
各自为战
作者:李云蝶
采访:朱涛伟、李云蝶
过去两年,在中国乃至全球游戏产业中(注意限定),腾讯算得上对AI投入最激进的公司之一。
从集团层面的AI Lab、混元,到IEG CROS(腾讯互娱公共研发运营体系,又称腾讯游戏技术中台),再到各个工作室群自建的AI中台、小组,腾讯在研发、内容生产、反作弊等几乎所有环节都铺开了AI能力。对外,它讲述的是一个“全链路AI工业化”的故事;在2026 GDC上,腾讯游戏一口气给出21场演讲,占全场AI议题近五分之一,居参展商之首。
但在内部,一场诸侯混战正在展开。
在四大工作室群中,光子更激进,试图借AI工具驱动,探索下一代游戏形态;天美将AI嵌入既有产品,强调商业增长与提效;魔方相对务实,把重心放在产品本身;北极光则在新项目中尝试用AI加速开发。方向各异、路径分散,构成了腾讯游戏AI的真实图景。
几乎所有受访者都提到,在AI快速推进的同时,腾讯内部正在出现严重的“重复造轮子”现象:工具越来越多,但体系并未统一;效率在局部提升,但整体协作反而变得更复杂。
“有时候一个技术热点出来,几个部门都会做一套类似的东西。”一位知情人士说,“每个团队都像创业公司一样,在抢资源、抢用户。”
过去一个月,我们采访了从腾讯AI Lab、AI平台、原IEG CROS、到四大工作室及一线项目组的工程师与管理者,去探索腾讯游戏AI到底发展到了哪个阶段,并试图回答一个核心问题:为什么在AI投入如此密集的情况下,这些能力始终难以沉淀为一个统一体系?
你很难简单判断,这种“内耗”究竟是技术早期阶段的必然,还是组织结构的失效。更接近的答案或许是:在技术路径尚未明朗的阶段,一家焦虑的巨头正试图通过内部的“充分竞争”寻找答案——在这种机制下,每个团队都必须证明自己不可替代。
当然,“老大”腾讯尚且如此,这也指向一个行业内更现实的问题:在2026年,尤其是AI Agent被寄予巨大期待的当下,AI究竟改变了什么?它到底是被高估了还是低估了?游戏行业,是否真的已经准备好承接AI?

一个战略,四种路径
如果仅从大模型这一主线来看,过去三年,腾讯在AI上的推进一度显得迟缓。
2022年11月ChatGPT上线后,国内“百模大战”迅速展开,但腾讯并未第一时间入局。直到2023年9月,腾讯才发布大模型“混元”,Bot“元宝”更是要到2024年5月才上线,相比同类产品晚了半年以上。
这一点在内部也并非没有共识。2026年1月,马化腾在年会上直言,腾讯AI“动作慢了”。同年3月,在发布2025年四季度财报时,腾讯进一步明确将AI提升为核心战略。几天后,公司宣布撤销AI Lab,相关人员并入大语言模型部与产学研体系,组织开始明显收拢。
可如果把视角切换到游戏业务,情况却并不相同。腾讯在游戏上的AI探索,几乎从未中断,甚至远远早于大模型浪潮之前。
从2017年3月“绝艺”(Fine Art)在日本第十届UEC杯计算机围棋大会夺冠,到2019年8月“绝悟”(Wukong)在吉隆坡《王者荣耀》冠军杯半决赛的特设环节中升至电竞职业水平,AI能力长期被用于对抗、训练与玩法设计,成为游戏体系中的一部分。

也正是在这种历史路径之上,腾讯在游戏内外逐渐搭建起一套看似完整的AI体系:集团层负责基础能力,中台负责工具整合,工作室负责业务落地。从AI Lab到混元,从IEG CROS到各类技术公线,再到各个工作室内部自建的AI中台、小组与工具链,AI几乎覆盖了游戏工业的每一个环节。
从外部看,这是一套典型的大公司推进方式——自上而下,分工明确,逐层落地。但在具体执行中,这套体系很快呈现出另一种形态。
在今年年初的内部年会讨论中,AI成为绕不开的话题。据知情人士透露,四大工作室负责人和发行线老板们坐在同一个屋子里,但给出的答案却几乎没有重合。
光子是最激进的一方。
其内部成立了类似BST创想中心的探索部门,试图寻找“下一代游戏”的可能性。一位接近该团队的受访者提到,光子内部拥有一支十余人的“科学家团队”,不少AI项目的启动甚至带有某种偶然性:“Jerry觉得你这个想法挺好,马上给他成立一个专门的团队来做”,光子的AW就是这样的产物。在GDC 2026上,仅光子就贡献了八大核心议题,其中六个与AI相关。
另一位知情人士则更直接地描述了这种转向:“可能老板觉得有《和平精英》《金铲铲之战》之后,已经看不上这种传统游戏,就想做下一代的东西。”
这种激进,并不只是技术选择。一方面,光子内部各项目如同“诸侯”,长期以闭环方式运作,外部能力很难直接介入;另一方面,在核心产品进入成熟周期之后,光子正面临一个巨大的产品真空期,新项目尚未完全成型,团队需要新的方向与叙事。
天美则走在另一条路上。
作为腾讯最成熟的游戏业务板块之一,它并不急于开发新的底层工具,年会上,Colin表示,AI是用来做“增长”和“提效”的。在这一思路下,天美更倾向于将AI嵌入既有产品,用于优化体验与商业化表现。例如,通过更智能的NPC、匹配机制或内容生成,去提升活跃与收入。
一位受访者回忆,天美管理层曾给出过非常直接的衡量标准:“如果能实现从1,000亿做到1,200亿的收入增长,或者因为加入虚拟NPC等让整个活跃匹配体验更好,实现从5,000万到5,500万的活跃,也是Ok的。”
在这种逻辑下,自研底层工具反而被视为“偏离主业”。
魔方的表态更为克制。在年会讨论中,Enzo表现出明显的“我不care”,甚至明确表示,对AI“没有特别布局”,核心仍然是把游戏本身做好:“我们是做游戏的,游戏产品还是王道,这种体验是无与伦比的。AI能用就用,不能用也不强求。”
但一位魔方的内部开发人员表示,“Enzo是非常在时代前线冲浪的,他自己也用OpenClaw,只是工作室没有那么强的焦虑,不会说今天我们一定要做一个强AI约束流程,大家比较工程实践导向,不会说因为AI去做命题作文。”
在技术浪潮最热的时候,这也代表了一部分团队的判断:在不确定性尚未消散之前,不急于下注。
在这些讨论中,北极光则处在另一种位置,工作室应用AI更多集中在新项目的开发中。年会上,Ethan提到在《粒粒的小人国》的美术资产、场景生成等具体生产环节,尝试用AI提升效率。但这种应用仍然停留在“模块级”层面。
如果说四大工作室呈现的是“路径分离”,那么中台与集团层,则体现出另一种张力。
IEG CROS与技术公线试图提供统一的AI组件与工具,希望成为“基础设施”。但这些能力能否被使用,并不取决于技术本身,而取决于项目组是否愿意接入。
一位中台技术人员直言:“我们做的东西,最后还是看项目用不用。”这使得中台很难像传统意义上的平台那样沉淀能力。
更现实的问题在于,技术本身仍在快速变化。对于项目组来说,一个工具今天的优势,很可能在几个月内消失。同时,AI能力的门槛并没有高到不可复制:“你今天做的东西,明天别人也能做,而且可能更好。”
在这种情况下,无论是内部团队还是外部合作方,都缺乏长期依赖某一套能力的动力。
最终,腾讯游戏的AI体系呈现出一种独特状态:集团在做基础能力,中台在做工具整合,工作室在各自路径上徘徊竞争,项目组在具体场景中做出最大化自身团队效益的选择。多套系统在同一组织内并行运行,不断竞争、替代与重建——没有一套真正成为“标准”。

中台与项目:“内部销售”,承担成本
如果说在结构上,腾讯的AI已经呈现出“多套体系并行”的状态,那么在具体运作中,它更像一个内部市场。
在腾讯内部,AI能力并不是通过一套统一机制进行分配的。更接近的运作方式是:谁做出来,谁自己去找项目落地。

一位工程师把这种状态形容为“内部创业”:“一个技术热点出来,很多部门都会想去抢这个热点,然后去做一个产品出来。每个团队都像初创公司一样,在司内去拉用户、拉资源。”这样,大家“都有的汇报,都有的晋升”。
在这种机制下,AI团队不只是“做技术”,更像是在做产品、做推广,甚至做销售。
这种关系,很大程度上由内部的成本机制决定的。AI中台对项目组的服务,本质上是“人力成本结算”:一位受访者解释:“比如你用我们的bot,机器算成本;同时有多少人帮你做事,这部分人力也算在你项目上。”
也就是说,使用中台是需要“付费”的——相比“公共资源”,它更像一种外部服务。
这背后,是中台货币化带来的结构性结果。
2024年前后,腾讯游戏负责人Steven开始大力推动中台货币化——即中台不再作为统一投入的公共资源,而是逐步转向“自负盈亏”。
在此之前,中台更接近一种“研究型组织”。团队的工作重点是跟进前沿技术、探索潜在应用,例如阅读论文、验证算法,带有“预言性质”;但货币化之后,一位受访者坦言,“原来是大家一起养一个技术中台,现在变成要为具体项目服务。”
现实层面,过去,由多个工作室共同承担成本的中台,开始被拆分成更小的单元,对接具体业务团队;人力成本由对应工作室承担,工作优先级也随之由项目需求主导。
一位中台人员表示,“中台部门没有大腿就活不下去了,成本总要有地方分担。”例如,仅一个《王者荣耀》项目,就能为AI中台分担上百人的人力成本,规模达到上亿元。
在这种机制下,为了获取营收,中台不得不努力、主动去跟各个事业群、项目组搞好关系:
这也导致了第一层关系:中台与项目之间,若即若离,并不稳定。
一位受访者提到,他们曾长期与天美走得比较近,甚至“有一个虚拟组织挂在天美下面”,但后来开始主动疏远,“因为你绑得太死,就没法做光子的项目了。”
中台对不同工作室和项目组的“一视同仁”,又使得这种“服务关系”很难转化为稳定依赖,因此导致了第二层关系:项目对中台:“能不用你,就不用你”。
即使某项能力已经被采用,也不意味着它会长期存在。技术一旦成熟,项目组就会立刻重新评估一个问题:我是不是可以自己做一套?
一位中台人员表示:“原来可能一定会让你来做,但现在会开始想,是不是可以自己搞一下。”这背后的考量也很现实:成本更可控,响应更及时,数据更安全。
于是,这自然导向了一个结果:同一类能力,会被反复开发。
在AI开发工具层面,这种现象尤为明显。一位受访者提到:“每个工作室群的美术中心都在做美术相关的AI的,但彼此不会相互采买,你要重复造轮子。”

在内部,已存在多个功能相近的工具——QClaw、WorkBuddy 等,一位工程师直言:“它们功能上其实差不多,都是对小龙虾的一个功能封装,但就是要做成两个,我也不知道为什么。”
这种分散,也进一步影响了能力的外部化。
由于不同工作室各自推进,产品难以在内部跨团队复用,更难形成统一标准,这意味着难以商业化。一位受访者称,“谁会买你的?不只是腾讯内部,外面公司也不会买,因为相当于把我的数据交给你。”甚至,由于技术迭代极快,“对方今天买了,明天就可能过时,我为什么要买?”
当然,并非所有人都将这种“重复”视为问题。
另一位受访人更愿意把它理解为一种高强度的内部产出机制。他提到,“小龙虾”出来后,内部立刻有同学针对数据安全、协作效率等痛点,推出带安全沙箱模式、支持多人、多agent、多样化场景(线上线下同步异步)功能的“协同虾”。
在他看来,这种现象并不完全是“赛马”,而是“现在基建确实不完善,大家其实是在做公共补齐”。
总之,在当前机制下,腾讯游戏的AI能力,已经成为各大事业群、项目组之间被不断争取、复制与替代的竞争对象。

现实:“技术只能解决当年问题,没法改变整个流程”
如果只看2026年GDC的舞台,很容易产生一种判断:AI正在成为游戏工业的新底座。
腾讯在这一年拿出了十余场与AI相关的分享,覆盖从内容生产到系统设计的多个环节——关卡生成、角色动画、NPC行为、UGC创作、反作弊系统。不同工作室都讲出了一套看起来完整的“AI故事”。
光子的案例最接近一种“未来图景”。八个核心议题中,有六个围绕AI展开,从生成式推荐、AI驱动的3D原型开发,到基于多智能体推理的场景生成系统(IntellisScene),再到骨骼动力学模拟、《和平精英》中的AI队友与UGC创作,几乎贯穿了从内容生成到玩法构建的多个层面。
天美的路径更偏工程现实。他们没有铺开太多方向,而是用一场关于Ignis Agent的分享,讨论AI如何在一个超大规模项目中真正落地,试图展现自己解决AI在复杂开发环境中的落地的能力。

魔方的三场AI分享则集中在具体生产环节:从《异人之下》中基于实时AI生成的动作系统,到《洛克王国:世界》的全局光照方案与大规模角色语音生成。
在更底层,VISVISE这类AIGC管线也被反复提及。例如,自动绑定工具把几天的角色动画绑定流程压缩到一天,效率提升被量化为40%。甚至在游戏安全领域,连腾讯ACE的搜打撤反作弊系统,也开始被纳入AI叙述之中,在《三角洲行动》、《暗区突围》等产品中落地展示。

从这些分享来看,AI似乎已经渗透到游戏工业的每一个环节,成为一套正在成形的“全链路生产能力”。但回到实际开发现场,情况却要克制得多。
多位受访者的判断高度一致:AI确实在用,但仍然停留在“局部提效”,而不是“流程重构”。
一位工程师直言:“它现在只能解决一些点上的问题。除非是小游戏这种可以走激进路线的类型,对于传统高品质游戏研发来说,带来的改变其实是有限的。”
换句话说,AI可以嵌入具体环节,但很难像引擎或编辑器那样,成为贯穿整个流程的基础设施。
这种“局部性”,在实际使用中体现得非常明显。
今年以来,AI编程能力的进步最为直观。一位开发者提到,年初时AI在游戏引擎开发中还难以使用,但短短几个月后,“已经可以提供思路,让AI直接写代码”,在一定程度上减轻了程序员负担。
与此同时,一些工具开始引入更精细的调度机制。一位引擎开发者提到,OpenClaw等系统会将不同任务分配给不同层级的模型——简单问题用低成本模型处理,复杂问题再调用更高性能模型,从而在成本与效果之间做平衡。
同时,在大型项目中,跨团队沟通成本极高,AI在这一点上确实有用。
一位来自魔方的开发者举例:“比如一个很庞大的工程,代码变动很频繁,文档又跟不上,可以把模块交给AI每天自动扫描,生成文档。这些文档既可以给人看,也可以给AI用。”
类似的,一些团队也开始尝试用AI生成视频或Demo的方式,提前表达设计意图,减少反复沟通。当然,这种能力的本质,仍然是“辅助表达”,而不是直接生产。
在内容与资产环节,AI更早些时候就已经开始发挥作用。它可以生成素材、美术资产、辅助搭建场景,甚至在早期阶段快速验证视觉方向,这些都已经是常见操作。
但这些提升,很快触及上限。“收益是有限的,因为项目往往卡在更上游的游戏设计。”换句话说:AI提升了执行效率,但无法解决决策问题。

更深一层的限制,来自模型本身。
“腾讯内部的各个模型往往只针对单一任务设计,规模也受限,只能在运行时完成特定功能。”例如在《暗区突围》的AI同伴(FACC)、对战训练系统,以及类似《火影忍者》《洛克王国》的相关应用中,AI本质上都是独立模块,而不是通用能力。
在一线开发者看来,这种产品间的协作甚至带着某种“草莽感”:“有时候就是知道你在做一个项目,人家直接来找你主程、美术聊,像在做销售一样。”
这是因为,“游戏研发的环节太多了,现在这些AI技术只能解决当年的问题,没办法给你改变整个流程。”在成为基础设施之前,它仍然只是工具。

解法:真正决定AI落地的,是制作人
在所有结构、机制与技术之外,AI在项目中的真实命运,往往取决于一个更直接的变量:人。
首当其冲,是制作人。
在腾讯的项目制体系下,制作人拥有极高的决策权。是否引入AI、引入到什么程度、用在哪些环节,并不取决于中台能力是否完善,也不完全取决于公司是否推动,而取决于项目负责人本人的判断。
一位受访者说得很直接:“他是否关注AI,是否相信AI,决定了AI在项目中的位置。有的人更保守,有的人更激进,他觉得有些东西我就去试一下。”

《三角洲行动》制作人 郭智
以两位内部管理者为例,《王者荣耀》的制作人、天美L1工作室负责人李旻更倾向于主动探索,会优先思考“AI能做什么”,并愿意为此投入资源、反复试错;《三角洲行动》制作人郭智则更关注成本,更关注ROI:“你说你能做,我先看看这个东西能不能让你做。”
当AI效果尚不稳定时,这种差别会被迅速放大。前者更可能选择继续迭代:“现在效果不好,可以再试试,也许再改一改就能用了。”而后者则更倾向于及时止损:“效果不好,那就先不要再做了。”
但“人”的影响,并不止于项目层。当视角进一步上移,平台层的决策方式,同样在塑造AI的走向。
一位受访者提到,当前平台侧的核心决策,仍然以技术背景出身的人为主导:“没有一个真正意义上的产品负责人。”
这意味着,在很多情况下,“做什么”,是由技术视角出发定义的;而“要不要用”,则由业务侧来决定。双方并不总能对齐需求。一位中台受访者回忆,在一次与《王者荣耀》相关的Bot需求对接中,技术团队投入数月开发,最终却发现“做出来的东西并不是业务真正想要的”。
类似的情况并不罕见,而常见的处理方式,也不是追责,而是调整对接关系:“一般就是换个人做,原来的人去做别的。腾讯很少因为你一件事情做不好就直接把你开了。”在这种机制下,问题很少被彻底解决,但也不会被放大。
相比之下,看似相似的中台结构,在不同公司中会因在“谁来做决策”而导向不同结果。
另一位受访者对比了网易的做法:“网易那边通常是产品负责人来对接项目,虽然资源没有腾讯多,但是做的东西会更务实、更能落地,跟游戏结合的会更紧密一些。”
从更高层的组织变化来看,这种问题显然已经被感知到。2025年后,腾讯AI相关的人员变动频繁。2025年以来,腾讯围绕AI进行了多次结构调整:2025年12月,引入原OpenAI研究员姚顺雨,进入总裁办公室,强化混元体系;2026年3月,AI Lab被撤销,相关人员并入大语言模型与产学研体系。腾讯公司副总裁蒋杰不再担任AI Lab负责人。

2025年12月,原 OpenAI 研究员,年仅 27 岁的姚顺雨加入腾讯,任「CEO / 总裁办公室」首席 AI 科学家,直接向腾讯总裁刘炽平汇报
但在一线受访者看来,这些调整更多是“结构重组”,而非方向改变。
一位知情人士称,AI Lab被撤销的影响并不大,因为“也就是三四十个做研究的人,被调过去之后,其实还是做原来的事情。”
上述人士进一步解释,外界所熟知的“AI Lab”,在内部其实是两个完全独立部门的“统称”,其中,AI Lab是以蒋杰为负责人、以论文与基础研究为主的科学家团队;而AI平台部由杨巍负责,规模超过300人,承担具体应用与落地工作——后者才是腾讯“绝艺”围棋AI、“绝悟”游戏AI以及“开悟”AI开放研究平台的核心推动者与负责人。
由于早期同属一个部门,且共同使用“腾讯AI Lab”的对外品牌,这种结构差异一直没有在外界被清晰区分。
组织架构之外,中台货币化也在发生变化,至少三位来自不同部门的采访对象提到,进入2026年后,集团层面对AI的投入明显加大,BG预算普遍提升。一位受访者表示,“货币化嘴上肯定还是要提的,但不真正的考核目标。“另一位则更直接地说,“赚钱要支撑价值”不再是考核重点,“保持技术的领先度“重新成为考核指标。
换句话说,过去一段时间强调的“中台自负盈亏”,正在被重新弱化。AI正在从“工具能力”,重新回到“战略投入”。
尾声:
在传统工业体系中,效率意味着标准化、统一与规模。
但在AI时代,这种逻辑正在被部分打破。
当技术路径尚不明确、产品形态尚未稳定时,过早的统一,反而意味着更大的风险。一旦方向判断错误,整套体系都需要推倒重来。
因此,不难理解,对腾讯这样的大公司来说,与其押注一条可能错误的路线,不如允许多条路径同时存在——即使这意味着重复建设,甚至短期的低效率。
一位受访者称,“大家现在都在往里面砸,博一个未来。”
在这个过程中,那些看似分散的尝试,更像是一座座孤岛:各自生长,彼此竞争;或许只有等到某一天,路径开始收敛,这些孤岛,才有可能连成一块大陆。
而在那之前,这场“赛马”,不会结束。

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