Loading... > 这里关注三篇最近的公众号文章，都是关于 AI 和 UGC 结合的议题。我们作为 AI + UGC 的从业者（暂时），能否从中吸收一些有价值的洞见 > > Refs： > > * Rolan: https://mp.weixin.qq.com/s/14bBOpDGyo7fk-RNH-se7g > * Shaoyun: https://mp.weixin.qq.com/s/1L9dmgdBSnzZhZFVPO29xw > * https://mp.weixin.qq.com/s/wTtNRpun1L0c-NYBqFupnw # 橘生淮北：从冷启动看AI UGC游戏思路的本末 --- 当前市场过分关注“工具”层面的革命（即 AI 如何让人一句话生成游戏），而忽视了 UGC 平台本身的复杂性： * **工具只是起点，不是闭环**：当前时间点来看，AI 可以解决“造出来”的问题，却并很难解决“谁来玩”和“怎么玩”的问题 * **冷启动的真正难题**：即使内容供应是无限的（AI 无限生成），如果缺乏有效的内容组织和触达机制，平台依然无法运转。相比于开发工具，如何让用户在平台上找到好的内容、并保持持续的消费动力，才是冷启动的真正难题 * **普通用户的需求残缺**：普通用户缺乏设计完整游戏的能力，单纯降低工具的门槛不能解决用户“想不透需求”的问题，从而导致普通用户借助AI产生的UGC内容可能大量是同质化或无聊的“废料” 游戏作为一种特殊的内容形态，相比于短视频和图文，给“消费流”和“用户体验”带来了额外的干扰（噪音因子），因此很难照搬抖音模式： * **心流的割裂感（交互噪音）**： * 短视频是纯输入的被动消费，用户可以丝滑地上下滑动（“无限流”） * 每进入一个新的游戏，玩家需要建立新的心理预期。如果像刷抖音一样频繁地切换游戏，玩家的心流会不断地被打断，产生严重的割裂感 * **门槛过高（学习噪音）**： * 短视频的体验是没有任何门槛的，任何有基础视频理解能力的普通人都可以接受这种形式的消费 * 游戏则需要一定的交互门槛，用户需要很自驱地去理解游戏的设定与操作，因而也注定了受众规模不可能像短视频那样 * **AI 能力的局限（质量噪音）**： * 目前 AI 很难理解“好玩”这个维度的标准，容易生成有 bug 或无聊的内容。 AI + UGC 可能的产品形态可以分为两大类： * 一类是“超市”，量大管饱，自由选品：这种模式完全不考虑用户整体的心流粘性收益、而是聚焦回去做内容创造+分发+运营的一体化平台 * 这条路径很吃提前运营或一方内容的带货能力，且当下时间点更适合已经完成冷启动、坐拥社区用户流量的既有平台（steam、epic） * 在这个思路下做冷启动，一般需要假设某个垂类原型在AI供应端有较大的上升空间，且同时这种原型的供应链很合适被AI升维 * 这个思路接近传统的游戏引擎（cocos、yahaha、橙光），**选这条路，赌的是某个垂类原型的稀缺性** * 一类是“高定”，精准共情，沉浸服务：这种模式直面上述心流磨损的问题，要让用户有一种“我始终在这个氛围之内”的协调感，需要对ugc的底层设计调性进行更明确的约束和定义 * 这条路线的历史参照是那些带有ugc模块的游戏单品。先从游戏体验角度立项，整体明确一个相对统一的体验形态，再将其中可以被 AI 升维的模块拆解出来进行 ugc 化 * 类似 mod 系统，但 mod 系统成立的前提是，你得有一个还不错的游戏本体，来建立ugc的社区基础（比如蛋仔派对、GTA5） * **选这条路，赌的是创始团队的内容审美和对特定用户群的精准共情** > 在技术大规模平权的当下，如果不具备基模团队的能力，生产力本身是很难单独成为这颗种子的土壤的——它必然需要一些其他的因子来促成某种化学反应 还有一种思路是，AI不仅作为生产力的载体，而有没有可能AI生产本身也是一种游戏体验： * 把玩家的创造欲作为玩法设计的源头动力，而**AI生产工具是去撬动和放大创造反馈的一种新式体验设计手段** * 创作与消费的边界逐渐消融，“生成”本身即成为一种娱乐 * 这个模式最大的冷启动难点主要是在于这种AI native共创式玩法的设计，以及沙盒的整体设计；另一方面，在团队构成上对跨界人才的需求阈值也最高，游戏设计、游戏架构研发、Agent架构设计、领域模型研发都会涉及。 * 而其中延伸出来的Agent架构设计部分，我们甚至可以尝试单独作为一种新的游戏框架思路来解构 > agent应用最基本的一个技术层构建思路，就是以大模型的multi-hop能力（即不间断多步行动执行）、tool using能力、long context能力为基底、以context engineering和self-evaluation为主要指令构建理念，去实现一个在指定的环境中能执行明确领域内任务的自动化系统 # 当“一句话”就能做游戏：UGC社区变得更容易了吗？ 对话围绕着“AI Vibe Coding（氛围编码/一句话生成代码）技术如何重塑游戏UGC（用户生成内容）社区”这一核心议题展开。 叙事主线总结 对话的叙事逻辑经历了一个“祛魅 -> 反思 -> 重构 -> 展望”的过程： 1. **技术祛魅（从神话到现实）：** 讨论从“一句话生成游戏”的初体验开始。虽然AI（如Cursor, Gemini 3）在Web开发和简单逻辑（如2D小游戏）上表现惊艳，但在处理复杂游戏逻辑（如物理下落）、3D资产以及长上下文一致性上仍存在明显短板 2. **产品反思（交互的本质与人的价值）：** 对话深入探讨了游戏作为“交互体验”的本质。他们构建了一个从“抖音短视频（无交互）”到“抖音滤镜（弱交互）”再到“重度游戏（强交互）”的坐标轴。核心观点是：**AI无法取代人类对“好玩”的判断**，因为AI缺乏生物性的消费需求（如欲望、情绪），无法形成真正的反馈闭环 3. **社区重构（UGC生长的逻辑）：** 在讨论UGC社区时，叙事转向了社区发展的原始动力。真正的UGC社区早期往往不是由利益驱动，而是由“有时间、无商业目的”的爱好者（如大学生）通过“电子十字绣”式的投入构建起来的。AI虽然降低了技术门槛，但如果工具过于强大反而可能剥夺这种“投入时间带来的成就感”。好的社区运营需要在早期保持低门槛，在中期平衡头部创作者与平台利益 4. **展望未来（创业者的“脏活”机会）：** 最后，对话落脚于创业机会。在巨头掌握基础模型和分发渠道的背景下，创业者不应追求大而全的平台，而应深耕“Dirty Work”（脏活/苦活）——即解决大模型不愿触及的垂类资产对齐、特定交互设计或复杂的上下文管理。同时，基于社交关系的“接力创作”（如灵光模式）被视为比单纯生成更有潜力的方向 --- 三位说话者的核心洞见 孙皓（技术与工程视角） **核心观点：AI是高级封装语言，但在3D与长逻辑上存在“理解黑洞”，创业机会在于“脏活”。** * **Vibe Coding的本质：** 他认为AI不仅是提效工具，更是一种超高级的编程语言封装。它能将人类模糊的意图转化为代码，在Web开发中已能替代99%的工作，但在游戏开发中仍受限于对“非线性逻辑”和“空间资产”的理解 * **技术瓶颈：** 大模型擅长线性逻辑（如代码逻辑），但难以理解3D空间、网格、动作骨骼等需要视觉与物理直觉配合的资产。此外，大模型的Context（上下文）限制导致其难以维护复杂游戏系统的长期一致性 * **“脏活”理论（Dirty Work）：** 他指出，大厂会将资源集中在基础模型能力的提升上（如从5.1升级到5.2），而不会去深挖某个垂类的资产对齐或复杂工程化适配。创业者通过积累这些大厂不愿做的“脏活”，能建立起独特的生态位 少云（产品与运营视角） **核心观点：AI没有“力比多”（欲望），无法定义“好玩”；UGC社区的本质是“电子十字绣”与社交关系的赋予。** * **消费闭环理论：** 游戏是生物性需求的模拟（如捕猎、繁衍）。AI没有身体和消费需求，因此无法判断交互体验的好坏。**“人有了判断才能把整个生产流闭环起来”**，这是AI无法完全替代人类的核心原因 * **“电子十字绣”与社区门槛：** 他提出了一个反直觉的观点：UGC编辑器早期不应该太强大。像Minecraft那样一砖一瓦搭建的“笨功夫”（电子十字绣），能让创作者获得社区的尊重。如果AI一键生成一切，反而消解了这种“通过时间投入换取认同”的社区基础。 * **社交赋予意义：** 针对“一句话生成游戏”，他认为生成的游戏本身可能很简陋，但当这句话来自于朋友的分享、包含社交关系时，它就具备了独特的意义。未来的机会可能在于基于社交关系的“接力创作” 筱宁（主持人/商业观察视角） **核心观点：AI时代的护城河在于“Context（上下文）”的捕获与独特的交互设计。** * **商业价值的判断：** 她追问在AI拉平技术差距后，头部创作者靠什么脱颖而出？她总结出，传统UGC靠技术、审美和时间构建壁垒，而AI时代“时间”壁垒被削弱，差异化将更多来自对新交互方式的探索 * **Context即护城河：** 她以Grammarly为例，指出创业公司的机会在于“抓住足够多的Context”。仅仅拥有模型能力是不够的，将能力无缝嵌入到用户的具体使用场景（如文档、游戏编辑器）中，这种与场景绑定的Context就是价值 * **运营的重要性：** 她敏锐地指出，AI UGC社区的成败可能不在于技术产品本身，而在于运营——即如何在0到1阶段聚集“为爱发电”的创作者，以及如何让生态保持流动性。 总结 这篇对话的核心结论是：**AI Vibe Coding 不会直接带来一个自动化的Roblox。** 虽然它降低了代码门槛，但并未解决游戏设计的核心——**“好玩”的判断**和**复杂资产的工程化**。真正的机会在于利用AI去处理那些繁琐的中间环节（脏活），或者创造一种全新的、基于社交连接的共创体验。 # AI泛娱乐：寻找那个只为你服务的“私人导演” > AI需要在只言片语中捕捉隐变量（弦外之音），联想相关记忆，并推理出用户的认知链条（CBT理论：认知影响情感和行为），先实现共情，再解决具体问题。 主线是探讨**Generative AI（生成式AI）如何改变泛娱乐产品的底层逻辑**，即从传统的“推荐算法（猜你喜欢）”向“AI原生个性化体验（与你共创）”的范式迁移。 核心逻辑的转变：从二元对立到三元共生 * **传统逻辑**：是“产品-用户”的二元关系，产品供给内容，用户被动消费，核心是推荐算法寻找最大公约数（如“猜你喜欢”）。 * **AI时代逻辑**：转变为“用户-产品-AI”的三元共生关系。用户不再只是接收者，而是输入Context（语境）的供给方；AI像一位“私人导演”，根据用户的记忆和偏好即时演绎内容，实现“与你共创”的个性化体验 用户心智的重构：光谱中的新机会 AI产品不应直接与头部PGC（如《原神》）硬碰硬，也不应指望普通用户成为专业创作者（UGC编辑器思维），而是应该关注中间态的“制作者”和“共创者”  * **消费者（Consumer）**：纯被动消费。AI产出目前难媲美顶级PGC，此类机会较小。 * **创作者（Creator）**：具备专业能力。AI的不可控性对他们是干扰，工具思维很难满足其精细控制需求。 * **制作者（Maker）——享受结果**：心态类似“开盲盒”或“玩乐高”，追求低成本的“消遣惊奇”（WOW Moment）。如AI换脸、生成梗图等。问题在于体验往往是“次抛型”（Disposable），难以长留,。 * **共创者（Co-creator）——享受过程**：心态是释放“中二之魂”，投射理想自我。他们有表达欲但缺乏完整能力，AI负责补全和演绎，帮助其完善幻想。这是AI泛娱乐的核心机会人群 产品设计的核心难题与解法 AI泛娱乐产品最大的痛点是“内容厚度不足”和“体验离散”，单靠模型原生的涌现性很难维持长期兴趣 * **解法一：以“角色”为资产锚点**  * 角色（Character）是串联零散生成体验的最佳载体。用户对角色的“厨力”和养成投入（Context积累），能让AI生成的内容具有连续性和长线价值,。 * **解法二：社区化的“玩中做”**  * 产品应提供细颗粒度的创作要素，鼓励用户在社区中相互启发（如酒馆模式的Fork/二创）。通过“抖音对口型”式的低门槛模仿，激发大众的创作热情 三类具体的优秀产品选型 * **酒馆类（First Person + 叙事）：无限分岔的平行宇宙**  * 以Silly Tavern为代表，优势在于极细颗粒度的设定（XP、世界观）可以无限排列组合，满足长尾需求。用户既是制作者也是共创者，社区氛围能催生出从“凡人修仙”到“赛博斗气”的脑洞裂变 * **陪伴类（First Person + 情感）：功能性与情绪价值**  * 目前的“AI乙游”若只卖人设很难拼过传统游戏。机会在于“功能型陪伴”**，即AI作为**“高情商酒保”**（调节真人社交氛围）或**“高情商朋友”（提供认知重构和情绪价值，而非单纯讨好） * **OC类（Third Person + 养成）：理想自我的投射**  * OC（原创角色）是年轻一代的生活方式。AI不应代笔，而应作为辅助工具（如Generative UI），帮助小白用户将碎片化的脑洞“多媒体化”（生成立绘、印象曲、关系网），实现“捏”和“养”的闭环 总结 文章的核心观点是：AI泛娱乐不应追求替代专业游戏开发，而应**锚定有表达欲的“共创者”**，利用AI将角色（Role）作为核心资产，把“生成”本身变成一种可玩的娱乐体验，从而建立深厚的情感羁绊和社区生态 最后修改：2026 年 01 月 12 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏