庄明浩
我是庄明浩，有一档自己的播客，叫《屠龙之术》。雅婷找到我的时候，本来想聊出海，但我说我的内容可能跟出海关系不是特别大，后来不知道为什么，他们就换成了这个主题。因为是你，对吧？我说，那这个主题我可以简单聊一聊，分享一些想法。
确定这个主题之后，我就在想到底该聊什么。这个话题其实在过去的3年、整个 AI 的发展过程中被频繁提及，但即便到今天这个时间点，在 ChatGPT 马上发布满3年的时候，很多概念上的问题，在业界内部其实还有很多探讨。所以我就想了这样一个标题，结果这个标题还是撞题了，后面我会讲到撞到了谁。
我今天起的标题叫：我们在谈论 AI 游戏时，我们到底在谈论什么？“我们到底在谈论什么”其实是演讲过程中很常见的一类标题，更多是在界定定义，以及讨论现在正在发生什么。
我们正式开始今天的内容。内容大概有3个部分：第一部分，我们把问题收束到狭义上的概念定义，讨论我们在聊的，或者说我们期待中的 AI 游戏到底是什么。定义清楚之后，我们再看在这个定义下，现在市场上已经发生了什么，哪些人在做什么样的事情，这一部分叫“当前时点的产品实施”。
最后是我的老本行，也就是一级市场用钱去给这些创业者和创业公司投票。我们看市场是怎么投的，以及投资逻辑是怎么样的，大概分成这3个部分。
1. AI 早已进入游戏
我们先看第一个部分，关于概念定义。首先，AI 的发展其实已经有几十年了，不像很多人认为的，可能只有这3年才叫 AI。AI 的历史要追溯到1940年还是1950年左右，人类的科学家其实就开始研究 AI 了。
这张图不是我做的，是一家国内非常知名的早期基金在研究 ChatGPT 的时候做的。从我们今天看到的 ChatGPT，到 ChatGPT 之前的 GPT-3。ChatGPT 是基于 GPT-3.5 的，下面是 GPT-3，而 GPT-3 又是基于 Transformer 架构的。甚至在今天这个时间点，大家看到的主流大模型，基本都是基于这个架构的。
当然，现在大家也会探讨，Transformer 架构本身是不是限制了 AI 的下一步发展，这个我们不展开。在 Transformer 之前，可能是神经网络；在神经网络之前，是机器学习；最早的所谓 AI，则是基于规则的。AI 一路走来，已经经历了几十年的发展，只不过最近确切的3年左右，确实让人类感受到了非常疯狂的演进。
为什么要列这样一张图表？其实游戏里的 AI 也不是今天才有的，游戏和 AI 的结合，同样也有几十年的历史。比如最早的《吃豆人》，大家如果玩过《吃豆人》的话，可以想一下，那4个颜色不同的敌人，它们的策略是怎么确定的：有的靠近你3格就会异常抖动，有的靠近你6格才会调整策略，有的要靠近你1格才会调整策略。这些策略本身，其实也是广义上的 AI。《吃豆人》有多少年了？
我们再想一个更现实的例子。如果大家玩过体育游戏，想一下你在踢 FIFA 的时候，在踢球的当下，你的队友怎么跑动，对手怎么跑动；每个对手的选择，是上抢、躲得远远的、出脚，还是滑铲。所有这些策略，本质上来讲也都是 AI，对吧？
但是这一代的 AI 确实很难做，所以体育游戏做得好的，只有那么几家。我想说的是，AI 和游戏的结合不是今天才有的，也已经有几十年的历史了。如果大家有兴趣，可以听一期播客，这一期就讲历史上的 AI 和游戏是怎么结合的。
2. 这一轮 AI 由语言主导
我们再把问题收束到最近这一波，也就是近3年。我们在讨论 AI 游戏时，AI 这件事情到底是什么？我列了两页 PPT，这两页 PPT 是我之前大概上个月、这个月月初做的一次关于2025年 AI 行业整理中的内容。不对，应该是2024年6月份就有了这两页，我借用了一下。
第一页，我说这一轮关于 AI，或者关于 AGI 的讨论，如果我们用打德州扑克的方式来做对比，主桌上的人应该有哪些？毫无疑问，自然语言模型肯定在主桌上，直到今天都是这样。也就是大语言模型。ChatGPT 出现之后，行业内就有专家说，当机器掌握了语言，强人工智能就到来了。AI 这一轮的代表，就是自然语言模型。
近两年 AI Coding 的发展非常快。有一派观点会认为，AI Coding 是语言的子集，因为编程语言是语言的子集。也有一派会认为，它是构建另外一个虚拟世界最核心的另一套语言，所以它可能也在主桌上。Anthropic 的创始人说过，12个月之内，我们可能会进入一个 AI 能写出所有代码的世界。最近一个月，AI 在代码上的进展又加速了。
第三桌是多模态。最近一段时间最热的词叫“世界模型”，就是下面那张图。从我的观点来讲，多模态正在经历从图片、视频、语音、3D 的局部战场到统一战场的过程，而那个统一战场就叫世界模型。
最近一段时间，李飞飞老师的创业公司发布了他们第一代的测试产品。一张图片或者一段文字，就可以生成一个虚拟的世界。她在接受采访的时候有一句话特别打动我：她的产品推出之后，一位多年的同学给她打电话，问了她这样一个问题。我觉得这个问题特别好地描述了这件事情。
她的同学问：“我有恐高症。我用你的产品做出那个世界之后，能玩吗？”
李飞飞笑了一下，说：“可能人类真的在建造那个，真实的、带引号的硅基世界。”
所以，似乎我们在讨论的这一轮 AI，可能就是这些事情。问题就变成了这样：我们把问题从最早的、AI 和游戏几十年的发展过程，收束到了一个相对狭窄的范围内。
也就是在过去3到4年的时间里，我们把问题限定在以语言和多模态为主的生成式 AI，讨论这一轮 AI 到底怎样和游戏产生结合。这可能就是我们在这个时间点讨论 AI 和游戏时，关于概念定义的问题。
3. AI 已经进入生产管线
接下来最直接的反应当然是，AI 工具渗入游戏的生产过程。也就是 AI 作为生产工具，进入游戏制作流程。比如 AI 做图、AI 做3D素材、AI 做美术资源、AI Coding 等等。
现在能看到很多关于 AI 游戏的行业报告和图表，其实大部分公司在做的事情，都是把 AI 作为生产工具，进入游戏的生产流程。图上有2D、3D、视频、角色、NPC、代码、音乐等，这些更多集中在游戏制作过程中，也就是开始使用现在已经越来越成熟的 AI 工具。
我们当然还可以把这些功能进一步细分。这两张图其实都是 Google Cloud 做的，是 Google Cloud 在去年一次大会上发布的。它把游戏的生产、营销和玩家体验分开，然后分别讨论每个环节可以用 AI 做什么，再根据功能的难易程度和成本划分成4个象限。
这两张图的内容本身不重要，重要的是时间点。这张图做出来是2024年9月份，也就是一年多以前。要知道，当一个事情已经可以被归纳和总结成这个样子，就代表它已经不是什么新东西了。它已经被一家云厂商归纳、总结到面向外部宣传的 PPT 里，说明这些功能已经变成了通用功能，基本上已经服务于所有公司。这是2024年9月份的事情。
差不多在同一个时间点，我的一位好朋友做了一个公众号，叫“特工宇宙”。我们聊过一次 AI 游戏的话题，当时起的标题是：AI 游戏还是游戏 AI？
“AI 游戏”是更新一点的名词，“游戏 AI”可能指的是 AI 作为生产工具的事情。但无论是哪一种，在2024年9月份那个时间点，其实都已经很难再称为新鲜事了。
过去一两年，如果大家炒股，或者关注相关上市公司的话，会发现在各家游戏公司的财报里，都会频繁提到一个关键词，叫“AI 中台”。这两张图，上面这张应该是三七互娱的，下面一张是恺英网络的。
AI 可以做什么？就是刚才提到的那些事情：做生产端、营销端的各种素材，各种图标、功能模块。这个东西确实已经非常完整地渗透到了每一家游戏相关公司的生产管线里。
今天这个时间点，相对有一定规模和成熟度的游戏公司，其实都在使用 AI，尤其是在美术这个板块更直接。现在偏2D的场景美术，AI 基本上已经可以完全搞定了。
4. 真正的问题在玩法层
但讲到这里，你看这个概念，从最早的广义 AI、广义游戏，到狭义的 AI 和游戏的结合，再到 AI 渗透进生产管线，讲到这儿，这个故事还是不够性感。大家期待中的一定不是这件事情。或者说，如果期待中的就是这件事情，那这件事情到今天已经结束了，我们就不需要再讨论其他事情了。
所以这个问题还要再往前探，我们需要再一次收束问题。抛开前面那些宽泛的范围，把漏斗进一步收窄。我们期待中的所谓 AI Native Game，是不是应该集中在玩法层面？我们去探讨 AI 游戏，或者说很多人期待中的、那个完美的极端状态的 AI 游戏，讨论的话题应该是在玩法层面。
问题再次收缩了。那我们就看当下这个时间点，游戏行业发展到了什么样的状态。
我们只从游戏行业的角度来看，全世界范围内的游戏规模已经达到几千亿美元，中国大概是3000亿元人民币。这是一个巨大无比的商业行业。
第二，头部厂商强调的全部都是极致的工业化。今天一个项目动辄几百人、甚至上千人的团队，花几年时间做一款游戏，都是很常见的事情。偏独立和小型的团队，则开始尝试极致的创意。因为肉眼可见的类型和玩法，已经被很多人尝试很多年了，所以要么走向极致工业化，要么走向极致的拼创意。
游戏今天已经是绝对意义上的商品。游戏此前还纠结过到底是商品还是艺术，但在我们现在这个讨论范围内，我觉得它更接近商品。在提供商品本身价值的同时，游戏今天还给人类、给用户提供了更多服务性质的体验。
这就是现在这个时间点游戏的状态，也是游戏行业发展的状态。我为什么要在这个时间点强调这件事情？我后面会说一句话，现在先说：当下这个时间点做 AI 娱乐项目的很多创始人，过于忽略游戏本身这件事情了，他们对这件事情缺少敬畏。
那我们就看，当下这个时间点的游戏到底是什么样的。
去年，中国管游戏的中国音数协发布了一个行业规范。这个规范定义了游戏类型，游戏类型里又分成几个具体形式，比如题材、玩法、来源、技术、表现形式、创作性质和玩家规模。玩家规模也要限定，我们先不看这些事情。
比如把第一项“题材”的列表拉出来，你会发现有很多我们熟悉或者不太熟悉的划分方式：玄幻、修仙、武侠、魔幻、异世界、穿越、宫廷、西游、三国。题材是第一个划分的分类，但这是分类的方法，还不是分类本身。
刚才我们说，问题收束到了玩法层面。那我们就看，在玩法这个层面，今天中国的国家管理单位是怎么划分游戏玩法的。它出现了这样一张表，分成16大类。
有一些大类里面还会继续分小类。比如第一大类叫角色扮演，又分回合制、即时制、放置；第二大类叫竞技，又分沙盒、MOBA 和非对抗。后面还有策略、卡牌、棋牌、塔防、消除等各种各样的分类。熟悉游戏的人都知道它在讲什么。
但是，当你看到这种玩法分类，以及上一页的题材分类时，会有一些问号出现：这种划分方式是否真的能把游戏划分得很清楚？因为你会发现，很多游戏其实放在哪一类都可以。
于是这里面又引发了另外一个说法：我们把“玩法”换成英文单词 Gameplay。这里有一个没有办法回答的问题：Gameplay 到底是什么？在游戏这个领域里，什么样的东西能够被称为玩法？
你会发现，今天这个时间点对于玩法的标签描述，其实都不是玩法本身，而是对玩法标签的描述。它似乎已经不单纯是在描述玩法，包含的信息变得太多了。
比如前几年很热的“二次元”，二次元是玩法吗？或者说它仅仅是玩法吗？它更多可能是世界观，是美术风格。
最近最热的“搜打撤”，可能更偏向玩法层面，但这个词首先肯定不在刚才那个分类里，那它是不是又包含了其他因素？比如我更熟悉的“吃鸡”，它更接近是一种玩法，可是“吃鸡”能描述这个玩法本身所有的事情吗？
UGC——这不是形容社交平台的吗？怎么会用来形容游戏？玩家们是在玩 UGC 吗？UGC 似乎是在强调这个项目本身的平台属性，以及内容来源的问题。
所以你会发现，今天这个时间点，哪怕是对 Gameplay 的描述，也出现了问题。我们原来已经把问题收束到一个非常狭窄的板块里，叫作希望通过今天新的 AI 技术，和游戏玩法产生结合，但又出现了一个问题：玩法是什么？我们没法定义。
这里出现了一个悖论。我觉得短期内，因为刚才说的种种原因，AI 游戏如果要变成一个真正意义上的分类，被划定出清楚的界限，这件事情在短期内是不太容易实现的。
比如说，我们穿越到5年之后，出现一个游戏品类叫“AI 游戏”，我觉得短期内不太可能。
回看历史经验，游戏行业，尤其是偏商业化的游戏行业，这些所谓新的标签，或者对玩法和 Gameplay 的描述，往往都是基于一些旧标签的排列组合，再加上一些微创新出现的。它是递进式的创新，不是突然出现一个从来没有见过的东西，而是在此前人类积累的基础上，把原来的几个标签排列组合，再加一点微创新，出现新的东西。
比如最常见的射击类目，最开始是第三人称射击游戏，然后有了《CS》；再加上吃鸡玩法，出现了吃鸡游戏；现在加上资源争夺，又出现了搜打撤。
MOBA 也是这样。MOBA 最早来自 RTS。你会发现，似乎如果我们硬要总结，虽然很多事情没有办法总结，但历史上很多新的标签，确实都是通过旧标签的排列组合，加上微创新出现的。
我们的结论就出现了：我们在讨论 AI 游戏，是不是在讨论把这个行业里已经可以归纳出来的一些旧标签——无论是选择一个还是几个——排列组合到一起，再加上 AI 来承担微创新的角色，产生一个新的东西，叫 AI 游戏？
但这里又出现了一个悖论：为什么一定要 AI 去承担微创新的角色？不能由别的东西来承担吗？当然也可以。因为今天所有做游戏的人，都在做类似的事情，行业本身就是在不断演进。
AI 只不过是今天的热门话题，所以它更容易融资，也更容易得到关注，于是被定义到了这个位置上。但这似乎并不是标准答案。
5. 新玩法来自旧标签重组
到这里，我们把问题的定义刚刚描述清楚，我的演讲已经结束一半了。接下来我们看第二个部分，关于当前时点的产品实施。我们不去讨论这个约束之后的结论到底是对还是错，只看当下这个时间点的创业公司和很多项目在做什么。不评论这个概念本身对不对，只看现在正在发生什么。
前面说，我们需要把旧标签挑出来，再加上微创新。第一个动作，我们要挑什么？
今天大家在各种各样的 AI 游戏报道和新闻里，看到各种项目时，会看到很多旧标签被提炼出来，比如沙盒、Roguelike、编辑器、跑团、解谜、文字冒险、狼人杀，以及各种“××杀”。
为什么是这些标签被挑出来？每一个标签被挑出来的时候都有原因，大家或多或少会认为，这件事情和 AI 结合得更近，所以它会被挑出来。它可能只挑出一个，也可能挑出几个做排列组合。
大家去找今天能找到的 AI 游戏报道，基本都可以把这些标签套上去。
虽然都叫微创新，但微创新里也分“微微微微微创新”和“微创新”。我们迈一小小小小步，能做什么事情？这就是最简单的。
大家看得到的，比如常见的是把 NPC 和 AI 结合。这些都是世界上最好的游戏公司在做的事情，把 NPC 这个事情和 AI 产生结合。还有《蛋仔派对》里面做3D素材生成，因为《蛋仔派对》的玩法里有 UGC，所以它不单纯只是游戏本身的生产流程，而是在给玩家提供玩法。
这些都是在玩法和消费端做的事情：NPC、3D素材，尤其是在 UGC 这个板块里。但我觉得，这只能叫微微微微微创新。
那我们想，什么样的人有资格，或者说能够奢侈地做创新？创新是很奢侈的，需要投入最多的钱和人力，还要面对可能的不确定性、错误和风险。最有钱的人，应该比较有条件去做一些创新。
6. 有钱的公司开始任性创新
所以我们看一看，市面上当下这个时间点，有钱的人在干什么。我选了两家代表性公司：一家叫米哈游，我看米哈游的 Logo 也在这里；另一家叫元象。米哈游不需要解释为什么有钱，元象可能需要稍微解释一下。
我说过，创新在任何时候都是奢侈的，所以我们选择两个可以任性的代表。
先看第一个任性的代表，米哈游。它有近乎无限的预算，在这件事情上没有商业化压力，因为是创始人自己担任项目负责人，也不需要为任何人负责；公司没有上市，也没有盈利压力，什么都没有，就是任性地去做。那它能做出什么来？
这是他们最近在 Steam 上测试的一款对话性质、偏解谜类型的游戏。你可以和 NPC 做各种各样的对话，根据对话去逃离这个星球。所有的游戏画面，除了这样的画面之外，就变成了这样的画面，很像 ChatGPT 的聊天框。
你会觉得，它做的可能是对的，但是距离我们想象中的创新，好像还是有点远，可能也只能叫微创新。
当然，这是我们看到的一个东西。最近这家公司不是又出了新的东西吗？上一个我们叫前菜，那这次放出来的、偏 UE5 的开放世界游戏，会是正餐吗？看上去可能也不太像，但他们埋了一些彩蛋，我觉得很有意思。
米哈游最近发布了一个新游戏的预告片。大家应该知道，是一段30分钟 UE5 开放世界游戏的全实机体验视频。大家看到了各种各样的爆炸效果，特别羡慕这家公司有钱，可以做这样的尝试。
在这个游戏的截图中，有一帧我发现了一个特殊的情况。这一帧是这样的：场景里有一条警戒带，可能看不太清。警戒带上有一些文字，那些文字是什么？叫“Attention Is All You Need”。
关注 AI 的人应该知道这篇论文的意义。就是那篇开启了这一轮 AI 潘多拉魔盒的论文，标题被放在了这个游戏的场景里。我们不知道这是恶趣味，还是他们真的埋了什么东西，但至少看上去是这个样子的。
这是米哈游的尝试。接下来是元象的尝试。
在场有知道元象这家公司的吗？可以举个手，我看一下。不多，我简单解释一下。元象的创始人原来是腾讯 AI Lab 的负责人，这家公司大概成立于2019到2020年之间。也就是说，它不是成立在这一轮 AI 爆火的时候，而是成立在上一个爆火关键词出现的那一年，那个关键词叫元宇宙。
它是那一波最有代表性的公司之一。因为创始人的背景，它当时做的就是 AI NPC。当时随着元宇宙爆火，加上2021年舆论上的疯狂，这家公司在 ChatGPT 爆火之前就拿了几亿美元。
后来元宇宙的泡沫破掉了，但这家公司账上还趴着几亿美元现金，也没有人给它更多的压力和期待。AI NPC 上一代的叙事结束了，但真正的 AI 来了。这家公司做了什么呢？
它自己做游戏了。也就是说，它原来是一个偏向于做技术提供方的角色，后来往前迈了一步，开始做自己的 AI 游戏产品。这个产品叫《昭阳传》，应该可以在 Steam 上下载，是一个基于对话式、架空历史题材的游戏。我不知道该怎么定义它。
这就是这些有钱的、任性的厂商们的选择。
7. 终极 AI 游戏仍很遥远
聊到这里，我们提到了一个关键词，叫元宇宙。上一代元宇宙的时候我还在做投资，正好那时候在看这个行业，于是有非常多死去的记忆开始攻击我。
似乎，元宇宙的叙事，最近又因为世界模型的到来再次被提及。所以我找了几个之前在我的元宇宙主题 PPT 里出现过的截图：《头号玩家》《西部世界》《刀剑神域》。你一提到这些电影和影视作品，就知道它们在讲什么。
所以，似乎那个元宇宙最终极的叙事，又因为这一波 AI 技术的爆发被推到了前面。那我们理想中 AI 游戏的终极形态，是不是最终就是那个东西？
如果那个东西是终极形态，我们今天到底处在什么位置？
我最近看到一个很有意思的比喻。一个美国技术人员在评测当前 AI Agent 的技术能力，把 AI Agent 的能力分成几档：最差的是只能简单使用工具，最厉害的是具有人类常识性的认知。
他的测试场景是，假设这个 Agent 是一个 DIY 电脑销售客服，让它面对真实世界里购买 DIY 电脑的人提出的各种问题，然后看这个 Agent 怎么回复，再让大家评价当前最厉害的模型到底发展到了什么程度。
他评了几级，最后在文章结尾画了那样一张图。他说，距离人类理想中的状态，真的差得太远、太远、太远了。即便今天它已经具备了一定的常识，但距离人类现在这个样子，还是太远。
如果把这个比喻放到 AI 游戏领域，可能也是合适的。它确实在往前推进，也符合我们的一些逻辑推演，但距离理想中的终极状态，还有非常非常远的距离。
除了通过游戏走向那个终极状态之外，市场上似乎还有另一些人，想通过另外一条路走到那里。这些人做的是 AI 社交和陪伴。
我们公司做社交，也在做类似的事情。你会发现，在各种各样的排名榜单上，做 AI 社交和陪伴的公司也很多。图上是 a16z 的排行榜，前50名的外部应用里，应该有12个是做 AI 社交和陪伴的。
但你会发现，除了能做一些打擦边球的事情之外，这件事情似乎也做不了太久。
如果一定要提，今年上半年大家可能都会提到一家公司叫 Tolan，据说是法国的一家公司，做的是一个小外星人与人陪伴的产品。国内现在模仿 Tolan 的团队应该也有很多，也有一些类似的产品，比如“临间聊一事独享”[?]，包括 EVA，就是凯辉投资的那家公司，做 AI 女友和 AI 男友的项目。
你会发现，除了几家还在真正疯狂研究模型本身的公司之外，那些已经被从主桌上踢掉、但仍然拥有模型能力的公司，其实都在这个战场里。比如美团、昆仑、作业帮，元象又一次出现了，西湖心辰也都有类似的 AI 社交和陪伴产品。
但这条路径到今天这个时间点，基本上可以说全军覆没。当然还有很多公司在尝试，但基本上可以说全军覆没。
这也是刚才提到的、朋友做的那个公众号“特工宇宙”写的文章。他们在11月16日写了一篇文章，复盘 AI 陪伴的消亡史，标题是《我们究竟做错了什么？》。这张图是他们列的，“全军覆没”是他们起的标题。
这就出现了刚才我在前面强调的那句话。那是今年7月7日，我跟在场一位嘉宾的合伙人聊天时说的原话。我说，前几天和一个游戏行业的资深从业者朋友聊当前的 AI 游戏创业项目，提到几个项目的名字，我这位朋友给了一个评价：这些人对做游戏这件事情缺少敬畏。
做游戏这件事情是什么？我前面已经讲过了。
这张 PPT 是我在2023年底做“元宇宙的坟墓”那期内容时做的。这位创始人是 Cocos 引擎的创始人，当然 Cocos 今天已经卖掉了。当时元宇宙最火的时候，也有很多人探讨社交陪伴，尤其是所谓的元宇宙社交陪伴，和游戏之间到底有什么区别。
这是当时他的原话：“用我们的游戏引擎生产出来的东西，有胜利条件的叫游戏，没有胜利条件的统称为元宇宙。”
最后证明全没了，对吧？全军覆没。所以真相在很多时候，可能真的就是这么赤裸裸。
8. 投资只能押注创始人
我们把当前这个时间点的产品实施也看完了。最后看第三点，一级市场用钱投票。
第一个悖论就是，我们刚才说短期内那个事情是不可能实现的。那它等于什么呢？单纯从逻辑上讲，就像我刚才讲的所有这些事情，没有办法被证伪，无论是正向还是负向。
再往前推一步，也就是说，今天这个时间点做相关项目的创始人，说什么都是对的。因为短时间内没有办法被证伪。
那问题来了，投资人怎么投？
再看一页 PPT。这些 PPT 同样是我做的，当时总结的是当前这个时间点，AI 游戏以及社交娱乐相关项目应该是什么状态。或者说，我们看到的那些诗和远方是什么。
AI 陪伴刚才已经讲过了，Character.AI、Talkie、星野，这些都是社交产品。AI 游戏不是游戏 AI，而是 AI 游戏。《西部世界》又出现了，斯坦福小镇也出现了。
我当时就问：这些是正确答案吗？留存情况撑得起一个平台的运营吗？现有的变现手段接得上吗？还有，我们是不是不应该有所谓的路径依赖？
这是当时的问题，放到今天，这些问题其实依然适用。
右边这张图是吴秉坚，新资本的合伙人，在2023年1月13日说的。我这张图是在2023年做的。他说，当下基于大模型的 To C 创业项目就3类：ChatGPT 的变体、Character.AI 的变体，以及斯坦福小镇的变体，就这3种。
这些 PPT 都是在2023年做的。你会发现，这些 PPT 放到今天，好像依然适用。
第二个悖论是，在没有办法从逻辑层面对一个项目进行论证和评述的情况下，只能去看人。看人的时候，要看他的背景，以及他现在做的事情和原来做的事情之间的匹配程度，再据此选择投资决策。
这又是一句正确的废话。为什么？因为今天这个时间点，所有早期项目都很难做起来，不限行业。早期 VC 就是看人，对吧？
那我们就看这些厉害的人们在干什么。
原来即刻的前 CEO 吴萌，做了“秒”[?]，在做一个 AI 3D 游戏引擎，或者说游戏生成世界。前脸萌的创始人郭列，在字节收购脸萌之后离开，做了一个偏类似《蛋仔派对》的游戏，已经停掉了。
原来网易云音乐的创始人王诗沐，做了一个 3D 生成式 AI 产品，类似 Character.AI 这样的东西。
你会发现，似乎早期看什么？看人以及人的背景。这些人只靠背景就可以拿到钱。所以这些人，某种意义上来说是被诅咒了。他们被什么诅咒？他们对我们前面定义的那个终极的东西，有一份执念，所以一直在做这些事情。
为什么会这样？因为是投人的。大家又都怕错过，所以很多人只靠“人”这个因素，就可以拿很多轮的钱。
同样，因为是投人的，再加上短期内不可证伪，但他做的东西一出来就会见光死，因为那个东西不对。
但还有一个小结：但凡经历了这两轮讨论，做出了一些东西，又没有完全见光死，它就会变得极度稀缺，然后被人追捧。市场是由供给双方决定的，没有对错。
再看一张 PPT。这是我在2024年底做的。一个在这个行业创业的创始人，当时说了一句原话：“我账上的利息，钱的利息够养我的团队。”
为什么呢？因为大家不知道该投什么。觉得这个人很厉害，就投一点。某个基金投了，我们也跟一点；某个基金的某个 LP 投了，我们再跟一点。什么产品都没有，连融3、4轮。当然每轮都不会特别大，但你要算一笔账。
如果这个创始人的团队控制在十几到20个人，他不做基础模型训练，也不花最大规模的算力，一年的成本除了人力，就是一点点算力投入，500万元够了。按4%的利息，再加上固收等各种收益，也就是说，只要融超过2000万美元，利息就够养活团队了。
那还着什么急呢？有什么好着急的？今天这个时间点，这不是个例。
最后是一些比较零碎的表达。当时我要做这个 PPT，就在即刻上发了一条，配了这张标题图。一位做投资的朋友叫 Jason，他说：“往游戏里掺 AI，往 AI 里掺游戏，还有一些别的产品，非说它是 AI 游戏。”这句话基本对应上了我今天说的所有事情。
这张图来自一个播客的对话。这个播客采访了今年最火的斯坦福小镇变种项目。那个创始人会说，他们未来对商业化的测算和想象，是基于现有 MMO 的 DAU、ARPU 值去测算的。我当时在下面留了一个评论：Simple 了，对吧？
第三张图，是黄叔在参加完那个行业里非常知名的、前面提到的连融4轮却没有产品，或者产品出来就见光死的创始团队的分享之后说的：“这个人想清楚了。”
我一看，想清楚就想成这个样子。那个创始团队又做了一个产品，说我们要卖皮肤、卖故事。我一听，天哪，暖暖是你随便学就能学会的吗？
最后这一段，是我在2024年9月份和“特工宇宙”那篇文章的结尾写的。我说，从结论上来说，纯业务的探讨在今天这个时间点没有任何意义，因为聊不清楚，单纯盘逻辑也没有办法证伪。
最后，投资人的决策又变成这个人之前做过什么、他的身价是多少。你说，投资人不知道这些吗？在座的创业者不知道吗？大家都知道，但人在江湖，只能说存在的就是合理的，没有什么对错。
最后推荐一期播客。刚才前面讲到，我的这个 PPT 里面用了好几次这位播客以及他的联合创始人的内容，对吧？小宁也是今天的嘉宾之一，来自《四种游局》。
这个播客叫《四种游局》。我在最开始说过，今天我的题目跟别人撞题了。我把今天的 PPT 做好发给小宁之后，小宁说，跟他们第一期一样，因为他们第一期聊的就是“当我们在聊 AI 游戏时，我们在说什么”。
他们采访过在今天这个时间点、在上海能够找到的，投资游戏和孵化游戏的两位很好的创始人：原 NExT Studios 的沈黎，以及原来木桶的创始人 Justin。
他们也聊过今天这个时间点我提到的好几家，正在做 AI 相关游戏和 AI 陪伴的初创公司的创始人。《四种游局》大家有兴趣可以去关注一下，今天也会有他的演讲。
谢谢大家。