今天小编分享的游戏经验：当大家谈论AI颠覆游戏行业时，一线从业者这样用Deepseek，欢迎阅读。
与其说是革命，不如说是渗透。
文 / 秋秋 & 托马斯之颅 & 电了个教 & 以撒 & 梁子 & 九莲宝灯
我在想，Deepseek 到底对游戏行业的影响有多大。
你看，这款工具在年前火得一塌糊涂，被《黑神话：悟空》制作人称为 " 国运级科技成果 "。
一段时间内，Deepseek 本身就成了流量密码、泼天富贵。大到概念股暴涨，各领網域大厂下场接入 Deepseek、小到零基础用 Deepseek 做游戏……沿着这个趋势，说不定蔡浩宇说的 "99% 的开发者 " 真的要被迫提前转行了。
《逆水寒》《和平精英》接入 Deepseek
可事实真的是这样吗？跟多位不同岗位的游戏从业者聊过后，葡萄君却得出了不太一样的结论。
以下为这些从业者的经历自述：
01
策划：腦暴参与者、
协作提效工具、搜索引擎
——某上海四小龙游戏关卡策划
我身边有关卡同事做 Demo 的时候，会利用自己的需求内容，先让 Deepseek 写一份代码，然后给技术同事进行效果演示，这种操作方式会让技术同学更好地理解策划需求。
通过需求内容，利用 Deepseek 直接生成对应的关卡切片
图片素材来源葡萄君模拟，仅供演示
另外就是把 Deepseek 当搜索引擎，比如问它某种玩法机制哪些游戏用过。
最近我也在想怎么扩展 Deepseek 的应用，因为这款工具特别大的好处是会给参考文献和推理过程，这样它给的结果准确与否其实没有关系——我自己能看出来，并基于这些中间结果进行二次搜索。
这种特性特别适合个人跨行学习和发展：
再比如帮我梳理策划文档的逻辑，查漏补缺，这对我个人发展来说很有意义。
我感觉 Deepseek 可能类似当年的 " 随机 "，没有人想象到 " 随机 " 能产生 "Roguelike"，那也没有人能想象到 AI 对游戏玩法有多大的潜力。
——某单机游戏文案策划
Deepseek 上次对工作有帮助的时候，应该还是辅助我找资料。
在联网和深度思考模式下，让它给出某一时代适合作为英雄进行二度包装的历史人物的姓名、资料、选取原因、包装方案、包装逻辑说明，人工再对其二次筛选修改，作为供上级选择的材料。
但我认为 Deepseek 暂时没办法真正加入研发核心工作流，它的确在灵感和包装层面会提供一定帮助，但成品转化的效率并没有想象中那么高。一个是胡编乱造的原因，你需要花精力交叉验证；另一个是它自己的模型语料风格鲜明（比如科幻味），很难掰成你想要的风格，顶多给到一些 Prompt，但这就会导致产出结果很一般。
在我看来，它最多只能承担个腦暴搭子的职能，我平常拿它算卦更多一点。
——某独立游戏制作人
我们在策划过程中，会对一些碰到的问题跟 Deepseek 交流，它会给出一些建议和方向，尤其是推理问题的过程，能够帮我们查漏补缺，或者提供一些新的思考方向：
——某上海四小龙游戏玩法策划
我也经常将 Deepseek 等工具作为搜索引擎，或者自我审查的工具。
比如在写好策划案后，跟它说 " 你现在扮演一个测试工程师来检查一下，看有哪些边缘条件我没有想到，来质疑一下我。"
然后它就开始被我忽悠着 " 打工 " 了。
图片素材来源葡萄君模拟，游戏为虚构，仅供演示
我觉得 AI 查漏补缺对个人的好处大于对项目，因为这个环节在你跟其他同事对接协作时，也都会对出来，只不过用了这些 AI 工具后，你在大家眼里就会更 " 细心、靠谱 " 起来。
除此之外，我个人对 AI 工具和应用主要是两方面：制作业务工具、搭建玩法原型。
对于前者来说，虽然我们公司有专门的技术中台帮策划研发各种工具，但从提需求、排期、沟通、执行到落地，中间可能会耗费大量的成本，用 Deepseek、GPT 等 AI 工具研发，会节省大量时间精力。
比如上次我花了 1 个小时写了个相对复杂的业务工具，可以实现数据可视化和验证。在没有这个工具前，我审查这些编辑器导出的表格数据可能需要一两天，现在基本只要 5 分钟。
数据验证工具
搭建玩法原型的情况类似，因为不少厂商的立项自下至上，我们需要给老板审查我们做的东西好不好，过去做这些东西可能需要一个方案、一个 PPT，但这样哪怕你说得天花乱坠，没法验证，大家还是不知道好不好玩。
因此我们策划需要简单出个玩法原型，可能不需要很完善、不用打包，能看起来像回事、达到演示效果就行。
这时如果你按原来的模式和开发周期，可能需要一两周的时间和人力成本，还需要担心做出来之后没过评审，来回拉扯修改；但随着 GPT 等 AI 工具的迭代进化，我们只需要拆分这个玩法原型需要什么功能，然后逐一跟 AI 工具对话、优化、组合……最终可能只需要一天就能做出玩法原型。
做这些东西的时候我也在想：这算不算 " 偷工资 "？因为我周围的人确实很少有意识地用 AI 工具提效。
但回头想想，哪怕真是手打代码，那其实也会有类似 Copilot 这类预测输入工具进行 20%-30% 的提效，我这应该算是另一种 " 技术红利 " 了。
Copilot 根据注释进行预测，图源知乎 @Jayden
02
程式：胡编乱造也要
把事情办成
——某大厂叙事策划（技术向）
我目前的编程工作中不太用 DeepSeek，因为它太发散了，喜欢提醒我注意一些我不需要注意的问题。
首先，我的工作分两个部分，一是找到解决方案，二是落实解决方案。
在前者上我会问：有什么方法，能实现怎样的一个功能？这个时候得到的基本都是启发性回答，还是有用的；但当我说，我认为其中一个方案不错后，它会一直围着这个方案转，出不去了。
比如我先问：在虚幻引擎的 GAS 中，通常如何判断一个 Gameplay Ability 是否可以触发（比如血量低于 90% 时可触发）？它会给我一些有价值的参考；
我的第二个问题是：假设现在有一个源对象和一个目标对象，我需要同时依赖源对象和目标对象的状态作为 Ability 可用条件（比如需要双方血量均低于 90%），我是否可以利用 Gameplay Ability System 做到这个判断？
DeepSeek 给了我一个完整的方案：结合属性监听、条件检查逻辑和网络验证来实现。
但你知道我第二个问题最需要的答案是什么吗？
是 " 不能 "。Ability 在激活前没有办法得到 Target 的信息，只要知道这个，我就可以放弃这个方向，去寻找别的方法了。
也就是说，针对一个具体问题，有时我问 " 能不能 "，它会想着办法给我 " 能 " 的答案。但如果事实上确实不能，它想的办法可能就会变成胡编乱造，或者至少也会浪费时间。所以 DeepSeek 基本只能在方案选型上用，进入一个方案后就跳不出来了。
但是在学习、辅助理解、故事创意上，DeepSeek 的效果还不错，可能创意端会用得比较多。
03
美术：提示词优化大师
和创意落地工具
——某游戏美术外包商技术美术（TA）
我主要在三个方面使用 Deepseek:
首先是生成图片提示词，它能准确理解我的创意需求，并转化为专业的 Prompt。在跟 Claude、Imagefx 等其他 AI 工具组合的情况下，可以只用 5 分钟就生成一张标准的宣传海报。
Claude 生成海报建议
Deepseek 进行分析优化，并生成准确的文生图提示词
IMAGEFX 通过提示词生成图片
人工筛选、细节调整
其次，我会利用 Deepseek 做一些创意延伸，比如让它生成一些供参考的游戏世界观与核心玩法架构。
以及该框架下的场景设计、战斗细节：
基于该提示词，利用 Recraft 生成的卡牌概念图：
第三是满足自身的横向发展和创意落地。
我是个十足的文科生。不过在 AI 的助力下，我自己开发了网页、小程式，甚至 APP，还做了些小工具，让工作更高效。有意思的是，我现在工作的地方有自己的 IT 部门，他们比我专业多了。可知道我会 AI 编程后，他们有时还来问我一些专业知识。
比如我曾用三天的空余时间，利用 Deepseek、Windsurf 和 Cursor 成功开发出了一款解压小程式。在开发过程中，通过与 AI 进行对话，它能精准地实现我所期望的一系列功能。最终，小程式拥有记录打工人的心情、给予打工人鼓励和提醒、呼吸冥想、鼓励扭蛋等有趣的功能。
当然，我也知道上面三种 AI 工作流，可能在 GPT 时代就已经存在了。但 Deepseek 的优势在于能在中文语境下充分理解我的语境和需求，降低了反复沟通成本和使用门槛，特别是在处理一些稍微复杂的任务时，它的推理能力和联网功可以提供很多思路拓展。
——某广州大厂美术设计
我们公司的策划同事已经比较经常地拿 AI 生成效果图，然后请美术同事往效果图的方向贴靠。
有时候 AI 出的图离我们想要的方向差别很大，人物比例都不对，所以更具体的一些角色、装饰设计还需要我们美术来琢磨；但如果这个 AI 效果图对上了策划的 " 感觉 "，我们就可以直接模仿，基本不用修改、细化这些人工操作了，相对省力一些。
但我总感觉这样工作不太对劲。
音频：竞争对手、提效脚本
——小旭音乐创始人、CEO 卢小旭
国外音频音乐生成主要用两个軟體，Suno 和 Udio，去年 Suno v3.5、今年 v4 版本推出后，它在 AI 音乐创作这块的成熟度已经很高了。
但它仍有两个硬伤：一是生成音频的音质较低，在手机上听还可以，但主机游戏使用，或放在高保真音响上就能听出明显差异；二是 Suno 还不能精准控制和修改，一次性生成的音乐是怎么样就定下了，如果你说第几秒的钢琴要改成吉他，它就改不了。
因此 Suno 对我们游戏音频音乐等业务的影响不大，我们接到的需求还是 100% 由人工制作，AI 最多可能做一些方向上的参考。
至于 Deepseek，去年我们一直在研究 AI 音乐的提示词，研究如何跟 AI 工具进行对话，但 Deepseek 出来后我们一试，它写的提示词比我们自己研究的还精准，前面半年的活都白干了。
不止这一块儿，AI 切入后，音频音乐业务的很多工种都不太需要了。比如游戏配音需要录音棚，我们之前在北京有 4 个录音棚，配备 4 名录音师，但现在 TTS（Text-to-Speech，文本转语音）成熟后很多厂商都不过来录制了；再比如现在很多游戏歌曲的制作、演唱，都被 AI 代替了，歌手、CV 的工作量也会很快减少，然后人才数量也会对应减少。
网易伏羲的 AI 配音，
已在《逆水寒》手游、《永劫无间》手游中实装
这种情况下，我预计我们的传统业务可能会在三年之内缩减 80%，如果等到 AI 创作真正成熟、可以商业化落地的时候，也绝对不是落在专业领網域、某些专家头上——人家游戏公司自己就可以用 AI 生成任何音乐了，为什么还要花钱找别人做？AI 代替的不是人力成本，而是一整套业务流程。
所以我们也在需求改变，比如做一些 AI 音频和视频结合的内容，降低可替代性；再比如尝试一些现场演奏和 AI 互动演出的内容；同时我也在要求团队的综合能力，比如作曲师要有乐器演奏的能力，毕竟未来现场演出可能会比音乐制作更值钱。
小旭音乐结合多种 AI 内容产出的短视频爆款
至于说你说焦虑的问题，可能去年我会着急一些，今年就比较平静了，毕竟 AI 大势是全人类的焦虑，不是我们一家的课题。
——上海大厂音频策划
我认为在创作工具中挂载接入 Deepseek 等 AI 工具会有一些前景。
我曾利用 Deepseek，为音频编辑軟體 Reaper 编写了一个提效脚本，简单来说就是把一些軟體常用的插件集成到额外界面，点击按钮就能载入对应插件，省下了在插件列表逐一查阅的时间成本。
这个提效脚本的 98% 的代码都是我用 Deepseek 直接生成的，并通过跟 AI 对话进行调试修改：
这其中也出现了一些问题，在跟 Deepseek 对话到一定轮数后，它开始胡编乱造了，输出的代码变得完全不可用。好在之前它已经给到了一份相对完整、基本可用的代码，我在这份代码的基础上，根据 Deepseek 推理内容进行了人工微调，最终实现了这个小型脚本的落地运行。
后期 Deepseek 混乱状态下，重新复制
完整代码给它也不行
05
运营：比 ChatGPT 更好的辅助
——北极光游戏运营
我在寻找推广文案、短信等内容创意时，会用到 Deepseek，而且感觉它要比当时的 ChatGPT 好用很多。但像运营公告这些直接面向玩家的东西，一发出去几百万人看，肯定必须亲自上手，一点也不能出错。
Deepseek 直接生成情人节推广短信
（游戏信息为虚构，仅供演示）
——天美游戏运营
我们内部有不少 AI 工具。但用的不算多，会拿来查资料，但也就是看一看，辅助一下。我倒是前段时间拿它来算命 ... …正儿八经干活很难满足需求。
06
结语
从上述从业者的实操来看，Deepseek 以及其他 AI 工具，更多是给个人工作提供了一些帮助，远没有给传统的游戏研发流程带来一些革命性变化。
这样结论也在预料之内。就像卢小旭所说的，AI 是一个平权的工具，它的初衷可能就不是让专业的人使用，而是让外行人无门槛地做专业的事情。
某游戏美术外包老板
这么说，AI 对游戏行业的实际影响没那么大？
似乎也不太对，青庖网络的 CTO 晨超认为，他觉得大家对 Deepseek 的理解，和之前其他 AI 工具刚出来时差不多：高估了其短期作用，低估了其长期作用—— AI 工作流对游戏行业的影响，与其说是革命，倒不如说是渗透。
这些 " 渗透 " 就像是上述从业者的实操探索，看似不太正经，但可能会成为 AI 变革游戏行业的前期积累。青庖网络创始人曹潇文也表示，很多厂商早早就用 AIGC 代替人工生产美术资产，他们可能还没跑正 ROI，但却通过早期积累，拔升了 AI 在游戏行业的水位。
" 如果说游戏行业的人力结构是一座金字塔，那 AI 就是一个初级的神经网络，它会像海水一样自下而上地淹没上来，最先被替代的可能只是一些边角料，但在 AI 不断发展，以及金字塔结构特性的影响下，海水的淹没速度会越来越快，甚至会超出我们的想象；这种淹没也不只是一对一的置换，很有可能把工作结构、模式、文化一齐改变。"
" 当 AI 的海水没过行业中游，更大的拐点或许就将到来。"
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