谷歌新一代视频生成模型Veo3的演示，以一种不容置辩的视觉力量，将AIGC（AI-Generated Content）的讨论推向了新的高潮。当模型能够稳定生成长达一分钟以上、具备高度物理一致性和逻辑连贯性的高清视频时，一个清晰的产业路径图似乎已经展开：以短视频平台为代表的流媒体，将最有可能成为 AIGC 大众传媒的第一载体。平台算法不再满足于从海量内容池中进行“推荐”，而是将直接调用强大的生成引擎，为每一个独立的用户画像，实时创造出其专属的、无限供给的个性化内容流。
这无疑是传播学意义上的一次巨大飞跃，它将尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）在《数字化生存》（Being Digital）中预言的“我的日报”（The Daily Me）[1]，以一种更具沉浸感和吸引力的视频形式，带入数十亿人的日常。然而，一个更深层次的问题随之浮现：这种以“投喂”为核心的单向消费模式，就是 AI 时代大众传媒的终极形态吗？
答案或许是否定的。媒介史学者哈罗德·伊尼斯（Harold Innis）在其著作《传播的偏向》（The Bias of Communication）中深刻地指出，每一种主导性媒介都有其内在的“偏向”，它会塑造知识的形态与社会的结构[2]。一个媒介的革命性，不仅在于其分发信息的效率，更在于它如何定义人与信息、人与人、乃至人与世界之间的关系。AIGC 视频流，尽管在生产端实现了革命，但在消费端，它依然延续了传统的“完成品”逻辑，只是将生产“完成品”的成本降至近乎于零。媒介与受众之间，依然是一种呈现与观看的关系。
真正的下一代大众传媒，其核心特征必然是“交互性”与“生成性”的深度融合。它所传递的，不应再是固化的信息包，而是一个动态的、可供探索和改变的“世界”。在这样的媒介中，受众的身份将从“消费者”转变为“参与者”乃至“共建者”，他们的每一个行为都将成为媒介内容的一部分，实时地、不可逆地改变着媒介本身的形态与叙事。
这一判断将我们引向了一个逻辑必然的结论：能够承载这种全新媒介形态的终极载体，并非视频平台，而将是游戏——特别是那些由 AI 进行“全要素生成”的“底座型游戏”（Baseplate Games）。要理解这一论断，我们必须深入剖析游戏产业自身演进的内在逻辑，AI 技术在其中扮演的、由表及里的四重角色，以及构建这一终极形态的商业与技术方法论。
“内容为王”的困境——游戏产业的内在危机
在探讨未来之前，必须清晰地审视当下。过去三十年，电子游戏产业的发展，遵循着一条清晰而残酷的演化路径，它经历了两个主要时代，并正焦虑地站在第三个时代的门槛上。
渠道为王时代
从上世纪 80 年代任天堂以“权利金制度”严格控制卡带市场[3]，到 21 世纪初，游戏产业的命脉被“渠道”牢牢扼住。在中国市场，这一现象尤为明显。在智能手机普及早期，由主流手机厂商组成的“硬核联盟”凭借其对硬件入口的掌控，对游戏分发拥有绝对的话语权，决定了大量游戏的生死[4]。在这个时代，游戏更像是工业产品，其价值实现高度依赖于流通管道。
内容为王时代
然而近年来，数字分发渠道变得前所未有的扁平化，竞争的焦点，自然而然地从“如何被玩家看到”转向了“如何被玩家选择”。精品内容，或者说优秀的产品本身，成为了在海量游戏中脱颖而出的唯一法门。
尤其在中国市场，2018 年开始的“版号寒冬”客观上加速了这一进程。当获取版号变得困难，粗制滥造、换皮套利的游戏难以为继时，行业被迫转向精品化路线。以《明日方舟》、《原神》为代表的一批高品质游戏，凭借其卓越的产品力，不仅在国内市场大获成功，更在全球范围内验证了“产品为王”的逻辑。它们绕开了传统渠道的强力束缚，直接通过社区运营和内容营销与玩家建立联系，证明了顶级内容本身就是最好的渠道。
然而，“内容为王”的辉煌之下，正潜藏着深刻且不可持续的危机。
首先，是经济上的不可持续性：成本的指数级攀升。比如，3A 游戏的研发成本就在以惊人的速度膨胀。根据最新的行业报告和泄露文件，如索尼互娱的内部资料显示，《最后生还者Ⅱ》的开发成本高达 2.2 亿美元，《地平线：西之绝境》则为 2.12 亿美元[5]。这还尚未包括动辄上亿美元的全球市场宣发费用。开发周期也从两三年拉长至五年、七年甚至更久。这种重资产、长周期的投入模式，使得每一次失败都可能对一家顶级公司造成毁灭性打击。
其次，是创意上的不可持续性：人才驱动的灵感枯竭。“内容为王”的本质是“人才为王”。它依赖于天才制作人的灵光一闪和数百人开发团队夜以继日的精工细作。然而，人的创造力并非取之不尽的流水线产品。在高度工业化的流程下，游戏设计越来越趋向于“公式化”——育碧式的开放世界“罐头”、服务型游戏的“赛季”模式，这些被验证成功的框架被反复套用，以至于资深玩家群体中出现了“开放世界疲劳症”（open-world fatigue）的说法[6]。同时，开发团队本身也面临着巨大的创意压力和职业倦怠，人才的消耗与流失成为常态，这在游戏开发者大会（GDC）的年度报告中屡有体现[7]。
最后，是消费端的不可持续性：内容蝗虫与体验内卷。玩家群体的演进，是压垮“内容为王”模式的最后一根稻草。在信息爆炸的时代，玩家的口味变得愈发刁钻，耐心也愈发有限。他们如同“内容蝗虫”，能在短短几十个小时内，将一个耗费数年、数亿美元开发的世界消费殆尽，然后迅速转向下一个目标。这导致游戏内容的设计陷入一种“体验内卷”的怪圈，开发者必须用更强的视听刺激、更密集的奖励反馈、更庞大的内容量，才能在玩家日益麻木的感官阈值上激起一丝波澜。
当一个行业的生产关系（人力驱动的作坊式生产）已经无法满足其生产力发展的要求（玩家对海量、高质量、个性化内容的需求）时，范式革命的条件便已成熟。这场深刻的内部危机，为游戏产业的第三次跃迁——数据为王（Data is King）——创造了历史性的窗口期。而驱动这场革命的引擎，正是逐步渗透到游戏肌体的AI 技术。
通向新现实的阶梯——AI 与游戏融合的四个阶段
AI 技术与游戏的融合，是一个循序渐进、由浅入深、逐步重构游戏本质的过程，可清晰地划分为四个前后相继、层层递进的时代。
1.0 阶段：AI Novel
以《AI Dungeon》为代表的纯文本冒险游戏，开启了“语义化生成”的时代。它首次将大型语言模型（LLM）作为游戏的核心引擎，验证了 AI 不仅能做数学填充，更能理解和生成具有逻辑连贯性和叙事价值的内容。这是从“形式”生成到“意义”生成的质变，是 AI 能力在游戏领域最初的、原始的闪光。但其模态单一、世界一致性弱的局限性也十分明显。
2.0 阶段：AI NPC
这是当前行业探索的焦点，旨在打破 NPC 僵化的“对话树”模式，赋予他们“灵魂”。斯坦福大学的“生成式智能体”（Generative Agents）项目便是一个里程碑式的范例。在该项目中，研究人员在一个虚拟小镇中创建了 25 个 AI 智能体，每个智能体都拥有独特的记忆模块（Memory Stream）、能够进行反思（Reflection）并据此制定长期计划（Planning）。它们能够基于这些信息，自主地规划一天、工作、社交，甚至自发地组织和传播一个派对的消息[8]。这在学术上证明了赋予 NPC 内在动机、使其能够进行自主社交、从而让世界产生“涌现行为”的可能性。而在商业化探索中，类似《Whispers from the Star》这样的产品，则尝试将 AI 驱动的实时语音生成与动态剧情结合，让玩家与 NPC 的交互更具即时性和情感沉浸感，这是将实验室技术推向市场、验证用户体验的重要一步。
3.0 阶段：AI UGC
UGC（User-Generated Content）的能量已在《我的世界》（Minecraft）和《罗布乐思》（Roblox）中得到证明。AI UGC 时代，则旨在通过 AI 技术，将创造的门槛降至最低——自然语言。这一变革的核心驱动力，来自于 Coding Agent（编程智能体）的进化。
过去，AI 编程工具如GitHub Copilot，更多是扮演“辅助者”的角色，为开发者提供代码补全和建议。而随着 Anthropic 发布 Claude 3.7 Sonnet 模型，我们看到了一个清晰的转向：AI 正从“Copilot（副驾驶）”进化为能够理解高层意图并直接生成可用成品的“Vibe Coder（意图编码器）”。用户只需用自然语言描述需求（“我想要一个角色血条减少时会变红的 UI 脚本”），AI 就能在旁边的工作区直接生成、测试并展示可用的代码片段或组件。
AI UGC 正是利用了这种强大的 Agent 能力。它将游戏创作中复杂的编程、数值设计、关卡布局等工作，转译为普通玩家也能理解的自然语言交互。这带来了三个深刻的变革：极大降低创作门槛——让数以亿计的不懂编程的玩家也能成为游戏世界的创作者；显著提升平均内容质量——AI 可以遵循最优设计范式，避免新手常犯的错误，保证生成内容的基准质量；极大缩短内容创作周期——将过去需要数天甚至数周的开发工作，压缩到几分钟内完成。
4.0 阶段：“无限游戏”
这是前三个时代发展的逻辑终点，一个常被业界称为“无限游戏”（Infinite Game）的宏大愿景。在这一阶段，由 AI 驱动的生成能力不再局限于某个组件（NPC）或某个工具（UGC），而是渗透到整个世界的每一个角落。游戏世界本身成为了一个永在演进、永不终结的生命体。
这个概念与 AI 学术界正在积极探索的“世界模型”（World Models）不谋而合。如图灵奖得主Yann LeCun等人所倡导的，构建能够理解和预测物理世界如何运作的 AI 模型，是通往通用人工智能的关键一步[9]。而游戏，正是训练和验证“世界模型”的绝佳“沙盒”。斯坦福大学李飞飞教授团队提出的“World-Labs”概念，也强调了在逼真的交互式模拟环境中训练具身智能体的重要性[10]。当强大的世界模型被置入游戏，整个世界都将具备“涌现”能力。剧情不再是被预先写定的，而是从无数 AI 智能体的交互和社会事件的演化中自然浮现。文化层面，这与电影《头号玩家》（Ready Player One）所描绘的“绿洲”（OASIS）异曲同工——一个由用户共同塑造、拥有自身经济、社会和历史的，几乎与现实世界平行的庞大虚拟宇宙[11]。
黄金三角与数据飞轮——AI 时代的商业壁垒
“无限游戏”是一个宏大的愿景，而要将这个愿景落地为可持续的产品和商业模式，就需要一个清晰的实现路径。这个路径的核心，笔者认为是一种“数据—产品—模型”的黄金三角的商业理论，它解释了如何在 AI 时代构筑不可逾越的护城河。
在 AI 时代，传统的商业壁垒正在被迅速侵蚀。过去，软件的壁垒在于代码的复杂性和功能的独特性。但在大模型时代，许多功能可以通过MCP工具调用 API 实现，代码本身的价值被削弱。先发优势也变得不可靠，一个爆款应用可能在数周内就被功能更全的竞争者超越。真正的、可持续的护城河在于一个能够自我强化的、良性循环的系统。
这个系统必须由“产品”、“数据”和“模型”三者紧密耦合、协同进化而形成，任何一角的缺失，都将导致其壁垒的脆弱性。
失败模式一：仅有模型 + 数据（缺失有效产品） 这是许多传统企业在 AI 转型中容易陷入的误区。它们手握海量的行业数据，也投入巨资训练或微调了所谓的“私域大模型”。然而，这些模型往往被束之高阁，缺乏一个足够优秀的、能够让用户高频使用并产生新价值的“产品”载体。模型的能力无法有效地传递给用户，用户也无法产生新的、高质量的数据反哺模型。这就像是打造了一台超高功率的引擎，却没有车身、轮胎和方向盘。
失败模式二：仅有模型 + 产品（缺失数据飞轮） 这是当前市场上绝大多数“AI 工具类应用”的现状。它们巧妙地调用了像 GPT-4 这样的通用大模型的能力，并将其封装在一个用户体验良好的“产品”外壳里。在短期内，它们可以凭借先发优势和优秀的产品设计获得用户。然而，它们的壁垒如同沙滩上的城堡。它们的价值完全依附于底层的通用大模型，自身并不掌握核心的、持续产生的专有数据。当底层模型能力提升后，这些“薄应用”的价值就会被迅速稀释。
真正的壁垒，在于通过“产品”这个载体，驱动一个自我强化的数据飞轮。其运转机制如下：
一个精心设计的产品，能够吸引用户进行高频次、深度的交互。
这些交互产生了海量的、独有的、在公开领域无法获取的专有交互数据。
这些高质量的数据被用作燃料，去训练和优化一个为该产品定制化的 AI 模型。
这个更强大的定制化模型，反过来极大地提升产品的核心体验，使其变得更智能、更个性化、更具吸引力。
更好的产品体验吸引更多用户，产生更多数据，飞轮开始加速旋转。
这个由产品驱动的数据飞轮，构筑的是一道随着时间流逝而不断增高、不断加宽的、几乎不可逾越的壁垒。
构建“底座型游戏”——黄金三角的终极实践
“底座型游戏”正是黄金三角理论在游戏领域最完美的、天生的实践载体。传统游戏如同“雕塑”一般——固定形态，由创作者完全决定。而底座型游戏则如同“花园”——开发者只提供土壤（规则）和种子（初始内容），游戏内容在 AI 演化系统和玩家互动中如同有机生命般自然生长，形成独特且不可预测的游戏体验。我们来详细说明如何构建一款“底座型游戏”。
定义产品——打造一个“世界操作系统”
开发者首先要转变角色，从“电影导演”变为“城市规划师”和“物理定律制定者”。他们构建的不再是一个线性的故事，而是一个“世界操作系统”（World OS）。这个操作系统的内核包括：
1. 基础规则集：定义世界的物理法则、经济模型、魔法体系、社交伦理等不可变的基础公理。这是世界的“宪法”。
2. AI 模型簇：一套为该世界定制的、初始化的 AI 模型，包括 NPC 心智模型、世界事件演化模型、UGC 内容生成模型等。这是世界的“行政机构”和“自然法则”。
这个“世界操作系统”就是产品的核心，它是一个开放的、等待被填充和演化的“画布”。它的设计目标，不是为了呈现内容，而是为了最大化地采集高质量的交互数据。
交互即共创——让玩家成为世界的“开发者”并贡献数据
在这个“世界操作系统”之上，玩家的每一次交互，都具有了双重意义。它既是玩家自身的体验，更是对这个世界的一次“写入”（Write）操作，是为 AI 模型贡献的最宝贵的训练数据。
- 显式共创：玩家通过AI UGC工具，用自然语言创造新的任务、道具、角色和建筑，直接为世界添加内容。这些是结构化的、带有明确意图的创造数据。
- 隐式共创：玩家的日常行为——探索、战斗、交易、对话——都在为 AI 模型提供反馈。系统会观察哪些任务受欢迎，哪些 NPC 的对话更有趣，哪些自发形成的小镇更有活力，并将这些作为“正向激励”来指导未来的内容生成。这些是海量的、反映真实偏好的行为数据。
通过这种方式，整个玩家社群成为了一个分布式的、24 小时不间断的“数据标注团队”和“内容创作团队”。他们既是消费者，也是最重要的数据生产者。
模型即壁垒——铸造不可复制的“世界之魂”
通过海量专有交互数据持续迭代和优化的 AI 模型簇，将成为“底座型游戏”独一无二、无法被复制的“世界之魂”。
随着时间的推移，这个 AI“世界之魂”会学习到这个特定世界独有的“文化”和“历史”。它知道哪个区域的玩家喜欢高难度挑战，知道某个传奇 NPC 的所有逸闻趣事，甚至能根据玩家群体的行为，预测下一阶段可能爆发的“世界事件”。它不再是一个通用的 AI，而是这个特定数字文明的集体潜意识的结晶。
竞争者可以复制游戏的 UI、基础规则甚至美术风格，但他们无法复制这个已经与数百万玩家进行了数亿次深度交互、共同演化了数年的“世界之魂”。这个由“产品（世界 OS） -> 数据（玩家共创） -> 模型（世界之魂） -> 更智能的世界 OS”所构成的闭环飞轮，构筑了 AI 游戏最坚固的商业壁垒。
终极载体——消费幻象，还是共创现实？
AIGC 视频流和“底座型游戏”代表了两条截然不同的媒介未来。前者致力于创造一个完美的、被动的感官幻象。它通过算法无限满足你的偏好，让你舒适地沉浸在一个为你量身定制的信息茧房中。这是一个消费幻象的未来。
后者则致力于构建一个不完美的、但永远在演进的动态现实。它不预设终点，而是提供一套规则和工具，邀请你参与到世界的塑造中。你的每一个选择，都在为这个世界的历史增添新的一笔。这是一个共创现实的未来。
这两条路径，本质上是关于“控制权”的分配。前者，控制权在平台算法手中；后者，控制权则分散于创造者（Creator）所制定的规则和每一个参与者的行动之中。最终哪种形态会主导我们的数字生活，不仅是一个技术和商业问题，更是一个关乎人类在未来数字世界中，选择扮演何种角色的文化与哲学问题。这或许是自人工智能技术诞生以来，我们面临的最重要的选择之一。
参考文献
[1] Negroponte, N. (1995). Being Digital. New York: Alfred A. Knopf. [2] Innis, H. A. (1951). The Bias of Communication. Toronto: University of Toronto Press. [3] Sheff, D. (1993). Game Over: How Nintendo Zapped an American Industry, Captured Your Dollars, and Enslaved Your Children. New York: Random House. [4] 手游那点事. (2021). 存在 7 年，“硬核联盟”给中国手游市场带来了什么？. [Online]. Available at: https://www.36kr.com/p/1284050731475718 (Accessed: 26 May 2024). [5] Tassi, P. (2023). ‘Horizon Forbidden West’ And ‘The Last Of Us Part 2’ Budgets And Sales Leak Via Insomniac. Forbes. [Online]. 19 December. Available at: https://www.forbes.com/sites/paultassi/2023/12/19/horizon-forbidden-west-and-the-last-of-us-part-2-budgets-and-sales-leak-via-insomniac/ (Accessed: 26 May 2024). [6] Macgregor, J. (2021). The analyst who coined 'open world fatigue' says the genre's been improving. PC Gamer. [Online]. 29 August. Available at: https://www.pcgamer.com/the-analyst-who-coined-open-world-fatigue-says-the-genres-been-improving/ (Accessed: 26 May 2024). [7] Game Developers Conference. (2024). State of the Game Industry 2024. [Online]. Available at: https://www.gdconf.com/news/state-game-industry-2024-layoffs-and-ai-top-mind-developers (Accessed: 26 May 2024). [8] Park, J. S., O'Brien, J. C., Cai, C. J., Morris, M. R., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. arXivpreprint arXiv:2304.03442. [9] LeCun, Y. (2022). A Path Towards Autonomous Machine Intelligence. OpenReview.net. [Online]. Available at: https://openreview.net/pdf?id=bz5a1r-kVsf (Accessed: 26 May 2024). [10] Fei-Fei Li, et al. (Stanford Vision and Learning Lab). Research direction towards interactive agents and embodied AI. (Note: This refers to the general research thrust of the lab, as exemplified by projects like BEHAVIOR-1K). [11] Cline, E. (2011). Ready Player One. New York: Crown Publishers.
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