們公司有專門的技術中台幫策劃研發各種工具，但從提需求、排期、溝通、執行到落地，中間可能會耗費大量的成本，用 Deepseek、GPT 等 AI 工具研發，會節省大量時間精力。
比如上次我花了 1 個小時寫了個相對復雜的業務工具，可以實現數據可視化和驗證。在沒有這個工具前，我審查這些編輯器導出的表格數據可能需要一兩天，現在基本只要 5 分鍾。
數據驗證工具
搭建玩法原型的情況類似，因為不少廠商的立項自下至上，我們需要給老板審查我們做的東西好不好，過去做這些東西可能需要一個方案、一個 PPT，但這樣哪怕你說得天花亂墜，沒法驗證，大家還是不知道好不好玩。
因此我們策劃需要簡單出個玩法原型，可能不需要很完善、不用打包，能看起來像回事、達到演示效果就行。
這時如果你按原來的模式和開發周期，可能需要一兩周的時間和人力成本，還需要擔心做出來之後沒過評審，來回拉扯修改；但随着 GPT 等 AI 工具的迭代進化，我們只需要拆分這個玩法原型需要什麼功能，然後逐一跟 AI 工具對話、優化、組合……最終可能只需要一天就能做出玩法原型。
做這些東西的時候我也在想：這算不算 " 偷工資 "？因為我周圍的人确實很少有意識地用 AI 工具提效。
但回頭想想，哪怕真是手打代碼，那其實也會有類似 Copilot 這類預測輸入工具進行 20%-30% 的提效，我這應該算是另一種 " 技術紅利 " 了。
Copilot 根據注釋進行預測，圖源知乎 @Jayden
02
程式：胡編亂造也要
把事情辦成
——某大廠叙事策劃（技術向）
我目前的編程工作中不太用 DeepSeek，因為它太發散了，喜歡提醒我注意一些我不需要注意的問題。
首先，我的工作分兩個部分，一是找到解決方案，二是落實解決方案。
在前者上我會問：有什麼方法，能實現怎樣的一個功能？這個時候得到的基本都是啟發性回答，還是有用的；但當我說，我認為其中一個方案不錯後，它會一直圍着這個方案轉，出不去了。
比如我先問：在虛幻引擎的 GAS 中，通常如何判斷一個 Gameplay Ability 是否可以觸發（比如血量低于 90% 時可觸發）？它會給我一些有價值的參考；
我的第二個問題是：假設現在有一個源對象和一個目标對象，我需要同時依賴源對象和目标對象的狀态作為 Ability 可用條件（比如需要雙方血量均低于 90%），我是否可以利用 Gameplay Ability System 做到這個判斷？
DeepSeek 給了我一個完整的方案：結合屬性監聽、條件檢查邏輯和網絡驗證來實現。
但你知道我第二個問題最需要的答案是什麼嗎？
是 " 不能 "。Ability 在激活前沒有辦法得到 Target 的信息，只要知道這個，我就可以放棄這個方向，去尋找别的方法了。
也就是說，針對一個具體問題，有時我問 " 能不能 "，它會想着辦法給我 " 能 " 的答案。但如果事實上确實不能，它想的辦法可能就會變成胡編亂造，或者至少也會浪費時間。所以 DeepSeek 基本只能在方案選型上用，進入一個方案後就跳不出來了。
但是在學習、輔助理解、故事創意上，DeepSeek 的效果還不錯，可能創意端會用得比較多。
03
美術：提示詞優化大師
和創意落地工具
——某遊戲美術外包商技術美術（TA）
我主要在三個方面使用 Deepseek:
首先是生成圖片提示詞，它能準确理解我的創意需求，并轉化為專業的 Prompt。在跟 Claude、Imagefx 等其他 AI 工具組合的情況下，可以只用 5 分鍾就生成一張标準的宣傳海報。
Claude 生成海報建議
Deepseek 進行分析優化，并生成準确的文生圖提示詞
IMAGEFX 通過提示詞生成圖片
人工篩選、細節調整
其次，我會利用 Deepseek 做一些創意延伸，比如讓它生成一些供參考的遊戲世界觀與核心玩法架構。
以及該框架下的場景設計、戰鬥細節：
基于該提示詞，利用 Recraft 生成的卡牌概念圖：
第三是滿足自身的橫向發展和創意落地。
我是個十足的文科生。不過在 AI 的助力下，我自己開發了網頁、小程式，甚至 APP，還做了些小工具，讓工作更高效。有意思的是，我現在工作的地方有自己的 IT 部門，他們比我專業多了。可知道我會 AI 編程後，他們有時還來問我一些專業知識。
比如我曾用三天的空餘時間，利用 Deepseek、Windsurf 和 Cursor 成功開發出了一款解壓小程式。在開發過程中，通過與 AI 進行對話，它能精準地實現我所期望的一系列功能。最終，小程式擁有記錄打工人的心情、給予打工人鼓勵和提醒、呼吸冥想、鼓勵扭蛋等有趣的功能。
當然，我也知道上面三種 AI 工作流，可能在 GPT 時代就已經存在了。但 Deepseek 的優勢在于能在中文語境下充分理解我的語境和需求，降低了反復溝通成本和使用門檻，特别是在處理一些稍微復雜的任務時，它的推理能力和聯網功可以提供很多思路拓展。
——某廣州大廠美術設計
我們公司的策劃同事已經比較經常地拿 AI 生成效果圖，然後請美術同事往效果圖的方向貼靠。
有時候 AI 出的圖離我們想要的方向差别很大，人物比例都不對，所以更具體的一些角色、裝飾設計還需要我們美術來琢磨；但如果這個 AI 效果圖對上了策劃的 " 感覺 "，我們就可以直接模仿，基本不用修改、細化這些人工操作了，相對省力一些。
但我總感覺這樣工作不太對勁。
音頻：競争對手、提效腳本
——小旭音樂創始人、CEO 盧小旭
國外音頻音樂生成主要用兩個軟體，Suno 和 Udio，去年 Suno v3.5、今年 v4 版本推出後，它在 AI 音樂創作這塊的成熟度已經很高了。
但它仍有兩個硬傷：一是生成音頻的音質較低，在手機上聽還可以，但主機遊戲使用，或放在高保真音響上就能聽出明顯差異；二是 Suno 還不能精準控制和修改，一次性生成的音樂是怎麼樣就定下了，如果你說第幾秒的鋼琴要改成吉他，它就改不了。
因此 Suno 對我們遊戲音頻音樂等業務的影響不大，我們接到的需求還是 100% 由人工制作，AI 最多可能做一些方向上的參考。
至于 Deepseek，去年我們一直在研究 AI 音樂的提示詞，研究如何跟 AI 工具進行對話，但 Deepseek 出來後我們一試，它寫的提示詞比我們自己研究的還精準，前面半年的活都白幹了。
不止這一塊兒，AI 切入後，音頻音樂業務的很多工種都不太需要了。比如遊戲配音需要錄音棚，我們之前在北京有 4 個錄音棚，配備 4 名錄音師，但現在 TTS（Text-to-Speech，文本轉語音）成熟後很多廠商都不過來錄制了；再比如現在很多遊戲歌曲的制作、演唱，都被 AI 代替了，歌手、CV 的工作量也會很快減少，然後人才數量也會對應減少。
網易伏羲的 AI 配音，
已在《逆水寒》手遊、《永劫無間》手遊中實裝
這種情況下，我預計我們的傳統業務可能會在三年之内縮減 80%，如果等到 AI 創作真正成熟、可以商業化落地的時候，也絕對不是落在專業領網域、某些專家頭上——人家遊戲公司自己就可以用 AI 生成任何音樂了，為什麼還要花錢找别人做？AI 代替的不是人力成本，而是一整套業務流程。
所以我們也在需求改變，比如做一些 AI 音頻和視頻結合的内容，降低可替代性；再比如嘗試一些現場演奏和 AI 互動演出的内容；同時我也在要求團隊的綜合能力，比如作曲師要有樂器演奏的能力，畢竟未來現場演出可能會比音樂制作更值錢。
小旭音樂結合多種 AI 内容產出的短視頻爆款
至于說你說焦慮的問題，可能去年我會着急一些，今年就比較平靜了，畢竟 AI 大勢是全人類的焦慮，不是我們一家的課題。
——上海大廠音頻策劃
我認為在創作工具中挂載接入 Deepseek 等 AI 工具會有一些前景。
我曾利用 Deepseek，為音頻編輯軟體 Reaper 編寫了一個提效腳本，簡單來說就是把一些軟體常用的插件集成到額外界面，點擊按鈕就能載入對應插件，省下了在插件列表逐一查閱的時間成本。
這個提效腳本的 98% 的代碼都是我用 Deepseek 直接生成的，并通過跟 AI 對話進行調試修改：
這其中也出現了一些問題，在跟 Deepseek 對話到一定輪數後，它開始胡編亂造了，輸出的代碼變得完全不可用。好在之前它已經給到了一份相對完整、基本可用的代碼，我在這份代碼的基礎上，根據 Deepseek 推理内容進行了人工微調，最終實現了這個小型腳本的落地運行。
後期 Deepseek 混亂狀态下，重新復制
完整代碼給它也不行
05
運營：比 ChatGPT 更好的輔助
——北極光遊戲運營
我在尋找推廣文案、短信等内容創意時，會用到 Deepseek，而且感覺它要比當時的 ChatGPT 好用很多。但像運營公告這些直接面向玩家的東西，一發出去幾百萬人看，肯定必須親自上手，一點也不能出錯。
Deepseek 直接生成情人節推廣短信
（遊戲信息為虛構，僅供演示）
——天美遊戲運營
我們内部有不少 AI 工具。但用的不算多，會拿來查資料，但也就是看一看，輔助一下。我倒是前段時間拿它來算命 ... …正兒八經幹活很難滿足需求。
06
結語
從上述從業者的實操來看，Deepseek 以及其他 AI 工具，更多是給個人工作提供了一些幫助，遠沒有給傳統的遊戲研發流程帶來一些革命性變化。
這樣結論也在預料之内。就像盧小旭所說的，AI 是一個平權的工具，它的初衷可能就不是讓專業的人使用，而是讓外行人無門檻地做專業的事情。
某遊戲美術外包老板
這麼說，AI 對遊戲行業的實際影響沒那麼大？
似乎也不太對，青庖網絡的 CTO 晨超認為，他覺得大家對 Deepseek 的理解，和之前其他 AI 工具剛出來時差不多：高估了其短期作用，低估了其長期作用—— AI 工作流對遊戲行業的影響，與其說是革命，倒不如說是滲透。
這些 " 滲透 " 就像是上述從業者的實操探索，看似不太正經，但可能會成為 AI 變革遊戲行業的前期積累。青庖網絡創始人曹潇文也表示，很多廠商早早就用 AIGC 代替人工生產美術資產，他們可能還沒跑正 ROI，但卻通過早期積累，拔升了 AI 在遊戲行業的水位。
" 如果說遊戲行業的人力結構是一座金字塔，那 AI 就是一個初級的神經網絡，它會像海水一樣自下而上地淹沒上來，最先被替代的可能只是一些邊角料，但在 AI 不斷發展，以及金字塔結構特性的影響下，海水的淹沒速度會越來越快，甚至會超出我們的想象；這種淹沒也不只是一對一的置換，很有可能把工作結構、模式、文化一齊改變。"
" 當 AI 的海水沒過行業中遊，更大的拐點或許就将到來。"
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