在 Web3 遊戲的世界裏，我們見證了一個頗具挑戰的時代。從 2018 年至 2023 年，共有 2,817 款 Web3 遊戲問世，但可悲的是，其中 2,127 款（佔比 75.5%）未能成功，這一數據凸顯了產業的艱難。

雖然自 2018 年以來，Web3 遊戲始終未能真正掀起狂潮，但每當加密貨幣翻湧新篇章，Web3 遊戲常被寄予厚望，再結合目前市場的牛市預期，我們很可能會看到許多遊戲達到瘋狂的估值。

僅看 2024、2025 兩年，隨著 DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPT 等眾多 AI 模型的中心化爆發，我們認為「AI 向 Web3 滲透」將成為其關鍵驅動力，基於 AI 技術突破，7 月，DeGame 官方正式宣佈上線「AI 生成遊戲」功能，希望通過一系列具有互通性、可組合性、可程式撰寫性和工具，以及模組化的遊戲 / 影片 / 語音生成模型，為 Web3 遊戲產業強勢復甦帶來全新的嘗試。

全球近 30 億的 Web2 遊戲玩家和近 6 億的 Web3 使用者，都讓 Web3 遊戲擁有具有強大的敘事基礎。但目前，資金和項目更多聚集在基建層面，在大規模使用者採用和轉化敘事方面缺乏新的成長點。

推動遊戲產業發展重點實際在於技術變革，AI 技術在遊戲開發中的應用正日益成熟，借助 AI 生成模型去解決 Web3 遊戲面臨的典型問題，從而在短期內實現破圈與成長，或許是最佳方案。

破冰敘事「寒冰期」

可玩性是此前限制 Web3 遊戲難以獲取大規模玩家的主要弊病。單調的玩法和粗糙的畫面，經常讓玩家在參與 Web3 遊戲時閃回十幾年前。但對普通玩家來說，評價一款遊戲優劣的硬標準從來只有一個，就是好不好玩；過度注重「Fi」的 Web3 遊戲只能吸引打金人群，卻無法完成 Web2 使用者的大規模轉化。

但從現實層面看，作為一個極度燒錢和耗時的產業，遊戲板塊爆發需要資本、時間和技術等多重因素的共同推動。而當時間行進到 2024 年，AI 似乎可以將這些要素聚集。模組化的 AI 生成工具的完善讓 Web3 遊戲朝 3A 級製作及高品質方向改進有了更強支撐。

在傳統遊戲中，NPC（非玩家角色）擁有非常有限的人工智慧，往往只能在固定的情況下進行操作。而借助於 AI 技術，NPC 可以更加逼真地模擬人類的行為，擁有更加智慧化的操作方式。如《救救我!勞動法保護神》中的 AI NPC 即時對話解密，增加了遊戲的互動性和沈浸感。

另外，AI 還可以用於生成環境、角色形象和數值平衡等，進一步豐富遊戲的多樣性和可玩性，使遊戲中的互動更加便捷和自然。傳統的遊戲互動方式往往基於鍵盤和滑鼠，難以滿足玩家的需求。而借助於 AI 技術，可以實現更加直觀和生動的互動方式，例如語音、手勢、表情等等。

總體來看，AI 對於遊戲產業，目前被成功實踐最大的方向無疑是增強遊戲體驗、個性化遊戲內容，AI 生成模型能夠在短週期內，優化遊戲開發過程，以較低開發成本融合傳統 Web2 遊戲的多重亮點，以提升增量使用者參與 Web3 遊戲的絲滑度，而這則是 Web2 使用者向 Web3 遊戲大規模遷徙的重要一環。

釋放無限創造力

去中心化的區塊鏈是平衡 AI（和機器學習）的重要力量，一是可以結合其它技術，比如 ZK，優化機器學習的信任架構，二是可以有效地利用長尾資源，降低使用 AI 的成本和門檻，而另一方面，因為許多 Web3 應用為了安全性和去中心化而犧牲了使用者體驗，而 AI 則能夠幫助優化和提升使用者體驗，這是 AI 可以賦能 Web3 的部分。

具體到落地的應用場景，雖然 AI+DeFi，AI+DID/ 社交均有應用，但生成式 AI 天然適用在文字類、沙盒類、養成類、開放世界、UGC 等 Web2 使用者熟悉的玩法上，通過 AI 改寫遊戲邏輯，讓遊戲充滿更多不確定性和隨機性，都會使 Web3 遊戲與 AI 碰撞出不一樣的火花。

例如，Web3 遊戲的一個重要創新是它需要使用者和平台一起參與創作過程，而不是規劃好的有限遊戲，在遊戲當中，會有一個 Lore 的概念，在傳統遊戲當中，這是被遊戲設計者規劃好的，是完全可預測的，而通過 AI 模型，可以將各種輸入彙集在一起，並生成不可預測的輸出，這樣的遊戲就擁有了無限可能性。

想象一下，在未來的某一天，我們能夠通過 AR/VR 設備訪問神奇的虛擬世界，我們可以通過 prompts 提示詞瞬間創建出我們腦海中想象或者無法想象的 2D 以及 3D 物品，就像念了一句神奇的咒語，然後便真正擁有了它們（數據託管在公鏈上），我們還可以和虛擬世界智慧的 AI NPC 互動，並影響整個遊戲世界的故事發展，而這一切都將由完全透明的開源基礎設施提供支持。

在這種願景下，AI 驅動 Web3 遊戲產業，將釋放無限的創造力。

飛速演進和不斷融合

實際上，AI 開發遊戲歷史的雛形也許可以追溯到更早。

AI 在遊戲開發中的應用可以追溯到「星際爭霸」和「暗黑破壞神」等經典遊戲。在當時，開發人員需要用 AI 系統來製作互動式的虛擬世界和角色。而這些系統已成為此類互動平台開發的標準配置。

早期和遊戲開發 AI 相關的研究強調控制非玩家的角色（NPC），而隨著自然語言處理（NLP）技術的發展，出現了一些利用深度學習技術生成關卡的開創性工作。

其中代表作是 MarioGPT，它通過微調的 GPT-2 模型成功生成了「超級馬裏奧兄弟」中的部分關卡。

隨著模型的快速疊代，AI 的能力越來越強悍。對於 Web3 遊戲產業的從業者來說，如何用 AI 更好地打造優質遊戲，如何將 AI 生成模型運用到研發流程當中，是搶佔增量使用者的核心。

DeGame AI 是一個輕量級的專注於生成式的模型，也是一個無程式碼創作者工具，支持使用者在遊戲開發或優化過程中，將 DeGame AI 提供的工具整合到現有遊戲製作生態中，以自動執行具有挑戰性的內容創建任務。同時，以 Transformer 神經網路為根基，通過 DeGame 的 Annotation 和 Substation 模型，DeGame AI 還提供文字生成遊戲影片等功能。

我們希望看到湧現的、程式生成的世界，每個世界都有自己豐富的歷史、居民和謎團。將有互動小說，故事通過玩家的選擇不斷發展，並通過生成的圖像、影片和音頻來講述，讓 Web3 遊戲擁有更多可能性。

寫在最後

如果一個 Web3 遊戲產業從業者想要完成遊戲作品，必須至少涵蓋互動性、可玩性，以及具有遊戲情節內核的內容，考慮遊戲中人物之間的劇情聯系，同時還要為玩家精心設計遊戲關卡和目標。借助前沿的 AI 生成模型，可以將創意和想象力轉化為複雜的遊戲機制和故事情節，設計出擁有生動的個性特徵的 AI NPC 帶領玩家的行動，觸發影響遊戲故事的走向，並且提高遊戲的開發和營運效率，降低遊戲的開發和營運成本，從而產生新的利潤成長點。

AI 技術在遊戲的開發和營運過程中有眾多方向的應用，包括遊戲情節策劃、地圖生成、關卡設置、任務生成、對話生成、故事論述、模型生成，以及遊戲內的成長系統和經濟系統等規則的生成。🧧

現在只是剛剛開始，我們相信在 AI 和 Web3 遊戲產業的探索將打開一扇通往新遊戲世界的大門。隨著技術的進步和應用的深入，玩家可以期待遇到更多獨特的遊戲體驗，這些體驗將超越傳統遊戲的邊界，帶來更加沈浸式和互動性的遊戲世界。對於熱愛遊戲和技術創新的玩家來說，這是一個激動人心的時代。

【免責聲明】市場有風險，投資需謹慎。本文不構成投資建議，使用者應考慮本文的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。

本文經授權轉載自：《深潮 TechFlow》
原文作者：Kasou Kazoku

7 成 Web3 遊戲不成功！一鍵生成的 AI，能打破鏈遊「寒冰期」嗎？