“在现阶段，对于游戏公司来说，找到AIGC的应用问题，比在实际投入使用更加关键。”小牛互娱游戏制作人王正表示。
AIGC从几年前就有了概念，但是直到去年11月底，当王正看到AI能够以油画、赛博等不同的风格将文字所包含的意境丝毫不差地绘制出来时，他意识到行业要迎来变局了。
3月以来，游戏行业对AIGC领域的人才需求持续增加。在薪资待遇方面，游戏公司一扫去年“降本增效”的阴霾，常规职位月薪基本在30K左右。而像网易这类头部公司，旗下重点项目的AIGC职位招聘底薪甚至在60K+。
抢先抵达技术边界、创建新的产业链上下游领域、组建小型的游戏公司，游戏行业是最积极迎接AIGC的行业之一。目前国内游戏行业尤其是中小公司面临的资金短缺、人才匮乏、成本过高等压力，或将因为AIGC的成熟迎来破解。
大公司搞研发，小公司做产品
王正并不是一个技术先锋，很小的时候，热爱下围棋的他认为在围棋领域，此生不可能会出现计算机战胜人的情况。但是2017年柯洁惨败给AlphaGo的现实，让他第一次清晰地意识到了人工智能的冲击。
PeckShield：DigiDaigaku CEO 推特账户攻击者盗取的 MAYC#5738 已售出:金色财经报道，PeckShield 发推表示，DigiDaigaku CEO 推特账户攻击者盗取了 MAYC #5738 NFT，并在 OpenSea 上以 11.45 WETH 的价格出售，获利近 1.8 万美元。[2022/11/3 12:13:10]
关于人工智能对游戏行业的冲击，业内人士的反应和王正一样。从去年11月以来，网易、腾讯的游戏部门纷纷公开表示，将投入资金进行AIGC的开发。
游戏行业是AIGC的主要应用场景之一。由于它可以满足游戏几乎所有内容生产的要求，大幅度降低对人才的需求，因此将极大地缓解资金的压力。
前不久，投资公司a16z曾在其研究论文《AIGC在游戏中的革命》中提到，在所有娱乐类目中，游戏会是生成式AI影响最大的领域。招商证券也表示，ChatGPT科技浪潮下，游戏行业有望是最终的受益者，自动生成人物和场景等有望出现，游戏行业千人千面将成为可能。
Craig Wright：PoW是指导网络存在分歧时如何行动的信号:Craig Wright在其最新的博客文章中解释了为什么工作量证明（Proof-of-Work，PoW）是至关重要的。他表示，工作量证明是一种重要的信号，它告诉网络上的节点，当网络上存在分歧时，该如何行动。重要的是要区分这些节点不是对网络规则投票，而是执行规则。他说，“工作量证明是一种经济信号，从理论上讲是从游戏的角度去激励玩家的诚实行为，或者提供一种惩罚机制。”[2020/8/20]
在小牛互娱内部，一支AIGC的攻坚行动组在王正的带领下成立了，由8个画师、8个技术人员组成。他们的任务，就是探索AIGC在落地使用时，将会遇到哪些瓶颈。
“你碰到越多的技术瓶颈，意味着你在行业中竞争力越大，”王正表示，“原因很简单，AIGC的技术你在用，我也在用，那我就要跑得更快一些，尝试技术在更多场景的落地情况，知道瓶颈都在哪里。”
手部细节是AIGC的软肋。一张图是人画的还是AI画的，一看手就知道了。主要是因为手是人类最复杂和灵活的器官，手部动作千变万化，电脑很难去模拟，AI生成1000张图，可能只有一两张是可以用的。正因如此，目前网上的AIGC人物画，几乎看不到他们的手部细节。
声音 | Craig Wright：“数字货币交易者”是玩家:nChain首席科学家 Craig Wright今日在其社交媒体表示，（加密）市场不是交易所，而是。市场在运行，比特币就是钱。价值处于交易所之中——不是数字货币，而是商品和服务。“数字货币交易者”就是玩家。如果你认为比特币是跟交易有关，或者它能够增值，那你就输了。[2018/10/30]
基于网上的论文，王正的团队很快找到了解决方案：借助ControlNet神经网络结构，可以通过检测边缘轮廓线，来精细化绘制和生成想要的细节；还可以通过生成和调节骨骼，让AI作品动起来。
但是这种优势并不明显。在他们攻克手部细节问题以后没过多久，网上已经爆出了“AIGC手部细节已被攻克”的消息。这意味着他们的优先性还没有等到项目落地，就已经消失了。
王正坦言，归根结底，目前遇到的问题都是产业链的问题，是在实际运用过程中产生的。“因为我们目前的所有技术都来自于国外，我们根本难以触碰底层技术的屏障边界，而且我们所能找到的解决问题的办法，其实就是去国外的论坛上‘抄答案’。”
中国大学经济学教科书将Craig Wright引用为中本聪:据bitcoin.com消息，中国一些主要大学使用的经济学教科书将Craig Wright引用为比特币创始人中本聪（Satoshi Nakamoto）。该教材编译自美国经济学家及作家Frederic Mishkin撰写的“货币，银行和金融市场经济学（第六版）”。编译的教材中写道“比特币是一种全球通用的加密电子支付货币，创始人是名叫Craig Wright的澳大利亚金融‘极客’”。据悉，世界上其他的一些著名大学，例如普林斯顿大学，麻省理工学院使用的教材中也提到了比特币的创始人，但只是称其拥有“Satoshi Nakamoto”的化名。[2018/6/22]
相对于大公司，中小公司在技术研发上则更倾向于按需开发。基于这样的前提背景，王正表示：AIGC在内容的创作上是有很大的助益，但是90%的中小企业都没有探索的价值。
董哥之前是4399的程序员，去年离职后回到上海，寻找新的工作机会。虽然一直在关注AIGC的新闻，但是直到去年ChatGPT的报道出来以后，他才第一次意识到AIGC在游戏领域的应用。几个朋友一拍即合，很快组成了一个团队。
V神称“比特币创造者”Craig Wright为子:据thenextweb消息，以太坊创始人Vitalik Buterin与自称“比特币创造者”的Craig Wright共同参加了散布式经济会议（Deconomy conference）。在会议的问答环节，与会者们谈到了Wright的一些错误观点。对此，以太坊创始人Vitalik Buterin说：“由于Wright在这个舞台上给出了许多并未通过之前的结论作出推断得出的观点，为什么要让这个子在此次会议上发表演讲呢？”这一火药味十足的评论得到了许多在场观众的赞扬。Buterin一直以来都怀疑宣称自己是中本聪的Wright。[2018/4/3]
“大公司砸钱搞技术突破，跟小公司也不冲突，我们注重产品，”董哥也表示，“我们做的游戏需要什么，我们就研究什么，不需要为了新技术去花精力。”
游戏生产的逐步“中台化”
AIGC的出现，将更进一步推动游戏生产专业化分工。
李宗兴是广州一家2D转3D的开发商，研发的产品就是通过对人物行为的捕捉，然后生成动图。目前已经有200多家公司在跟他们谈合作意向，甚至有的公司还没签合同，就把钱先打过来了。
他目前开发的这款2D转3D的产品，专门为游戏公司以及视频制作者解决虚拟场景的设置问题，“简单来说，现在只需要千把来块钱，就可以达到阿凡达这样的虚拟人物特效。”
目前，AIGC生成的作品主要以静态画作为主，想要生成动态的3D作品并不容易。例如想要让一只兔子动起来，每个关节的动作都不一样。中小游戏厂商并不具有相关的能力，而一些并非游戏赛道的技术厂商，因其能够解决这一问题，成为游戏产业链中的新成员。
例如英国的AI公司Moveai要实现这样一套工作方案，最低的成本要将近10万元人民币，同时还需要宽阔的场地来放置8个摄像头，对人物行动拍摄完成以后，数据通过摄像头上传到云端服务器，并在云端的GPU加速之下，1个小时之后才会得到1个动作数据，所以对于即时的社交交互这些方向，它其实没办法去应用。而李宗兴的方案，将时间差压低到了0.1秒。
得益于这类专业的技术公司的出现，游戏行业生产中台化已成趋势。例如在一些游戏的匹配过程中，就会有机器人与玩家对战，一个专门做游戏AI的公司“超参数”，为游戏厂商提供方案解决服务，目前已经拿了4轮融资。
而像人工对话的AI产品，则由Xilinx智能平台开发设计。其非常著名的作品就是《梦幻西游》里面三界的对话聊天界面，甚至让人感觉是真人在对话。
要么失业，要么转型
李宗兴的妻子是网易某游戏项目的首席游戏图形设计师，行内一般称“主美”。ChatGPT发布以后，焦虑得几晚睡不着觉，她觉得自己就要失业了。
这也是行业的普遍态度。网易伏羲的内部人员告诉《中国企业家》杂志，前两天网易雷火游戏开了个AI绘画的培训班，场地爆满，已经很久没有出现过这样的状况。“现在负责初稿绘制的美术师都会聊AI绘画，担心自己失业，而且负责精修的高级美术师则需要对AI绘画十分精通。”该人士说。
受AIGC的影响，游戏行业对于美术师的需求将大幅下降。“未来半年，游戏行业将出现失业潮。”董哥对此感受颇深。
在董哥创业初期的构想里，自己的公司将是一个20~25人的小团队，其中只有10人左右负责策划、美术、IGC、拼图。“未来就不再是美术精修这些流程，而是首先把想法构建成一个体系，找到风格，再由美术师把关键词转化为计算机能读懂的语言，最后由修图师来修理AI的画面。”
但在传统的游戏领域中，即使是一个中等的游戏开发团队，光美术方面的员工大概也需要20多人，同时还需要外包商来协助解决美工任务，而外包的插画师一张画就要几万元。一个游戏如果制作几十个角色，光美术的开发时间也要一年以上。如今一天就可以完成几张美术插画的设计工作，而且品质已经可以达到质量的水平线。
这将为中小型游戏公司节省3000万~8000万元的美术设计开支。事实上，这些公司主要制作出口游戏，它们大多是二维游戏，成本较低，节约的美术设计开支将为他们提供更多的试错空间，尝试新的游戏风格。
但对于美术工作者来说，AI之下，画师的角色将迎来巨变。王正的团队中，目前已经有传统的画师在向新职业转型。
他举例说，有一个画师，画画功底一般，但是有着极强的审美能力，他已经训练了四五十个模型，转型成为了一个模型训练师。“这一工种的日常内容就是通过输入大量的关键词，生成上千张游戏美术画作，然后去跟制作人沟通，筛选出他们想要的美术的风格，再在确定的美术风格基础上，将大量的线稿投喂给AI，让AI去细化，最终输出作品。”
而像个人风格比较强的画师，他们则可以专注于训练适合自己风格类型的AI模型，变身为AI艺术家。
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