AI的变革早已到来……
文/秋秋
没想到三个月过去，AI又在游戏能力上杀疯了。
比如大家看，这是7月份葡萄君写K399时，K3模型制作的射击游戏：
有没有感觉到明显差异？你再看看这组对比。
这是K3做的大世界游戏：
这是K3.1如今制作的大世界游戏：
这光，这云，这水……你确定这是大模型自己做出来的？
先别急，因为接下来我要说的事情更值得感慨：上面K3.1展现的游戏案例，都是模型自己用Unity、UE5手搓出来的。
换句话说，这些东西不是一次性交付的产物，你可以随时打开工程，上手编辑，或者自己干到一半再让大模型接手，比如就有人在B站放出了用K3.1+UE5两天复刻《皇牌空战》的视频——AI真正开始成为游戏生产的一环了。
而9月底Claude Opus 5.5发布后，一大批以「吓哭」和「震惊瘫坐」为标题的AI一句话生成MV视频又开始爆火。这背后也是因为大模型开始把调用工具变得像吃饭喝水一样简单。一支惊艳的PV背后，可能有建模、渲染、剪辑等一系列工具的参与。
虽然感觉科技树有点分岔，但这种变化的出现更值得游戏行业关注：当AI不再局限于单个研发环节的辅助时，游戏行业积累几十年的资产、工具、经验，是不是马上要跟AI发生更大的化学反应了？
这或许才是更值得游戏行业「震惊瘫坐」的地方。
01
三个月过去，AI成了制作人？
既然要说明AI发展到哪了，不如先回到我这次观察的起点，也就是7月Kimi发布K3、上线K399游戏网站的时候。
当时我觉得牛逼的地方，在于K3在前端设计上的表现。说人话就是，它给你做的游戏，不止要能玩，还要能拿出来炫耀分享。比如当时我用一句话做了一款俄罗斯方块like，K3直接返给我一个网站，视觉、交互、手感细节十足，情绪价值拉满。
当时能聊的东西还有很多，但长话短说，就是AI在游戏研发上，终于从程序员进化成产品经理了。
那么现在时隔三个月，这位「产品经理」又有哪些进步？
带着这个问题，我找来了月之暗面最新发布的K3.1。它延续了K3的2.8万亿参数规模，是目前全球参数量最大的开源模型（完整权重计划11月4日前开放），在多项基准测试中也进入了大语言模型的第一梯队。
至于全球最大有多大？拿我们熟悉的开源模型DeepseekV4.1 Flash-1017来对比，K3.1 Pro的总参数是它的5倍，输入和输出的激活参数更是其13倍和6倍。
参数差距虽然不代表K3.1的能力实际强了这么多，毕竟双方的技术路线不同，DeepSeek更注重推理效率。但更大的模型规模，确实能为学习不同领域的知识、处理复杂问题提供更多容量。尤其是游戏研发，既要懂编程、美术、玩法、数值，还要把这些能力结合起来，完成一整个项目。
所以说按第一性原理大就是好（bushi），K3.1可能是目前国内最值得测试游戏能力的模型之一，尤其是我想知道它对游戏设计的理解，究竟进步到了什么程度。
于是我拉来了K3和K3.1，让它们在相同环境、限制、提示词下，进行一句话输入、30分钟限时的公平竞争。首先是伪3D赛车游戏：K3.1的版本在审美、质感、玩法上更好，还加入了漂移、氮气加速等机制，明显更重视操作体验；
K3.1版本
K3.1版本
K3版本
K3.1版本
K3.1版本
除了设计能力的质变，新模型的项目管理、调用工具能力也发生了质变。
这一点我感触颇深。首先在测试游戏时，K3.1还展现出了更强的项目管理能力，比如理解和补全没提到的需求、在成熟玩法上有更稳定的表现、会主动分配时间给待办清单和验证测试——至少从我的实测来看，K3.1制作的游戏明显BUG更少，体验更丝滑。
其次，我还测试了Kimi通过浏览器玩游戏、用Blender直接建模，以及编辑已有模型的能力。结果发现，三个月前上线的K3就已经具备操作专业软件、跨界面执行任务的能力。
这个结论也不是我随便说的。实测时，我只给了K3.1一句话：「给我做一款游戏，从零做到能上架」。结果它花了三个小时，真的交付了一款包含18个关卡的休闲治愈游戏，以及游戏商店页、30秒宣传片、两个发布包。下面是这款游戏的宣传片：
当然，上面这款游戏距离真正上架、商业化运营还有不少工作要做。但这恐怖的设计能力和执行力，已经让我感觉AI在游戏行业的应用早不止于生成Demo、辅助研发，而是可以真正进入生产流程，甚至自己建立工作流——这些变化的速度非常快，想象空间也非常大。
02
当AI开始接手生产流程
到这里，我想聊得更深入一点。刚刚我说这里面的想象空间很大，它到底大在哪？哪些是脑洞，哪些已经真正开始影响我们的生产了？
第一个变化很明显，大模型界面逐渐成为了大家的工作入口。
从我个人的体感和观察来看，越来越多人开始习惯让大模型调用工具，而不是专门去使用某些工具内置的AI功能。讲个我自己的例子，我现在很少打开专业图片编辑软件了。图片处理一般交给Codex，或者使用Opus帮我做的一键换字换图插件，这些足以让我应付日常工作了——哪怕原本的图片编辑软件本身有丰富的AI功能。
同样的，我在测试K3.1编辑3D模型的能力时，它也是在后台多路操作Blender，我甚至懒得关注这个建模软件是什么时候安装的，也从来没在前台看到过它的图标和界面……但这些都不妨碍工作执行，甚至效率更高。
而且从宏观情况来看，用户使用AI终端的频率也在提高。拿全球最热门的AI终端来说，软银融资文件显示，2026年8月，Codex ChatGPTWork的周活已达到2500万；10月，Open AI官方又宣布两款产品的活跃突破4000万。我最近去参加论坛演讲、拜访游戏公司时，也经常会在不少从业者的电脑界面上看到一行行快速滚动的文字……
可以说，工具的使用方式变化已经很明显了。未来游戏开发者或许不必再亲自操作工具，AI终端正在包办一切。
第二，AI正在真正扮演好游戏研发各个环节的角色，想象空间远不止降本增效。
过去，我们觉得AI在游戏行业的应用，不外乎策划用AI配表写文案，美术用AI生图，程序用AI编程……2025年初Deepseek R1上线后，哪怕AI还经常「胡编乱造」，一线从业者就已经因它带来的降本增效而兴奋，称其为「技术红利」。
现在仅仅过去了一年零八个月，AI实际承担的角色和带来的价值就发生了巨变。
策划直接可以用AI落地想法，一句话生成玩法原型；测试可以让AI自己打开游戏，用多模态和跨软件操作能力边看边玩，而不再局限于代码审查；美术可以让AI编辑3D模型、制作动画，过去的AI味产物或许也不用纠结了，AI手搓难道不算手搓？
你还别说，现在已经有游戏公司开始算这笔账了。最近北京某游戏大厂拿捕鱼、热带沙滩、种田和飞剑PVP四组游戏截图，分别让K3.1和GPT-6 Astra操作Blender还原3D场景。结果发现，K3.1能以更低的成本实现基本同级的质量，且整体token消耗仅为Astra约1/10。
更进一步，我们还可以像Kimi官方介绍那样：研发岗位把买量素材交给大模型，让它通过多模态理解玩法，再调用引擎还原成可玩的游戏；反过来，发行团队把游戏内容自动剪辑、加UI、写文案，变成买量素材——这样既有机会缓解广告素材与实际游戏内容不对应的问题，也能帮助团队快速落地副玩法，吸引用户点击试玩。
之前大家想要做游戏，可能要先学编程、学引擎……如果参与复杂的项目，可能还要单独造轮子、写工具，项目还没启动，可能就投入了不少成本和精力。
而现在，可能你只需要提出需求，哪怕目标再宏大——我要做《黑神话：悟空》，要做《影之刃零》，AI大概率也不会拒绝你，而是先做调研、列清单、分析可行性，就算真做不出来，它也会告诉你卡点在哪，有什么解决方案，它能帮你到哪一步，比如在B站、小红书平台已经有人用K3.1联合其他工具，制作出大型3D游戏了。
我们要重新理解变革了
最后我想聊聊变革这件事。过去我们提到AI对游戏的变革，可能最开始的想法是：什么时候AI能一句话做出《黑神话：悟空》？
但或许真正的变革不会那么剧烈，我们也不用等到那一天。
当AI开始学会使用成熟工具，拥有制作人思维，且越来越多像Astra、Opus、K3.1这样的模型出现时，变革或许已经从日常生产开始，悄悄改造游戏岗位的具体工作内容了。
之前不止一位制作人告诉我：他现在不用AI都不会编程了，过去手搓代码的时代已经回不去了；还有画师吐槽，现在他们的工作就是给策划修AI图；字节某制作人也表示，接触AI后他们既兴奋又焦虑，AI能做的事越来越多，然后很快自己的plan被AI工程覆盖，过去的成果被技术更新迭代，「感觉被AI玩了」；也有老板说现在他们的客服几乎都转型成了AI调教师……
AI对游戏行业的影响或许就是这么润物细无声。如果我们对AI的讨论，始终停留在「能不能替代谁」「能帮公司省多少钱」，反而容易忽略它更值得期待的一面：新鲜感和生命力。
过去我们已经写过很多这样的案例。大型AI视频游戏《不问凡尘》，开始探索不同于传统3D游戏的表现形式；《AgenTank》索性把AI Agent做成了游戏玩法，让玩家训练自己的AI去战斗；还有《互联网大厂模拟器》《八十亿分之一》等作品，借助AI快速实现创意，并获得了不少玩家的关注。
变革其实已经发生了。它的标志未必是突然出现了一款AI独立完成的3A，或许是当一款成熟3A诞生时，AI已经像游戏引擎一样，成为研发流程的基建。
到那时，玩家可能也不会再强调：这游戏是AI做的了。
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