2025年以來，國內(nèi)游戲版號審批已步入常態(tài)化。在全球，中國游戲成為了文化出海的一張閃亮名片。

AI，無疑是這張名片的助推器。

“AI給游戲行業(yè)帶來的改變要領(lǐng)先于其他行業(yè)?！眮嗰R遜云科技中國區(qū)行業(yè)集群總經(jīng)理李劍在Unite大會期間接受媒體采訪時，分享了一個觀察：過去幾年，游戲公司找我們，話題總圍繞如何更經(jīng)濟地使用云服務(wù)、提升性能；現(xiàn)在，對話的重心幾乎完全轉(zhuǎn)向生成式AI。

亞馬遜云科技中國區(qū)行業(yè)集群總經(jīng)理李劍

問題是，當(dāng)AI變得即插即用，游戲產(chǎn)業(yè)的研發(fā)周期、出海路徑與增長模式都將被重寫。于是，摸索出海的游戲團隊，迎來了三道選擇題。

第一題：生產(chǎn)方式的選擇——擁抱“AI主導(dǎo)”，還是停留在“AI輔助”？

在游戲行業(yè)，AI的應(yīng)用正呈現(xiàn)出兩階段特征。

第一階段是“打輔助”。最初，AI在游戲開發(fā)中的角色是打輔助，帶來的改變是降本增效，例如通過智能客服減少人工需求，或通過AI翻譯處理本地化文本。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前已有62%的游戲工作室將AI技術(shù)應(yīng)用于開發(fā)全流程，生成式AI更是幫助開發(fā)效率提升了30%。

但產(chǎn)業(yè)的目光早已越過這一階段，投向了第二階段——業(yè)務(wù)變革，即AI深度融入游戲核心玩法和業(yè)務(wù)流程。米哈游創(chuàng)始人蔡浩宇的首款A(yù)I游戲《星之低語》便是一個標(biāo)志性事件，該項目是基于亞馬遜云科技打造。在這一階段，AI不再是輔助工具，而是關(guān)卡平衡、內(nèi)容生成乃至核心體驗的一部分。

然而，從“降本增效”的階段到“業(yè)務(wù)變革”的階段，橫亙著一道巨大的“工程鴻溝”。

亞馬遜云科技中國區(qū)行業(yè)集群總經(jīng)理李劍

李劍一針見血地指出問題的核心：“并非所有游戲公司都像騰訊那樣，能夠擁有大量卓越的工程師和AI人才。對于中小型公司來說，他們普遍面臨的問題是，有好的想法，但缺乏將這些想法落地的工程化能力?！贝送?，從重發(fā)行模式轉(zhuǎn)向自研自發(fā)的游戲公司，也會遇到類似問題。

這正是云平臺與游戲引擎深度融合試圖解決的第一個問題。亞馬遜云科技在2025年推出的AI集成開發(fā)環(huán)境（IDE）“Kiro”，提出了一種名為“Spec-driven”（以需求為導(dǎo)向）的開發(fā)思路。

“以前我們都說用AI輔助開發(fā)，但現(xiàn)在有了Spec-driven之后，情況正好相反?！眮嗰R遜云科技游戲行業(yè)解決方案架構(gòu)師總監(jiān)黃卓斌在采訪中解釋道，“AI是核心的生成者，整個項目計劃和編碼工作都以AI為主導(dǎo)。而人類則負責(zé)提供需求、審核、決策和監(jiān)督。”

這是一個開發(fā)思維的轉(zhuǎn)變。在“Spec-driven”模式下，產(chǎn)品或策劃的需求文檔成了新的“源代碼”，開發(fā)者的重心從逐行編碼，轉(zhuǎn)向了定義規(guī)范、審核AI產(chǎn)出并進行整合。

黃卓斌進一步舉例，這背后的Amazon Q Developer工具帶來了跨平臺能力，它集成了不同的插件，這些插件本身就帶有AI能力，能夠加速開發(fā)者的工作，甚至可以幫助開發(fā)者在不同編程語言間進行轉(zhuǎn)換，“以前可能需要專門招聘一個人寫Go語言，另一個人寫Java，現(xiàn)在AI工具就能幫開發(fā)者完成這項工作。”AI處理了原本需要多個技術(shù)棧工程師才能完成的工作，帶來了效率的提升。

與此同時，亞馬遜云科技的游戲托管服務(wù)Amazon GameLift Server和游戲智能體AI Bot服務(wù)作為首批合作伙伴入駐Unity中國資源商店。通過插件形式，將游戲后端服務(wù)與生成式AI能力無縫集成到團結(jié)引擎編輯器中，為開發(fā)者提供一站式開發(fā)體驗。

這無疑在重塑研發(fā)組織的重心：懂業(yè)務(wù)的設(shè)計師與懂AI提示工程的工程師，將成為新的核心組合。

對中國游戲公司而言，第一道選擇題已經(jīng)擺在面前：是繼續(xù)將AI作為邊緣輔助工具，還是勇敢地擁抱“AI主導(dǎo)”的開發(fā)新范式，重構(gòu)團隊與流程，從而在生產(chǎn)效率上實現(xiàn)代際超越？這不僅是技術(shù)路線的選擇，更是一場關(guān)乎組織文化與核心競爭力的深度變革。

第二題：出海路徑的選擇——是“摸著石頭過河”，還是信任“工程化平臺”？

“我接觸的很多中國游戲客戶，受國內(nèi)用戶的付費習(xí)慣和游戲行業(yè)內(nèi)卷的影響，他們認為，海外市場要么是必須拓展的地方，要么就是唯一深耕的地方?！崩顒Φ莱鲇螒虍a(chǎn)業(yè)共識。

然而，當(dāng)出海從“可選項”變?yōu)椤氨剡x項”，其隱藏的壁壘也愈發(fā)凸顯。這些壁壘遠不止服務(wù)器和帶寬，而是潛藏在法律法規(guī)、文化和市場認知中的巨大不確定性。

傳統(tǒng)的出海模式，在很大程度上是摸著石頭過河，每一次進入新市場都是一次高成本的試錯。但在生成式AI時代，這種模式的脆弱性被急劇放大。

首當(dāng)其沖的問題，就是安全合規(guī)與文化風(fēng)險的不可控性。黃卓斌采訪中直指這一困境：“AI本身具備很強的思考能力，各種基于AI開發(fā)的游戲（如NPC對話、劇情分支），不僅要解決最基本的翻譯問題，更重要的是，它輸出的內(nèi)容能否符合當(dāng)?shù)匚幕?，是否會違反當(dāng)?shù)氐奈幕斫猓约皶粫胺傅疆?dāng)?shù)赜脩?，這是一個巨大挑戰(zhàn)。舉個例子，如果你的游戲要發(fā)行到中東地區(qū)，當(dāng)?shù)匚幕c中國文化必然存在差異?！薄?/p>

對于大型游戲公司而言，它們可以組建專門的法務(wù)和本地化團隊，為每個市場建立知識庫。但對于中小型團隊，這種投入是難以承受的奢侈。如何控制一個被設(shè)計為“自由思考”的AI，避免它在全球多元文化環(huán)境中不“闖禍”？

亞馬遜云科技給出的答案，是將這種復(fù)雜的、基于經(jīng)驗的風(fēng)險管理，轉(zhuǎn)變?yōu)橐豁椏杀徽{(diào)用的“工程化風(fēng)控”能力。其核心代表，便是亞馬遜云科技在Amazon Bedrock平臺中提供的“護欄”（Guardrails）功能。

“護欄”機制的精妙之處在于，它構(gòu)建了一套“用AI治理AI”的現(xiàn)實路徑，通過兩個層面的過濾，將不可預(yù)測的風(fēng)險關(guān)進制度的籠子里：一是在輸入端，驗證玩家在游戲中輸入的文本、圖片是否合規(guī)；二是在輸出端，對大模型生成的回復(fù)進行再次審查，確保其不包含涉政、涉黃、涉暴等敏感內(nèi)容。

李劍介紹，亞馬遜云科技服務(wù)全球游戲行業(yè)已有超過16年，打造了完整的游戲開發(fā)、運營、增長全生命周期服務(wù)體系，且被全球90%以上大型游戲公司廣泛采用。此外，亞馬遜云科技擁有將近兩、三百名專業(yè)技術(shù)人員，包括：架構(gòu)師團隊、原型開發(fā)團隊、AI Lab團隊、行業(yè)架構(gòu)師團隊以及生成式AI的SSA團隊，可以協(xié)助游戲團隊實現(xiàn)工程化。

這些能力已得到實踐驗證。比如，擁有百萬玩家的在線射擊游戲《Apex Legend》通過GameLift Servers，僅用10天便完成了全球玩家流量切換；《猛獸派對》利用Amazon GameLift Server在全球9個區(qū)域同步上線，為玩家?guī)砹?5毫秒的極致體驗，這也助力該游戲在Steam全球榜單位列第三，中國區(qū)排名第一。

因此，擺在游戲出海廠商面前的第二道選擇題，關(guān)乎企業(yè)的生存與發(fā)展：是繼續(xù)在每個新市場支付高昂的“學(xué)費”；還是選擇信任并擁抱一個“工程化”的平臺，將技術(shù)部署、合規(guī)風(fēng)控和市場增長這些曾經(jīng)的“黑箱”，變成可控、可計量的標(biāo)準(zhǔn)化能力？

第三題：生態(tài)位分工的選擇——追求“自研全棧”，還是成為“能力集成商”？

面對生產(chǎn)方式的變革與全球化路徑的重構(gòu)，一個終極問題浮現(xiàn)：在AI時代，游戲公司第一步該從哪里入手，才能更快看到投資回報？

李劍給出了一套清晰的三步法：

第一步：選對場景，先攻“高成本、高可見”的環(huán)節(jié)。許多團隊會從能迅速顯效的方向切入，例如圖像生成與廣告素材生產(chǎn)。雖然頂級美術(shù)水準(zhǔn)仍需打磨，但在不少品類中，AI已能承擔(dān)相當(dāng)部分產(chǎn)出，從而顯著縮短制作周期、降低單件成本。隨著大模型價格的指數(shù)級下降，這些場景的投入產(chǎn)出比還在持續(xù)改善。

第二步：借力工程化，把不確定的人力研發(fā)投入轉(zhuǎn)為可預(yù)期的服務(wù)能力。對中小團隊而言，自行招聘三四人的小型研發(fā)組并不一定保證結(jié)果，但人力成本是剛性的。將一部分“底座工程”交給云平臺的專業(yè)團隊與工具鏈，讓內(nèi)部團隊專注在玩法、敘事和運營策略上，往往更能提高整體ROI。

第三步：用AI驗證創(chuàng)意與市場。買量是游戲公司最大的成本之一，其效果往往如同“開盲盒”，如何實現(xiàn)最高的投資回報率？黃卓斌披露，已有客戶正在實踐一種全新的買量模式：通過AI模擬與評估模型來預(yù)估玩法受歡迎度或素材表現(xiàn)，再決定投放規(guī)模與節(jié)奏，將顯著減少試錯成本。這背后需要一整套復(fù)雜的數(shù)據(jù)管線、模型訓(xùn)練和效果評估體系，而亞馬遜云科技正在將這種過去只有大廠才能構(gòu)建的增長黑客能力，逐步產(chǎn)品化、服務(wù)化。

那么接下來的問題是，一家游戲公司，尤其是一家中小型游戲公司，如何獲得大廠級的AI能力？

對這個問題，亞馬遜云科技給出的答案，是把工程化經(jīng)驗沉淀為可復(fù)用的行業(yè)資產(chǎn)，用標(biāo)準(zhǔn)化的方式承接中小團隊的共性訴求，再留出可裝修的空間以滿足差異化創(chuàng)新。拆解來看：

首先，在亞馬遜云科技的組織架構(gòu)中，是按行業(yè)劃分的。這樣的好處在于，當(dāng)接觸的客戶群體足夠多時，就能提煉出他們共性的需求。

其次，是由行業(yè)團隊將來自一線客戶的共性需求打磨成“Solution Assets（解決方案資產(chǎn)）”，可以理解為是一個“毛坯房”，這類資產(chǎn)通常已經(jīng)覆蓋了70%～80%的關(guān)鍵能力與基礎(chǔ)功能，雖然未必是可直接投產(chǎn)的最終形態(tài)，但足以讓團隊快速起盤、驗證路徑。隨后，客戶可以依據(jù)自身業(yè)務(wù)做“裝修”，補齊剩余20%的差異化與品牌化需求。

這是一條在“自研全?！迸c“能力集成商”之間的現(xiàn)實中道：平臺方不為每個客戶做全定制，但會把行業(yè)的成熟套路沉淀成可復(fù)制的底座；開發(fā)者不必從零搭建底層棧，也不必犧牲創(chuàng)意靈活性，而是將資源聚焦于離用戶價值最近的那一層。

李劍直言，這種分工在不同體量的公司上呈現(xiàn)出不同的依賴度：特別大的公司往往走在前面，對平臺的依賴較低；中型公司對平臺的依賴大約在30%～40%；小型團隊的依賴可能達到60%～70%。對后兩者而言，“毛坯房”模式是一條高性價比的“捷徑”，幫助他們以更低成本、更快速度趕上生成式AI的時代紅利。

其底層邏輯，來自一條被亞馬遜云科技反復(fù)強調(diào)的企業(yè)文化準(zhǔn)則——客戶至尚。李劍解釋說，亞馬遜云科技在產(chǎn)品路線上的一個顯著特征，是“至少90%的需求來源于客戶”，將真實的一線反饋作為產(chǎn)品演進的主要輸入。

綜合來看，第三道選擇題并非“非此即彼”。對多數(shù)中小團隊而言，更現(xiàn)實的答案是，把通用能力交給平臺，把差異化價值握在自己手里；用工程化方法縮短從創(chuàng)意到驗證的路徑，用場景導(dǎo)向的取舍最大化投資回報。這樣，才有機會在快速變革的AI時代，以可負擔(dān)的成本獲得“大廠級”的能力杠桿與增長速度。

誠然，游戲行業(yè)的新一輪競爭，可能不再是“誰先想到一個點子”，而是“誰能在更短的時間內(nèi)，把想法跑過全球市場的篩子”。當(dāng)AI能力從云端走進游戲引擎，這道題的答案正在被書寫。