國外大佬用 AI 三小時做游戲，兩周賺 48萬，馬斯克也盯上了這個賽道

前兩天 Manus 鬧得最兇的時候，一直有種聲音：這么厲害嗎？為什么國外沒什么討論呢？

國外網友也在討論 AI，不過，是 AI 游戲：X 用戶@levelsio，借助編程工具 Cursor 和 Grok 3 做了一款模擬飛行的游戲，所有編程工作都基于生成式 AI。

做游戲花了 3 小時，兩周就掙了 6.7 萬美元。

當然，這不是哄騙大家立刻丟下工作去做游戲，AI 游戲這塊肥肉，早已經被不少大佬盯上。

AI 游戲賽道，越發擁擠

@levelsio 的事跡引來了馬斯克，不僅是因為開發過程中用到了 Grok 3，還因為馬斯克自己也盯上了這個賽道。

馬斯克的 AI 初創公司 xAI 正在采取一條大膽的實驗性道路，在公司內部成立了一個專門的 AI 游戲工作室。

在 Grok 3 發布直播中，也展示了 Grok 3 何實時編寫簡單游戲，比如俄羅斯方塊。

馬斯克自己也是個游戲迷，12 歲時就寫過一款簡單的射擊游戲 Blastar，受到《太空侵略者》啟發，后來賣了 500 美元。九十年代時，他加入過一家小游戲工作室，做過一些基礎開發工作。

時光荏苒，已是巨頭的馬斯克，又開始想起初心了。

這次 xAI 通過設立工作室，邀請游戲行業的開發者加入，一起打造 「AI 生成的游戲」 。目前，xAI 的游戲工作室團隊規模很小，大約 9 名成員，但他們的目標是創造 「 前所未有的游戲深度與復雜性」Musk 還提到，他們正在 「嘗試將照片級畫質引入 AI 游戲」 。

xAI 的整體愿景是利用大型 AI 模型，自動生成游戲及游戲內容。

無獨有偶，微軟研究院最近發布的新成果，也和游戲有關。

微軟的代表性項目是 Project 「Muse」，由微軟研究院與 Xbox Game Studios 合作開發。

Muse 是一種 「世界與人類行為模型」，本質上是一個神經網絡游戲模擬器。Muse 通過學習 3D 游戲世界和物理規則，可以 「基于 AI 生成符合游戲規則的玩法」 。

與 xAI 試圖直接用 AI 生成游戲不同，微軟的目標是 用 AI 賦能游戲開發者，提高玩家體驗。

作為輔助工具，而非直接的創意工具，還體現在微軟和 Xbox 合作，重現經典老游戲的計劃。

那些因時間與硬件進步而被遺忘的游戲，Muse 或許能幫助優化舊游戲，讓它們能夠適應任何設備，將來可以在任何一臺 Xbox 設備上重現。

都是 AI，但兩種路線

xAI 和 Muse 都在用人工智能，但思路卻截然不同。

xAI 的目標是，將 AI 生成的游戲邏輯與高保真視覺效果相結合。這意味著生成式 AI 將在用戶提示或 AI 推理的指導下處理游戲創作的許多方面，從代碼到美術。

比如，xAI 設想游戲能夠動態敘事，能夠實時適應玩家的選擇。由 AI 策劃的挑戰根據個人技能進行調整，還有根據玩家互動，而不斷演變的虛擬世界。

這和馬斯克對「游戲」的認識有緊密的關系。他設立游戲工作室的一大原因，是因為反感現實問題投射、進入游戲當中， 他認為游戲就是為了娛樂，應該為了逃離世界。

xAI 策略是用 AI 顛覆傳統游戲開發， 瞄準的尋求新鮮和體驗感的玩家群體，而微軟的重點則有所不同。

微軟想要通過多方合作，以一種更具支持性和基礎設施驅動的方式將 AI 整合到游戲中。

以 Muse 項目為例，這是微軟研究院與 Xbox 合作開發，Ninja Theory 為 Muse 提供了數據。

訓練自 Xbox 游戲 Bleeding Edge，Muse 使用了超過 10 億幀的游戲畫面數據及其對應的玩家輸入， 相當于 7 年以上的連續游戲數據。

這讓 Muse 的物理一致性更為可靠，而且能理解 3D 世界與物理——這是 Muse 的重要突破，它能夠從純觀察數據中學習 3D 游戲環境的豐富內部模型。

微軟表示：「Muse 的突破性在于它對 3D 游戲世界的詳細理解，包括物理規則以及游戲如何對玩家的行動做出反應」，這意味著 Muse 不僅僅是創建隨機視覺效果，而是生成遵循游戲規則的幀。

例如，如果玩家在 Bleeding Edge 中按下跳躍和攻擊按鈕，Muse 可以生成一個可信的幀序列，顯示角色在跳躍時進行攻擊，跳躍和攻擊效果的物理效果與真實游戲引擎匹配。

Muse 目前是一個研究原型，但微軟已經開始想辦法讓它走入游戲制作的工作流當中。游戲設計師可以把它當作創意生成工具使用，通過 WHAM 演示界面，開發者可以輸入 prompt 詞，比如設計師可以輸入一個場景和動作的描述，讓 Muse 來生成一則預覽小視頻。

這樣一來，不用寫代碼制作預覽視頻，就可以看到大概的效果，把腦中的想法可視化。

未來的游戲，到底在我手中還是在 AI 手中？

這種通過 AI 工具生成視覺素材的方式，有肉眼可見的好處：如今，3A 級別的游戲擁有大量資產，《荒野大鏢客 2》擁有超過 1000 個獨特的 NPC、60 小時的音樂等，制作成本接近 5 億美元。

開發者可以將概念美術輸入 AI，幾秒鐘內獲得數十種變體創意，有效地提高效率。可以說，無論是面向開發者，還是直接面向玩家，未來游戲制作不可避免地會有生成式 AI 的一席之地。

早在 2018 年，研究人員在 1000 個人工設計的《DOOM》關卡上訓練了一個生成對抗網絡（GAN），之后 AI 能夠自行設計新的可玩關卡。

同樣，一個 GAN 原型在學習了現有的《超級馬里奧》關卡后，能夠生成新的關卡。這些關卡并非隨機堆砌；AI 模型通過研究原始關卡，學習了什么是一個有效或有趣的關卡的規律，例如敵人的排列方式。

2020 年，NVIDIA 研究人員通過 GameGAN 進一步推進了這一技術，通過觀看 50000 次《吃豆人》游戲回放，就生成了一個完全可玩的《吃豆人》克隆版——換句話說，AI 僅通過屏幕視覺和玩家輸入，就推斷出了游戲的關卡設計邏輯和規則。

那么問題來了： 當你知道一款游戲里，包含大量 AI 生成的場景、規則、乃至臺詞對話，你還會想玩嗎 ？

去年，動視暴雪的游戲《使命召喚：黑色行動 6》遭到玩家和粉絲的強烈批評。在加載頁面的僵尸圣誕老人，出現了六根手指。

還有一些其它細節看上去，都讓人生疑是不是用了 AI。包括《吉他英雄 3》也被發現了很重的 AI 生成痕跡。

這直接促使了動視暴雪的母公司在今年一月，修改了 AI 披露政策，要求開發者明確寫清楚游戲制作中所使用到的 AI 工具。

暴雪的玩家顯然是不買賬的——就這？

但是另一邊，是全 AI 制作的 fly.Pieter，狂賺六萬刀，雖然廣告是其主要收入來源，但購買高級機型也是需要氪金的。

這反映出一種新的價值博弈： 玩家究竟是在為開發的過程付費，還是成品？如果只是對成品付費，那過程如何還重要嗎？AI 是不是也可以？

那游戲開發的價值會發生改變嗎？玩家又會如何重新為這種體驗「定價」呢？

畢竟，「玩得開心」并不是一個按按計算器就能算出來的固定數值，它是獨屬于每個人的「心理價值」。

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