比特幣:AIGC為中小游戲公司解困 也有人擔心失業_GHT

“在現階段，對于游戲公司來說，找到AIGC的應用問題，比在實際投入使用更加關鍵。”小牛互娛游戲制作人王正表示。

AIGC從幾年前就有了概念，但是直到去年11月底，當王正看到AI能夠以油畫、賽博等不同的風格將文字所包含的意境絲毫不差地繪制出來時，他意識到行業要迎來變局了。

3月以來，游戲行業對AIGC領域的人才需求持續增加。在薪資待遇方面，游戲公司一掃去年“降本增效”的陰霾，常規職位月薪基本在30K左右。而像網易這類頭部公司，旗下重點項目的AIGC職位招聘底薪甚至在60K+。

搶先抵達技術邊界、創建新的產業鏈上下游領域、組建小型的游戲公司，游戲行業是最積極迎接AIGC的行業之一。目前國內游戲行業尤其是中小公司面臨的資金短缺、人才匱乏、成本過高等壓力，或將因為AIGC的成熟迎來破解。

王正并不是一個技術先鋒，很小的時候，熱愛下圍棋的他認為在圍棋領域，此生不可能會出現計算機戰勝人的情況。但是2017年柯潔慘敗給AlphaGo的現實，讓他第一次清晰地意識到了人工智能的沖擊。

DigiDaigaku Dragon Eggs啟動孵化:金色財經報道，據DigiDaigaku在其官方社交媒體賬號上宣布，DigiDaigaku Dragon Eggs已正式啟動孵化，據悉“龍蛋”將會變成小龍，一旦小龍孵化出現，相應的龍蛋NFT將會被銷毀，小龍有八種類型：地球、北極、閃電、天文、火、月神、海洋、天空、精靈和森林。孵化啟動后DigiDaigaku Dragon Eggs地板價在Blur平臺上漲近9%，本文撰寫時約為0.09 ETH。[2023/3/31 13:37:16]

關于人工智能對游戲行業的沖擊，業內人士的反應和王正一樣。從去年11月以來，網易、騰訊的游戲部門紛紛公開表示，將投入資金進行AIGC的開發。

游戲行業是AIGC的主要應用場景之一。由于它可以滿足游戲幾乎所有內容生產的要求，大幅度降低對人才的需求，因此將極大地緩解資金的壓力。

前不久，投資公司a16z曾在其研究論文《AIGC在游戲中的革命》中提到，在所有娛樂類目中，游戲會是生成式AI影響最大的領域。招商證券也表示，ChatGPT科技浪潮下，游戲行業有望是最終的受益者，自動生成人物和場景等有望出現，游戲行業千人千面將成為可能。

區塊鏈之父Scott Stornetta：我不是中本聰，Craig Wright也不是:關于中本聰（Satoshi Nakamoto）這個名字，區塊鏈之父Scott Stornetta稱，你可以買一本關于日本名字的字典，Satoshi可以有20種日本漢字。但我傾向于認為‘satoru’是‘to know’、‘to be wise’。”“中本”在日本非常常見，如果把它分解成漢字，那么可能的解釋是：‘Naka’顯然是中心，‘moto’是起源。雖然其工作以及能流利使用日語使他成為完美的中本聰候選人，他一直明確否認。因此，我們很大一部分注意力都放在隨著時間推移不斷更新記錄完整性的能力上，這樣記錄就能持續幾十年甚至幾個世紀，我們就能在抗量子計算和所有這些東西中生存下來。這是中本聰沒有注意到的。雖然他不知道中本聰的身份，但排除了Craig Wright的可能性。他認為，我們應該努力理解中本聰對比特幣的愿景，以便理解如何向前發展。他認為比特幣與其說是科學，不如說是藝術。我是這個陣營的一員，我相信用比特幣做的事情肯定是天才的杰作。但這更像是一件藝術品，一件為許多可能性打開大門的工程藝術品，但絕不是最終或最佳的解決方案。（Cointelegraph）[2020/4/28]

在小牛互娛內部，一支AIGC的攻堅行動組在王正的帶領下成立了，由8個畫師、8個技術人員組成。他們的任務，就是探索AIGC在落地使用時，將會遇到哪些瓶頸。

聲音 | Craig Wright：比特幣SV將在兩年內處理1TB塊:Craig S. Wright博士發布推文表示，他的一項使命是比特幣SV（BSV）處理TB級大小的塊，而這是一個“2年目標”。[2018/12/2]

“你碰到越多的技術瓶頸，意味著你在行業中競爭力越大，”王正表示，“原因很簡單，AIGC的技術你在用，我也在用，那我就要跑得更快一些，嘗試技術在更多場景的落地情況，知道瓶頸都在哪里。”

手部細節是AIGC的軟肋。一張圖是人畫的還是AI畫的，一看手就知道了。主要是因為手是人類最復雜和靈活的器官，手部動作千變萬化，電腦很難去模擬，AI生成1000張圖，可能只有一兩張是可以用的。正因如此，目前網上的AIGC人物畫，幾乎看不到他們的手部細節。

基于網上的論文，王正的團隊很快找到了解決方案：借助ControlNet神經網絡結構，可以通過檢測邊緣輪廓線，來精細化繪制和生成想要的細節；還可以通過生成和調節骨骼，讓AI作品動起來。

但是這種優勢并不明顯。在他們攻克手部細節問題以后沒過多久，網上已經爆出了“AIGC手部細節已被攻克”的消息。這意味著他們的優先性還沒有等到項目落地，就已經消失了。

聲音 | Craig Wright：吳忌寒從未與ABC保持一致:據AMBCrypto消息，最近在比特幣極限主義者Tone Vays主持的一個視頻上，比特幣中本聰的BCH區塊鏈視覺實施的忠實信仰者Craig Wright談論了即將到來的BCH硬分叉及相關問題。Craig Wright首先表達了他與吳忌寒的關系，他說道：“我和吳忌寒從來就不是好朋友......吳忌寒從沒有與ABC保持一致”。他還談到他已經計劃了一條嘗試將BTC擴大的路子，并表示自己不想要一年前發生的分離，他補充道：“不幸的是，我們已經和吳忌寒討論了這一切，并認為他將支持和想要擴大，但是我們發現，那個時候吳忌寒低估了這一切。吳忌寒實際上想要分離，他不想要分叉。所以，一年前發生在BTC上的——BCH分離部分其實是吳忌寒需要的一種Segwit和允許ASIC提升的延展性修正的形式。”[2018/11/12]

王正坦言，歸根結底，目前遇到的問題都是產業鏈的問題，是在實際運用過程中產生的。“因為我們目前的所有技術都來自于國外，我們根本難以觸碰底層技術的屏障邊界，而且我們所能找到的解決問題的辦法，其實就是去國外的論壇上‘抄答案’。”

聲音 | Craig Wright：比特幣作為一個概念需要保持不變:據ambcrypto消息，nChain的Craig Wright談到了比特幣[BTC]的未來前景以及實現Satoshi Nakamoto愿景的方法。他還談到了工作證明[PoW]與股權證明[PoS]的不同之處。根據Wright的說法，比特幣作為一個概念需要在未來幾年內保持不變，否則就會失去作為交易商品的價值。[2018/11/11]

相對于大公司，中小公司在技術研發上則更傾向于按需開發。基于這樣的前提背景，王正表示：AIGC在內容的創作上是有很大的助益，但是90%的中小企業都沒有探索的價值。

董哥之前是4399的程序員，去年離職后回到上海，尋找新的工作機會。雖然一直在關注AIGC的新聞，但是直到去年ChatGPT的報道出來以后，他才第一次意識到AIGC在游戲領域的應用。幾個朋友一拍即合，很快組成了一個團隊。

“大公司砸錢搞技術突破，跟小公司也不沖突，我們注重產品，”董哥也表示，“我們做的游戲需要什么，我們就研究什么，不需要為了新技術去花精力。”

游戲生產的逐步“中臺化”

AIGC的出現，將更進一步推動游戲生產專業化分工。

李宗興是廣州一家2D轉3D的開發商，研發的產品就是通過對人物行為的捕捉，然后生成動圖。目前已經有200多家公司在跟他們談合作意向，甚至有的公司還沒簽合同，就把錢先打過來了。

他目前開發的這款2D轉3D的產品，專門為游戲公司以及視頻制作者解決虛擬場景的設置問題，“簡單來說，現在只需要千把來塊錢，就可以達到阿凡達這樣的虛擬人物特效。”

目前，AIGC生成的作品主要以靜態畫作為主，想要生成動態的3D作品并不容易。例如想要讓一只兔子動起來，每個關節的動作都不一樣。中小游戲廠商并不具有相關的能力，而一些并非游戲賽道的技術廠商，因其能夠解決這一問題，成為游戲產業鏈中的新成員。

例如英國的AI公司Move ai要實現這樣一套工作方案，最低的成本要將近10萬元人民幣，同時還需要寬闊的場地來放置8個攝像頭，對人物行動拍攝完成以后，數據通過攝像頭上傳到云端服務器，并在云端的GPU加速之下，1個小時之后才會得到1個動作數據，所以對于即時的社交交互這些方向，它其實沒辦法去應用。而李宗興的方案，將時間差壓低到了0.1秒。

得益于這類專業的技術公司的出現，游戲行業生產中臺化已成趨勢。例如在一些游戲的匹配過程中，就會有機器人與玩家對戰，一個專門做游戲AI的公司“超參數”，為游戲廠商提供方案解決服務，目前已經拿了4輪融資。

而像人工對話的AI產品，則由Xilinx智能平臺開發設計。其非常著名的作品就是《夢幻西游》里面三界的對話聊天界面，甚至讓人感覺是真人在對話。

要么失業，要么轉型

李宗興的妻子是網易某游戲項目的首席游戲圖形設計師，行內一般稱“主美”。ChatGPT發布以后，焦慮得幾晚睡不著覺，她覺得自己就要失業了。

這也是行業的普遍態度。網易伏羲的內部人員告訴《中國企業家》雜志，前兩天網易雷火游戲開了個AI繪畫的培訓班，場地爆滿，已經很久沒有出現過這樣的狀況。“現在負責初稿繪制的美術師都會聊AI繪畫，擔心自己失業，而且負責精修的高級美術師則需要對AI繪畫十分精通。”該人士說。

受AIGC的影響，游戲行業對于美術師的需求將大幅下降。“未來半年，游戲行業將出現失業潮。”董哥對此感受頗深。

在董哥創業初期的構想里，自己的公司將是一個20~25人的小團隊，其中只有10人左右負責策劃、美術、IGC、拼圖。“未來就不再是美術精修這些流程，而是首先把想法構建成一個體系，找到風格，再由美術師把關鍵詞轉化為計算機能讀懂的語言，最后由修圖師來修理AI的畫面。”

但在傳統的游戲領域中，即使是一個中等的游戲開發團隊，光美術方面的員工大概也需要20多人，同時還需要外包商來協助解決美工任務，而外包的插畫師一張畫就要幾萬元。一個游戲如果制作幾十個角色，光美術的開發時間也要一年以上。如今一天就可以完成幾張美術插畫的設計工作，而且品質已經可以達到質量的水平線。

這將為中小型游戲公司節省3000萬~8000萬元的美術設計開支。事實上，這些公司主要制作出口游戲，它們大多是二維游戲，成本較低，節約的美術設計開支將為他們提供更多的試錯空間，嘗試新的游戲風格。

但對于美術工作者來說，AI之下，畫師的角色將迎來巨變。王正的團隊中，目前已經有傳統的畫師在向新職業轉型。

他舉例說，有一個畫師，畫畫功底一般，但是有著極強的審美能力，他已經訓練了四五十個模型，轉型成為了一個模型訓練師。“這一工種的日常內容就是通過輸入大量的關鍵詞，生成上千張游戲美術畫作，然后去跟制作人溝通，篩選出他們想要的美術的風格，再在確定的美術風格基礎上，將大量的線稿投喂給AI，讓AI去細化，最終輸出作品。”

而像個人風格比較強的畫師，他們則可以專注于訓練適合自己風格類型的AI模型，變身為AI藝術家。

36氪

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