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前兩天 Manus 鬧得最兇的時(shí)候，一直有種聲音：這么厲害嗎？為什么國外沒什么討論呢？

國外網(wǎng)友也在討論 AI，不過，是 AI 游戲：X 用戶@levelsio，借助編程工具 Cursor 和 Grok 3 做了一款模擬飛行的游戲，所有編程工作都基于生成式 AI。

做游戲花了 3 小時(shí)，兩周就掙了 6.7 萬美元。

當(dāng)然，這不是哄騙大家立刻丟下工作去做游戲，AI 游戲這塊肥肉，早已經(jīng)被不少大佬盯上。

AI 游戲賽道，越發(fā)擁擠

@levelsio 的事跡引來了馬斯克，不僅是因?yàn)殚_發(fā)過程中用到了 Grok 3，還因?yàn)?a class="keyword-search" >馬斯克自己也盯上了這個(gè)賽道。

馬斯克的 AI 初創(chuàng)公司 xAI 正在采取一條大膽的實(shí)驗(yàn)性道路，在公司內(nèi)部成立了一個(gè)專門的 AI 游戲工作室。

在 Grok 3 發(fā)布直播中，也展示了 Grok 3 何實(shí)時(shí)編寫簡單游戲，比如俄羅斯方塊。

馬斯克自己也是個(gè)游戲迷，12 歲時(shí)就寫過一款簡單的射擊游戲 Blastar，受到《太空侵略者》啟發(fā)，后來賣了 500 美元。九十年代時(shí)，他加入過一家小游戲工作室，做過一些基礎(chǔ)開發(fā)工作。

時(shí)光荏苒，已是巨頭的馬斯克，又開始想起初心了。

這次 xAI 通過設(shè)立工作室，邀請(qǐng)游戲行業(yè)的開發(fā)者加入，一起打造「AI 生成的游戲」。目前，xAI 的游戲工作室團(tuán)隊(duì)規(guī)模很小，大約 9 名成員，但他們的目標(biāo)是創(chuàng)造「 前所未有的游戲深度與復(fù)雜性」Musk 還提到，他們正在「嘗試將照片級(jí)畫質(zhì)引入 AI 游戲」。

xAI 的整體愿景是利用大型 AI 模型，自動(dòng)生成游戲及游戲內(nèi)容。

無獨(dú)有偶，微軟研究院最近發(fā)布的新成果，也和游戲有關(guān)。

微軟的代表性項(xiàng)目是 Project 「Muse」，由微軟研究院與 Xbox Game Studios 合作開發(fā)。

Muse 是一種「世界與人類行為模型」，本質(zhì)上是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)游戲模擬器。Muse 通過學(xué)習(xí) 3D 游戲世界和物理規(guī)則，可以「基于 AI 生成符合游戲規(guī)則的玩法」。

與 xAI 試圖直接用 AI 生成游戲不同，微軟的目標(biāo)是 用 AI 賦能游戲開發(fā)者，提高玩家體驗(yàn)。

作為輔助工具，而非直接的創(chuàng)意工具，還體現(xiàn)在微軟和 Xbox 合作，重現(xiàn)經(jīng)典老游戲的計(jì)劃。

那些因時(shí)間與硬件進(jìn)步而被遺忘的游戲，Muse 或許能幫助優(yōu)化舊游戲，讓它們能夠適應(yīng)任何設(shè)備，將來可以在任何一臺(tái) Xbox 設(shè)備上重現(xiàn)。

都是 AI，但兩種路線

xAI 和 Muse 都在用人工智能，但思路卻截然不同。

xAI 的目標(biāo)是，將 AI 生成的游戲邏輯與高保真視覺效果相結(jié)合。這意味著生成式 AI 將在用戶提示或 AI 推理的指導(dǎo)下處理游戲創(chuàng)作的許多方面，從代碼到美術(shù)。

比如，xAI 設(shè)想游戲能夠動(dòng)態(tài)敘事，能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)玩家的選擇。由 AI 策劃的挑戰(zhàn)根據(jù)個(gè)人技能進(jìn)行調(diào)整，還有根據(jù)玩家互動(dòng)，而不斷演變的虛擬世界。

這和馬斯克對(duì)「游戲」的認(rèn)識(shí)有緊密的關(guān)系。他設(shè)立游戲工作室的一大原因，是因?yàn)榉锤鞋F(xiàn)實(shí)問題投射、進(jìn)入游戲當(dāng)中， 他認(rèn)為游戲就是為了娛樂，應(yīng)該為了逃離世界。

xAI 策略是用 AI 顛覆傳統(tǒng)游戲開發(fā)，瞄準(zhǔn)的尋求新鮮和體驗(yàn)感的玩家群體，而微軟的重點(diǎn)則有所不同。

微軟想要通過多方合作，以一種更具支持性和基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動(dòng)的方式將 AI 整合到游戲中。

以 Muse 項(xiàng)目為例，這是微軟研究院與 Xbox 合作開發(fā)，Ninja Theory 為 Muse 提供了數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練自 Xbox 游戲 Bleeding Edge，Muse 使用了超過 10 億幀的游戲畫面數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的玩家輸入， 相當(dāng)于 7 年以上的連續(xù)游戲數(shù)據(jù)。

這讓 Muse 的物理一致性更為可靠，而且能理解 3D 世界與物理——這是 Muse 的重要突破，它能夠從純觀察數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí) 3D 游戲環(huán)境的豐富內(nèi)部模型。

微軟表示：「Muse 的突破性在于它對(duì) 3D 游戲世界的詳細(xì)理解，包括物理規(guī)則以及游戲如何對(duì)玩家的行動(dòng)做出反應(yīng)」，這意味著 Muse 不僅僅是創(chuàng)建隨機(jī)視覺效果，而是生成遵循游戲規(guī)則的幀。

例如，如果玩家在 Bleeding Edge 中按下跳躍和攻擊按鈕，Muse 可以生成一個(gè)可信的幀序列，顯示角色在跳躍時(shí)進(jìn)行攻擊，跳躍和攻擊效果的物理效果與真實(shí)游戲引擎匹配。

Muse 目前是一個(gè)研究原型，但微軟已經(jīng)開始想辦法讓它走入游戲制作的工作流當(dāng)中。游戲設(shè)計(jì)師可以把它當(dāng)作創(chuàng)意生成工具使用，通過 WHAM 演示界面，開發(fā)者可以輸入 prompt 詞，比如設(shè)計(jì)師可以輸入一個(gè)場景和動(dòng)作的描述，讓 Muse 來生成一則預(yù)覽小視頻。

這樣一來，不用寫代碼制作預(yù)覽視頻，就可以看到大概的效果，把腦中的想法可視化。

未來的游戲，到底在我手中還是在 AI 手中？

這種通過 AI 工具生成視覺素材的方式，有肉眼可見的好處：如今，3A 級(jí)別的游戲擁有大量資產(chǎn)，《荒野大鏢客 2》擁有超過 1000 個(gè)獨(dú)特的 NPC、60 小時(shí)的音樂等，制作成本接近 5 億美元。

開發(fā)者可以將概念美術(shù)輸入 AI，幾秒鐘內(nèi)獲得數(shù)十種變體創(chuàng)意，有效地提高效率?？梢哉f，無論是面向開發(fā)者，還是直接面向玩家，未來游戲制作不可避免地會(huì)有生成式 AI 的一席之地。

早在 2018 年，研究人員在 1000 個(gè)人工設(shè)計(jì)的《DOOM》關(guān)卡上訓(xùn)練了一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），之后 AI 能夠自行設(shè)計(jì)新的可玩關(guān)卡。

同樣，一個(gè) GAN 原型在學(xué)習(xí)了現(xiàn)有的《超級(jí)馬里奧》關(guān)卡后，能夠生成新的關(guān)卡。這些關(guān)卡并非隨機(jī)堆砌；AI 模型通過研究原始關(guān)卡，學(xué)習(xí)了什么是一個(gè)有效或有趣的關(guān)卡的規(guī)律，例如敵人的排列方式。

2020 年，NVIDIA 研究人員通過 GameGAN 進(jìn)一步推進(jìn)了這一技術(shù)，通過觀看 50000 次《吃豆人》游戲回放，就生成了一個(gè)完全可玩的《吃豆人》克隆版——換句話說，AI 僅通過屏幕視覺和玩家輸入，就推斷出了游戲的關(guān)卡設(shè)計(jì)邏輯和規(guī)則。