Why AI can't revolutionize game engines in the short term?
谷歌 DeepMind 的 Project Genie 引發市場恐慌，但 Bernstein 的最新研報認為是反應過度。核心原因在於，生成式 AI 是概率工具，遊戲是確定性系統，AI 無法替代 IP、規則設計、數值平衡與長線運營等核心壁壘。恐慌性拋售反而凸顯了積極擁抱 AI、擁有頂級 IP 和強大運營能力的亞洲頭部遊戲公司的投資價值。
近期，谷歌 DeepMind 發佈的 Project Genie（一種允許創作者生成、編輯和探索 3D 虛擬世界的實驗性原型）在資本市場引發了劇烈震盪，導致美股多家遊戲公司股價大幅下挫。然而，Bernstein 研報指出，這種恐慌情緒不僅過度，而且暴露出市場對遊戲開發本質的認知過於膚淺。
據追風交易台，Bernstein2 月 2 日發佈研報認為，對於投資者而言，核心要點在於：生成式 AI 目前僅是概率性的工具，而遊戲是確定性的系統，兩者本質不同。
雖然 AI 能加速素材生產，但無法替代遊戲規則設計、數值平衡及 IP 積澱帶來的護城河。研報明確指出，相比於西方開發者對 AI 日益強烈的牴觸情緒，亞洲的遊戲公司在利用 AI 提升研發效率方面處於更有利的位置。這次非理性的拋售，反而凸顯了那些擁有頂級 IP、強大長線運營能力且積極擁抱 AI 技術的亞洲頭部公司的投資價值。
技術現實：AI 生成的 “幻覺” 難以替代確定的遊戲規則
市場對 Project Genie 的恐懼源於一段令人印象深刻的視頻演示，但魔鬼藏在細節中。研報指出，這項技術仍處於極早期階段：生成的虛擬世界會話被限制在 60 秒以內，且無法保存以便重複使用。
更深層的邏輯矛盾在於技術原理的差異。生成式 AI 模型本質上是 “概率性” 的，它基於統計規律猜測下一個像素或畫面；而電子遊戲必須是 “確定性” 的，需要嚴謹的規則來提供一致的體驗。
當你在玩一款動作遊戲時，你需要的是精準的判定反饋，而不是 AI 隨機生成的 “驚喜”。儘管 3D 世界模型背後的技術會快速迭代，但它目前僅解決了遊戲開發眾多學科中的一環——渲染，距離構建一個功能完備的遊戲系統相去甚遠。
“好玩” 的壁壘：不僅僅是 3D 建模的堆砌
遊戲開發的護城河遠比生成一個漂亮的 3D 場景要深。研報強調，“樂趣” 是一個極其複雜的概念。僅僅依靠 AI 生成視覺素材，無法解決敍事是否引人入勝、打擊感是否精準、角色成長曲線是否合理等核心問題。
在多人遊戲中，這種複雜性呈指數級上升。多人遊戲是玩家表達生存和征服等深層慾望的場所，這需要極度複雜的系統支撐，包括遊戲內平衡（開發者與尋找漏洞的玩家之間的動態博弈）、反作弊系統、以及匹配機制。這些都是目前生成式 AI 無法理解或替代的 “隱性變量”。因此，認為 AI 能迅速取代傳統遊戲引擎的觀點，忽略了遊戲作為一種綜合性交互媒介的複雜性。
內容供給與 IP 護城河：數量不等於質量
AI 確實降低了遊戲製作的門檻，導致市場供應量激增。數據顯示，Steam 平台在 2025 年上線的新遊戲數量超過 20,000 款，其中部分歸功於 AI 輔助製作。然而，這種 “量的爆發” 並未改變 “質的壟斷”。
研報數據指出，在 2025 年發佈的海量遊戲中，僅有約 1,300 款遊戲獲得了超過 500 條評價；若將門檻提高到 10,000 條評價，這一數字驟降至僅 137 款。這説明，儘管 AI 增加了相對廉價和一次性體驗的供應，但並未增加獨特、差異化內容的供給。人類大腦對重複體驗產生的多巴胺會遞減，這意味着僅僅依靠 AI 生成大量同質化內容無法獲得商業成功。
相反，IP 的強度、品牌知名度以及玩家的情懷依然是決定商業成敗的關鍵因素。無論是任天堂的經典 IP 還是《GTA》系列，其長期建立的情感連接是 AI 無法在一夜之間複製的。
長線運營的挑戰：AI 難以習得的動態藝術
對於目前主流的服務型遊戲，AI 的替代能力更加存疑。研報認為，長線運營沒有 “一刀切” 的解決方案，即便是在海量人類行為數據上訓練的 AI，也難以比行業頂尖的人類團隊做得更好。
歷史案例表明，即便是《戰地 6》和《Arc Raiders》這樣外表看似相似的遊戲，在發佈後的玩家留存率上也表現出巨大差異。維持遊戲的生命力需要根據玩家反饋不斷調整內容節奏和平衡性，這種動態的、針對特定情境的決策能力，目前尚無證據表明 AI 能夠勝任。如果連行業老兵都難以保證每次運營成功，指望 AI 能自動管理好一個複雜的在線社區顯然是不切實際的。
未來展望：AI 是引擎的副駕駛，而非駕駛員
關於 AI 與遊戲引擎的關係，研報提出了一個理性的融合路徑：生成式 AI 將從屬於遊戲引擎。正如 Epic Games 的 Tim Sweeney 所言，引擎在穩定的世界表達和物理模擬上具有優勢，而 AI 在處理多樣化內容上具有優勢。
未來的開發模式很可能是：遊戲引擎負責構建物理規則、光照和資產佈局等 “骨架”，而生成式 AI 則被用於填充人羣行為、隨機事件或輔助生成 UGC 內容等 “血肉”。
騰訊的《和平精英》就是一個典型案例，其 UGC 內容雖然目前僅佔流水的個位數百分比，但日活躍用户數（DAU）同比增長了 25%。這表明 AI 更多是作為一種賦能工具，幫助擴大內容生態，而非徹底顛覆現有的開發流程。
地緣差異：亞洲廠商的結構性優勢
最後，研報提出了一個極其重要的投資視角：全球遊戲行業對 AI 的態度呈現出明顯的分化。2026 年 GDC 遊戲產業報告顯示，西方開發者對 AI 的態度日益敵對，甚至帶有 “盧德主義” 傾向，這可能導致其在技術迭代中自我毀滅。
相比之下，亞洲特別是中國的遊戲公司展現出了更強的適應性。騰訊被認為是行業內 AI 準備度最高的公司之一，是除谷歌和 OpenAI 外少數發佈了 3D 世界模型（HY-World v1.5）的公司。
亞洲開發者不僅享有更低的研發成本，而且在擁抱新技術、利用 AI 提升生產力方面表現得更為積極。在這一輪 AI 浪潮中，能夠務實地將 AI 融入工作流並轉化為商業價值的亞洲公司，將比受困於意識形態之爭的西方同行擁有更大的贏面。
