他提到，AI正在深刻改变游戏行业的发展逻辑。它不仅显著提升了研发与运营各环节的效率，降低了团队达到基本质量线的门槛，也在重新塑造公司与个人的能力边界。对不同阶段的团队而言，AI所对应的核心命题并不相同。但无论处于哪个阶段，AI都在推动行业从单纯的效率竞争，进一步转向创新能力、产品价值与组织能力的竞争。因此，面对这场变革，团队和个人最重要的，不只是跟上工具本身，而是尽快完成认知与方法的重构，借助AI建立更具长期价值的竞争力。

说到从业者对AI的焦虑，在今年的春节之后表现最为明显。AI概念刚出现的时候，也就是2023年的GPT的第一次发布，就引起了很大的震动，那时候比较有前瞻的从业者已经预测出来AI会带来一些变化，不过没想到会到现在这个程度。

从技术进展来看，有两个具有标志性的变化，对行业产生了较大影响。

第一个，是以AI编程工具为代表的技术逐渐成熟。如今，很多游戏公司在引入相关AI编程能力之后，已经大幅减少了人工手写代码的工作量，程序员更多转向监督、检查和优化的角色。随着AI技术持续发展，它在编程上的理解能力、生成能力和处理复杂任务的能力还会进一步增强。

第二个是以OpenClaw为代表的智能体的成熟。对于一些相对标准化、流程化的任务，智能体已经能够较为独立地完成，例如邮件处理、内容整理、信息分发，甚至是部分项目推进和流程跟进工作。

AI技术的发展，给员工和老板带来的焦虑并不相同。

对于员工来说，最直接的焦虑在于AI变得越来越强，能承担的工作越来越多，很多人自然会担心，自己的岗位职责是否会被AI部分替代，甚至被进一步压缩。

对老板来说，特别是中小企业的老板普遍比较担心的问题是，在公司规模有限、AI能力积累较弱、投入成本又相对可控的情况下，会不会被同行进一步拉开差距，产品的竞争力会不会受到影响。

每家公司在不同的发展阶段，所需要解决的核心问题都存在明显差异。正是这些核心问题的差异，进一步决定了它们在将AI技术应用到公司内部时，所关注和优先解决的问题也会有所不同。

举几个例子。对于腾讯、网易这样的巨头公司来说，它们更关注的，首先是如何守住已有基本盘，如何借助AI让现有游戏变得更好玩、更有优势、更具领先性。在此基础上，它们还会进一步关注如何通过AI发掘新的可能性和新的空间，包括探索新的游戏品类、玩法模式等。这类公司当前关注的重点，更多还是围绕既有优势的巩固和延展。比如《和平精英》中的AI应用，以及《逆水寒》中的AI应用，本质上都是在强化其已有品类中的固有优势。

而对于那些正从中型公司逐步过渡到大型公司的企业来说，例如像米哈游这样已经具备较强品牌效应和较好用户口碑的公司，在已经取得成功、并且连续取得成功的前提下，更关注的是如何进一步强化品牌，提升后续产品在品类和社区中的影响力。因此，这类公司对AI的关注，更多是围绕整体品牌建设和品牌延续展开的。

对于中小公司，以及从事中度游戏、常规类型游戏、Steam游戏、独立游戏和休闲游戏的团队来说，它们最关注的仍然是生存与发展的问题。也就是说，首先要解决的是如何生存下来；其次是在生存过程中，如何打造出一些成功的爆款；进一步地，在做出一款爆款之后，如何形成一套可以延续的框架或模式，用于持续打造更多爆款，并最终实现连续性的成功。

因此，不同阶段的团队在面对AI挑战时，所要解决的问题本身就存在核心差异。进一步落实到产品层面、玩法层面，由于落点不同，对AI的要求自然也会不同。比如对于很多中小公司来说，它们并不具备较强的3D游戏研发能力，因此更可能围绕2D游戏的AI化来展开实践；而对于一些大厂商，包括腾讯、网易，则更可能围绕3D游戏的AI化来推进相关探索。

不同公司虽然在整体规模上存在差异，但在做产品的基本模式上，仍然具有较为明显的共性。

首先，对于任何一家公司来说，最重要的是找准自身定位。要明确团队本身擅长的领域，清楚公司所拥有的资源，了解团队在当前阶段能够做好什么，以及应该用什么样的方法去做游戏。这些都是最基础、也是最重要的问题。很多团队往往在这些问题还没有想清楚的情况下，就直接着手启动项目，结果往往是过程十分痛苦，最终产出也不尽如人意。

其次，在明确自身定位之后，公司还需要建立起一套科学、有序、可批量推进的验证系统。即便是面对一个团队相对熟悉的品类，也不能简单认为项目就一定会成功，仍然需要通过这套验证体系去不断确认方向和效果。

再进一步，一个公司如果想实现发展层级的跃升，无论是从小公司成长为中型公司，还是从中型公司成长为大型公司，都离不开成功爆款的出现。很难有一家公司在没有爆款产品的前提下，实现发展等级的明显提升。而在打造爆款的过程中，涉及的是多方面能力的积累，包括技术能力、策划能力、美术能力、市场判断能力以及资源整合能力。归根结底，这些能力的积累，都是围绕着如何打造爆款展开的。

最后，在出现爆款之后，公司还需要进一步思考，如何让爆款具备可复制性。当一家公司的爆款能力实现可复制之后，就会逐步在同行和玩家群体中形成品牌效应。而品牌效应又会反过来促进公司的进一步发展，帮助其降低市场获量和关系拓展的成本，同时增强整体竞争力。

因此，无论公司处于什么样的发展阶段、属于什么样的规模层级，基本都需要认真思考并解决上述四个问题。

目前来看，至少有两到三个方面已经发生了直接变化。

第一，AI明显提升了游戏研发各个环节的效率。虽然在不同岗位、不同职能方向上，AI所带来的提升效果还存在差异，但从当前AI的发展进程和技术演进趋势来看，未来几乎所有职能方向大概率都会因此变得更高效。

举个例子，我走访过成都的一些研发公司。其中有一家公司在做在线运营游戏，过去完成一个里程碑版本的相关内容，通常需要两个月时间；而现在，在接入各类AI工具之后，只需要两周左右就可以完成。由此可见，效率提升不仅已经在发生，而且是一个具有较强确定性的趋势，并且未来提效速度还会继续加快。

第二，还有一个非常重要但容易被忽视的变化，就是AI的发展让很多游戏团队从一开始就更容易达到基本合格线，整体质量标准天然就能达到六七十分。过去常常会出现这样的情况：策划很有想法，但美术和程序跟不上；或者美术能力很强，但策划和程序无法有效支撑，导致团队整体能力失衡。但在AI发展到今天之后，这种情况已经有了很大改观。无论是程序、策划还是美术，借助AI工具之后，整体上都更容易达到一个基本合格的水准。

第三，在效率和基础质量同时提升之后，大多数团队，尤其是那些更有追求的团队，一定会进一步思考，如何借助AI做出更好玩的游戏，如何把原有品类和既有玩法进一步做深、做好。我认为，这是一个可以明确预期的方向。

所以我们也可以期待，到今年年底，行业内还会出现多少真正有竞争力的好游戏。

说到具体开发流程的重构和实际落地过程，由于AI在程序、策划、美术等各个方向上的工具非常多，能够落地的环节也非常细，因此很难在这里展开讲得特别具体。

不过，我还是想先提供一个相对清晰的大框架，供大家思考和对标。总体来看，目前AI对游戏行业的赋能，主要可以从三个维度来理解。

第一，是基于对话方式的赋能。比如像DeepSeek这类聊天工具，我们可以直接与之交流，用它来分析问题。遇到不懂的问题可以问它，甚至连“这个问题该怎么问”本身，也可以交给它来帮助整理和拆解。通过对话方式来使用AI工具，并借此获得支持和赋能，这是第一个维度。

第二，是以技能和工作流为基础的赋能方式。这类AI对现有开发流程和开发团队的赋能，最大的特点在于，它能够帮助团队更清晰地定义步骤、标准和参考模板。通过技能和工作流产出的内容，往往具备更强的规范性和可复用性，也更容易直接进入商业化应用，成为实际工作成果的一部分。

第三，是春节之后陆续出现并快速受到关注的，以OpenCloud为代表的智能体应用。这类智能体在基础工作中的应用已经表现出相当高的效率。而在一些同行团队中，对智能体的使用已经相当成熟，甚至进入了比较深入的阶段。

举个例子，有些团队会在建立的飞书群中配置多个不同身份的智能体，让它们分别扮演策划、程序、美术等不同角色，然后让这些智能体彼此沟通、直接对话。从某种意义上说，这已经相当于具备一定能力层次和技能结构的“虚拟同事”了。

当然，这类虚拟员工最终能发挥多大作用，取决于你对它的训练程度、提供给它的资料质量，以及赋予它的权限范围。以当前OpenClaw所体现出的智能推理水平来看，一般类型的智能体应用，已经基本能够达到实际可用的程度。

从我的角度来看，我们现在面对的是一场新的技术变革，而且这很可能是一场颠覆性的变革。它带来的影响，甚至可能改变整个社会的运作方式。不过即便如此，我对它的未来发展仍然持比较乐观的预期。

如果从乐观的角度来看，这一轮AI变革带来的一个重要机会，是它正在同时改变两件事：一是提升个人能力，二是创造新的职业可能。

所谓提升个人能力是非常具体的一点。随着AI落地，我们已经可以通过对话、skill、智能体等方式，把很多原本需要团队协作完成的工作，逐步交给AI来辅助处理。它既能减轻团队负担，也能直接提升个人效率。

更重要的是，AI还能帮助我们弥补个人能力上的短板。对于那些我们原本不熟悉、不擅长的领域，我们可以通过定制智能体、搭建专属skill的方式，让AI来协助我们学习、执行和完成任务。这样个人将不再被原有能力边界严格限制，有机会成长为一个能力更全面、输出更强的开发者，甚至成为具备更高独立作战能力的超级个体。

在当前的AI时代，我们已经拥有了前所未有的工具，可以用来武装自己、提升自己。这种能力提升已经具备了现实可行性。关键在于我们需要先转变认知：不要等到外部环境发生变化，甚至等到被动面临淘汰时，才开始思考如何提升自己。要主动借助AI在能力、效率和认知边界上不断强化自己，让自己成长为AI时代更全面、更具竞争力的开发者。这样一来，无论是在当前团队中继续发展，还是未来参与新的项目、探索新的游戏机会，个人都会拥有更大的主动权和更多可能性。

第二点，为什么我认为AI为我们提供了一个前所未有的职业选择机会？原因其实并不复杂。游戏行业发展到今天，虽然已经经历了很多年演进，表面上也广泛采用了敏捷开发等相对先进的互联网开发方式，但在很多公司的实际运作中，团队仍然常常被绑定在一些不够清晰、甚至不够靠谱的方向和产品上，被动投入大量时间与精力。

而AI的出现，正在改变这种局面。随着AI能力不断增强，个人在提升自身能力的同时，也获得了更多主动选择的空间。我们既可以借A把当前的工作做得更好，也可以在强化自身之后，尝试做自己的游戏，或者找到更靠谱、更值得合作的开发者，组成一个更强的小团队，去做更有价值的项目。

更重要的是，AI不只是提高效率，它还在扩展个人的能力边界。过去我们可能因为能力限制，不会考虑某些类型的游戏，也不敢进入某些新的方向；但当我们开始掌握AI工具后，原本做不了、做不好的事情，也开始变得有可能。这意味着，个人未来的选择面会比过去更宽。

所以在AI时代，我们首先要做的，还是先武装自己。武装自己的意义，一方面是为了把当前的工作做得更好；但更重要的是，它让我们有机会按照自己的兴趣、自己的擅长方向，甚至按照自己对游戏的理解和价值判断，去做出新的、更好的职业选择。

从这个角度来看，我认为机会其实已经摆在大家面前了，因此我对AI时代整体还是持比较乐观的态度。

这个问题，其实也是我们一开始就会和很多同行讨论的重点。

如果一个团队本身并不是以创新为核心目标，不是希望借助AI去进一步提升自己在产品端的创新能力，而只是想通过更快地验证、更快地交付产品，再把产品交给市场去检验，并试图单纯依靠效率取胜，那么在AI时代，团队确实有可能产出更多产品，这一点我认为是确定的。

但问题在于，产品数量的增加，并不意味着成功率一定会同步提高。原来你做10个产品，可能成功1个；到了AI时代，你也许仍然是做10个产品，成功1个。区别只是在于，过去做完这10个产品可能需要一年，而现在借助AI，也许只需要3个月。换句话说，变化主要体现在速度上，而不一定体现在单个产品成功概率的提升上。当然，因为单位时间内的尝试次数变多了，所以一年之内跑出成功产品的数量，理论上有可能提高，这是AI带来的现实机会。

但与此同时，团队也必须意识到另一个问题：你能做得这么快，同行同样也能做到。你可以3个月做出10个产品，别人也可以3个月做出10个产品。如果所有团队都只是沿着“更快输出新游戏”这条路径去竞争，那么行业竞争的内卷程度只会比以前更高，而不会更低。

所以我认为，真正聪明的团队，不应该只盯着产出效率本身，而应该进一步思考：我们能不能借助AI挖掘出更多新的游戏乐趣？能不能借助AI更好地解决过去在玩家体验层面一直没有处理好的痛点？我觉得，这些才是更值得琢磨的问题。相较之下，单纯把注意力放在效率提升上，结果未必会特别理想，即便能形成优势，很多时候也可能只是非常短期的优势。