多年來，遊戲產業似乎是一個勢不可擋的「巨無霸」，隨著遊戲內容的不斷豐富和手機遊戲的蓬勃發展，遊戲收入也不斷攀升。
然而，隨著時間進入 2020 年代中期，越來越多的跡象表明，遊戲產業正在步入低谷。
在經歷了 2020 年和 2021 年疫情引發的短暫繁榮之後，全球遊戲收入在 2022 年出現下滑。根據 Newzoo 的數據，2023 年全球遊戲收入僅成長 0.5%，全球遊戲市場規模約 1,840 億美元。
儘管這一數位仍然令人印象深刻，但與業界期待的兩位數百分比成長相去甚遠。
在北美和歐洲等成熟市場，成長放緩的趨勢更為明顯，主機和手機遊戲等關鍵產業已接近飽和。曾一度推動產業持續成長的手機遊戲收入實際上在 2022 年出現了下滑，現在才開始趨於穩定。
然而，收入停滯只是問題的一部分。即使成長放緩，開發頂級 3A 遊戲的成本也在繼續飆升。
《使命召喚》（Call of Duty）和《俠盜獵車手》（Grand Theft Auto）等著名遊戲的預算現在通常都超過 3 億美元。有些作品的開發和行銷成本加起來接近 6.6 億美元，這個驚人的數位在十年前是不可想象的。
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這些不斷膨脹的預算迫使電影公司不得不穩紮穩打，嚴重依賴已有的特許經營權和成熟的模式，而不是一味地嘗試。創新正在退居其次。
還有證據表明，人們對遊戲的喜愛程度已大不如前，對遊戲的評價從 2014 年的 3.4/5 降至 2021 年的 2.9/5。
就連最新的《使命召喚》和《FIFA》遊戲的熱度似乎也在減弱。雖然近期我們見證了一些歷史性的遊戲發布，例如《艾爾登法環》，但它的製作耗時約五年，成本超過 2 億美元。這幾乎是一代人才能遇到一次的遊戲作品，而不是像 2020 年以前每年都有佳作發布。
資金緊張造成的人員縮減也越來越難以忽視。裁員速度正在加快，僅在 2023 年就有 30 多個工作室的 10,500 多名遊戲開發人員失業。
與此同時，隨著工人們對長期困擾遊戲開發的臭名昭著的「緊縮文化」的反擊，該產業正在努力應對日益高漲的勞工行動主義浪潮。
一、獨立開發者的入侵
在 3A 級工作室關系緊張的情況下，獨立開發者正在對遊戲產業產生更大的影響——這是對主流遊戲開發的有力反擊。
2024 年，獨立遊戲佔據了 Steam 最高收入排行榜前十名中的五個席位。
例如，《幻獸帕魯》（預算 675 萬美元，銷量 2,500 萬套）和《霧鎖王國》等遊戲引起了玩家的共鳴，展示了獨立遊戲與 3A 級遊戲一樣取得商業成功的潛力。
獨立遊戲的人氣飆升是大趨勢的一部分，Steam 上獨立遊戲的市占率將從 2018 年的 25% 成長到 2024 年的 43%。
即使在《博德之門 3》和《蜘蛛俠 2》等備受期待的 3A 級遊戲發售的 2023 年，獨立遊戲的收入也保持穩定，這表明這些遊戲的受眾在不斷壯大。
獨立遊戲的崛起反映出一些玩家對新奇體驗和創意風險的興趣越來越大。3A 級遊戲的開發通常專注於成熟的特許經營和成熟的模式，而獨立開發者則會突破界限，嘗試新的想法。
與此同時，Unity 和虛幻引擎等工具使高品質遊戲的開發變得更加容易，而 Steam 等數位市場則提供了一個尋找受眾的絕佳平台。
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許多獨立遊戲通過病毒式社交媒體行銷獲得了成功，超越了大型工作室的傳統行銷策略。
在這一勢頭的基礎上，人工智慧（AI）有望進一步打破遊戲產業的力量平衡，重新定義遊戲開發的創造力本質。
通過自動化和簡化設計與創作流程，AI 將進一步創造公平的競爭環境，讓小型團隊甚至沒有專業技術知識的個人也能創造出具有競爭力的遊戲體驗。
二、人工智慧範式的轉變
人工智慧顛覆遊戲的潛力已被討論了幾十年，但這一前景不再只是理論上的。
最近的一些突破，如Google的 GameNGen 和 DeepMind 的 Genie，讓我們看到了人工智慧驅動遊戲設計的未來。
GameNGen 可以即時生成完全可玩的經典遊戲關卡，如 DOOM，而 Genie 則可以通過簡單的圖像或文字提示，創造出互動式 2D 環境。
這些突破是 AI 驅動遊戲創新的長期趨勢的一部分，儘管這個產業還很年輕。
這一曆程始於早期的里程碑，如 IBM 的「深藍」（DeepBlue），它在 1997 年擊敗了著名的國際象棋世界冠軍 Garry Kasparov。
深藍的勝利是一個具有里程碑意義的時刻，它展示了人工智慧在基於規則的戰略挑戰中表現出色的潛力。
時間快進到 2016 年，我們看到Google DeepMind 的 AlphaGo 實現了又一次重大飛躍。這個人工智慧系統掌握了中國古老的圍棋，圍棋以其巨大的複雜性和對直覺的依賴而聞名。
通過以 4-1 的比分擊敗世界冠軍李世石，AlphaGo 向世人展示了人工智慧可以應對那些曾被認為是人類智慧專屬的產業。
就在 2018 年，研究人員 David Ha 和 Jürgen Schmidhuber 發表了《世界模型》（World Models）一書，展示了人工智慧如何通過建立遊戲世界的內部模型來學習玩影片遊戲。
一年後，DeepMind 的 Alpha Star 展示了強化學習的威力，它掌握了複雜的策略遊戲《星際爭霸 II》，甚至能與頂級人類玩家一較高下。
GameNGen 代表了當今這一產業的最前沿，它接受了《毀滅戰士》實際遊戲片段的訓練，從而將遊戲的機制、關卡設計和美學內化於心。
然後，GameNGen 利用這些知識即時生成新穎的關卡，並將佈局和遊戲流程連貫起來。
相反，Genie 則使用基礎模型，根據草圖或描述等更自由的輸入生成互動式環境。通過對各種遊戲流派和視覺風格的訓練，精靈可以適應各種美學風格來創建內容。
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在幕後，這些人工智慧系統由深度神經網路驅動，而深度神經網路本身正在成為遊戲引擎，能夠從零開始生成完整的、可玩的體驗。
從根本上說，遊戲世界是在人工智慧系統內部創建的，不是通過傳統的程式撰寫技術，而是由學習了遊戲設計規則、模式和結構的深度神經網路創建的。
由於遊戲世界是由神經網路生成的，因此它有可能比傳統的遊戲環境更具動態性和響應性。生成世界的網路本身也可以用來模擬 NPC 行為、即時調整難度，甚至根據玩家的操作即時重塑環境。
有了 AI 來處理世界構建和關卡設計的繁重工作，樂觀的說法是，開發人員將可以專注於更高層次的創意決策，如創作藝術、概念和故事情節。
雖然工作機會將面臨風險，但人工智慧必將成為遊戲產業正在尋求的重大提升。
三、增強玩家能力，顛覆商業模式
當這些人工智慧工具直接掌握在玩家手中時，真正的革命才會開始。
想象一下，在這個世界上，玩家只需幾個簡單的提示，就能想象出遊戲的名稱，然後立即跳入遊戲開始遊戲。
比如想要將《賽博朋克 2077》中霓虹閃爍的城市景觀與《毀滅戰士永恆》中狂熱的戰鬥結合起來，只需向 AI 模型描述一下，想法就會變成現實。
這是未來幾十年的願景，但在不久的將來，人工智慧將使玩家能夠根據自己的獨特喜好創建和客製更簡單的遊戲。
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例如，玩家可以使用 AI 工具創建一款平台遊戲，在遊戲中定義主角的能力、面對的敵人類型以及穿越環境的風格。玩家也可以創建一款解謎遊戲，設定難度曲線、視覺主題，甚至遇到的謎題類型。
遊戲產業不再局限於專業遊戲設計師的創意指導，而是可以由數百萬玩家的集體創意投入來塑造。
此外，隨著人工智慧遊戲創作工具變得越來越複雜，它們還能造就新一代的「專業玩家」遊戲創作者，這模糊了消費者和創作者之間的界限。
這種自下而上、民主化的遊戲創作方式可以從根本上改變遊戲產業的權力格局。我們將看到一個更加多元化、以玩家為中心的遊戲生態系的出現，而不是由少數大型工作室主導遊戲類型的自上而下的模式。
為創作和策劃提供 AI 工具的平台將促進技術方面的發展，從使用者生成的內容銷售中抽成，或對使用高級功能收費。
當然，實現這一產業願景並非沒有巨大挑戰。內容管理、知識產權、工作機會轉移和收入分成等問題都需要面對。
不過，車輪已經啟動。隨著技術的不斷發展，我們有望看到越來越多的人工智慧協助遊戲開發，並且從根本上重塑遊戲的可能性。
【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：dailyai