AIGC為中小游戲公司解困 也有人擔心失業_AIG:NightVerse Game

“在現階段，對于游戲公司來說，找到AIGC的應用問題，比在實際投入使用更加關鍵。”小牛互娛游戲制作人王正表示。

AIGC從幾年前就有了概念，但是直到去年11月底，當王正看到AI能夠以油畫、賽博等不同的風格將文字所包含的意境絲毫不差地繪制出來時，他意識到行業要迎來變局了。

3月以來，游戲行業對AIGC領域的人才需求持續增加。在薪資待遇方面，游戲公司一掃去年“降本增效”的陰霾，常規職位月薪基本在30K左右。而像網易這類頭部公司，旗下重點項目的AIGC職位招聘底薪甚至在60K+。

搶先抵達技術邊界、創建新的產業鏈上下游領域、組建小型的游戲公司，游戲行業是最積極迎接AIGC的行業之一。目前國內游戲行業尤其是中小公司面臨的資金短缺、人才匱乏、成本過高等壓力，或將因為AIGC的成熟迎來破解。

王正并不是一個技術先鋒，很小的時候，熱愛下圍棋的他認為在圍棋領域，此生不可能會出現計算機戰勝人的情況。但是2017年柯潔慘敗給AlphaGo的現實，讓他第一次清晰地意識到了人工智能的沖擊。

共26枚DigiDaigaku以369.52 ETH在Gem平臺被匿名賣家購入:8月30日消息，據 Etherscan 數據顯示，匿名買家（地址為 0x4dbe965abcb9ebc4c6e9d95aeb631e5b58e70d5b）通過 Gem 以 369.52 ETH（約合 56 萬美元）購買了 26 枚 DigiDaigaku 系列 NFT。另據 OpenSea 數據，截至發文時該項目地板價暫報 16.8 ETH。[2022/8/30 12:56:18]

關于人工智能對游戲行業的沖擊，業內人士的反應和王正一樣。從去年11月以來，網易、騰訊的游戲部門紛紛公開表示，將投入資金進行AIGC的開發。

游戲行業是AIGC的主要應用場景之一。由于它可以滿足游戲幾乎所有內容生產的要求，大幅度降低對人才的需求，因此將極大地緩解資金的壓力。

前不久，投資公司a16z曾在其研究論文《AIGC在游戲中的革命》中提到，在所有娛樂類目中，游戲會是生成式AI影響最大的領域。招商證券也表示，ChatGPT科技浪潮下，游戲行業有望是最終的受益者，自動生成人物和場景等有望出現，游戲行業千人千面將成為可能。

動態 | Craig Wright聲稱已提交了666項區塊鏈專利申請:據bitcoin.com報道，自稱是中本聰的Craig Wright和他的公司Nchain聲稱迄今已提交了666項區塊鏈專利申請。此前據thenextweb報道，在過去19個月中，世界知識產權組織已經發布了155項由澳本聰提出的區塊鏈及加密貨幣相關專利申請。[2019/3/22]

在小牛互娛內部，一支AIGC的攻堅行動組在王正的帶領下成立了，由8個畫師、8個技術人員組成。他們的任務，就是探索AIGC在落地使用時，將會遇到哪些瓶頸。

“你碰到越多的技術瓶頸，意味著你在行業中競爭力越大，”王正表示，“原因很簡單，AIGC的技術你在用，我也在用，那我就要跑得更快一些，嘗試技術在更多場景的落地情況，知道瓶頸都在哪里。”

手部細節是AIGC的軟肋。一張圖是人畫的還是AI畫的，一看手就知道了。主要是因為手是人類最復雜和靈活的器官，手部動作千變萬化，電腦很難去模擬，AI生成1000張圖，可能只有一兩張是可以用的。正因如此，目前網上的AIGC人物畫，幾乎看不到他們的手部細節。

動態 | Craig Wright威脅扼殺比特幣ABC:據Coindesk報道，Craig Wright表示，通過部署hashpower，比特幣SV礦工可以有效地挖掘競爭比特幣現金區塊鏈上的空塊，阻止交易通過，使得礦工可以用自己的力量“殺掉”運行比特幣ABC的區塊鏈。開發人員Peter R. Rizun認為，這些威脅可能是“虛張聲勢”，意在嚇唬比特幣ABC的支持者。[2018/11/9]

基于網上的論文，王正的團隊很快找到了解決方案：借助ControlNet神經網絡結構，可以通過檢測邊緣輪廓線，來精細化繪制和生成想要的細節；還可以通過生成和調節骨骼，讓AI作品動起來。

但是這種優勢并不明顯。在他們攻克手部細節問題以后沒過多久，網上已經爆出了“AIGC手部細節已被攻克”的消息。這意味著他們的優先性還沒有等到項目落地，就已經消失了。

王正坦言，歸根結底，目前遇到的問題都是產業鏈的問題，是在實際運用過程中產生的。“因為我們目前的所有技術都來自于國外，我們根本難以觸碰底層技術的屏障邊界，而且我們所能找到的解決問題的辦法，其實就是去國外的論壇上‘抄答案’。”

聲音 | Craig Wright：比特幣能從政府手中解放我們的說法是錯誤的:nChain首席科學家Craig Wright在Medium上發表文章稱，在某種程度上，所有的軟件都是一個黑盒子。因此，有關比特幣需要開源和“從政府手中解放我們”的說法是錯誤的，也是有問題的。比特幣作為一個開源系統可能是真的，有人說這讓我們看到比特幣是安全的，但這沒有增加任何價值。也就是說，比特幣就是貨幣。金錢最關鍵的方面是信任，要想讓比特幣成為流通貨幣，人們需要明白沒有什么是隱藏的。[2018/9/27]

相對于大公司，中小公司在技術研發上則更傾向于按需開發。基于這樣的前提背景，王正表示：AIGC在內容的創作上是有很大的助益，但是90%的中小企業都沒有探索的價值。

董哥之前是4399的程序員，去年離職后回到上海，尋找新的工作機會。雖然一直在關注AIGC的新聞，但是直到去年ChatGPT的報道出來以后，他才第一次意識到AIGC在游戲領域的應用。幾個朋友一拍即合，很快組成了一個團隊。

“大公司砸錢搞技術突破，跟小公司也不沖突，我們注重產品，”董哥也表示，“我們做的游戲需要什么，我們就研究什么，不需要為了新技術去花精力。”

Craig Wright自稱中本聰 澳當局介入調查:24日，有媒體爆料，澳大利亞企業家 Craig Wright 公開承認自己是比特幣的創始人“中本聰”。媒體爆料后，澳大利亞當局很快搜查了Wright住所。但是澳大利亞稅務部門說，搜查行動與比特幣無關，而是對納稅問題進行的一項長期調查。[2018/2/25]

游戲生產的逐步“中臺化”

AIGC的出現，將更進一步推動游戲生產專業化分工。

李宗興是廣州一家2D轉3D的開發商，研發的產品就是通過對人物行為的捕捉，然后生成動圖。目前已經有200多家公司在跟他們談合作意向，甚至有的公司還沒簽合同，就把錢先打過來了。

他目前開發的這款2D轉3D的產品，專門為游戲公司以及視頻制作者解決虛擬場景的設置問題，“簡單來說，現在只需要千把來塊錢，就可以達到阿凡達這樣的虛擬人物特效。”

目前，AIGC生成的作品主要以靜態畫作為主，想要生成動態的3D作品并不容易。例如想要讓一只兔子動起來，每個關節的動作都不一樣。中小游戲廠商并不具有相關的能力，而一些并非游戲賽道的技術廠商，因其能夠解決這一問題，成為游戲產業鏈中的新成員。

例如英國的AI公司Move ai要實現這樣一套工作方案，最低的成本要將近10萬元人民幣，同時還需要寬闊的場地來放置8個攝像頭，對人物行動拍攝完成以后，數據通過攝像頭上傳到云端服務器，并在云端的GPU加速之下，1個小時之后才會得到1個動作數據，所以對于即時的社交交互這些方向，它其實沒辦法去應用。而李宗興的方案，將時間差壓低到了0.1秒。

得益于這類專業的技術公司的出現，游戲行業生產中臺化已成趨勢。例如在一些游戲的匹配過程中，就會有機器人與玩家對戰，一個專門做游戲AI的公司“超參數”，為游戲廠商提供方案解決服務，目前已經拿了4輪融資。

而像人工對話的AI產品，則由Xilinx智能平臺開發設計。其非常著名的作品就是《夢幻西游》里面三界的對話聊天界面，甚至讓人感覺是真人在對話。

要么失業，要么轉型

李宗興的妻子是網易某游戲項目的首席游戲圖形設計師，行內一般稱“主美”。ChatGPT發布以后，焦慮得幾晚睡不著覺，她覺得自己就要失業了。

這也是行業的普遍態度。網易伏羲的內部人員告訴《中國企業家》雜志，前兩天網易雷火游戲開了個AI繪畫的培訓班，場地爆滿，已經很久沒有出現過這樣的狀況。“現在負責初稿繪制的美術師都會聊AI繪畫，擔心自己失業，而且負責精修的高級美術師則需要對AI繪畫十分精通。”該人士說。

受AIGC的影響，游戲行業對于美術師的需求將大幅下降。“未來半年，游戲行業將出現失業潮。”董哥對此感受頗深。

在董哥創業初期的構想里，自己的公司將是一個20~25人的小團隊，其中只有10人左右負責策劃、美術、IGC、拼圖。“未來就不再是美術精修這些流程，而是首先把想法構建成一個體系，找到風格，再由美術師把關鍵詞轉化為計算機能讀懂的語言，最后由修圖師來修理AI的畫面。”

但在傳統的游戲領域中，即使是一個中等的游戲開發團隊，光美術方面的員工大概也需要20多人，同時還需要外包商來協助解決美工任務，而外包的插畫師一張畫就要幾萬元。一個游戲如果制作幾十個角色，光美術的開發時間也要一年以上。如今一天就可以完成幾張美術插畫的設計工作，而且品質已經可以達到質量的水平線。

這將為中小型游戲公司節省3000萬~8000萬元的美術設計開支。事實上，這些公司主要制作出口游戲，它們大多是二維游戲，成本較低，節約的美術設計開支將為他們提供更多的試錯空間，嘗試新的游戲風格。

但對于美術工作者來說，AI之下，畫師的角色將迎來巨變。王正的團隊中，目前已經有傳統的畫師在向新職業轉型。

他舉例說，有一個畫師，畫畫功底一般，但是有著極強的審美能力，他已經訓練了四五十個模型，轉型成為了一個模型訓練師。“這一工種的日常內容就是通過輸入大量的關鍵詞，生成上千張游戲美術畫作，然后去跟制作人溝通，篩選出他們想要的美術的風格，再在確定的美術風格基礎上，將大量的線稿投喂給AI，讓AI去細化，最終輸出作品。”

而像個人風格比較強的畫師，他們則可以專注于訓練適合自己風格類型的AI模型，變身為AI藝術家。

36氪

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