AI變革游戲前夜，是時候重新看待吉比特的潛力了

AI正在改變游戲行業(yè)，頭部游戲上市公司們在關(guān)注什么？

8月13日盤后，吉比特發(fā)布2026年半年度報告。營業(yè)收入37.27億元，同比增長48%；歸母凈利潤10.92億元，同比增長69%。每10股派發(fā)現(xiàn)金紅利100元，累計分紅81.39億元，延續(xù)高回報風(fēng)格。

從財報及行業(yè)調(diào)研披露的公開信息看：

吉比特旗下2025年5月上線的《杖劍傳說》和《道友來挖寶》進入首個完整半年運營周期，接過了增長接力棒。

《杖劍傳說》上半年流水顯著成長，境外版在港澳臺霸榜第一、日本躋身Top17，推動境外營收達到6.07億元，同比增長201%。

《問道手游》流水10.23億元，同比微降4.48%，但十周年慶聯(lián)動《浪浪山小妖怪》和《葫蘆兄弟》，在AppStore暢銷榜最高沖至第16名，長線運營能力依然在線。

這是吉比特在產(chǎn)品周期層面給出的明確信息。而在大眾看不到的地方，還有很多變化在發(fā)生。

在上半年舉行的業(yè)績說明會上，吉比特董事長兼總經(jīng)理盧竑巖談到AI時，曾提到了一個容易被忽略的關(guān)鍵詞：ROI的重構(gòu)。

他說，過去因為成本太高而不敢嘗試的玩法原型，現(xiàn)在借助AI編程可以在很短的時間內(nèi)實現(xiàn)。以前開一個模成本極高，現(xiàn)在做一個模具只需要5000塊，就可以多做幾個進行比較。

誠然，現(xiàn)階段AI的應(yīng)用還不足以徹底重構(gòu)吉比特或者其他游戲企業(yè)的商業(yè)模式，但在這個時間節(jié)點上，我們已經(jīng)能夠憑借企業(yè)自身的特點，前瞻AI可能給他們帶來的改變。

一、AI重構(gòu)成本結(jié)構(gòu)，而成本結(jié)構(gòu)決定競爭焦點

游戲行業(yè)過去的成本結(jié)構(gòu)以固定成本為主。很多公開報道經(jīng)常提到某些游戲公司巨大的團隊規(guī)模，程序、美術(shù)、策劃、音效各自配備人手，從立項到可玩版本往往需要數(shù)月甚至數(shù)年。他們的特點是可以通過人頭數(shù)量的堆積分攤固定成本，形成規(guī)模經(jīng)濟。

反之，一些小公司即便有好的創(chuàng)意，也往往因為負擔(dān)不起完整的研發(fā)團隊而難以落地，或是走向獨立游戲。

但現(xiàn)在不一樣了，AI正在逐漸把這種固定成本為主的結(jié)構(gòu)，推向可變成本為主的結(jié)構(gòu)。

Unity發(fā)布的《2026游戲開發(fā)報告》顯示，62%的游戲開發(fā)者已經(jīng)在使用AI輔助編碼，開發(fā)時長平均縮短了77%。伽馬數(shù)據(jù)的追蹤調(diào)研顯示，AI素材在游戲研發(fā)中的使用占比從2024年的10%躍升至2026年的41%以上，傳統(tǒng)美術(shù)外包成本下降了50%到70%。

它們描述的不是某家公司的內(nèi)部效率提高，而是整個行業(yè)生產(chǎn)效率的變化。當(dāng)編碼可以通過調(diào)用AI接口按量付費完成，美術(shù)素材也可以通過生成模型按需產(chǎn)出，特定規(guī)模的游戲必然會出現(xiàn)一個現(xiàn)象：小團隊和大團隊在生產(chǎn)一款游戲時的成本差距被急劇縮小。這里限制“特定”，是因為AI的代勞能力還不夠強大。

來自中國音像與數(shù)字出版協(xié)會游戲工委的調(diào)研顯示，86.4%的游戲企業(yè)已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用了AI，但73.7%仍處于“AI輔助探索”階段，尚未形成體系化的生產(chǎn)管線。

這意味著，AI降低生產(chǎn)門檻的行業(yè)紅利已經(jīng)被廣泛共享，但把AI真正嵌入研發(fā)流程、形成可持續(xù)的產(chǎn)出能力，仍然是少數(shù)公司才能做到的事情。而在這少數(shù)公司可能創(chuàng)造的奇跡中，游戲行業(yè)持續(xù)了數(shù)十年的規(guī)模經(jīng)濟邏輯正在出現(xiàn)扭轉(zhuǎn)。

過去大廠的優(yōu)勢在于“我能負擔(dān)得起更大的團隊，所以能做更復(fù)雜的游戲”；未來團隊規(guī)模的邊際成本被AI壓低了。屆時，“做出一款游戲”本身不再稀缺，稀缺的是“做出對的決定”——在無數(shù)可以嘗試的方向中，選擇哪一個值得投入；在快速產(chǎn)出的原型中，識別哪一個值得繼續(xù)打磨。這就需要企業(yè)充分明確，到底要做什么樣的項目，到底自己適合做什么樣的項目。

吉比特在財報中明確將資源集中于三類項目：好玩有趣且商業(yè)化成功的項目、好玩有趣但盈虧平衡或小虧的項目、技術(shù)探索積累型的項目。

在固定成本高昂的時代，第三類項目因為ROI太低而很難獲得資源，公司傾向于把預(yù)算集中在確定性更高的方向上。但當(dāng)AI把試錯成本壓低后，第三類項目的“單位探索成本”下降了，而“潛在發(fā)現(xiàn)價值”沒有變。

這意味著，誰能建立一套高效的篩選機制，從更多嘗試中更快識別出值得繼續(xù)投入的方向，誰就能在新的成本結(jié)構(gòu)下獲得超額收益。大部分公司都需要一套在不同風(fēng)險層級上并行探索、動態(tài)調(diào)整的組織篩選系統(tǒng)。

二、供給端爆炸、注意力稀缺，匹配能力成為護城河

成本結(jié)構(gòu)的變化不僅發(fā)生在生產(chǎn)端，還會通過市場機制傳導(dǎo)到消費端。

當(dāng)AI讓更多團隊能夠以更低成本做出游戲，游戲的供給端會經(jīng)歷一次爆炸式增長。

Steam平臺的數(shù)據(jù)顯示，截至2025年12月，主動披露使用生成式AI的游戲數(shù)量已突破1萬款。

不過供給激增之后，消費端的真實情況是，玩家的時間和注意力并未同比例增長。更何況，就像AI小說、AI短劇鋪天蓋地席卷各大平臺后，真正能夠被市場接受的只是極少數(shù)。中信證券在一份研報中提到，對2026年上半年流水排名前100位的移動游戲產(chǎn)品的統(tǒng)計顯示，其中僅有約15%接入了AI玩法，但這15%的產(chǎn)品卻貢獻了樣本總流水的42.6%。

AI降低了生產(chǎn)門檻，卻沒有降低商業(yè)成功的門檻——恰恰相反，當(dāng)所有人都能快速產(chǎn)出內(nèi)容時，玩家注意力的爭奪變得更加激烈，頭部集中效應(yīng)反而在加劇。

在這種環(huán)境下，“分銷”和“匹配”的能力權(quán)重就要上升了。但這里需要區(qū)分兩種截然不同的匹配能力——至少和以往的“投流”不是一個概念。

一種是算法平臺的匹配能力——AppStore、Google Play、TapTap等應(yīng)用商店基于用戶行為數(shù)據(jù)的推薦機制。這種能力已經(jīng)被平臺方掌握，游戲廠商很難在此基礎(chǔ)上建立差異化。另一種是游戲廠商自身積累的“產(chǎn)品－用戶”匹配認知——經(jīng)過長期運營，深刻理解什么樣的玩家會被什么樣的產(chǎn)品留住，以及如何在產(chǎn)品生命周期的不同階段調(diào)整運營策略來維持這種匹配。

以吉比特來看，吉比特旗下?lián)碛凶灾鬟\營平臺雷霆游戲，加之公司經(jīng)過《問道》20年、《問道手游》10年、《一念逍遙》4年的長線運營，反復(fù)試錯、反復(fù)迭代，積累了大量關(guān)于“玩家為什么留下”的認知。

這種認知超出了簡單的日活躍用戶、留存率數(shù)據(jù)，抵達了對玩家行為背后動機和情感的理解。比如《道友來挖寶》的成功，不是因為它在算法推薦中獲得了更多曝光，而是因為它針對小游戲平臺的用戶習(xí)慣重新設(shè)計了玩法，用賽季制運營激活了IP的流失用戶和泛用戶群體，長期位居微信小游戲暢銷榜前列。

這是一種深層的匹配能力——知道什么樣的產(chǎn)品形態(tài)適合什么樣的用戶場景。

接下來這個時代，當(dāng)AI讓所有人都能夠快速生產(chǎn)游戲時，這種匹配能力會從“運營技巧”升級為“戰(zhàn)略資產(chǎn)”。因為供給爆炸后，玩家面對的選擇太多，能夠在第一時間把對的產(chǎn)品送到對的玩家面前，并讓他們長期留下來的廠商，將在注意力爭奪戰(zhàn)中占據(jù)壓倒性優(yōu)勢。

另一個視角是，現(xiàn)階段游戲企業(yè)的出海表現(xiàn)已經(jīng)能用來論證這種匹配能力的價值，因為跨區(qū)域運營本身就代表挖掘完全不同的用戶群體的偏好。

上半年，吉比特境外營收6.07億元、同比增長201%。它在日本、港澳臺、歐美等不同文化背景的市場中，是否能把同一套匹配邏輯本地化復(fù)制，這是比單純的產(chǎn)品輸出更關(guān)鍵的測試。

考慮到AI對內(nèi)容生成的幫助，AI降低的還不僅是單款游戲的研發(fā)成本，也包括全球化試錯的成本。當(dāng)原型制作和本地化適配的效率大幅提升，頭部廠商有能力同時推進多個海外項目、覆蓋更多市場，而不必像過去那樣在單一市場押注重注。

上半年，吉比特研發(fā)費用為4.31億元，同比增長20.88%，占營收的11.58%；銷售費用13.35億元，同比增長近60%。顯然，更多資源正在流向“匹配和放大”環(huán)節(jié)——把已經(jīng)驗證好的產(chǎn)品，通過更精準的投放和運營，送到更廣泛的玩家面前。這是一種效率釋放的自然結(jié)果。

此外，吉比特還儲備了多款潛力產(chǎn)品，其后續(xù)表現(xiàn)值得跟蹤。

三、提升創(chuàng)新感知系統(tǒng)的密度，有很多種做法

AI降低生產(chǎn)門檻之后，游戲行業(yè)的創(chuàng)新來源也在變化。

當(dāng)獨立團隊六七人就能完成過去二十人的工作量，甚至大學(xué)生一個月就能做出一款完整游戲，創(chuàng)新的速率增加不可避免，創(chuàng)新的來源也在從大型公司的內(nèi)部研發(fā)中心，擴散到遍布行業(yè)各個角落的中小團隊和個人創(chuàng)作者。

一家公司的內(nèi)部研發(fā)團隊，無論規(guī)模多大，都不可能覆蓋所有方向。這意味著，誰能更早地在創(chuàng)新發(fā)生的源頭建立連接，誰就能在新技術(shù)、新玩法、新體驗尚未被市場充分定價之前獲得感知。此之謂抓住“創(chuàng)新的密度”。

目前看來，這既需要公司內(nèi)部推動更多有活力的創(chuàng)新，也可以依托投資進行長期培育。

以吉比特為例，吉比特通過旗下吉相天成基金以及一系列參股投資，在行業(yè)內(nèi)建立了一張覆蓋上下游的感知網(wǎng)絡(luò)。這些被投企業(yè)中，有做AI原生游戲的獨立團隊，有專注特定品類的中小廠商，也有海外發(fā)行和技術(shù)平臺。在AI加速創(chuàng)新的時代，這張網(wǎng)絡(luò)就像分布在業(yè)內(nèi)的傳感器。未來，它或許能提供更多的創(chuàng)意和驚喜。

但需要指出的是，AI的輔助作用以及未來開發(fā)的潛力，不代表AI原生理念現(xiàn)在就會改變這些公司的經(jīng)營。AI原生游戲目前仍然面臨技術(shù)和商業(yè)化的雙重約束。

從模型能力看，AI NPC要維持劇情、角色和世界狀態(tài)的一致，需要更長的上下文和持續(xù)推理，這直接推高Token成本；若控制成本壓縮上下文，又容易出現(xiàn)角色遺忘、邏輯錯亂。從平臺能力看，AI UGC不僅需要創(chuàng)作工具，還需要補齊云端托管、發(fā)布審核、推薦分發(fā)、創(chuàng)作者結(jié)算和內(nèi)容治理等完整基礎(chǔ)設(shè)施，大量同質(zhì)化作品若平均獲得曝光會損害社區(qū)體驗，冷啟動又可能讓優(yōu)質(zhì)作品難以被發(fā)現(xiàn)。

回到開篇吉比特的業(yè)績數(shù)字，不依賴外部融資就能維持研發(fā)、投資和股東回報，在當(dāng)下是一種“寶貴的品質(zhì)”。因為在AI驅(qū)動的行業(yè)變革期，財務(wù)獨立性意味著戰(zhàn)略獨立性——不必為了短期業(yè)績壓縮技術(shù)探索型項目的投入，不必為了迎合資本市場而追逐熱點。真正的長期價值，在于公司是否建立了一個能夠持續(xù)篩選、匹配和放大好游戲的系統(tǒng)。

來源：松果財經(jīng)