眼下，AI技术正以前所未有的速度渗透并重塑游戏行业，从生产管线到创作逻辑，每一个环节都在经历深刻变革。在当下游戏行业的公开交流与私下沟通中，无论主动还是被动，游戏从业者都频频被卷入各类AI相关话题的讨论当中。

目前，游戏行业存在的普遍认知是，AI只会替代游戏生产中的部分环节，相关的实践也在围绕这一认知展开，但这一认知是否准确？真正的AI创作逻辑究竟如何重构？行业从业者又该如何应对这场变革？

4月26日，在知乎游戏与游戏星繁联合举办的“游戏玩力场”2026游戏试玩派对上，观察者网游戏频道（B站账号：观网游戏）就此与独立之光副总裁熊攀峰（后文称熊拖泥）进行了对话，作为耕耘游戏行业数十年的资深从业者、GAME布道师及经典游戏文化倡导者，他也关注并参与着这场在游戏行业里正在进行的行业革命。

以下为访谈全文：

AI的正在进行时

观察者网：拖泥老师，辛苦您先做一下自我介绍。

熊拖泥：大家好，我是独立之光的熊拖泥，负责开发者关系相关工作，任职VP。独立之光长期整合各类资源，为独立游戏开发者提供支持，业务覆盖基金扶持、项目孵化、游戏展会举办，以及行业沙龙、开发者交流聚会等活动，相关线下活动以上海为主。

观察者网：当下我们已经进入AI时代，游戏行业的生产模式也正在被AI技术逐步重构。外界普遍认为AI只会替代游戏生产管线中的部分环节，而您持有不同观点，认为AI真正在做的是重构原生的AI创作逻辑。能否详细说明这两种观点的核心区别，以及这场重构将会如何落地发生？

熊拖泥：首先从我这段时间的实际体感来说，今年完全可以称得上是原生AI游戏引擎的元年。从今年2月份到现在，我已经体验过5-6款全球范围内的原生AI游戏引擎，其中有4款来自国内开发团队。

我这段时间最大的核心感受是，真正意义上的原生AI游戏引擎，并不是对传统游戏开发流程的赋能或优化，它完全有能力颠覆现有的整个开发流程，这也是我近两个多月实操下来最深刻的体会。

很多人最好奇的点在于，我们所说的原生AI游戏引擎，核心是通过自然语言，让开发者、使用者和AI完成交互沟通，它和传统开发流程的本质差异到底在哪里。

首先我们要明白，现在行业通用的Unity、Godot这类传统引擎，之所以能普及，是因为在过去的行业环境里，它能提供一套通用的行业解决方案，让更多开发者能用更低的成本，落地自己的游戏创意。

而传统引擎的诞生，核心背景是早年的工具开发、运行环境搭建，成本很高。回顾游戏行业发展史，上世纪七八十年代，很多日本游戏厂商开发完一款游戏后，后续新作都会直接沿用前作的程序库、底层框架和开发资源。

受当时软硬件条件、技术限制等多方面因素影响，厂商根本无法为玩法不同的单款游戏单独定制全新的开发框架，那样的成本会直接翻数倍。

正是基于这样的行业背景，过去几十年里，随着软硬件技术迭代，行业才逐步诞生了一批专注底层工具研发、解决通用开发需求的主流游戏引擎。

但AI技术的发展迭代速度，是我个人从业以来见过前所未有的，这几年几乎每周都有新东西出现，迭代速度远超行业过往任何一个阶段，这也可能是人类历史上前所未有的。

发展到现在，原生AI游戏引擎的实际能力，已经远超普通大众的固有认知。很多不长期关注这个领域的人，根本想象不到它现在已经能实现怎样的功能，只是在印象中会感觉一直在进步。

我实操下来最核心的结论是：区别于通用大模型，针对游戏开发场景专项训练的专业AI引擎，搭配配套的辅助能力，完全可以让开发者通过自然语言，直接定制自己需要的开发软件、专属工具。

这一点，也是目前很多关注这个领域的从业者，都会感到意外的核心变化。

观察者网：您说到用自然语言就能够做游戏开发，定制开发软件，这显然降低了技术门槛，因此当下很多人会把AI看作技术平权的工具。但您认为AI更像是游戏认知的放大器，为什么会这样理解？

熊拖泥：因为当所有人都手握同款工具时，差距反而会被进一步拉开。

AI出现之前，行业普遍需要通用游戏引擎这类标准化工具，它确实已经大幅降低了游戏开发的门槛与成本。但AI时代到来之后，人与人之间的差距会变得极其悬殊。

同样一套工具，不同人使用出来的下限和上限可能有一个太阳系那么大，以前可能最多就只有几千公里。放在过去，新手和行业顶尖从业者的能力差距，或许只是有限区间；但AI原生引擎的能力上限、生产效率，比传统通用引擎高出几十倍不止。

要说数据的话，以前普通开发者和顶尖制作人的差距，大概是一比一百；而现在依托AI原生引擎，这个差距会直接变成十到十万，甚至更加夸张。

观察者网：也就是说，AI在拉高行业整体下限的同时，也彻底拉高了能力上限。

熊拖泥：没错，上限会被无限拉高。

我自己有切身的体会，除了今年依靠原生AI引擎，独立一个人做完了一版游戏Demo，我上一次单人完成完整Demo，还要追溯到2003年，用的是Macromedia Flash。

早期的Flash界面

我2001年刚来上海的时候，曾经和一位专业动画导演交流。我很喜欢动画，当时和他说，Flash是一款非常优秀的创作工具，但他的看法和我完全相反，他觉得Flash很低幼、非常业余。

当年新浪首页的banner让Flash破圈，大量普通人开始用它制作动画、短片。门槛一降低，海量业余内容涌现，彼时市面上绝大多数FlashMV、动画成品，质感都不够专业。

我当时就和那位导演说，问题不在于工具本身。Flash门槛足够低，不局限于专业从业者，海量业余创作者涌入，就像金字塔一样，底层作品数量庞大，但塔顶总会诞生出极具创造力、完全打破固有认知的优质作品，他们才是闪耀之星。

那个时候我就意识到，低门槛工具最终放大的，是创作者本身的认知差异。

而如今的原生AI游戏引擎，是把这种认知差距，再次放大了几十倍、上百倍。为什么我会说新手起点是十？因为AI本身有基础增效能力，哪怕是新手，也会比只用传统引擎的纯小白更强。但这种基础提升，和拥有深度行业认知、成熟创作经验的人相比，完全不在一个量级。

观察者网：那想追问一下，您所说的这种认知，具体都包含哪些内容？

熊拖泥：首先我认为，做游戏本身是对人的全方位考察。核心就在于你认为什么是游戏，游戏最重要的是什么，大家为什么需要玩游戏，以及你自己为什么想要去做游戏。

从这一点延伸开来，每个人的选择会完全不一样。有人觉得画面最重要，那他做内容就会优先打磨画面；有人觉得世界观和故事最重要，就会先搭建整套世界观设定；也有人认为玩法才是一款游戏的核心......

这个时候，AI可以极速落地你的想法，换个角度来说，它也会让你走弯路的效率成倍变高。以前走错方向要耗费很久的时间、大量成本，现在借助AI，你很快就能走完一整条弯路，只是耗时变短了，但错误的选择本身不会消失。

所以我说AI是认知的放大器，同时它有两件事永远无法替你解决。

第一，做游戏遇到瓶颈和困难时，你有没有内在驱动力，能不能坚持下去，这件事AI帮不了你。

第二，能不能为自己的项目找到最终的完整解决方案，AI也无法保证，最终还是由制作人的认知来决定。

这种认知还包含创作的初心：你为什么要做这款游戏？

如果只是单纯照搬市面上的成功产品、复刻爆款，AI可以做得极快、效率极高。

就像吸血鬼幸存者类玩法，现在市面上同类产品已经成千上万。用上原生AI游戏引擎，越是成熟热门的品类，复刻、仿写的速度就越快。

游戏《吸血鬼幸存者》

但随之而来的问题就是：玩家为什么不直接玩原版，要来玩你的仿制作品？

想要在成百上千、甚至未来上万款同类作品里脱颖而出，就必须在认知层面做出差异。哪怕是相同的基础玩法，你也要靠自己的理解，做出不一样的内容、不一样的体验，才能抓住属于自己的目标受众，吸引和你审美、喜好同频的玩家。

AI没办法直接拔高一个人的认知，但它绝对是开发者从零到一、快速试错、探索不同创作路径的利器。只要坚持深耕自己的方向，守住自己的创作视角与设计理念，就能快速试错、快速迭代，走出一条独属于自己的路。

最终，每一款游戏作品，本质上都是制作人个人风格与认知的直接体现。

观察者网：目前在核心玩家和创作者群体里，出现了一股反AI的思潮，很多人标榜只玩、只做纯手工制作的游戏。您如何看待这种反潮流现象？它会不会对AI时代的游戏创作，形成反向的作用？

熊拖泥：结合我的观察来说，国内在AI工具落地应用上，整体走得非常靠前。

反观日本，我认为日本是一个极度注重版权的国家。早些年文生图大模型流行的时候，很多AI可以直接学习、复刻出各大知名工作室耳熟能详的美术风格，这在日本行业内引起的争议非常大。他们会非常在意，这类风格训练有没有获得原作者授权，算不算未经允许挪用别人的创作成果。

模仿吉卜力画风生成的图片

当然，站在创作者的角度，我也认同这种顾虑。