對話UnityCEO：AI正在改變游戲引擎的底層邏輯

“我不相信AI能通過一句話就能打造一款優(yōu)質(zhì)的游戲，但AI確實正在改寫游戲引擎的底層邏輯。”這是UnityCEO張俊波在與我們的溝通中反復提及的一句話。

過去一年時間內(nèi)，AI公司不斷展示“繞過游戲引擎”的可能性，他們試圖讓開發(fā)者只需要輸入自然語言，就能生成角色、建筑乃至一整個虛擬世界。沿著這個邏輯推演下去，一個尖銳的問題浮出水面：未來，游戲開發(fā)者還需要游戲引擎嗎？

張俊波的態(tài)度很明確：部分認同AI會顛覆軟件、大規(guī)模提高生產(chǎn)效率，但AI對引擎公司來說反而是好事，他認為，AI降低了游戲開發(fā)的門檻，也意味著引擎公司可以在游戲行業(yè)里滲透得更深入。

用AI做游戲是另一回事

先說AI在游戲開發(fā)中到底能干什么。答案可能比你想象的要多，但也比你想象的要少。

此話怎講？2025年，AI在游戲行業(yè)的滲透已經(jīng)到了一個相當深的程度。三七互娛借助AI輔助生成的2D美術資產(chǎn)占比已超80%，單季度可產(chǎn)出超50萬張圖片；網(wǎng)易已建成1000余條AI生產(chǎn)管線，覆蓋90%生產(chǎn)場景，場景設計效率提升70%，動畫產(chǎn)能綜合提效30%，部分場景效率提升300%。根據(jù)中國音數(shù)協(xié)游戲工委發(fā)布的調(diào)研報告，AI技術在游戲研發(fā)中的應用率已達到86.36%。GDC發(fā)布的《2025年游戲行業(yè)現(xiàn)狀報告》也顯示，52%的開發(fā)者所在公司正在使用生成式AI工具。

這些數(shù)字背后是一個明確的信號：AI已經(jīng)從“概念驗證”走到了“生產(chǎn)工具”階段。

3D建模是AI介入最深也最驚艷的領域之一。2025年9月，騰訊發(fā)布混元3D 3.0模型，建模精度比上一版提升了3倍，幾何分辨率高達15363，支持36億體素的超高清建模。騰訊還推出了面向3D專業(yè)生產(chǎn)管線的一站式工具混元3D Studio，覆蓋從概念設計到動作系統(tǒng)的全流程。騰訊游戲旗下全鏈路AI創(chuàng)作解決方案VISVISE，覆蓋動畫制作、3D模型生成、智能NPC和數(shù)字資產(chǎn)管理四大管線，貫穿模型生成、貼圖制作、骨骼綁定、動畫制作、場景構建及渲染六大環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)流程中，綁定蒙皮環(huán)節(jié)通常每件需1至3.5天，骨骼動畫制作每10秒動畫需3至7天，而VISVISE可將蒙皮效率提升8倍以上。

影眸科技是另一個典型。這家孵化于上海科技大學人工智能視覺實驗室的公司，專注于3D生成大模型。而影眸商業(yè)化后的第一個客戶就是Unity。對此，張俊波表示，“做游戲除了在編輯器里面寫代碼把各種東西拼起來之外，很大的投入其實是3D資產(chǎn)，還有各種紋理、貼圖、動畫等等，這些傳統(tǒng)都是在Blender、在Maya等各種DCC軟件里面做出來的。Unity原來從來都不做這些。”

換句話說，AI 3D公司和游戲引擎之間，天然是上下游關系，前者負責擴大資產(chǎn)供給，后者負責把這些資產(chǎn)協(xié)同組織成產(chǎn)品。

雖然AI能生成精美的3D模型、逼真的場景、流暢的動畫，但打造一款優(yōu)質(zhì)的游戲不是資產(chǎn)的堆砌。“無論是AI 3D生成模型還是未來的世界模型，都更像是資產(chǎn)。而游戲是一項系統(tǒng)工程，不僅需要畫面和場景，還需要玩法規(guī)則、數(shù)值系統(tǒng)、交互邏輯，并能夠持續(xù)迭代和長期運營。”張俊波指出。

團結引擎AI產(chǎn)品研發(fā)負責人顧申華說得更直白：世界模型可以快速生成虛擬空間，但能夠觀看和體驗的世界，并不等于一款可以長期運營的游戲。這揭示了一個事實：AI生成3D資產(chǎn)的能力越強，越說明引擎作為“組裝車間”的價值越大。資產(chǎn)可以批量生產(chǎn)，但如何把這些資產(chǎn)組織成一個可玩、可運營、可迭代的游戲，仍然需要一個總調(diào)度臺。

底層引擎加上AI

如果引擎公司不想被繞過，就必須讓AI用得上引擎。這正是團結引擎2.0最核心的改動。張俊波向筆者解釋了底層邏輯：“Unity傳統(tǒng)的工程項目是落在地上，要么是C+腳本，要么是YAML文件，所以團結引擎2.0里面我們會深度改制bridge，改變數(shù)據(jù)格式，會產(chǎn)生一個新的數(shù)據(jù)格式，讓新的數(shù)據(jù)更加對AI友好。”

也就是說，過去引擎的數(shù)據(jù)格式是給人看的，AI看不懂；現(xiàn)在要改成AI也能看懂的數(shù)據(jù)格式。

而這個轉變也意味著AI不再只是寫代碼的助手，而是可以像人類開發(fā)者一樣理解項目、操作場景和腳本。基于這套架構，Unity中國推出了能夠理解需求、編寫代碼、搭建場景、運行測試、分析報錯、修復問題并交付可檢查結果的完整工作流的“團結Codely”。

據(jù)張俊波透露，Codely并非臨時起意，這款產(chǎn)品在Unity中國內(nèi)部已研發(fā)近兩年，2026年5月啟動邀測。在公司內(nèi)部，90%的員工大部分時間都在使用Codely。目前每日API調(diào)用量約80萬次，其中95%為代碼生成與工程輔助任務，約三分之一的用戶每日使用Codely超過2小時。

但Codely的定位很克制。它不是一個依靠一句話生成游戲的工具，而是一個嵌入引擎工作流的Agent。張俊波打了個比方：“左邊是對話框，右邊是你要主動操作的東西。”Codely要做的是把左邊的需求轉化成右邊的操作，而不是替你做所有的決定。

面對為何要選擇這一路徑的提問，張俊波坦言，AI寫代碼的能力在快速提升，但完全用AI寫代碼在大規(guī)模項目中仍然并不可靠。“Unity中國內(nèi)部已經(jīng)有一半的人只用命令行干活，但他們的問題是從來沒有見過他們寫的代碼”，張俊波進一步表示，“我們內(nèi)部甚至要求每個人用AI寫的代碼打印出來手敲一遍才能提交。”

Unity遇見的困境也印證了當前AI Coding所共同的困境，AI生成的代碼質(zhì)量在提升，但可維護性、可追溯性仍然是問題。“AI修復bug比起coding還貴，你要讓AI去調(diào)堆棧，那是很貴的。”張俊波強調(diào)。

這引出了一個更深層的問題：AI到底在多大程度上改變了游戲開發(fā)？張俊波的判斷是：降本增效是一定的，門檻降低也是一定的，但AI實現(xiàn)完全替代還早得很。“我們不大相信什么'一句話生成游戲'這種話。那個創(chuàng)意是來自于AI不是來自于你，我們更希望的是服務有創(chuàng)意的人。”張俊波指出。

門檻低了，然后呢？

AI降低了門檻，帶來的第一個變化是：做游戲的人變多了。TapTap數(shù)據(jù)顯示，2026年上半年新增游戲接近10倍增長。Apple Store和Google Play新上架的游戲數(shù)量也實現(xiàn)了翻倍增長。張俊波對此的判斷是：“大家覺得我以前手搓三個月，現(xiàn)在三個禮拜搓出來的游戲馬上上架。”

但供給過剩之后呢？“未來因為游戲供給量競爭更加激烈，精品游戲最終贏，還是要靠游戲質(zhì)量。”張俊波說。他甚至預測了一個有趣的場景：未來可能不再是人看15秒廣告決定是否下載游戲，而是你的AI Agent替你玩游戲，評測是不是你想要的游戲。

AI帶來的不是游戲的“數(shù)量通脹”持續(xù)下去，而是一個動態(tài)平衡的過程。“如果開發(fā)者持續(xù)做快速創(chuàng)意的游戲，完成度比較低、內(nèi)容比較雷同的游戲，很快會被刷掉。”張俊波判斷。

此外，隨著門檻的降低，游戲行業(yè)也出現(xiàn)了越來越多的OPC（一人公司）。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，在AI加持下，單款游戲制作成本可以控制在1000至1500元，主要涵蓋AI工具訂閱及資產(chǎn)包購買費用，相比傳統(tǒng)團隊動輒200萬的研發(fā)成本形成鮮明對比。有獨立開發(fā)者離職創(chuàng)業(yè)一年開發(fā)了6款彈幕游戲，總流水接近2000萬元。

但被問及如何看待這種趨勢時，張俊波的觀點略顯保守，他表示，“未來不見得是OPC的方式開發(fā)游戲，還是得有人懂程序，因為AI寫出來的代碼還是得有人兜底。此外，美術還是要有。”

原來一個制作人帶十個工程師的模式，可能逐漸轉向制作人提出想法、多個AI Agent執(zhí)行具體任務。一批擁有開發(fā)經(jīng)驗、熟悉游戲行業(yè)的程序員、美術和策劃人員將被從存量項目中釋放出來，組成更多小型團隊。

但小團隊并不意味著更容易成功。張俊波說得很直白：“開發(fā)門檻下降，不意味著成功率會上升。”過去需要三個月完成的游戲，三個星期便能上架，市場首先迎來的可能是一輪供給過熱。產(chǎn)品數(shù)量增加、玩法趨同，用戶注意力和流量入口會變得更加昂貴。

AI時代在比算力更珍貴的是成熟的、更好的軟件封裝，對此，張俊波表示，AI可以生成很多東西，但把生成的東西組織成一個可玩的游戲，仍然需要一個成熟的操作系統(tǒng)。而這個操作系統(tǒng)，正是游戲引擎在AI時代最不該被忽視的價值。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）