Amon:a16z：生成式AI在游戲領域的機會_RPG

A16Z最近寫了一篇很有意思的文章，談到他們認為的生成式AI和游戲結合在一起的機會在哪，筆者翻譯后對部分內容進行了注解。文章主要兩部分：第一部分，包括A16Z對游戲領域生成式AI的觀察和預測；第二部分，包括A16Z對游戲+生成式AI領域的市場生態的判斷。

1.前言

游戲領域和生成式人工智能之間有什么關聯？

游戲設計領域存在不可能三角：成本、質量或速度這三項中通常只能取兩項，而現在，設計師可以通過這些AIGC工具，不再需要花費很多人工的制作時間，只要幾個小時就能創造出高質量的圖像，而這其中，真正具有變革意義的是，任何人只要學會幾個簡單的工具，就可以獲得這種具備創造性的能力。

這些工具，能夠以快速迭代的方式創造出無窮無盡的變化，并且一旦經過培訓，整個過程是實時的，也就是說，結果幾乎是即時可用的。

自Real-time3D技術出現以來，還沒有能夠對游戲產生如此大潛在改變的技術。

那么，生成式AI的發展方向是什么？又將如何改變游戲？首先,我們回顧一下生成式AI的概念。

什么是生成式AI？

生成式AI是機器學習的一個類別，計算機可以根據用戶的輸入/提示，生成原創的新內容。目前這項技術最成熟的應用主要在文本和圖像領域，不過幾乎所有的創意領域都有類似的進步，覆蓋動畫、聲音效果、音樂，甚至是對具備完整個性的虛擬人物進行原創。

當然，人工智能在游戲中并不新鮮。即使是早期的游戲，如雅達利的《Pong》早就有計算機控制的對手和玩家進行對戰。

然而這些計算機中的虛擬對手和我們今天講的生成式人工智能并不一樣，這些計算機對手只是游戲設計師精心設計的腳本程序，它們確實模擬了一個人工智能的對手，但它們不能學習和迭代，水平和編寫它們的工程師一樣。

a16z CTO：“橙球”謎語推文并非是要推出L2:4月19日消息，a16z 首席技術官 Eddy Lazzarin 回應 a16z 工程師 ncitron.eth 發布的“橙色圓球”即將推出謎語推文稱，這并非 L2。a16z 工程師 ncitron.eth 發布橙球推文后，與 Optimism 圖像的相似性導致交易者猜測 a16z 可能計劃推出自己的 Layer2 區塊鏈，OP Token 此后上漲 3%。

此前報道，Coinbase 于 2 月份發布包含藍色圓球的推文，并基于 OP Stack 構建了一個全新 L2 區塊鏈 Base。（CoinDesk ）[2023/4/19 14:12:34]

那么，生成式AI和游戲的結合，技術底層有哪些變化？微處理器的速度更快，云計算和各種計算能力更強，具備建立大型的神經網絡的潛力，可以在識別高度復雜領域的模式和表征。

本篇文章主要兩部分：

第一部分，包括A16Z對游戲領域生成式AI的觀察和預測；

第二部分，包括A16Z是我們對游戲+生成式AI領域的市場生態：MarketMap，這部分概述了各個細分市場，指出了每個細分市場的主要公司。

第一部分：觀察和預測

一些假設：

首先探討一下文章余下部分所依據一些假設：

1.通用式人工智能的研究數量將繼續增長，出現更多更有效的技術。

Web3公司ContentFi推出首個基于a16z Can't be Evil的NFT許可解決方案:12月27日消息，Web3 公司 ContentFi 推出首個基于 a16z Can't be Evil」Licenses 的 NFT 許可解決方案Can't Be Vil 許可工具包（CBE License Toolkit），旨在簡化 IP 許可流程，降低進入 NFT 生態系統的準入門檻，以開放方式獲得許可權限檢查、發布和展示 NFT，并且使用戶可以輕松指定對 NFT 項目的所有權。

此前報道，8月31日，a16z推出開源Can't be Evil NFT 許可，旨在推動 NFT 行業發展。[2022/12/28 22:11:23]

上圖是每月arXiv中發表的關于機器學習或人工智能的學術論文數量。正如圖中所示，論文的數量正在呈指數級增長，且沒有放緩的跡象，而這部分數據僅僅包括已經發表的論文，還有許多研究并沒有公開發表，而是直接應用于開源模型或產品研發，這些開源模型和產品，帶來了爆炸式的創新。

2.在所有娛樂類目中，游戲將成為收到生成式人工智能最大影響的領域。

就目前所涉及的資產類型而言，游戲是娛樂類目中最復雜的一種，同時，游戲也是互動性最強的，它非常強調實時體驗。這就為新的游戲開發者創造了一個非常高的進入門檻，也為制作一個真正的3A大作游戲創造了高昂的成本，這些存在的門檻和成本問題，為生成式人工智能在游戲領域的破壞性創新，創造了巨大的機會：

a16團隊成員等提出新的MakerDAO代幣經濟模型提案:金色財經報道，據MakerDAO論壇公告，a16z團隊成員與RIpplewoodAdvisors成員@luca_pro共同提出新的MakerDAO代幣經濟模型提案。重點包括：（1）通過鏈下融資結構中的額外資本緩沖為MKR代幣創建新用例；建立二級計息保險基金，作為二級盈余緩沖的補充層；對MakerDAO中的某些拍賣實施支持MKR的激勵措施。（2）通過新的MKR質押獎勵系統，提升投票參與度和一致性；為核心單位提供更大的運營靈活性，減少投票要求；通過社區撥款創建新的MakerDAO治理儀表板。以及（3）增加系統盈余緩沖等。[2022/3/24 14:14:22]

舉個例子，像《荒野大鏢客：救贖2》這樣的游戲是有史以來制作成本最昂貴的游戲之一，它的制作成本近5億美元。而荒野大鏢客是也是市場上巨具備最棒的視覺效果之一的游戲，花了近8年的時間來制作，有1000多個游戲角色，一個近30平方英里大小的游戲世界，6個章節的100多個任務，以及由100多個音樂家創作的近60小時的音樂，這個游戲的所有內容涉及的制作都非常龐大。

那么，如果我們將《荒野大鏢客：救贖2》與《微軟模擬飛行》相比，《微軟模擬飛行》這個游戲更為巨大...因為微軟飛行模擬器的玩家能夠在游戲中圍繞整個地球飛行，所有1.97億平方英里的地方。那么，微軟是如何打造這樣一個大型游戲的呢？主要是通過人工智能來完成，微軟公司與blackshark.ai合作，對人工智能進行訓練，從二維衛星圖像生成無限逼真的三維世界。

a16z將“開源”其DeFi委托計劃:金色財經報道，風險投資巨頭Andreessen Horowitz (a16z) 周四在一篇博客文章中表示，將“開源”其去中心化金融 (DeFi)委托計劃，并首次揭示了Kiva和Mercy Corps等新受益者。據悉，A16z此前曾透露，已將代幣委托給學生經營的組織，包括斯坦福區塊鏈俱樂部、哈佛法律區塊鏈和金融科技計劃、加州大學洛杉磯分校的區塊鏈組織和伯克利的區塊鏈組織。然而，該做法是存在爭議的。DeFi Watch創始人Chris Blec聲稱，該計劃的提案主要是由a16z委托人決定的。他向a16z發布了一封公開信，呼吁提高該委托計劃運作方式的透明度。在周四的博文中，a16z分享了有關其代幣委托流程的更多細節，包括最佳實踐列表、如何評估代表、法律機制、公司現有代表網絡的構成和未來改進的想法。a16z表示，委托是一種鼓勵“長期發展一個更高質量的管理機構”的有效方法。a16z鼓勵社區自由使用這個框架、修改并提出批評，并最終提供反饋以對其進行改進。[2021/8/27 22:40:08]

blackshark.ai是個啥公司？

blackshark.ai是通過機器學習技術，提取全球范圍內的地球基礎設施的公司，從全球的衛星和航空圖像中提取數據，用人工智能基于目前地理數據的數字孿生場景，這些結果可用于可視化、模擬、繪圖、混合現實環境和其他企業解決方案，而技術本身具備的云計算更新能力，能夠實時更新這些數據。

a16z領投Celo網絡原生數字錢包Valora的2000萬美元融資:金色財經報道，Celo網絡原生的移動優先數字錢包Valora在Andreessen Horowitz (a16z) 領導的A系列融資中籌集了2000萬美元。Valora還宣布它將作為獨立于cLabs的獨立公司運營，后者是Celo生態系統背后的組織之一。根據該公司提供的數據，Valora是一款基于Celo平臺構建的移動點對點支付和匯款應用程序，在100多個國家或地區擁有53,000名月活躍用戶。[2021/7/28 1:19:04]

這僅僅是一個例子，如果不使用人工智能技術，《微軟模擬飛行》這款游戲實際上是不可能制作完成的。除此之外，游戲的成功還要歸功于這些模型可以隨著時間的推移不斷改進，例如，可以加強「highwaycloverleafoverpass」模型，通過人工智能運行整個建造過程，游戲中的整個地球上的所有的高速公路立交橋都可以立馬得到改進。

3.游戲制作中涉及的每一個資產都會有一個生成的AI模型

到目前為止，像StableDiffusion或MidJourney這樣的2D圖像生成器，由于其能夠生成的圖像十分搶眼，占據了目前生成式人工智能的大部分流行的興奮點。而現在已經出現了用于游戲中幾乎所有資產的生成式人工智能模型，從3D模型到角色動畫，再到對話和音樂。

4.內容成本將持續下降，某些情況下的內容的成本會降為零

當我們和嘗試將生成式AI人工智能整合到制作場景的游戲開發者交談時，最大的興奮點在于，制作游戲的時間和成本都會大幅降低。一位開發者告訴我們，為一張圖片生成概念圖的時間從3周下降到1小時。我們相信，在整個游戲流程的制作過程中也可以實現類似的「降本增效」。

值得注意的是，藝術家并沒有被取代的危險，這意味著藝術家不再需要自己親自上手去完成所有的工作：藝術家和設計師們可以設定初始的創意方向，然后將大部分耗時和技術執行工作交給人工智能。在這一點上，就像早期手繪動畫的畫師一樣，高度熟練的「繪畫專家」描繪出動畫的輪廓，然后由成本相對較低的畫手們完成耗時的工作，為動畫膠片上色，填充線條，只是我們談到的是游戲創作領域的應用。

5.我們仍然處于這場行業變革領域的初期，尚且有很多部分需要完善

盡管最近很多人都很激動，但我們仍然剛剛處于起跑線。在大家清如何真正應用這種新技術與游戲領域的結合時，還有大量的工作要做，而對那些之前、以及迅速進入這個新領域的公司來說，將會存在巨大的機會。

對于未來的預測

鑒于以上的假設，本文對于游戲行業如何被改造這塊，進行了預測和推演。

1.學習如何有效地應用生成式人工智能，能將成為一種市場技能。

已經有先驅分子能比其他人更有效地應用生成式人工智能。為了最好的用好這項新技術，還需要了解各種工具和技術，并知道如何對它們進行組合應用。我們預測有效地應用生成式人工智能，本身就會成為非常有潛力的技能，因為它可以將藝術家的創造性視野與程序員的技術能力結合起來。

ChrisAnderson有句名言：「Everyabundancecreatesanewscarcity豐富將會造就新的稀缺。」隨著內容逐漸變得更為豐富，那些了解如何與人工智能工具進行最為高效的合作的藝術家將是最緊缺的。

舉例：將生成式人工智能用于藝術品的生成，也會帶來一些挑戰，包括：

保持連貫性：需要能夠對游戲中的各類資產進行修改或編輯，對于人工智能工具，這意味著需要能夠以相同的信號來復制資產，這樣我們才可以對它進行修改和挑戰。這可能很會棘手，因為同樣的提示，可能會產生截然不同的結果。

保持風格的一致性：單個游戲中的所有藝術作品都要保持一致的風格，這就意味著，人工智能的工具需要經過訓練或與藝術家/設計師的既定風格相聯系。

2.游戲開發門檻的降低，將會導致更多的冒險和創造性探索

我們可能很快就會進入一個新的游戲開發「黃金時代」，較低的準入門檻會導致出現更多創新和創造性游戲，而這不僅僅是因為較低的制作成本導致了游戲制作商需要擔的風險較低，還因為這些工具代表了為更多受眾創造高質量內容的能力。

3.由人工智能輔助的的「微型游戲工作室」逐步崛起

有了生成式人工智能的工具和服務，也許更多可行的商業游戲，會由只有1或2名員工的小型「微型工作室」制作。當然，小型獨立游戲工作室已經很常見，熱門游戲《AmongUs》是由只有5名員工的工作室Innersloth制作的，而這些小型工作室能夠創造的游戲的規模將增長。

4.每年發布的游戲數量會增加

Unity和Roblox的成功表明，提供強大的創意工具會導致更多的游戲被建造。生成性人工智能將進一步降低門檻，創造更多的游戲。這個行業已經遭受了發現挑戰--僅去年就有超過1萬個游戲被添加到Steam上--這將給發現帶來更大的壓力。然而，我們也將看到...

5.新的游戲類型將會被創造出來

將會有新的游戲類型被發明出來，像前文提到的《微軟模擬飛行》，但全新的游戲類型發明出來，這種游戲會和新內容的實時生成結合起來。

例如Spellbrush的RPG游戲Arrowmancer，以人工智能創造的角色為特色，幾乎沒有限制的新玩法。還有的游戲開發商，正在使用人工智能讓玩家在游戲中創建自己的頭像：根據玩家的描述來自動生成頭像圖片。注意，從用戶端的體驗來看，讓玩家通過人工智能生成內容，能讓玩家感知到更大的所有權。

6.價值將歸于特定行業的AI工具，而不僅僅是基礎模型

圍繞StableDiffusion和Midjourney等基礎模型的熱度，正在產生極其夸張的估值，但隨著新研究的持續涌現，新模型將隨著新技術的完善而出現和不斷迭代。從目前3個流行的生成性人工智能模型的網站搜索流量來看，每個新模型都有圍繞它的特定關注點。

另一種途徑是構建符合行業需求工具套件，這些工具會專注于特定行業的生成式人工智能需求，深入了解特定的受眾，并與現有的生產場景進行整合。

一個典型的例子是Runway，Runway針對視頻創作者的需求，提供人工智能輔助工具，如視頻編輯、綠屏移除、內畫和運動跟蹤，這樣的工具可以隨著時間的推移增加新的應用場景。目前還沒有看到像Runway這樣的游戲工具出現，但這是一個有潛力的領域。

7.即將面臨的法律挑戰

所有這些生成式人工智能模型的共同點是，這些AI模型都是使用大量的內容數據集進行訓練的，通常是通過互聯網的數據集來創建。例如，「StableDiffusion」是在超過50億張圖片/標題的基礎上進行訓練的，這些圖片/標題都是從網絡上采集而來的。目前，這些模型聲稱在「合理使用」的版權原則下運作，但這一論點還沒有在法律得到明確的檢驗。顯然即將到來的法律挑戰可能會改變生成式人工智能的格局。

大型電影公司有可能通過自己版權的優勢建立專有模型，尋求競爭優勢。例如，微軟有很多旗下的工作室，特別是還收購了動視暴雪。

8.至少在目前，不同于藝術領域，生成式AI會不會在編程領域帶來巨大的變革。

軟件工程是游戲開發的另一個主要成本來源，但用人工智能模型生成代碼需要更多的測試和驗證，因此，代碼生成比生成創意資產的生產力提升程度要低。我們認為，像Copilot這樣的編碼工具可能為工程師提供適度的性能改進，但在短期內不會和內容領域變化這么大。

一些建議

1.開始探索生成性人工智能：想要弄清楚如何充分利用這場即將到來的生成式人工智能革命的力量，還需要一段時間。早開始發展業務的公司未來會具備優勢，有幾個工作室正在進行內部實驗項目，探索這些技術如何影響游戲制作。

2.尋找市場空白之處的機會

目前整個賽道的很多部分已經非常擁擠，如動畫、語音、對話，但還有很多領域是廣泛開放的。我們鼓勵對這一領域感興趣的創業者將目光集中在仍未開發的領域，如「游戲+生成式AI賽道」。

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