游戏AIGC-革命¶
要了解生成式 AI 将如何彻底改变游戏，只需看看@emmanuel_2m最近发布的这篇Twitter 帖子。在这篇文章中，他探讨了使用 Stable Diffusion + Dreambooth（流行的 2D 生成 AI 模型）为假设的游戏生成药水图像。
这项工作的变革性不仅在于它节省了时间和金钱，同时还提供了质量——从而打破了经典的“成本、质量或速度只能有两个”的三角关系。艺术家们现在可以在几个小时内创作出高质量的图像，否则手工生成这些图像需要数周时间。真正具有变革性的是：
- 现在，任何可以学习一些简单工具的人都可以获得这种创造力。
- 这些工具可以以高度迭代的方式创建无数的变体。
- 一旦经过训练，这个过程就是实时的——结果几乎是即时可用的。
自实时 3D 以来，还没有出现过对游戏具有如此革命性意义的技术。花任何时间与游戏创作者交谈，兴奋和惊奇的感觉是显而易见的。那么这项技术将走向何方？它将如何改变游戏？不过，首先，让我们回顾一下什么是生成式 AI？
什么是生成式人工智能¶
生成式 AI 是机器学习的一种，计算机可以根据用户的提示生成原创的新内容。今天，文本和图像是这项技术最成熟的应用，但几乎每个创意领域都在开展工作，从动画到音效，再到音乐，甚至创建具有完全充实个性的虚拟角色。
当然，人工智能在游戏中并不是什么新鲜事。即使是早期的游戏，如 Atari 的 Pong，也有计算机控制的对手来挑战玩家。然而，这些虚拟敌人并没有像我们今天所知道的那样运行人工智能。它们只是游戏设计师编写的脚本程序。他们模拟了一个人工智能对手，但他们无法学习，他们只能和建造他们的程序员一样好。
由于更快的微处理器和云，现在的不同之处在于可用的计算能力。有了这种能力，就可以构建大型神经网络来识别高度复杂领域中的模式和表征。
这篇博文分为两部分：
- 第一部分包含我们对游戏生成 AI 领域的观察和预测。
- 第二部分是我们的空间市场地图，概述了各个细分市场并确定了每个细分市场中的关键公司。
第一部分——观察和预测¶
假设¶
首先，让我们探讨一下这篇博文其余部分的一些假设：
1、通用人工智能的研究量将继续增长，创造出更有效的技术
考虑一下arXiv 档案中每月发表的关于机器学习或人工智能的学术论文数量图表：
如您所见，论文数量呈指数级增长，丝毫没有放缓的迹象。这仅包括已发表的论文——许多研究甚至从未发表过，直接用于开源模型或产品研发。结果是兴趣和创新的爆炸式增长。
2、在所有娱乐中，游戏将受生成人工智能的影响最大
就涉及的资产类型（2D 艺术、3D 艺术、音效、音乐、对话等）的数量而言，游戏是最复杂的娱乐形式。游戏也是最具互动性的，非常强调实时体验。这为新游戏开发者创造了一个陡峭的进入壁垒，同时也为制作一款现代的、排行榜首的游戏付出了高昂的成本。它还为生成式 AI 的颠覆创造了巨大的机会。
想想像 Red Dead Redemption 2 这样的游戏，它是有史以来最昂贵的游戏之一，制作成本接近 5 亿美元。原因很容易理解——它拥有市场上所有游戏中最美丽、最真实的虚拟世界之一。它还花费了将近 8 年的时间打造，拥有超过 1,000 个不可玩的角色（每个角色都有自己的个性、艺术作品和配音演员），一个近 30 平方英里的世界，超过 100 个任务分为 6 个章节，以及由 100 多位音乐家创作的近 60 小时的音乐。这个游戏的一切都很大。
现在将 Red Dead Redemption 2 与Microsoft Flight Simulator进行比较，后者不仅大，而且非常庞大。Microsoft Flight Simulator 使玩家能够在整个地球上飞行，包括 1.97 亿平方英里的地球。微软是如何打造如此庞大的游戏的？通过让人工智能来做。微软与blackshark.ai合作，训练人工智能从 2D 卫星图像生成逼真的 3D 世界。
这是一个游戏的例子，如果不使用 AI，实际上是不可能构建的，而且，从这些模型可以随着时间的推移不断改进这一事实中获益。例如，他们可以增强“高速公路三叶草立交桥”模型，重新运行整个构建过程，突然间整个星球上的所有高速公路立交桥都得到了改进。
3、游戏制作中涉及的每一项资产都会有一个生成式AI模型
到目前为止，像 Stable Diffusion 或 MidJourney 这样的 2D 图像生成器已经获得了生成式 AI 的大部分流行兴奋，因为它们可以生成图像的引人注目的特性。但是，已经存在适用于游戏中几乎所有资产的生成式 AI 模型，从 3D 模型到角色动画，再到对话和音乐。这篇博文的后半部分包括一张市场地图，突出显示了一些专注于每种类型内容的公司。
4、内容价格将大幅下降，在某些情况下实际上会降为零。
在与正在尝试将生成式 AI 集成到他们的生产流程中的游戏开发人员交谈时，最令人兴奋的是时间和成本的大幅减少。一位开发人员告诉我们，他们为单个图像生成概念艺术的时间从开始到完成已从 3 周减少到一个小时：减少了 120 比 1。我们相信在整个生产流程中也可能实现类似的节省。
需要明确的是，艺术家没有被取代的危险。这确实意味着艺术家不再需要自己完成所有工作：他们现在可以设定最初的创意方向，然后将大部分耗时和技术执行交给人工智能。在这方面，他们就像手绘动画早期的赛璐珞画家，技艺高超的“墨水工”画出动画的轮廓，然后成本较低的“画家”大军会完成耗时的绘画工作。动画 cels，填充线条。它是游戏创建的“自动完成”。
5、我们还处于这场革命的初级阶段，很多实践还需要完善
尽管最近很兴奋，但我们仍处于起跑线上。在我们弄清楚如何将这项新技术用于游戏的过程中，还有大量的工作要做，并且将为迅速进入这一新领域的公司创造巨大的机会。
预测¶
鉴于这些假设，以下是对游戏行业如何转变的一些预测：
1、学习如何有效地使用生成式人工智能将成为一种有市场价值的技能
我们已经看到一些实验者比其他人更有效地使用生成式人工智能。要充分利用这项新技术，需要使用各种工具和技术，并了解如何在它们之间灵活运用。我们预测这将成为一种适销对路的技能，将艺术家的创意视野与程序员的技术技能相结合。
克里斯·安德森 (Chris Anderson) 有句名言：“每一次富足都会造成新的稀缺。” 随着内容变得丰富，我们相信最短缺的是知道如何使用 AI 工具最有效地协作和工作的艺术家。
例如，将生成式 AI 用于制作艺术品面临着特殊的挑战，包括：
连贯性。 对于任何生产资产，您都需要能够在以后对资产进行更改或编辑。使用 AI 工具，这意味着需要能够使用相同的提示重现资产，这样您就可以进行更改。这可能很棘手，因为相同的提示可能会产生截然不同的结果。
风格。 给定游戏中的所有艺术都具有一致的风格很重要——这意味着您的工具需要根据您给定的风格进行培训或以其他方式绑定。
2、降低壁垒将带来更多的冒险精神和创造性探索
我们可能很快就会进入游戏开发的新“黄金时代”，在这个时代，较低的进入门槛会导致更多创新和创意游戏的爆发。不仅因为较低的制作成本导致较低的风险，还因为这些工具释放了为更广泛的受众创建高质量内容的能力。这导致下一个预测……
3、人工智能辅助的“微游戏工作室”兴起
借助生成式 AI 工具和服务，我们将开始看到由只有 1 或 2 名员工的微型“微型工作室”制作出更多可行的商业游戏。成立小型独立游戏工作室的想法并不新鲜——热门游戏Among Us是由只有 5 名员工的 Innersloth 工作室开发的——但这些小型工作室可以开发的游戏的规模和规模将会增长。这将导致……
4、每年发行的游戏数量增加
Unity 和 Roblox 的成功表明，提供强大的创意工具可以打造更多游戏。生成式 AI 将进一步降低门槛，创造更多的游戏。该行业已经面临发现挑战——仅去年一年就有超过10,000 款游戏被添加到 Steam——这将给发现带来更大的压力。然而，我们也会看到……
5、生成式 AI 之前不可能创建的新游戏类型
我们将看到新的游戏类型的发明，如果没有生成式 AI，这些游戏类型根本不可能实现。我们已经讨论过微软的飞行模拟器，但将会有依赖于实时生成新内容的全新类型的发明。
考虑 Spellbrush 的 Arrowmancer。这是一款角色扮演游戏，以 AI 创建的角色为特色，提供几乎无限的新游戏玩法。
我们还知道另一家游戏开发商正在使用 AI 让玩家创建自己的游戏内头像。之前他们有一组手绘的头像图像，玩家可以混合搭配这些图像来创建他们的头像——现在他们已经完全抛弃了这一点，只是简单地根据玩家的描述生成头像图像。让玩家通过 AI 生成内容比让玩家从头开始上传自己的内容更安全，因为可以训练 AI 避免创建令人反感的内容，同时仍然给玩家更大的主人翁感。
6、价值将归于行业特定的人工智能工具，而不仅仅是基础模型
围绕 Stable Diffusion 和 Midjourney 等基础模型的兴奋和热议正在产生令人瞠目结舌的估值，但新研究的持续涌入确保了随着新技术的改进，新模型将会出现和消失。考虑 3 种流行的生成式 AI 模型的网站搜索流量：Dall-E、Midjourney 和 Stable Diffusion。每个新模型都会成为人们关注的焦点。
另一种方法可能是构建行业一致的工具套件，专注于特定行业的生成 AI 需求，深入了解特定受众，并充分集成到现有的生产管道（例如 Unity 或 Unreal 游戏）。
一个很好的例子是 Runway，它通过视频编辑、绿屏移除、修复和运动跟踪等人工智能辅助工具来满足视频创作者的需求。像这样的工具可以建立特定的受众并从中获利，随着时间的推移添加新的模型。我们还没有看到像 Runway 这样的游戏套件出现，但我们知道这是一个积极发展的空间。
7、法律挑战来了
所有这些生成式 AI 模型的共同点是它们是使用海量内容数据集进行训练的，这些数据集通常是通过抓取互联网本身创建的。例如，Stable Diffusion 接受了超过 50 亿个图像/标题对的训练，这些图像/标题对是从网络上抓取的。
目前这些模型声称在“合理使用”版权原则下运作，但这一论点尚未在法庭上得到明确检验。很明显，法律挑战即将到来，这可能会改变生成人工智能的格局。
大型工作室可能会通过建立基于他们拥有明确权利和所有权的内部内容的专有模型来寻求竞争优势。例如，微软在这方面的地位尤其有利，目前拥有23 个第一方工作室，在收购 Activision后还有 7个。
8、程序不会像艺术内容那样受到严重破坏——至少现在还没有
软件工程是游戏开发的另一项主要成本，但正如我们 a16z Enterprise 团队的同事在他们最近的博客文章中分享的那样，艺术并没有死，它只是机器生成的，使用 AI 模型生成代码需要更多测试和验证，因此与生成创意资产相比，生产力的提高较小。像 Copilot 这样的编码工具可能会为工程师提供适度的性能改进，但不会产生同样的影响……至少在短期内不会。
建议¶
基于这些预测，我们提出以下建议：
1、现在开始探索生成式 AI
需要一段时间才能弄清楚如何充分利用即将到来的生成式 AI 革命的力量。现在开始的公司以后会有优势。我们知道有几家工作室正在进行内部实验项目，以探索这些技术如何影响制作。
2、寻找市场地图机会
我们市场地图的某些部分已经非常拥挤，例如动画或语音与对话，但其他领域则非常开放。我们鼓励对这一领域感兴趣的企业家将精力集中在尚未探索的领域，例如“游戏跑道”。
结论¶
对于游戏创作者来说，这是一个不可思议的时刻！部分归功于这篇博文中描述的工具，生成构建游戏所需的内容从未如此简单——即使您的游戏与整个地球一样大！
甚至有一天可以想象一款完整的个性化游戏，它完全根据玩家的需求专为玩家打造。这在科幻小说中出现了很长时间——比如安德的游戏中的“AI 智力游戏”，或者星际迷航中的全息甲板。但是随着这篇博文中描述的工具发展得如此之快，不难想象这一现实指日可待。
（来源：网络，侵删）