众游戏公司抢滩AIGC超3万月薪招人，行业生态悄然改变？

　　ChatGPT的爆火，百度＂文言一心＂的发布，王慧文、李开复等TMT领域知名人物躬身入局，让处于场景应用瓶颈期的AI领域再次沸腾，背负全新价值的AIGC也成为大街小巷热议的焦点。
　　在这个过程中，游戏作为有望率先实现AIGC落地的行业之一，一众游戏公司也纷纷开启军备竞赛，通过高薪招聘AIGC人才，加码AI技术研发与平台搭建等方式，以此获得开启游戏AIGC时代的入场券。在AIGC技术的应用大幅提升生产力之后，游戏公司将从耗时耗力的重复劳作中解放出来，＂如何使用AIGC工具展现游戏创意 ＂或将成为游戏公司在新一轮竞争中的核心议题。
　　此外，在寄望于AIGC给游戏产业带来新一轮变革时，设备成本、版权归属、数据隐私等风险仍是游戏行业难以回避且急需解决的挑战。
　　游戏公司抢滩AIGC
　　步入2023年，在＂降本提效＂的基调下，游戏公司仍在用较为优厚的薪资待遇招揽AIGC方面的人才。据不完全统计，腾讯、网易、三七互娱、巨人网络、完美世界、昆仑万维等游戏公司陆续放出与AIGC技术相关的岗位，且月薪大部分在3万以上。
　　在谈及AIGC领域的布局时，完美世界相关负责人表示，已推动公司旗下游戏工作室对AIGC进行技术培训与投入使用。通过AI技术进行智能整合，为项目打通方案，满足功能要求，如游戏中的智能NPC、场景建模、AI剧情、AI绘图等方面，对于开拓设计思路与创意灵感、提升游戏研发效率起到了很好的推动作用。
　　游戏公司纷纷加码AIGC的背后，是AIGC对提升游戏生产效率的关键作用。
　　完美世界相关负责人向南都记者透露，＂AIGC的趋势已成现实，游戏厂商如想在AIGC的时代保持独特的研发优势，则一考验团队人才储备，二考验技术应用能力，即AIGC工具由谁用、用得如何。＂
　　中信建投证券的研报显示，游戏是所有内容制作中，工业化程度、交互/实时性要求最高的，一直以来存在着＂高质量－低成本－短时间＂的不可能三角。而AIGC技术的应用则有望将打破游戏制作流程的不可能三角，包括能辅助游戏制作流程，实现降本增效；升级现有的游戏体验；进一步降低制作门槛，推动游戏创新活跃等。
　　＂游戏行业的失败率极高，100个游戏可能成功的只有3个；前期投入成本巨大，研发成本动辄上亿；再者是开发周期长，一款中等制作体量的游戏研发周期预计在2—3年，获得收益则需要更长时间。＂行者AI CEO尹学渊表示，在运用AIGC技术后，游戏研发团队只需设定最初的创意方向，然后将大部分耗时耗力的执行工作交给人工智能，形成一套＂自动化完成＂的生产线，以此大幅降低游戏行业的试错成本。
　　伽马数据联合创始人、首席分析师王旭表示，从游戏公司AIGC岗位需求看，可分为AIGC美术、AIGC算法研究两类，前者的目的是提高美术内容的生产效率，并推动相关模式普及，甚至应用到用户的内容制作层面，降低创作门槛，加快创意实现的过程。后者则是制作和优化适合游戏内容生产的AI工具，满足协作项目在视觉、音频、文字生成方面的具体需求等。
　　在游戏体验的提升方面，AIGC也将扮演重要的角色。中手游肖健曾向南都记者透露，可以想象一下，届时开放世界RPG游戏用AI来设计NPC，所遇到的每个NPC都是依据庞大的设定库随机组合演绎而来，有着其独特的背景、性格、说话方式、真正实现千人千面，游戏体验将会变得非常鲜活生动，而这只是AIGC给我们带来的可能性的一小部分。
　　相关资料显示，游戏公司通过内部自建和购买服务方案等方式加强在AIGC的布局。比如，亲自下场组建AI实验室或者平台的＂自研派＂包括腾讯的AI Lab、Cros，网易的伏羲、AI Lab，米哈游的逆熵研究院；而沐瞳科技、龙渊网络、灵犀互娱等游戏公司则是通过采用超参数AI Bot、行者AI Bot以及启元世界游戏AI解决方案等方式入局。
　　据《2022年中国游戏产业报告》，国内游戏市场收入下降、规模缩减《报告》显示。
　　从场景应用到参与内容生产，
　　AIGC变得更有＂显示度＂
　　对于游戏行业而言，AIGC并非新鲜事物。此前，AIGC在游戏领域的美术、对战、剧情等环节早有应用，如今AI在预训练大模型、文本、图像生成技术取得突破性进展后，使得AIGC技术突破了智能程度和通用性的受限，以更有显示度的姿态出现在大众面前。
　　有业内人士表示，过往AI在单独品类上或者单独功能上作用还是蛮大的，MOBA以及FPS里面的智能NPC就能拥有顶级玩家的竞技水平。比如DeepMind的AI程序＂AlphaStar＂以10:1的比分战胜2位《星际争霸 2》的顶尖职业选手。
　　＂AIGC之所以具有更高的＂显示度＂，是因为它涉及的不仅是AI技术在游戏产业中的应用，更是AI技术对于游戏产业的根本变革。＂尹学渊表示，类似AlphaGo的强化学习技术主要是用于游戏NPC、游戏测试、数值优化等方面，属于很好的应用场景但没有解决根本问题。而AIGC则是让AI技术直接参与到游戏内容的生成中。这意味着游戏开发者可以利用AI技术来生成游戏中的角色、场景等内容，从而加快游戏开发进度、提高游戏品质、降低游戏开发成本。
　　三七互娱集团高级技术总监王传鹏表示，相较于上一波AI热潮（2016-2020），此次的关键更新点在于预训练模型、各生成技术分支及跨模态技术的突破，使AI在智能性、应用门槛、通用性等方面均有所优化，有望带来可规模化的业务价值。
　　腾讯手游《合金弹头：觉醒》获得版号。
　　备受期待的国产3A大作——《黑神话：悟空》。
　　游戏生态悄然改变，
　　创意展现成分水岭
　　随着AIGC在游戏行业应用程度的不断加深，传统的游戏开发模式周期长、成本高、效率低、创意受限或许将不再困扰游戏开发，游戏产业生态和分工也将随之发生改变。
　　王传鹏表示，游戏行业中的部分管线流程极大可能会因为AIGC人才而得到较大的效率提升；游戏行业会进入人和机器跟另外一群人和机器的竞争，如何利用好AI可能成为游戏企业发展的核心竞争力。
　　与此同时，游戏产业工种及其工作职责的变化也成为游戏行业难以回避的话题。
　　＂和两个游戏团队聊天，团队一把原画外包公司砍了，团队二把翻译外包公司砍了。AI已经实际开始影响到很多人的岗位了。＂心动公司CEO黄一孟曾发文表示，＂AI不一定能替代你，但是未来善用AI做角色模型的人可以替代你。大家需要做好迎接变革、拥抱变化的准备，利用原本的专业技能和积累，第一时间把AI作为工具为自己所用。＂
　　在谈及AIGC对于游戏赋能作用的时，西山居CEO郭炜炜认为，＂原画师未来的职业定位可能就要变成原画训练师，以前是自己画，以后可能是告诉AI画什么并不断学习修正。＂
　　＂目前，游戏产业链分工的改变并不明显，因为AIGC暂时从可用性和经济性的角度来看，还不能代替美术、翻译这些外包。＂不过，易观分析师廖旭华表示，AI早已对游戏行业的内容分工产生了影响。如近两年兴起的TA（技术美术），就是基于AIGC的技术与艺术相结合的工程师，TA在项目中也主导着游戏美术与程序的协作。
　　在这个过程中，＂如何使用AIGC工具展现游戏创意 ＂或将成为游戏公司在新一轮竞争中的核心议题。
　　尹学渊表示，AIGC技术的应用大幅提升生产力之后，将会使得游戏市场更加多样化和个性化，游戏公司需要更加注重用户体验和游戏创意，创造出更具有吸引力和特色的游戏产品。
　　＂AIGC只是游戏开发的一个工具而已，跟引擎、数据分析、动作捕捉等等是本质上是一样的，都是工具而已。＂廖旭华认为，游戏的本质还是创意工作，由于AI不具备感性思维，因此AI不能准确理解游戏所要表达的感性内容，策划提出一个角色原画需求，优秀设计师可以通过沟通，理解角色的性格、故事，并且很好地画出来，AI没办法代替这个过程，只能成为设计师在绘图过程中的工具。
　　此外，尹学渊还分析，AIGC技术的应用也将会催生出新的游戏市场和商业模式，如基于AI技术的游戏开发平台、基于AI技术的游戏定制服务等，这将会带来更加丰富和多样化的游戏生态。
　　成本、版权仍是障碍，
　　但＂杀手级＂应用即将出现
　　＂目前AIGC主要应用在平面制作、声音合成、文本输出等文本和图像方面，受技术成熟度限制，在3D内容和视频上仅为探索阶段。＂王传鹏表示，现阶段游戏生产以及发行方面用到的3D模型以及视频素材，AIGC生成还是比较有难度的，距离工业化水准还是有差距的，因为这个过程是非常复杂的，对于AIGC生成还存在技术挑战。在自然语言方面，针对正确解决用户问题，ChatGPT也是有差距的，需要开放模型结合公司数据进行小范围的适配才能解决这个问题。
　　因此，AIGC生成3D模型（包括纹理，骨骼，动作）、AIGC生成视频（帧流技术）以及AIGC生成符合设定的对话（智能客服）等是AIGC仍需＂补课＂的环节。
　　与此同时，如何算清成本账以及规避产权风险也是AIGC能否在游戏产业顺利落地与发展的关键。
　　王旭表示，一是AI技术的研究需要投入大量资源和成本，很多游戏公司，特别是中小团队来较难自研AI工具，只能使用行业通用产品再研究，这将牵扯到很多问题，普及起来也需要更长的时间。二是现有人才如何真正接受并驾驭AI工具的问题，特别是对于需要创造性工作的岗位，如何利用AIGC提高效率的问题。
　　＂AIGC的版权风险尤为需要关注。＂有游戏产业分析师坦言，目前，我国法律体系尚未对 AIGC 的著作权归属进行明确划分，其中关于AIGC 是否构成作品、AIGC 作品该归谁、AIGC是否会涉及侵权等问题与权责仍需做进一步的探讨与划分。
　　完美世界相关负责人表示，＂目前，行业对AIGC技术的开发和运用仍处于试水期，未来还有广阔的发展空间等待挖掘。＂
　　对此，廖旭华补充道，目前AIGC在游戏产业的应用多以试验性为主，真正的大面积、常态性的应用还很少，技术可靠性和经济性等问题仍有待提升。下一个阶段便是，开始逐一尝试规模化应用，在某个产品或者环节进行全面应用并不断试错调整，最终形成相对稳定、广泛的应用阶段，像游戏引擎一样成为游戏开发的基础工具之一。
　　红杉中国在《生成式AI：一个创造性的新世界》中预测，文字类和代码类AI生成将在2023年进入成熟期，图像类AI生成将于2025年进入成熟期，视频类、3D、游戏类AI 生成将于2030年进入成熟期。
　　同时，红杉中国还在上述文章中表示，AIGC如今处于第四波发展浪潮，杀手级应用出现，随着平台层的稳固，模型继续变得更好、更快和更便宜，模型的获取趋于免费和开源，应用层的创造力已经成熟。＂就像十年前移动互联网的拐点被一些杀手级应用打开了市场一样，我们预计生成式AI的杀手级应用程序也会出现，比赛开始了。＂
　　采写：南都·湾财社记者 陈培均