AI改变游戏行业的真相
今年上半年,游戏行业成功坐上了Ai应用端的东风,成为了A股表现最突出的板块之一。
上半年的多个基金冠军,出自游戏行业。
但好景不长,随着Ai的应用渗透落地,Ai的新鲜感日渐消退,游戏公司的Ai逻辑始终看不到令人信服的作品,相反,今年随着疫情放开,版号也基本放开了,但供给侧的放松,也并没有带动行业的整体繁荣,大部分公司的业绩依然不佳。
因此在今年下半年,游戏行业快速回吐,基金涨幅排行中,已经是纳指基金占据榜首。
而对于整个游戏行业而言,目前面临一个变局。Ai与游戏的结合,既快也慢,目前还未真正影响这个行业,而这个行业却在上演另一个逻辑。
一、图片及模型生成已全面Ai化
虽然Ai的新鲜期过去了,但游戏行业的Ai落地是非常明显的,最典型的如游戏素材图画模型的生成,已经大量应用在游戏里。
我们看到几个例子,例如最简易的平面立绘图,如今已经可以应用Ai+微ps的手段得出不错的样品。
在3d动态模型上,视频生成类Ai还没有到那么发达的水平。主要在于,用给定的固定的人物模型,模拟出随机动态,这需要大量的物理算法结合,目前这类小模型的训练还是很困难,只能交给英伟达这样的公司来做,但也只能做一些小场景下的仿真对话,但凡市面上大部分的Ai视频生成工具,依然停留在播PPT的类似级别。
目前有一些好的例子,可以看到一个独立手游《细胞防线》。这是一款类吸血鬼幸存者模式的roguelike游戏,美工和图画设计基本上全部给Ai,看上去很粗糙,收入也不是很高,但这是两个人靠ai完成的工作,开发时长也仅有几十个小时,基于吸血鬼模式过硬的游戏性逻辑,小改版游戏数值只要有所优化,还是能有点人气,赚点小钱的,即便是几万的收入,两个人分,耗费数十个小时,这都是一个获益极具的项目。
而不少游戏开发者也用chatgpt设计台词,不过这个用法也跟gpt写文章一样,套话一堆,很难直接用上,还是得大量修改。
在设计生产以外,对Ai更多的应用,还是很少。例如一个大家一直在想象的方向,Ai扮演游戏角色,目前仍未大规模走通,主要是npc大部分是游戏剧情里的一部分,Ai仿真NPC,对剧情不一定起促进作用,而反复调用gpt,反倒消耗了较大的算力。而且,在游戏里加一套chatgpt,不能确保玩家花得更多,但公司的大模型成本,一定会飞起。
从某种意义上来说,Ai在游戏行业已经全面铺开,其中的生产力工具市场显然因此而繁荣,也看到adobe、midjourney等设计软件公司的业绩节节攀升。其中,midjourney的收入已经达到2亿美元。
但Ai大模型始终没有触及到游戏内关键的剧情、玩法及内核设计,Ai无法自主开发一个游戏,Ai只能从已有的东西里再次随机组合,例如让一个新手快速完成一个类贪吃蛇的小游戏,但绝无可能开发一种新玩法的游戏,这就是现状。
这半年来chatgpt的新鲜感褪去类似,一开始接触时。大家觉得Ai的回答很amazing,甚至能通过图灵测试,可随着大家对Ai关键词提示技术的理解,知道该用什么话来引导Ai的回答,就发现了Ai的规律性了,其回复有迹可循,于是乎,Ai生产的文字将很容易得到辨认,至此,Ai变得不那么聪明了。所以核心的问题是,Ai不具有人那么强大的创造性和随机性,其能力只是随机组合,放在2D平面图像上,其得到合适的结果还算简单,但放到一个带有时间轴的三维环境,也就是四维空间时,其随机模拟就很难形成一个全面的闭环了。
二、游戏行业正在加速转变逻辑
Ai化的普及对于游戏行业最大的意义在于,美工及设计团队的简化,但放在一个成熟的游戏公司的利润链条中,其意义似乎不大。
一个游戏项目利润分配是如何的?以国内开发的手机游戏为例,游戏也是典型的高毛利率商品,开发的人工占比大概仅为销售额的10%-20%左右(一部分归在营业成本里,一部分归在研发费用里)。而对于那些持续更新的游戏来说,后续不断策划更新,运维的人工成本也算在这里面了。
而硬件的维持成本大概10%,贯穿整个生命周期,余下的30%-50%,约为宣发和渠道的成本。最终,一款合格的游戏大概在20-30%左右的利润率。当然,由于费用固定,那些收入快速下滑的、或者刚刚上市需要大肆宣传的游戏,往往都很容易出现亏损的业绩,而那些长期运营的游戏,收入稳定,由于宣传成本日益减少,其利润率往往更高。
看到这里就能发现,Ai能改变的,大概是销售额里的10%空间,人工费用内分配给美术设计的,才算是Ai赋能,产品经理,数值策划、玩法策划等,显然还不能用Ai改变太多。
如果对整个成本的改变在10%以内,那显然,这很难使整个游戏行业的利润产生飞跃。
当然了,如果换个角度想,对于那些失败的游戏项目来说,由于最终收入很低,甚至为0,那么人工成本还是显然在这个项目的亏损里占一定主导地位的,这时候,人工成本的优化就来得更重要些。所以Ai对于游戏项目试错改善意义很大,但问题只是,大家不太愿意去投资经常失败的游戏项目和游戏公司。
所以对于Ai工具赋能来说,从设计方面入手,不能给上市公司带来业绩的爆发,没有说一款游戏在设计过程中用了Ai,玩家就要充更多的钱。
目前要考虑的主要问题是,国内游戏市场面临饱和的状况。从上面的游戏与Ai的困局看来,对于新游戏的试错成本是更低了,开发一款新产品更轻松了,但对于一个存量市场而言,做新产品,始终面临着旧产品的防守,需要投入更多的渠道和宣传成本,这也使得Ai的赋能变得没那么重要了。
当下,一款新游戏吸引的玩家,其必定是某款老游戏的玩家,他们从老游戏的注意时长和消费意愿转移过来的,大家很多时候都是在竞争存量,公司的源源不断的新产品,说白了都是在重复自我迭代,这就导致了业绩提升日益困难,也许对于很多公司来说,持续运营老游戏来得更赚钱些。
今年以来,国内游戏市场实际收入仍在下降,可以说,后疫情和经济下行的双重影响依然存在。
应该注意到,今年以来,版号的释放是宽松的。今年前10个月,国家新闻出版署官网共公布9批次国产网络游戏版号。除8月份未公布外,其余个月均有游戏版号获批。今年国产游戏版号总数达到785个,超过2022年的512个和2021年全年的755个。
版号放松了,Ai来了,行业的表现却未见乐观,在91家上市游戏公司中,仅有38家的游戏业务能保持增长,收入下滑的公司比例达到了58%。
首先问题还是在于,国内游戏行业付费过度,人均游戏付费额畸高,相对于人均收入的比例不合理,游戏产业是为数不多的中国跟美国接近的市场,游戏作为付费服务,是第三产业。美国的三产产比高得多,这游戏行业收入如此高确实是不太健康,作为对比,音乐付费和流媒体付费,这两个市场中国都远小于美国。
本质就是国内网游占比大,道具收费模式太主流,太赚钱,而海外的买断式游戏占比大,相对花钱没那么多。
而随着经济调整,这种畸高的消费模型被修正。这也是国内游戏行业难做的原因,版号、Ai都无法改变。
那么在市场萎缩预期下,国内游戏行业的变化就很明显了。
有了Ai,试错成本低了,如上面的《细胞防线》,几个人高效赚钱变得简单。
而对于大厂来说,它们本身都有着强大的稳定产品,渠道和宣发占的成本比例已经不高,靠Ai确实可以压榨出分量不小的利润。
但对于那些没有什么稳定产品的腰部公司来说,问题是严重的。Ai是降低了试错成本和时间,但大家都有Ai,这就迫使大家加入了内卷比赛,而正如前面说的,不断推出新的产品的利润结构,绝对不如长期运营旧产品高,很多中小型游戏企业陷入亏损,都是这个原因,而接下来,它们还要面对的是小型工作室靠Ai发起的黑马逆袭。
其实说白了,为什么要不断地迭代产品,就是做不出有领先玩法优势的长生命期核心产品。玩法创新已经变成了稀缺品,国内大部分游戏公司在过去的5年里,很多都是靠玩法弱创新、换IP、换皮,营销买量获客运营收割的套路来运作的,Ai看似会降低成本,实际上却是科技平权,它使得那些工作室不再受规模所限,那些收入几十亿,市值几百亿的公司,也根本没有什么规模优势可言。
当然,以上的逻辑仅是国内游戏市场的,国内倒退,这不还有出海吗,只不过问题是,出海市场要赚钱,面对的渠道和宣发上游,话语权比国内更强,核心玩法不够强,赚钱比国内还要难。
这也是为什么目前今年游戏行业亮点稀少,新游集体扑街,而人们吸引力都被《黑神话》这类游戏吸走,而大家讨论的还是腾讯、网易、米哈游三巨头的游戏。缺乏创新,用户都懒得动了。
而最近有点热度的《完蛋》,也是跟Ai无关的沉浸式互动剧游戏,其实这类游戏是不少的,但很多老游戏都是二次元的角色扮演,这次换成了真人,而且场景,道具,都是实拍,而不是美术图画,所以才真实了,要是有人觉得以后可以用Ai代替真人,那么这个游戏就该黄了,这何尝不是反Ai的一次胜利呢?
美股目前上市的游戏公司不多吧,这就是多年来马太效应的结果,这种效应,应该也会在未来的10年持续反应,国内91家游戏上市公司还是太多了。
三、结语
总结一下,Ai在游戏行业,开发上的应用是很全面了,但关键是用Ai实现游戏性的核心创新。
这里面,重要的也是游戏性,而不是Ai,消费者不关注是不是Ai的开发,也不关心里面有没有虚拟人NPC,更不会因为Ai就给游戏多花钱,关键是好不好玩。
Ai对行业的影响大部分还是在成本端,用于降本而不是增加成本,而这方面,显然对于目前有利润的大公司,优化效率会更多一点。但要注意一点是,用Ai后的图画,如今已经已经带着Ai味,若因此影响了游戏的可玩性,那是真正的得不偿失。
所以综合看来,Ai会让游戏行业变好吗?只有能用Ai实现核心创新的公司能变好,剩下的公司投资逻辑是变得更差了。
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