游戏各环节应用：

大公司每年5款，中型公司1-2款，目前由于产品版号，目前没有像之前发的多。AIGC能结合市场数据表现判断是否能够成功以及是否要做，因为有些品类可能已经比较饱和或市场较大，但目前不会去做，因为现在立项较少。

主要作用包括：

（1）文本生成：包含文生文（角色陪聊及辅助），目前游戏是写死的，但AIGC能够丰富对话场景，让NPC角色有灵魂、游动行走，即使没有玩家在里面，NPC也可以自己行走互动，能够有千人千面的帮助；剧情生成：部分剧情内容撰写，AIGC能帮忙给予更多可能性，每个游戏产品都有自己的世界观，AIGC可以用来做大世界和文本生成。

（2）角色和道具的生成：做角色的时候目前大部分由策划发起，美术不知道如何去绘画，画3D需要1-2周，试错成本非常高，有可能和预期偏差大。AIGC可以帮忙生成角色和动图，3D也可，但3D算力需求及成本较高，工作量大，因此大部分美术和原画会先生成100张2D图，选择其中几张风格去画，试错成本较低，提升工作效率。

（3）数值方面：每个角色在游戏公司数值体系有评分，可以让AIGC生成战斗数值、能力数值，团队把关数值体系是否在能力框架内，然后进行部分修正。

（4）角色周边：周边实物售卖激发更多灵感

（5）音效：过去调音师从demo开始，不断调整，目前AIGC快速生成多种风格的demo，加速创作过程。之前调音师在密闭环境缺乏灵感，AIGC可能可以生成十分钟demo做前奏、副歌、编曲，再编成完成bgm嵌入游戏；角色方面，二次元游戏中声优很重要，但是声优可能档期冲突，如果某个角色为人气角色且游戏中数值高、三观正，声优出问题公司会受影响很大

（6）场景生成：原神做三张图需要三个月，AIGC目前可以生成部分地图场景，但还需要调整才能应用，之后如果一个月生成一张图，就能快速提升产值。AIGC可以生成很多地图使得游戏玩家有更多时间探索，提升留存客户及客户游戏时长。

（7）宣发运营：素材制作中游戏本地化翻译（防止游戏delay，错过预约的资源位时间，不改变发行节奏）、素材制作中笔面当地文化雷区（付费方式在游戏中商业化设计不同、客户倾向付费的时间影响游戏投放时间、欧美更倾向宏大的世界观和场景，东亚地区更倾向于宅文化等等，如果踩雷就会非常影响投放成本）、优化买量平台投放分配（各个平台投放的资源分配，根据ROI做分配），AIGC可以帮忙告知在买到某个阈值的时候停止投放，保障整体ROI。

（8）社区运营：降低UGC内容创作难度，加大内容讨论度，自动发言AIbot带动社区活跃（百度贴吧中发帖怎么过，AIGC可以回复怎么过或去哪里看攻略，有互动氛围）。提升社群活跃和留存。

（9）商业化：帮助游戏内设置更合理的付费机制（付费机制需要合理的商业化平衡点，未来AIGC可以优化这一套数值体系，公司只需要做最终审核和拍板，敲定上下限），未来大模型和怪物反馈机制调优功能可能卖给其他游戏厂商使用。（模型自研，并不是所有公司都有能力做大模型，未来可以进行售卖，米哈游规划26年）；怪物反馈机制：之前角色被攻击后角色树都是既定的，反馈机制是会有闪避或回避和反击，会更拟人化，使得用户体验提升。腾讯做的比较好是因为王者荣耀和吃鸡都很吃这个功能

降本增效量化分析：

（1） 文字：目前节约25%人力，终局节约70-80%人力、70%左右时间

（2） 道具角色：目前节约20%人力，终局节约60-70%人力、50-70%时间

（3） 场景生成（技术难度较高）：目前10-20%时间，终局60%人力，50-70%时间

终局定义是盘点所有人力需要的工作和时间、决定什么可以被AI替代，以及AI所需要的时间，主要替代生成时间，而非验收

（4） 宣发端：未来3-5年（保守）替换50%左右人力成本，提高20%左右ROI

各大厂商布局：

目前做游戏AIGC的游戏公司只关注腾讯、网易、米哈游即可，做游戏是有创意的（羊了个羊没有技术壁垒但是有创意），但AIGC为纯技术领域的研发交流，考究的是团队人力成本、平均能力及技术能力。米哈游200多人团队平均年薪120w，和后面二线厂商差距较大，8亿投入AIGC，中小型厂商投入没有结果。

Netflix：专注AIGC视频生成，让更多KOL等做内容创作

迪士尼：专注IP角色自动生成；可以生成大电影进行售卖（游戏公司也有诉求，主线情节告知讲述的是什么故事）

Minimax：首款产品Glow主打社交AI聊天，基本原理与chatgpt相似，更多聚焦情感服务。米哈游去年做过两次虚拟偶像直播（很多游戏背后是有终端控制的真人），米哈游捕捉、生成动作，AI生成声音，当时实时语音不够流畅，而minimax围绕文本、绘画、语音去做，可以补齐短板，所以做了投资

二线厂商包括完美、巨人、游族、灵犀、吉比特，都在做研发端AIGC；

三七主要做海外发行、投放，不以研发著称，卷研发对他来说可能没有意义，海外发行是top级别，在东南亚、欧美建立了独特的方法论，因此主要在国外发行强势领域做AIGC，拉开差距。

其他游戏相关AIGC技术：

RCT、超参数相对领先，和大厂比较接近，但大厂模型自研且没商业化，所以会需要找大厂合作，需要用大厂模型部署在本地，把自己的数据和内容投喂生成适合自己的模型，但RCT、超参数希望中小型公司把数据给他们去生成完善（老板是之前王者荣耀总经理，目前做AIGC游戏研发）；启元（莉莉丝等投资）、商汤（可能是和完美合作，做角色生成）、元象唯思（老板是之前腾讯AI学院院长，腾讯也投资了）