每经记者：张梓桐 每经编辑：李雨冰
游戏行业的AI（人工智能）竞赛正在出现明显分叉：多数玩家押注内容生成提效——用AI画图、写文案、做剧情，压缩生产周期；而另一批玩家，开始把筹码放在“实时行为决策”上，让AI学会在游戏里“做事”。
A股头部游戏上市公司世纪华通旗下的天游软件，正属于后者。日前，天游软件对外透露其轻量化游戏行为决策模型的实测进展：在棋牌对战场景灰度测试中，这套模型使人机对局量增长至原来的四倍，并在行业基准评测中拿到优于Jev方案的成绩。
Jev正是近日在国际上爆火的非文本AI模型，其背后的美国创业公司TypeSafeAI凭借这款主打决策输出、不生成文本的模型，在一个月内拿到多个明星机构重金押注，投后估值75亿美元。
在大厂动辄数十亿元资金砸向通用大模型的“内卷”环境下，天游软件逆势避开AI素材生成热点、反向聚焦游戏行为决策模型。为什么？天游软件CEO（首席执行官）纪敏给出了一个反直觉的回答：对话大模型解决不了游戏里的行为决策难题。
这位2012年就布局NLP（自然语言处理）的AI老兵，为何敢在巨头扎堆的赛道里反向而行？这套轻量化模型又凭什么在棋牌对战中让人机对局量增长至四倍？近日，纪敏接受了《每日经济新闻》记者专访。
避开生成式AI扎堆内卷 轻量化决策模型能否破局游戏交互瓶颈
作为A股头部游戏上市公司，世纪华通旗下拥有盛趣游戏、点点互动、天游软件等游戏主体。天游软件主要聚焦竞技网游、棋牌与休闲小游戏运营，代表作《街头篮球》已稳定运营20余年，是国内运营周期最长的竞技端游之一，沉淀了大量真人对战数据，也成为集团AI行为模型首选试验场景。
纪敏本人拥有多年AI创业经历。正是过往NLP创业经历，让他意识到单纯对话大模型很难解决游戏里的行为决策难题。
在纪敏看来，模型具备极高准确率，但商业场景容错率极低，极小概率偏差也有可能引发事故。而游戏的核心目标是维持玩家情绪体验，少量随机、出人意料的行为反而更贴近真人玩家，容错空间更大，是AI智能体落地的优质试验场。
不过，纪敏坦言，公司当前这条技术路线并非顶层预先规划的宏大方案，而是一线业务需求倒逼下逐步探索形成的。
今年起，天游团队启动多项AI工具测试，最初和行业多数团队一样，先用AI生成美术素材、文案对白，压缩内容生产周期。后续团队接触一支偏基础研究的科研团队，双方达成深度合作，业务侧完全开放游戏数据、底层引擎接口与真实对战场景，联合开发游戏行为智能体。项目初期规划方向为NPC（非玩家角色）对话、玩家数字分身，并拆分为语言交互与行为决策两条研发线，这套轻量化决策模型正是在攻克NPC行为拟人化的研发过程中衍生出来的。
谈及为何将落地场景优先锁定在非对称博弈、棋牌对战这类强交互玩法，纪敏告诉每经记者，传统游戏NPC高度依赖固定脚本，行为路径可预判，套路很容易被玩家摸透，长期游玩后趣味性快速衰减。项目初期曾使用0.5B模型，虽然模型参数不大，但在具体游戏场景中仍会出现不可接受的延迟。
“后续团队提出简化思路：模型只输出动作决策，舍弃自然语言生成环节，砍掉冗余的大模型语言链路。最终落地的模型支持本地部署，无需频繁调用云端大模型，依托对局数据持续对战训练即可不断提升AI对手博弈能力。”纪敏说。
正是这套轻量化决策模型落地棋牌游戏并上线灰度测试后，人机对局量直接增长至原来的四倍，玩家愿意反复和AI对手博弈，留存指标同步改善。据称，验证可行性后，团队快速把模型迁移到《2048》《神庙逃亡》等不同品类小游戏，数百KB规模的模型就能自主掌握游戏规则。
一场游戏AI分叉实验：规模化落地仍存多重关卡
放眼整个行业，2026年国内游戏厂商AI布局出现明显分叉：腾讯依托混元模型，在《三角洲行动》等产品研发中搭建AI战术智能体，兼顾资产生产与对战AI；米哈游聚焦高自由度AI NPC，在旗下产品实现具备长期记忆、能与多玩家实时交互的虚拟角色；心动、恺英网络则偏向UGC（用户生成内容）生成、剧情AI工具，主打降低玩家创作门槛。
整体来看，绝大多数厂商的资源向美术、文案等内容生产提效倾斜，专门深耕游戏实时行为决策、博弈对抗智能体的项目仍属少数，多数方案仍需要持续调用云端大模型，延迟、算力成本制约大规模落地。世纪华通选择轻量化本地决策模型，属于差异化技术路线。
但值得注意的是，当前行业不少游戏产品，持续停留在皮肤、时装、支线剧情等表层内容迭代，玩家获得的多是浅层短期爽感，游戏底层玩法创新进入瓶颈，大量新作本质是成熟玩法拼接缝合。
在纪敏看来，破局的关键在于认识到，AI带来的变革不只是美术、文案的提效工具，更是人机交互底层逻辑的重塑。长远看，AI正在降低创意落地门槛——天游软件正在吸纳非AI学科背景人才，这类人才不懂代码，但借助AI工具，创意可以直接转化为游戏内角色的自主行为。
而这一切的起点，也源于天游软件自身面临的现实压力。作为老牌游戏厂商，天游软件旗下有多款长线运营产品，存量游戏增长放缓，单纯依靠新增皮肤、活动拉动收入的空间有限，寻找新增量的压力显著。
不同于互联网大厂动辄数十亿元资金规模的AI投入，天游软件采用低成本、快速迭代模式推进AI项目。集团层面给予的支持，并非简单资金加码，而是战略定力、场景开放和机制弹性：让听得见炮火的人做判断，让真实玩家数据做验证。纪敏坦言，项目起步阶段算力资源紧张，团队规模也是逐步扩充的。项目启动时由业务端与外部科研团队共同参与，历时一年，整体团队扩充至20余人。业务团队和算法团队深度绑定，2—3天就能产出新版Demo，快速验证、快速淘汰无效思路，和传统游戏项目漫长的立项、评审流程形成明显对比。
纪敏同时强调，AI不是营销概念，项目所有投入都要锚定DAU（日活跃用户数）、LTV（生命周期价值）、对局时长等真实业务指标。“哪怕AI只带来1%的DAU提升，长线产品生命周期拉长带来的收益，就足以覆盖研发投入。一旦这套决策模型跑通，能够复用到世纪华通体系内多款海内外游戏，放大技术收益，未来也存在向行业输出技术方案的商业化可能。”纪敏说。
路径跑通只是第一步，更大的挑战在规模化落地。
纪敏提到，不同品类游戏对延迟的容忍度差异巨大，棋牌类对延迟容忍度较高，放到FPS射击游戏，同样的延迟就会严重破坏玩家操作体验，延迟优化是第一难题；其次是轻量化模型能力上限和效果之间的平衡；还有视频输入式视觉决策模型——理想状态下AI仅靠画面就能看懂游戏，无需调用游戏底层接口，团队已经在贪吃蛇小游戏中完成验证，但迁移到画面复杂的3D游戏场景稳定性不足。人才缺口同样明显，同时兼具游戏业务理解和强化学习能力的复合型人才稀缺，市场人力成本偏高，也是制约项目提速的因素。
面对赛道热度，纪敏保持清醒：游戏AI智能体赛道长期空间可观，但需要理性看待资本市场热度，不能单纯炒概念。海外同类游戏智能体项目已经获得资本青睐，国内厂商更需要扎实落地，用真实玩家数据验证商业价值。
每日经济新闻
