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觀察者網(wǎng)：剛才吉川老師提到，日本的游戲與動畫產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)人才青黃不接，其實已經(jīng)有一段時間了。

如果說大眾文化產(chǎn)業(yè)的話，產(chǎn)業(yè)中心最早在美國，后來日本憑借經(jīng)濟騰飛迅速爆發(fā)，但如今后勁不足了。我們剛才聊到，中國的一些“苗頭”正在顯現(xiàn)。白老師，您怎么看待這種大眾文化產(chǎn)業(yè)中心的轉(zhuǎn)移過程？

白廣大：所謂文化產(chǎn)業(yè)中心，本質(zhì)上是產(chǎn)業(yè)技術(shù)資源與優(yōu)質(zhì)人才的堆疊，是一個從量變到質(zhì)變的過程。當(dāng)下的 AI 氛圍像極了九十年代的硅谷車庫創(chuàng)業(yè)時期：大家拼命堆資源、堆人力、堆算法，總會有人出奇制勝，用小成本扔下一顆石子，激起巨大漣漪。年初的 DeepSeek 就是典型——三十人不到的團隊，用巧妙的算法和有限的資源，做出了震撼行業(yè)的效果。

這種熱情，與早期半導(dǎo)體、游戲產(chǎn)業(yè)的草創(chuàng)階段異曲同工。從游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷史，我們會發(fā)現(xiàn)，全球創(chuàng)作中心的遷移始終與全球經(jīng)濟話語權(quán)掛鉤。九十年代初期，日本那時資源充沛、人才濟濟，產(chǎn)業(yè)強勢由此奠定。隨著日本“失去的三十年”的經(jīng)濟下滑，老一輩的動畫人才逐漸凋零，所謂青黃不接，當(dāng)時手繪動畫的精度，今天已經(jīng)很難復(fù)現(xiàn)，——說穿了，就是產(chǎn)業(yè)沒錢。過去十年、二十年，創(chuàng)作者還能靠熱情硬撐，如今行業(yè)失血，企業(yè)連生計都難維持，自然就不行了。  

今天，中國游戲恰好站在 AI 爆發(fā)的節(jié)點：AI 與游戲結(jié)合會走向哪里？需要不斷試錯、不斷嘗試。此刻最有機會的是初創(chuàng)團隊與中小工作室——大廠追求產(chǎn)品品質(zhì)與商業(yè)回報的穩(wěn)態(tài)，往往把 AI 用在“降本增效”、解決重復(fù)勞動；而真正在游戲框架、玩法設(shè)計層面，AI對大廠能起多大作用？其實難說。  

舉個大家都熟悉的例子：若論中國游戲脈絡(luò)，除了買斷制單機，還有一條暗流——90 年代末的文字 MUD。那時網(wǎng)絡(luò)尚不發(fā)達，最早的網(wǎng)游就是一行行文字在黑白終端里滾動。今天看直播的 80 后，大概都還記得“@move north”“l(fā)ook sword”的年代。  

90 年代的文字MUD游戲

如果 AI 算力暫時無法在每臺終端上呈現(xiàn)高保真畫面，它是否反而能讓我們回到文字，不再受任何想象邊界限制？當(dāng)大語言模型實時生成無限場景、角色與劇情時，一個“沒有地圖邊界、沒有 NPC 數(shù)量上限”的文字 MUD 世界會不會誕生？這算不算一次游戲的文藝復(fù)興呢？

白廣大：從國外來看，Grok、XGPT 等工具已經(jīng)被不少團隊拿來實驗文字 MUD 的復(fù)活。歐美玩家圈本身就有深厚的 MMORPG 情結(jié)，對角色扮演的渴望極強；再加上他們的迭代速度——

吉川：我們只用了大約 20 年就追平了對方大幾十年的積累。

白廣大：這與工業(yè)發(fā)展的節(jié)奏相似：我們用幾十年走完了別人幾百年的路。

吉川：后發(fā)優(yōu)勢就在于此。

白廣大：眼下我們的最大長處，就是版本迭代飛快。

觀察者網(wǎng)：我想到另一個因素：人口基數(shù)。當(dāng)龐大的人口基數(shù)再乘上扎實的技術(shù)底座，很多商業(yè)爆發(fā)其實都是基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)用——就像上世紀 90 年代的互聯(lián)網(wǎng)，先有國際互聯(lián)網(wǎng)，才長出亞馬遜的商業(yè)模式。

今天，中國的通信與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施可能是全球最好的，這讓普通人擁有了“表達平權(quán)”。比如網(wǎng)絡(luò)小說的生態(tài)已經(jīng)極為繁榮，文字模態(tài)文化內(nèi)容的極大豐富，為后續(xù)的視頻化、游戲化提供了肥沃土壤——《哪吒2》里面的很多范式，其實已經(jīng)是大眾熟悉的了。

那么下一步，當(dāng)文字層面的表達平權(quán)進一步向視頻遷移時，AI 的底座如果打牢，是不是可能把這種可能性放大到前所未有的規(guī)模？

如果 AI 能做到“文生圖、文生視頻”，確實能把生產(chǎn)力、效率往前推一大步。但會不會出現(xiàn)“產(chǎn)能爆發(fā)、需求跟不上”的情況？還是說需求其實早就擺在那兒，只是產(chǎn)能沒跟上？  

吉川：當(dāng)前階段，游戲產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能還是略顯落后的。但我認為等AI把產(chǎn)能徹底釋放后，需求反而可能跟不上。

這就像中國的基建：早年嚴重不足，如今卻需要全球市場來消化。中國游戲過去很少談“出?！保@幾年卻在日本、東南亞鋪天蓋地——秋葉原地鐵站的廣告位，已經(jīng)被中國游戲全面占領(lǐng)了。 

日本文化被反向輸出？中國游戲承包秋葉原廣告 圖源：36氪  

歐美乃至全球市場，其實都在等待我們?nèi)ァ罢碱I(lǐng)”。國內(nèi)廠商迫切需要一次產(chǎn)能大迭代。傳統(tǒng)管線沿襲歐美、日本：日本更像手工作坊，Rockstar 則以巨量人力物力堆出工業(yè)化管線，國內(nèi)大廠沿用了這套思路。  

然而，2023 至 2024 上半年，AI 在游戲開發(fā)中仍局限于前期概念與測試 DEMO；去年下半年起，它已滲透到策劃、程序、運營、市場等全部環(huán)節(jié)。未來半年到一年，AI 很可能成為核心管線，傳統(tǒng)工具反而退居輔助。舉個簡單例子：過去做短片需手繪，如今先用 AI 生圖，再用 PS 精修——PS 反倒成了“打下手”。  

我相信，中國游戲終將借助 AI 這一新生產(chǎn)力，徹底顛覆歐美傳統(tǒng)工程管理模式，實現(xiàn)真正的彎道超車。白老師，您怎么看？

白廣大：在我看來，AI 目前最擅長的是接管流程中段、解決重復(fù)勞動，但一旦進入審美層面，在當(dāng)下的算力與模型條件下，它仍舊束手無策。

因此，正如剛才吉川老師提到的——用 PS 對 AI 產(chǎn)出做后期微調(diào)——這一步恰恰是審美梯度的關(guān)鍵校準。無論文本、視頻還是圖片，只要發(fā)到社交平臺，都會經(jīng)歷“一眼鑒 AI”的拷問：它像不像、對不對。只有當(dāng) AI 能穩(wěn)定產(chǎn)出符合人類審美需求的作品，它才算真正融入游戲管線；在那之前，它更多扮演效率放大器的角色。這需要算法持續(xù)迭代，也需要人類審美標準不斷提升。  

而且，AI 在創(chuàng)意層面還有一個普遍難題——通用大語言模型普遍存在嚴重污染。無論文本還是圖像，只要涉及細節(jié)考據(jù)，就可能出錯。

舉個例子，我曾經(jīng)試過想讓AI生成一套秦漢時期士兵的典型裝束，結(jié)果一定是張冠李戴，從 Grok、ChatGPT 到 DeepSeek、豆包，我都試過，都會出現(xiàn)不同程度的幻覺；這樣的幻覺，對嚴肅的創(chuàng)作是一種致命污染。