從“文字”到一鍵生成的遊戲世界 AI破冰Web3遊戲敘事“寒冰期”

在Web3遊戲的世界裏，我們見證了一個頗具挑战的時代。從2018年至2023年，共有2817款Web3遊戲問世，但可悲的是，其中2127款（佔比75.5%）未能成功，這一數據凸顯了行業的艱難。

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，再結合當前市場的牛市預期，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，隨着DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPT 等衆多 AI 模型的集中式爆發，我們認爲“AI向Web3滲透”將成爲其關鍵驅動力，基於AI 技術突破，7月，DeGame官方正式宣布上线“AI生成遊戲”功能，希望通過一系列具有互操作性、可組合性、可編程性和工具，以及模塊化的遊戲/視頻/語音生成模型，爲Web3遊戲產業強勢復蘇帶來全新的嘗試。

全球近30億的Web2遊戲玩家和近6億的Web3用戶，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，在大規模用戶採用和轉化敘事方面缺乏新的增長點。

推動遊戲行業發展重點實際在於技術變革，AI技術在遊戲开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增長，或許是最佳方案。

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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准從來只有一個，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用戶的大規模轉化。

但從現實層面看，作爲一個極度燒錢和耗時的行業，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。模塊化的AI生成工具的完善讓Web3遊戲朝3A級制作及高質量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能，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爲，擁有更加智能化的操作方式。如《救救我!勞動法保護神》中的AI NPC實時對話解密，增加了遊戲的互動性和沉浸感。

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，使遊戲中的交互更加便捷和自然。傳統的遊戲交互方式往往基於鍵盤和鼠標，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交互方式，例如語音、手勢、表情等等。

總體來看，AI對於遊戲領域，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生成模型能夠在短周期內，優化遊戲开發過程，以較低开發成本融合傳統Web2遊戲的多重亮點，以提升增量用戶參與Web3遊戲的絲滑度，而這則是Web2用戶向Web3遊戲大規模遷徙的重要一環。

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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，一是可以結合其他技術，比如ZK，優化機器學習的信任框架，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，因爲許多 Web3 應用爲了安全性和去中心化而犧牲了用戶體驗，而 AI 則能夠幫助優化和提升用戶體驗，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/社交均有用例，但生成式AI天然適用在文字類、沙盒類、養成類、开放世界、UGC等Web2用戶熟悉的玩法上，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用戶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，可以將各種輸入匯集在一起，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（數據托管在公鏈上），我們還可以和虛擬世界智能的 AI NPC 交互，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开源基礎設施提供支持。

在這種愿景下，AI 驅動Web3遊戲領域，將釋放無限的創造力。

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飛速演進和不斷融合

實際上，AI开發遊戲歷史的雛形也許可以追溯到更早。

AI在遊戲开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，开發人員需要用AI系統來制作交互式的虛擬世界和角色。而這些系統已成爲此類互動平台开發的標准配置。

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

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。

隨着模型的快速迭代，AI的能力越來越強悍。對於Web3遊戲領域的從業者來說，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，是搶佔增量用戶的核心。

DeGame AI是一個輕量級的專注於生成式的模型，也是一個無代碼創作者工具，支持用戶在遊戲开發或優化過程中，將DeGame AI提供的工具集成到現有遊戲制作生態中，以自動執行具有挑战性的內容創建任務。同時，以 Transformer 神經網絡爲根基，通過DeGame的 Annotation和Substation模型，DeGame AI還提供文字生成遊戲視頻等功能。

我們希望看到湧現的、程序生成的世界，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、視頻和音頻來講述，讓Web3遊戲擁有更多可能性。

寫在最後...

如果一個Web3遊戲領域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，同時還要爲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爲復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，並且提高遊戲的开發和運營效率，降低遊戲的开發和運營成本，從而產生新的利潤增長點。

AI技術在遊戲的开發和運營過程中有衆多方向的應用，包括遊戲情節策劃、地圖生成、關卡設置、任務生成、對話生成、故事敘述、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。

現在只是剛剛开始，我們相信在AI和Web3遊戲領域的探索將打开一扇通往新遊戲世界的大門。隨着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，帶來更加沉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。

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