严格来讲，无授权的风格训练、素材挪用，本身确实不够合理，甚至可以说是在盗用他人的创作内容去做模型训练。但抛开版权争议之外，在程序、系统设计、玩法搭建这些层面，AI其实具备很强的原创属性。

这是因为每个人的认知都是独一无二的，哪怕你想要借鉴、模仿别人的作品，在落地的过程里，一定会融入自己的理解、自己的设计思路，自然而然就会产生差异化的原创内容。

而我观察到，国内很多人排斥AI，还有一个核心原因：很多人会觉得用AI做游戏，是一种不用心的表现。

很多提出这种观点的人，很可能并没有亲身做过游戏开发。在大家的固有认知里，传统开发周期很长，代码要手写、内容要一点点打磨，耗时耗力才代表用心。

但用到AI之后，特别是在程序方面，只要需求明确、逻辑完整，短时间内就能产出成果，效率提升几十倍。大众直观上就会觉得，效率越快、越省力，制作者就越敷衍、越偷懒。

但站在开发者、创作者的视角，那就完全不一样了！以前需要两个月才能落地验证的想法，现在两天就能实现，这其实是一件很开心的事，但效率高并不代表偷懒带来的低品质。

AI更像是神笔马良的画笔，帮创作者快速落地创意，从0到1的创造乐趣、迭代的成就感，反而被放大了几十倍。

我最早体验原生AI游戏引擎，尤其是程序开发能力的时候，其实是非常亢奋的。因为它就是有如此强，它的底层逻辑，完全能够彻底颠覆传统开发模式，每个人都有可能找到独属自己的高效开发之路。

具体来说，我们现在所有主流的游戏引擎、开发环境、IDE界面，全部都是人工研发的产物。这些面板、操作界面、功能布局，是为人类操作设计的，对AI来说其实非常不友好、难以理解，因为IDE本身并不是原生AI自己生产的。

这也是为什么原生AI引擎能够彻底颠覆开发流程。

像百万人共用的通用传统引擎，使用人群庞大、项目需求繁杂，版本只会越来越复杂、臃肿笨重。如果开发者有小众、独创、非主流的创意需求，很难快速得到官方功能支持。引擎厂商需要收集大量同类需求、排定优先级，迭代等待周期非常漫长。

但原生AI游戏引擎完全不一样，它的程序实现能力极强。

只要你敲定并验证好核心玩法，就可以直接让AI围绕这套核心设计，定制配套工具、专属 IDE 开发环境。这套由 AI 为你量身打造的工作界面，能精准理解你的全部需求。

一方面，AI定制的开发环境，完全贴合你的需求，沟通成本极低；另一方面，依托这套专属工具，数值调配、关卡设计、骨骼动画调试所有环节，测试和迭代效率，是传统模式的十倍甚至二十倍。

举个很直观的例子：假如需要设计特殊角色骨骼，比如左右各四条腿、螃蟹式横向移动的生物。放在传统流程里，依靠Spine等常规工具手动制作、绑定、调动作，要耗费大量时间。

骨骼编辑器界面

但在AI原生引擎中，一旦这个骨骼编辑器是AI按照你给的需求开发的，只用一句话描述需求，短短五到十分钟，就能生成一套完整的螃蟹横向移动骨骼系统，自带ID和关键帧，后续微调修改也十分便捷。这也再次说明，它从根源上改变了以往的工作模式。

我很清楚，大众认知里的AI辅助游戏开发，大多还是前AI时代的模式，是AI加上游戏的开发，依靠多款工具叠加拼接来制作内容。

这种做法非常普遍，但放到现在的AI时代，弊端很明显：一方面要弄懂不同工具之间的数据接口如何匹配，另一方面还要有能力自行搭配、整合整套开发环境，综合门槛其实并不低。

而原生AI游戏引擎看似只有一个对话窗口，因其强大的程序开发能力却可以在极短的时间之内定制出你想要的各种软件工具，而且能将所有开发环节高度整合、浑然一体，无需再考虑兼容适配、工具拼接的问题。

很多人会质疑，定制化工具是不是在重复造轮子？其实并不是。

传统通用工具是标准化量产的通用轮子，绝大多数游戏项目，最终只能用到其中一部分功能，大量模块都是冗余浪费。AI做的不是重复造轮，而是为项目定制专属轮子，甚至是定制了一套效率突破天际的“反重力系统”。

市面上通用的标准化工具，每个项目真正能用得上的功能占比其实并不高。而有经验的开发者，借助专业原生AI引擎，只需要短短几个小时，就能完成定制化工具搭建，高效服务于自己的独特玩法与项目需求。

创作者的双手革新

观察者网：我的理解是，首先这会进入千人千方的创作时代；其次，创作者获得正向反馈的速度，也会大幅提升。

熊拖泥：没错，整体迭代速度变得极快。可以类比我们为什么喜欢玩游戏：游戏会用非常直观的方式让人理解规则、学习内容，并且马上就能学以致用。

整套反馈闭环，远比课本和传统学习模式要短得多。

人本身有上进心，也需要成就感，这种即时正向反馈，会让人持续沉浸其中。而游戏开发的乐趣，又和玩游戏完全不同。加上AI之后，开发者的反馈周期彻底改变：以前以天为单位，现在以小时、甚至分钟为单位。就像大家玩《文明》一样，总想着“再来一回合”，不知不觉天就亮了。

《文明六》游戏画面

这种沉浸式、高反馈的状态，在原生AI游戏开发里会变得更加普遍。

观察者网：这种高度个性化、千人千方的开发环境，会不会反而抬高协作和内容流通的壁垒？

熊拖泥：当然首先要看项目本身需不需要多人协作。

从我自己的实际体验来说，从2月10日到现在，我在TapTap制造上累计花了大概130个小时，独立完成了一整套内嵌好几个复杂系统的游戏开发。

在定制专属编辑器、定制软件环境的过程里，我把自己对UI、UX、玩法设计的全部认知，都融入了进去。游戏最核心的玩法设计上，我也把自己的相关认知，以及想要验证的想法都落实了进去。

基本上，我一个人用130个小时（大概16到17个工作日），就完成了传统两到三个人团队、大概四个月左右的工作量。

但这不代表AI原生引擎只能单人开发。哪怕工具、体系、流程都是我自定义的，AI也可以根据这套专属规则，自动生成极其详细的项目文档、流程说明，完全适配团队协作，甚至可以直接copy一份。

我自己在使用过程中，一共产出了17份项目文档，其中一份详细说明了关卡编辑器的使用方法、数据如何上传到云端，以及这么做的原因，甚至连配套的Q&A问答，AI都帮我完整写好了，我觉得它这方面的能力特别强。

还有一点很关键，当你搭建好自己的游戏内流程，拥有一个可以随时运行测试的闭环环境后，就完全不用再依赖对话框沟通了。

我知道很多开发者都会遇到需要调整数值的情况，这很正常，但如果只有对话框，每次调整都要烧TOKEN，而且测试循环的效率很低。

但原生AI引擎可以搭建内置编辑器、数据绑定面板，需要修改内容时，直接拖拽、修改文本参数，暂停游戏实时改动，立刻就能在游戏里看到修改后的效果，全程不需要调用大模型、不需要消耗额外资源，协作和调试效率非常高。

观察者网：依靠自然语言沟通效率偏低，所以会让AI帮我们定制专属IDE。在实际操作里，这种定制化开发的能力边界，最终取决于开发者的什么能力？

熊拖泥：核心还是回到我们刚才聊的认知，只不过可以再细化一层。

这个认知，就是你清楚游戏里哪些环节需要反复调试、反复迭代，而且不同品类的游戏，需要调试的部分完全不一样。

拿我自己举例，我本身是几十年飞行射击类游戏的老玩家。二十年前我就有一个想法：能不能只用键盘，加上鼠标左键、右键，设计出一套和市面上完全不一样的操作逻辑，还原街机射击那种紧张刺激、兼顾反应、操作与策略决策的体验。

放在以前，这个想法验证周期会非常漫长，但现在我只用了大概三个小时，就完整验证了这套操作路径到底能不能跑通、好不好玩。

确认核心玩法成立之后，我又花了不到四个小时，让AI帮我做出了专属的关卡编辑器。早期测试版本里，关卡数据都是写死在代码里的，非常僵硬；有了定制编辑器之后，就能把内容改成可联动、可配置、可动态调整的变量系统。

关卡编辑器界面

后续又花了五、六个小时，打通云端存储功能，解决文件上传限制、数据同步等一系列细节问题。整个过程里，AI智能体的执行能动性非常强。

对比传统开发模式就能看出差别：如果我找一位资深传统程序合作，在核心玩法还没完全打磨稳定的阶段，对方绝对不会同意先做关卡编辑器，会觉得完全没必要。

越是拥有传统游戏开发经验的人，越容易被固有思维和固定开发流程束缚，不会主动去做这种前置化、定制化的工具搭建。

而原生AI引擎打破了旧有效率边界，能从根本上改写开发逻辑。你定制的编辑器、工作流、工具链，全部都会体现出你个人对工具设计、软件逻辑、前端交互、UI、UX的理解与认知，这就是能力边界的核心所在。

观察者网：这确实也是更深一层的认知。不过行业也会有一种普遍担忧：过去做游戏，我们的开发上限、功能选择权，都握在引擎厂商手里。进入AI时代，会不会变成新一轮的创作主权让渡？只不过让渡的对象，从传统引擎厂商，换成了大模型厂商、AI平台方？

熊拖泥：我的看法是，未来的创作舞台，会比过去广阔太多。

我最早意识到“人人可定制专属工具”这件事，其实不是来自游戏引擎，而是海外Base44这类产品。

Base44界面

它的核心卖点非常直观：哪怕一个人完全没有编程基础，只要你熟悉自己的业务领域，只用自然语言，就能按照自己的想法，独立做出一款APP或者实用工具。

这也让我彻底意识到AI的真正潜力。

未来现在这种通用型APP、标准化工具的模式，甚至有可能慢慢消失。过去一款热门应用几百万人共用，以后完全可以按需定制，每个人、每个小团队，都能用自然语言，量身打造贴合自己需求的专属工具。

也是因为有了这种认知，我在做游戏开发时才会想到：凡是纯文字对话效率低、反复拉扯的环节，直接让AI定制专属IDE和工具链，一次性解决沟通低效的问题。

所以未来整个生产范式、创作范式，都会发生巨大改变。

至于创作主权的问题，除非大模型厂商刻意留后门、做限制，否则AI平台只是为所有人搭建了一个开放舞台。旧的思维枷锁被打破之后，大量以前不敢想象、小众、独特、天马行空的创意，都会被释放出来。

整个创作的可能性，会变成一片完全开阔、没有边界的新天地。

游戏行业的人们

观察者网：我们聊完了AI作为工具的特征和现状，接下来聊聊游戏创作者本身。很多人提到，当下游戏行业里，大量从业者的自我表达需求长期被压抑。尤其在商业游戏大厂团队里，只有少数核心制作人能完成自我表达，其余大部分人都只是流水线上的螺丝钉。您怎么看待这个现象？

熊拖泥：确实是这样。

回顾行业发展，大厂入局做游戏，核心原因很明确：在众多互联网变现模式里，游戏是流量变现最快、效率最高的路径。所以从一开始，大厂做游戏的底层逻辑就定死了：第一，变现的路径和可能性必须确定；第二，变现的空间和效率必须足够大和高。

这就导致了一个行业惯性，大厂普遍只做10到100、甚至10000的放大式工作，几乎不做从0到1，甚至从5到10的原创探索。即便少数大厂尝试过从零到一的创新，最后也会很快放弃，因为这和流量变现的核心目标完全相悖。

长期下来，在潜移默化的认知中会让大家觉得从0到1不重要。

身处传统互联网大厂的开发者，所经历、所考虑的只是某一个片段、某一个环节，视野被切割，很难完整走完一款游戏从创意、设计到落地的全流程。而真正的原创、真正的游戏创新，恰恰就诞生在从0到1的阶段，而这正是目前国内游戏行业最欠缺、积累最薄弱的部分。

很多宝贵的实践经验，尤其是失败的试错经验，大多沉淀在中小型团队、买断制独立团队身上。这些团队做游戏的出发点，是传递独特体验、做出好玩的内容，而不是单纯追逐流量。所以大厂流水线式的工作模式，注定会压抑绝大多数人的自我表达，每个人都只是流程里的一环。

但另一方面，中小团队想做创新，也面临非常现实的门槛：成本有限、试错空间小。

而原生AI游戏引擎，刚好具备强大的专业能力与极致的提效作用。举个具体例子，以往一个原创想法，从零落地为可游玩、可验证的最小Demo原型，大概需要一个月时间，人力与时间成本很高；现在借助AI，只需要一到两个小时就能完成验证，试错成本大幅压缩，容错空间被放大十几倍。

而所有真正的创新，都建立在“允许犯错、允许试错”的基础上。AI把试错门槛降到极低，未来一定会催生出大量真正有意义的游戏创新。

观察者网：独立之光对接很多从大厂离职出来做独立游戏的团队，为什么现在越来越多的大厂从业者，选择离开大厂、入局独立游戏创作？

熊拖泥：核心第一点，就是人天生的自我表达欲。大家往往是喜欢游戏、热爱游戏，才会考虑入行游戏行业。过去几十年，我们也看到很多项目的流量变现特别成功，那么整个行业的话语权也就因此掌握在商业化、流量、买量逻辑手里，内容创作者没有选择权。

但现在行业已经彻底转变，从渠道为王变成了内容为王。很多资深开发者积累了足够的项目经验、个人积蓄，也有了志同道合的伙伴，看到行业风向变化，就会想要跳出流水线，亲手做一款属于自己的游戏。

第二点，也是很现实的原因：行业裁员环境下，很多人被动离开大厂。大厂项目动辄千万、上亿的投入，门槛极高；但独立游戏的制作成本很低，几十万级别就可以完成一款完整作品，很多人会选择顺势尝试独立开发。

不过这里有一个关键问题：如果从大厂出来的开发者，认知没有转变，依然把游戏当成流量变现的工具，认为发行只能依靠买量投放，抱着这种思维做独立游戏，那大概率很难成功。

因为行业环境早已发生巨变，当下玩家的认知已经完成了质的升级。早年玩家对游戏的需求，只是简单的消遣、即时爽感、或者说是最廉价的娱乐；现在的玩家，会追求游戏内容和前所未有的体验。

我们一直和独立开发者强调一个核心：能打动自己的内容，才能打动玩家。核心永远是体验，而非单纯的玩法。玩法固然重要，但终究是为整体体验服务。

只有建立这样的认知，独立游戏团队才能长久生存，提高成功率。

观察者网：有一种观点认为，AI彻底改变了游戏的创作模式。未来创作者不需要再像过去那样，全职、高压、苦熬式做开发，游戏创作可以变成业余化、兴趣导向的轻量模式。您怎么看待这个趋势？

熊拖泥：这个观点我百分之百赞同。

从今年2月到现在，我本身经常出差、行程很满，但依然能挤出大量业余时间，累计在各类原生AI引擎上投入的时间应该接近三百个小时，而且完全是自愿、享受的状态。哪怕是在GDC这种高强度行程里，每天早出晚归，我依然会每天挤出一两个小时，给自己的游戏开发出了一项新功能。

GDC现场

核心原因就是，当你亲眼看到自己脑子里的想法，一点点落地、成型，而且还可以被验证，让你知道这条路可行的时候，这种创造带来的成就感，是单纯玩游戏永远体会不到的。