今天小编分享的互联网经验：15亿流量，为何没带来AI游戏的『王者荣耀 』，欢迎阅读。
文 | AI 鲸选社，作者 | 林书，编辑 | 杨晓鹤
最近，国产游戏圈子里还真是热闹。先是《黑神话：悟空》大火了两个多月，玩家们个个摩拳擦掌，觉得国产 3A 终于要扬眉吐气了。
结果呢，还没来得及多庆祝，大家的注意力突然被一款 "3A" 游戏《沙威玛》硬生生地拽回了另一条路上。
说起这《沙威玛》的特色，实际上就是四个字：土味 + 洗腦！
这游戏啊，说白了，就是让你在线上做一种沙威玛的土耳其小吃。
但它真正吸引人的，不是啥正儿八经的料理模拟，而是凭借着一首简单魔性的主题曲 " 沙威玛哦 ~ 沙威玛 "，加上搞笑的配音和画风，瞬间火遍了各大平台。
而其之所以被称为 "3A"，是因为这是一款使用了AI 作画、AI 作曲、AI 配音的游戏。
其中，那个踩中了 " 流量密码 " 的魔性神曲，正是熟悉的 Suno 味道。
AI 生成歌曲网站 Suno
凭着这特殊 " 流量效应 "，该游戏迅速火遍了各大平台。
抖音的相关话题播放量超过 15 亿，B 站也不乏超百万级的《沙威玛传奇》二创作品。
相应地，8 月 25 日，该游戏还位于国内 iOS 免费游戏榜单 300 名开外，但在一周后的 9 月 1 日，就飞升到了免费游戏榜榜首。
讲真，虽然现在市面上，以 AI 为噱头的游戏也不少了，但这游戏的过人之处，就在于带火了一种 "四两拨千斤" 的新盈利模式：靠 AI 技术，快速且便宜地搞出一些标准化的游戏模板，再搭配几个魔性的 " 洗腦 " 配音和玩梗，硬是赚得盆满钵满。
这时候不少人都在想：在 AI 技术将游戏成本低廉化后，难道 "0.5 美元做 3A"、" 以小博大 " 的新赛道真的来了？
土味 AI 游戏，新的赛道？
用短平快的思路做游戏，以 AI 配合土味搞笑梗，真的能打开一个新局面吗？
实际上，早在《沙威玛》之前，就有别的游戏进行了尝试。
那就是一款名叫《换你来当爹》的游戏。
虽然上线时间比《沙威玛》要早（今年 6 月），但实际上，这是个比后者是更进一步的游戏。
因为其不仅在制作环节（文字、影像）方面使用了 AI 技术，更是将 AI 作为核心玩法，结合进了游戏机制。
《换你来当爹》由上海狸谱科技有限公司发行，游戏中的剧情和对应图片全部由 LLM（大语言模型）实时生成，游戏的玩法，是通过一个个卡片式的选项，对游戏中出现的随机事件不断做出选择，从而一步步将游戏角色培养成「大孝子」！
举个例子，这些事件及其相关的选项，全都是由 AI 随机生成，不过玩家也可自定义输入，AI 会自动生成后面的人生剧本。
这样的机制，让游戏过程充满了各种 " 意外 " 和 " 惊喜 "。
凭着这魔性的玩法和画面，游戏很快在六一儿童节前后在微信上火出了圈。
纵观《沙威玛》和《换你来当爹》这两款游戏，其核心特点，大致都是用 AI 制作或玩法 + 搞笑梗 / 整蛊的方式，用魔性画面、剧情或配音，来达到一种出圈的传播效应。
但，一个重要的问题是：为何像这样火爆出圈的 AI 游戏，迄今为止，仅仅泛起了零星的几朵浪花，而难以成为雨后春笋的行业大势？
其中的关键，恐怕就在于当前 LLM 的瓶颈，以及其与游戏行业的契合效果上。
像《沙威玛》和《换你来当爹》这样的 AI 游戏，虽然能凭借玩梗，整蛊之类的 " 魔性 " 手段踩中流量密码，博得一时火爆，但这样传播路径，毕竟充满了偶然性和不可控，并且玩家终归会对同一套路审美疲劳。
从长远来看，决定一款游戏生命力和口碑的，永远是 " 好不好玩 " 这个核心要素。
在玩法方面，将 LLM 融入游戏机制的做法，虽然会给游戏带来一种开盲盒似的新奇感，但由于目前 LLM 的不可控性，AI 游戏在玩法方面，始终有一个难掩的短板。
这个短板就是：怎样才能保证在与玩家的互动中不出现 " 幻觉 "，或出现一些与游戏不匹配的元素，以至于穿帮？
例如在一个中世纪背景的游戏中，加入了 LLM 的 NPC 就不该说出 " 汽车 "、" 手机 " 这些词。
在这点上，与其他 AI 游戏相比，《换你来当爹》有一个不那么容易注意，但又非常重要的设计——通过生成式 AI，保证人物一致性连续快速作图。
游戏中，每一张出现的剧情选项卡，虽然内容各不相同，但都整体上保持了上世纪 50 — 60 年代的大字报风格。
从技术上来说，这样的一致性，推测是通过 Prompt 的转译，实现了 LLM 驱动实时生图，并达到连环画般的效果。
这种既能保持一致，但是又不重复，且花样百出的特点，才是真正让玩家觉得新奇、有趣，且反复游玩的动力。
从玩法机制上来说，这才是考验 AI 游戏 " 内功 " 的地方。当然，《换你来当爹》的玩法仅限于生图，核心有趣点还是来自用户的奇思妙想，游戏机制本身没有多复杂，这限制了其生命力。
可能的方向，LLM 为核心
在 " 稳定性 " 与 " 随机性 " 的平衡方面，一些不太出名，但却功底扎实的国产 AI 游戏，例如《1001 Nights》，则给后来的同类作品，提供了很多有意义的思路。
《1001 Nights》是由 Ada Eden 制作的一款AI 原生游戏，游戏参照《一千零一夜》的故事情节，传说有一个残忍的国王每天迎娶并杀死一个少女，玩家扮演的山鲁佐德成为新一任新娘，通过讲故事吸引国王听下去。
游戏中的国王由 GPT-4 扮演，玩家需要用故事引导国王，并引诱国王说出武器的名称。之后，山鲁佐德会通过自己特殊的能力，将故事中的武器变成实体，并用其与国王决斗。
与其他使用 LLM 作为核心玩法的游戏一样，《1001 Nights》也是一款靠对话来驱动的游戏。
但其最出众的设计就在于：玩家既在通过千变万化的故事，来触发相应的武器关键词的同时，扮演国王的 LLM，又不会因为不合游戏背景、设定的关键词，而破坏游戏整体的统一感。
例如，玩家在讲述故事时，说出了 " 坦克 "、" 机枪 " 一类不可能在古代波斯出现的东西，国王就会表现出诧异、愤怒，认为玩家在耍他。
而当国王的愤怒值达到了顶点时，山鲁佐德就会被国王杀死，游戏就 Over 了。
如此一来，在让游戏具备 " 千人千面 " 特点的同时，又将 AI 的思维、语言限定在了游戏既有的背景框架内。
而要做到这点，可不仅仅是加几行 Prompt 那么简单。
为保持故事的连贯性，制作团队 Ada Eden 用了一些特殊的技术手段，来确保国王讲的故事不会跑偏。
例如，他们用到了现在广为人知的 COT —— "Chain-of-Thought"（思维链）的技术，这个技术可以让 LLM 在生成故事的时候，先进行一系列的逻辑推理，然后再给出结果。从而不会让国王突然说出一些莫名其妙的情节。
同时，在故事生成的过程中，国王会以 JSON 格式给出反馈，包括故事的有效性（isValid）、评论（comment）和故事的续写（story）。
这相当于给输出内容加了一层 " 审核机制 "，如果玩家输入的故事不符合游戏背景或者国王的角色设定，国王会给出警告，并要求玩家重写故事。
最后，为确保画面一致性，他们还用了一个叫做 "Pixelization"（像素化）的模型，这个模型能够把生成的影像转换成像素艺术的风格，从而统一了游戏中的视觉元素。
而这一系列扎实的功底，也让人看到了未来 AI 游戏的理想状态：一个融入了 LLM 的 NPC，就该像真人导游那样，面对不同的游客时，会针对性地、灵活地产生不同的表达与说辞，但始终都会记住自己身为 " 导游 " 的角色，记住游戏世界的基本逻辑与框架。
然后随着 AI 技术的进步，AI 能力进一步被释放，实时生成互动视频后，也许 AI 游戏的可玩性，会极大地提高，届时将产生新一代的《王者荣耀》和《英雄联盟》。
这是目前《沙威玛》和《1001 Nights》囿于 AI 技术，还未展现出来的潜力。
两种路线，谁先胜出？
就目前 LLM 的互动形态而言，其对游戏行业的赋能，存在着两条较为确定的路线，一是如前面提到的，在 " 对话 " 这一功能上持续深挖，通过 AI NPC 这一媒介，在某些特定游戏类型，例如多剧情分支的互动游戏中脱颖而出。
所谓多剧情分支的游戏，指的是那种情节走向不唯一，玩家能通过自身的选择，导向多个剧情支线，多个结局的游戏，这类游戏的代表作，有《底特律：变人》、《奇异人生》等等。
在以往的游戏制作环节中，由于大量剧情分支的存在，这类游戏的制作，往往意味着庞大的编剧工作量。因为游戏团队需要一一对应地设想，每个选择对应的分支结果。
然而，这种类似穷举法的制作流程，除了耗时巨大外，一个最大的痛点，就在于人腦永远无法穷尽各种事件的后果与可能性。
而倘若制作团队，能将 LLM 融入游戏的 NPC 中，并较好地处理了 " 随机性 " 与 " 可控性 " 的问题，那么一个以 LLM 为驱动的，更有生命力的多剧情互动游戏就将应运而生。
因为到了那时，智能化的 NPC，将能依据玩家的行为，自主地衍生出相应的对话、剧情，而不用制作团队辛苦地一一编写相应的情节。
除了剧情互动方面的潜力外，另一大能让 AI 在游戏中大展拳脚的形式，就是通过对 LLM 多模态能力的横向扩展，让玩家拥有一个能执行各种复杂指令，完成各种 " 神助攻 " 的智能 NPC 队友。
这样的例子，就包括了今年首次将 "LLM 队友 " 应用于游戏中的《永劫无间》和《暗区突围》。
6 月 19 日，网易《永劫无间》手游开启 " 定胜终测 "，并宣布推出全球首个游戏 Copilot AI。
在《永劫无间》手游中，AI 队友可以自主跑图，搜集物资，辅助救援，自动战斗，甚至还能开麦和玩家无障碍交流。他们不仅能听懂玩家的指示，甚至还会主动提醒和帮助玩家，
举个例子，在游戏中，玩家只要通过语音对 AI 队友说一句：" 帮我去搜下装备 " 或是 " 快过来救我！"AI 马上就能领会玩家意图，像个真人队友似地跑来帮忙。
而这种结合了语音互動，多模态理解的 AI 技术，同样出现在了《暗区突围》中，
开发商魔術方塊工作室正在开发一种名为 "F.A.C.U.L." 的 " 人工智能解决方案 "，"F.A.C.U.L." 将允许 AI 角色识别多大 1.7 万个游戏物品，包括建筑物、武器、地表。
通过多模态的视觉技术，这些 AI 队友甚至能识别 " 一根草 "。
当玩家通过语音对 "AI 队友 " 下达复杂战术指令时，融合了视觉、语音识别等技术的 AI，能根据玩家一句模糊的 " 到这里 "、" 寻找一个绿色的箱子 "，明确地知道玩家所说的 " 这里 " 是哪里，想找的箱子是什么模样。
通过这种对 LLM 能力的横向扩展，AI 在游戏中的互动形式，突破了 " 对话 " 这一框架，增加了更广阔的玩法可能。但也存在很多智障的场景，毕竟你的 AI 队友更擅长规则内的玩法，规则外的智能可能就是幼儿园水平。
除了上述二种较为明确的路线外，还有一种更有潜力，也更有难度的做法，即融合二者的优势，打造一种" 既能像真人般互动 "同时 " 又能进行神助攻 " 的高度智能化 NPC，剧情场景可以随时根据你与 AI 互动的结果，变化着生成。
然而，要想实现这一点，除了制作团队的功力之外，还要等待 AI 技术，尤其是 LLM 技术更进一步的革命性突破。届时可能出现百亿流量的 AI 游戏，那一天 AI 游戏将会成为主流！
