2025年10月，Third Point Ventures 的 Dan Moskowitz 发布了一篇深度分析文章，探讨 AI 对游戏开发工具（game development tooling）和媒体制作的影响。

这篇文章从经济影响的角度切入，分析 AI 在游戏开发不同环节中的作用，同时研究了预算如何分配到概念设计、前期制作、全面制作、QA/游戏测试以及发行等不同阶段。基于这些分析，文章进一步指出了 AI 最有可能在哪些环节带来最高的成本节约（cost savings）。

将近7个月后，整体图景已经变得更加清晰。游戏行业并没有出现某个能彻底颠覆全局的单一突破。不过，不同工具阵营之间的差异已经更加显而易见：有些工具已经开始融入实际的生产流程（production workflows），有些仍主要停留在实验阶段，还有一些则尚未找到可持续的产品方向。

为什么 AI 在短期内还无法取代游戏引擎？

Moskowitz 的核心观点并不是“AI 会取代人类来制作游戏”。相反，AI 的真正价值在于帮助工作室（studios）在传统上高度消耗资源的制作环节中节省时间和成本。

在短期内，最有可能实现效率提升的领域包括：

• 美术与动画 (Art & Animation)，通常占制作预算的 10–30%。
• QA/游戏测试 (QA/Playtesting)，通常占预算的 10–20%。
• 音频 (Audio)，通常占约 10%；在这一类别中，配音（dubbing）和本地化（localization）是 AI 语音近期最值得关注的应用方向之一。

相比之下，更具野心的方向，例如完全由 AI 生成的游戏世界（fully AI-generated game worlds），或新一代原生 AI 游戏引擎，仍然属于长期机会。原因在于，这些技术目前在运营成本、控制力以及生产稳定性方面仍面临着重大障碍 [1]。

Third Point 也通过一个简单的计算说明了为什么传统游戏引擎在短期内不太可能被取代。如果一款 20 小时的 3A 游戏完全依靠类似 Genie 3 的“AI生成游戏世界”技术来创建，那么系统就需要为每位玩家生成数百万个全新的画面帧（frames）。 如此一来，每次完整通关的运营成本可能会高达数万美元，而一款 3A 游戏的售价通常仅为 70 美元左右。因此，未来几年更现实的发展方向并不是“AI 取代游戏引擎”，而是 AI 被整合进 Unity、Unreal 或现有的工作流中，用来加速具体的制作环节 [1]。

大型游戏工作室和知名游戏 IP 从定制/内部自研引擎转向 Unreal Engine 的案例。

来源：Third Point Ventures

游戏引擎不会消失，但其周边生态正在发生改变

Third Point 最核心的判断之一是：Unity 和 Unreal 很难被轻易取代 [1]。截至2026年5月，这一观点依然成立。但更值得注意的是，围绕主流引擎的开发生态正在出现变化的迹象。

Unity 已经向所有使用 Unity 6 及以上版本的开发者开放了 Unity AI 的公开测试版（public beta） [3]。据官方介绍，目前的 Unity AI 包含了 AI Assistant、AI Gateway 和 MCP Server 等功能。AI Assistant 能够在 Unity 编辑器内直接为开发者提供支持；AI Gateway 帮助将外部 AI 工具接入工作流；而 MCP Server 则允许开发者从他们熟悉的 IDE 或 AI 应用中直接调用 Unity [2]。与此同时，在 Unity 6.2 的路线图中，Unity 引入了 Inference Engine（推理引擎）来取代 Sentis，使得 AI 模型能够在编辑器或运行时（runtime）中运行 [4]。

在 Unreal 阵营，更引人注目的变化发生在制作生态系统中（例如 MetaHuman），而非类似于 Unity 的 AI 助手。MetaHuman 5.6 已经结束了抢先体验（Early Access），并扩大了授权范围，支持在 Unity、Godot、Maya 和 Blender 等其他软件中使用 [5]。这赋予了游戏工作室更高的灵活性，使他们在选择工具时不再被死死绑定在 Unreal 生态内。

值得继续观察的是，当主流引擎及其周边生态将 AI 或自动化工具更深入地带入工作流时，第三方的 Copilot 工具可能需要证明自己具备差异化价值，而不能仅仅停留在“通用开发者助手”的角色上。

AI 生成的游戏世界：潜力与障碍并存

Third Point 此前曾将 Genie、World Labs 和 Decart 视为行业的长期方向。到了2026年，尽管市场面上出现了更多值得关注的信号，但实验版本与真实生产环境之间的鸿沟依然明显。

谷歌已经向美国部分 Google AI Ultra 用户开放了 Project Genie，允许用户通过文本和图像创建并探索交互式世界 [6]。不过，谷歌仍将其定位为早期的研究原型，并承认该技术在一致性和角色控制方面仍存在局限。

Project Genie，一个面向互动世界的实验性 AI 世界模型。

来源：Google Blog

微软推出了 Muse——一个“世界与人类动作模型”（World and Human Action Model）。简单来说，这个模型同时学习游戏视觉画面和玩家控制器的操作，从而生成新的游戏序列 [7]。微软和 Xbox 将 Muse 定位为用于玩法构思和游戏保存的工具，而非要在生产环境中取代游戏引擎。

Microsoft Muse 被介绍为一款生成式 AI 模型，旨在支持 gameplay 创意构思。

来源：Microsoft Research

Google DeepMind 推出了 SIMA 2，这是一个由 Gemini 驱动的 AI 智能体（Agent），能够理解接近自然语言的指令，并在 3D 环境中自主行动 [8]。这一技术与许多工作室正在探索的几个核心痛点息息相关：QA 自动化、NPC（非玩家角色）行为以及玩家模拟。

SIMA 2 是一款由 Gemini 驱动的 AI 智能体，旨在 3D 虚拟世界中进行游玩、推理和行动。

来源：Google DeepMind.

Third Point 指出的那些障碍至今仍未被彻底解决：运营成本依然居高不下，细粒度控制依然有限，世界、角色与游戏规则之间的一致性仍是一项巨大挑战。因此，在2026年，AI 生成的游戏世界更适合作为一个长期研究方向来观察，而不是一个已经“准备好投入生产”的游戏开发工作流。

3D 资产：从“看起来不错”到“能在引擎里真正使用”

自2025年底以来，变化最显著的领域之一是 AI 生成的 3D 资产。

Third Point 曾指出“文本生成3D”（text-to-3D）的核心局限：拓扑结构（topology）——即表面之下的多边形结构——通常质量太差，很难在真实的生产管线中用于骨骼绑定（rigging）和动画制作 [1]。一个模型可能在预览（preview）时看起来不错，但如果网格（mesh）过于混乱、关节变形错误，或者几何体不封闭（not watertight），那么这个资产依然很难进入动画管线。

到了2026年，许多工具都在致力于攻克这一难题。

Tripo AI 宣布完成 5000 万美元融资，并推出了一组新模型，声称其目标是面向游戏行业的“生产级 3D 生成”，能够从草图生成具有干净几何体和随时可用于动画绑定的 3D 资产 [9]。

Tripo AI 的 3D 生成平台，用于创建可直接应用于游戏的资产。

来源：PR Newswire / Tripo AI.

Meshy 更新了智能重新网格化（smart remeshing）、自动绑定（auto-rigging）、UV 展开（UV mapping）以及多种常见文件格式导出等功能 [10]。

Meshy 面向游戏开发的 AI 3D 资产创建流程。

来源：Meshy.

腾讯也扩展了其 Hunyuan3D 工具包，推出了能够将文本和图像转换为 3D 视觉效果的开源模型，主要面向设计师和游戏开发者 [11]。

Tencent Hunyuan 3D Global 用于基于文本和图像生成 3D 内容。

来源：Tencent.

Kaedim 则继续采用“人机协同”（human-in-the-loop）模式，即由 AI 模型先生成粗略版本，再由人类艺术家在交付前对拓扑结构进行精修。这种模式与大型工作室常用的外包工作流高度契合 [12]。

需要注意的是，目前很多信息仍然来源于各家公司自身的宣发，因此更适合被视为一种“市场信号”，而不能作为 3D 生产问题已被彻底解决的证明。不过，大方向已经很明确：对 3D AI 工具来说，问题不再仅仅是“AI 能否创建一个 3D 模型？”，而是“其网格是否干净到可以进行绑定？能否导出到 Unity 或 Unreal？能否缩短从草图到可用资产的时间？”

总体来看，AI 游戏开发工具领域的第一部分已经显现出一个相当清晰的趋势：像 AI 生成游戏世界或下一代引擎这样野心勃勃的前沿技术，距离实际生产依然遥远；而那些与现有工作流直接对接的工具——例如 Unity AI、MetaHuman 以及 AI 生成 3D 资产——正在越来越贴近工作室的实际需求。

在第二部分中，文章将继续探讨对内容制作和后期运营影响更为直接的领域：视频 AI、QA 自动化、AI 语音以及 NPC。

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参考文献

[1] Third Point Ventures，“AI 对游戏和媒体工具的影响” (AI Impact on Gaming and Media Tooling)，Dan Moskowitz，2025年10月。 https://www.thirdpointventures.com/currents/AI-impact-on-gaming-and-media-tooling/

[2] Unity，“Unity AI”。 https://unity.com/features/ai

[3] Unity 开发者社区 (Unity Discussions)，“Unity AI 公开测试版现已支持 Unity 6” (Unity AI’s Open Beta now live for Unity 6)，2026年5月。 https://discussions.unity.com/t/unity-ai-s-open-beta-now-live-for-unity-6/1718560

[4] Unity 开发者社区，“Unity 6.2 测试版现已发布” (Unity 6.2 Beta is now available)。 https://discussions.unity.com/t/unity-6-2-beta-is-now-available/1639999

[5] 虚幻引擎 (Unreal Engine)，“2025 State of Unreal 的所有重磅新闻与公告” (All the big news and announcements from the State of Unreal 2025)。 https://www.unrealengine.com/news/all-the-big-news-and-announcements-from-the-state-of-unreal-2025

[6] 谷歌博客 (Google Blog)，“Project Genie：探索无限互动的世界” (Project Genie: Experimenting with infinite, interactive worlds)。 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/project-genie/

[7] 微软研究院 (Microsoft Research)，“推出 Muse：我们首个专为玩法构思设计的生成式 AI 模型” (Introducing Muse: Our first generative AI model designed for gameplay ideation)。 https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/

[8] Google DeepMind，“SIMA 2：由 Gemini 驱动的 3D 虚拟世界 AI 智能体” (SIMA 2: A Gemini-Powered AI Agent for 3D Virtual Worlds)。 https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/

[9] 美通社 (PR Newswire)，“Tripo AI 宣布获得 5000 万美元融资并推出面向生产级 3D 生成的新模型” (Tripo AI Announces $50 Million in Funding and New Models for Production-Ready 3D Generation)。 https://www.prnewswire.com/news-releases/tripo-ai-announces-50-million-in-funding-and-new-models-for-production-ready-3d-generation-302724894.html

[10] Meshy，“3D 游戏资产的最佳 AI 工具” (Best AI Tools for 3D Game Assets)。 https://www.meshy.ai/blog/best-ai-tools-for-3d-game-assets

[11] 路透社 (Reuters)，“腾讯扩大 AI 布局，推出开源 3D 生成工具” (Tencent expands AI push with open-source 3D generation tools)。 https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/tencent-expands-ai-push-with-open-source-3d-generation-tools-2025-03-18/

[12] Kaedim。 https://kaedim3d.com/