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　　前段时间 GPT-4o 爆火，网友拿它各种爆改吉卜力风格照片。现在，又有网友搞出了吉卜力风格的游戏视频，还一度登上了 Reddit 热榜。

　　她配文称，如果能够通过提示词创建自己的虚拟世界，并与由大语言模型和语音模型驱动的其他角色互动，那将会非常震撼，由此暗示了 AI 在游戏开发，特别是生成动态、沉浸式的虚拟环境中的潜力。

　　其实，要制作这样一则视频并不难，该网友放出了操作全流程，甚至连提示词都整理好了。

　　在之前的评测文章《实测完即梦 3.0，我后悔大学选了设计专业……》中，我们让即梦 3.0 单挑 GPT-4o、Ideogram 3.0，丝毫不落下风。相比于之前的版本，即梦 3.0 属实进步了一大截，不仅用色布局审美在线，生成中英文字体也几乎能一次过，不用反复抽卡。

　　而且即梦和可灵均上线了 AI 音效功能，只要在生成的视频中点击相应的按钮就能自动生成 3-4 条音效，Hailuo AI 目前还未推出该功能。

　　传统游戏的开发周期通常冗长而昂贵，特别是在高质量场景、美术资产和动画内容的制作方面，需要大量人力和时间投入。就拿去年爆火的 3A 大作《黑神话·悟空》来说，每小时的开发成本就有 1500 万元到 2000 万元，整个项目的开发成本保守估计达到了 4 亿元。

　　而视频生成模型的不断进化则为游戏产业带来了颠覆性可能，它们可以根据文本甚至玩家的对话风格、选择偏好和操作习惯等，实时生成符合其个性的剧情发展和视觉风格。

　　比如谷歌 GameNGen 模型通过扩散模型和强化学习，实现无引擎状态下的帧序列预测，动态生成游戏画面，GameGen-O 可以依据玩家选择实时生成剧情线等。这不仅改变了游戏开发的工作流程，也重新定义了玩家体验。玩家将不再被限制于开发者预设的剧情和地图，而是在 AI 的协助下进入一个可以随时扩展、因人而异、真正「开放」的世界。

　　此外，AI 的引入还可能降低游戏门槛，鼓励更多独立开发者甚至非专业用户参与创作。比如去年初创公司 BuildBox AI 就曾发布 Buildbox 4 Alpha 这一 AI 游戏引擎，用户只需输入提示词即可为游戏添加资产和动画，这在一定程度上解放了创作力，未来或许还能催生出全新的商业模式。

　　当然，技术上的挑战仍然不少，实时生成内容需要巨大的算力支撑，如何平衡质量与响应速度仍是一大难题，谷歌 GameNGen 模型就仅支持简单游戏如 1993 版《Doom》，且受限于 3 秒历史记忆，复杂场景易出现图像故障；AI 生成内容的版权归属、虚拟角色的行为规范等问题也仍需明确。

　　尽管如此，我们还是愿意相信，AI + 游戏大有可为。正如英伟达CEO 黄仁勋作出的预测那样，未来 5-10 年，我们或许真的可以看到完全由 AI 生成的游戏。