作者 | 褚杏娟

一位中國 29 歲、中專畢業的 AI 視頻創作者，直接讓一個自稱“病毒式 AI 廣告狂人”的海外 CEO，全網尋找、隔空發 offer。

近日，AI 原創短片《喪尸清道夫》在海內外社交平臺持續發酵。這部“國產愛死機”短片，不僅在 B 站播放量超過 210 萬、抖音播放量超過 348 萬，在海外 AI 視頻圈引發熱烈討論。更引人關注的是，AI 原生創意工作室 Genre.ai 創始人兼 CEO PJ Ace 公開發帖稱，《喪尸清道夫》是他“近年來看過最好的短片之一”，并隔空向作者 Mx-Shell 拋出合作橄欖枝。

PJ Ace 是近一年海外 AI 廣告圈頗具代表性的人物。他在個人簡介中自稱“Viral AI ad madman”，即“病毒式 AI 廣告狂人”。其 AI 視頻內容累計觀看量已超過 3 億次，并曾被 Variety、The Hollywood Reporter 等媒體關注。作為 Genre.ai 的創始人兼 CEO，他主打用生成式 AI 制作短片、廣告和品牌傳播內容。

與許多單純展示 AI 視頻技術能力的創作者不同，PJ Ace 更像是 AI 時代的廣告導演與增長操盤手。公開資料顯示，他此前有商業導演背景，曾服務過 Toyota、Red Bull 等品牌。進入 AI 視頻領域后，他將傳統廣告中的腳本、分鏡、剪輯和傳播經驗，遷移到 Runway、Veo、Kling、Seedance 等生成式視頻工具之上，用更低成本、更快速度批量生產高沖擊力內容。

當然，PJ Ace 本人也頗具爭議。他的作品風格往往夸張、荒誕、獵奇，有人認為這是 AI 廣告的新范式，也有人批評其為“AI slop”。

《喪尸清道夫》顯然擊中了這個標準。

這部短片以末日廢土、喪尸、機器人清道夫等強類型元素為核心，視覺風格成熟，沒有 AI 味兒，完成度遠超許多人的想象。根據片尾介紹，該作品綜合使用了 SeeDance 2.0、GPT Image 2、Nano Banana Pro、Midjourney、Flux Max 2 等工具制作完成，據報道，其中 80% 到 90% 的部分，由小云雀 Seedance 2.0 的“沉浸式短片”模式完成。

更具戲劇性的是，當有網友在 B 站評論區轉達 PJ Ace 隔空遞 offer 的消息時，作者 Mx-Shell 隨口回復了聲“看不懂英文”，隨后不少網友趕緊提醒他“惡補”，到了海外這句話也成了一句段子。一個海外 CEO 跨平臺尋找中國創作者，而創作者因為語言壁壘差點錯過合作信號，這也成為《喪尸清道夫》出圈故事的一部分。

據報道，Mx-Shell 原名劉梓瑜，目前生活在云南。另外，據“wuhu 動畫人空間”報道，他真正的職業其實是房地產公司的宣傳部門，負責平臺運營、宣發物料。《喪尸清道夫》整部片子由他一個人獨立完成，前后花費約 10 天，Token 成本折算人民幣約 3000 元。更有意思的是，他在評論區回復網友時表示：“我甚至沒掏錢，全靠平臺扶持?！?/p>

《喪尸清道夫》爆火之后，Mx-Shell 的抖音社群迅速滿員。據了解，他在直播和社群中分享了不少視頻提示詞和制作心得，吸引了大量 AI 視頻創作者圍觀學習，還有社區的伙伴用 300 元成本復刻了一段相似的視頻。

面對 PJ Ace 拋來的橄欖枝，Mx-Shell 表示感謝，在采訪中透露雙方通過郵件溝通過，最后他決定先把重心放回生活和創作本身，一是家人和生活都在國內，二是想靜下來，繼續學習。

“我真是在互聯網時代見證了一個又一個人崛起走向巔峰。”有網友在其評論區說道?！秵适宓婪颉返谋穑辽僮C明了：在 AI 加持下，個人創作者的野生想象力更容易實現，并且跨過平臺、語言和地域壁壘，被全世界的人看到，普通人也可以憑借才華去顛覆影視和游戲行業。

目前，《喪尸清道夫》的商業化已經啟動。

據 Mx-Shell 透露，這部短片已和影視公司達成合作，大銀幕版本即將面世。此外，Mx-Shell 是 AI 互動視頻游戲平臺 Yoroll 的合作創作者，基于《喪尸清道夫》世界觀改編的 AI 互動視頻游戲已進入制作階段，數千網友留下了期待的評論和關于游戲版的各種問題。

據悉，Yoroll 是一個面向 AI 原生游戲和互動視頻的創作平臺，它把世界模型、視頻生成、分支敘事和游戲玩法組件整合到一套工作流里，讓創作者可以用更低門檻制作可觀看、可互動、可發布的作品。此前，有一位零游戲經驗用戶用 Yoroll 在一周的時間里做了款《華君傳》游戲，目前抖音百萬播放量。

Yoroll 是 LinearGame 旗下平臺，《完蛋！我被美女包圍了》主創成員和好萊塢頂級動畫工作室和全球知名互動敘事游戲公司深耕近二十年的獲獎創意總監紛紛加入了團隊。

我們聯系采訪了 AI 原生互動視頻游戲平臺 Yoroll.ai 的創始人 Heath，他透露了《喪尸清道夫》游戲化后的一些情節玩法，并為我們詳細介紹了 AI 視頻游戲賽道的玩法，包括技術實現、商業化情況等。

Heath 指出，當下世界模型暫無法支撐高確定性開放世界，世界模型做視覺表現，傳統游戲邏輯定規則，視頻 + 游戲邏輯是現階段最易落地、規?；淖顑炐螒B。越依賴復雜工程和長線運營的游戲品類，護城河越持久；越依賴內容生產和敘事表達的品類，被 AI 改造得越快。

下面是詳細對話。

“互動視頻”不是世界模型的妥協

InfoQ：之前有預料到《喪尸清道夫》會這么爆火嗎？抖音上好多人在問 Yoroll 的介紹和游戲的計劃進度，還上了熱搜，你們如何看待？

Heath：沒有完全預料到這個傳播規模。我們一開始判斷《喪尸清道夫》有爆款潛力，因為機器人牛仔、末日廢土、喪尸清道夫這些元素很強，幾秒鐘就能讓用戶理解和記住，畫面質量和鏡頭調度都很強；但它能從國內平臺一路傳到海外 X，讓游戲也登上抖音熱榜，確實超出了預期。

我們更看重的是它背后的信號：AI 正在讓非傳統科班創作者做出過去只有專業團隊才能完成的內容。Yoroll 和 MX-Shell 的合作，不是簡單追熱點，而是想驗證一條新路徑：AI 短片先在社交平臺驗證審美和傳播，再被改造成可互動、可復玩、可運營的 AI 視頻游戲 IP。

《喪尸清道夫》游戲版會基于原短片世界觀繼續擴展，加入分支劇情、玩家選擇和射擊玩法，讓用戶不只是觀看這個廢土世界，而是真的進入其中。

InfoQ：游戲行業過去有兩條典型成功路徑：一條是騰訊式的渠道、流量和運營，另一條是米哈游式的精品化、工業化和全球 IP。您認為這兩條路為什么越來越難？

Heath：這兩條路徑本質上都需要非常重的資源積累。

騰訊式路徑背后是渠道、流量、社交關系鏈、發行體系和長線運營能力。它不是單點產品能力，而是一個龐大的生態能力。普通開發者即便有一個很好的創意，也很難獲得同樣的分發效率和用戶觸達能力。

米哈游式路徑則代表另一種極致：精品化、工業化、全球化和 IP 長線運營。它要求團隊在美術、技術、劇情、音樂、發行、社區運營上都達到非常高的水準，同時還要承擔巨大的研發周期和資金風險。

這兩條路當然很強大，但它對中小團隊來說越來越像一條難以負擔的“重工業路線”。

所以我們看到的問題是，游戲行業并不缺創意，但創意很難穿過工業化生產和流量分發的雙重門檻。生成式 AI 和世界模型的價值，恰恰在于可能提供第三條路：讓創作者繞開一部分傳統重資產流程，用更輕的方式做出有沉浸感、有互動、有傳播力的游戲體驗。

InfoQ：Genie 3 聯合負責人曾提到，其實并不完全確定世界模型最終會落到哪些應用場景，但互動媒體和互動體驗方向目前比較明確。你們之前在場景上做過哪些探索、踩過哪些坑？為什么最后聚焦到“世界模型 + 互動視頻”這條路線上？

Heath：目前世界模型的主要應用場景有兩個大的方向：具身智能和互動娛樂。

我們一開始也看過很多方向，包括 AI NPC、Vibe Coding 小游戲、AI 短劇、UGC 游戲工具、3D 世界生成等。

踩過的最大坑是：如果一開始就想做完整開放世界，很容易把問題做得過大。開放世界需要穩定空間、連續物理、復雜任務、長期記憶、戰斗系統、經濟系統和大量測試。今天的世界模型在表現力上已經很強，但在確定性、可控性、長時間一致性和低延遲上還沒有完全成熟。

后來我們意識到，世界模型最先落地的場景，不一定是完整替代傳統游戲，而是先從“互動媒體”開始。互動視頻正好處在影視和游戲之間：它有電影級畫面，有劇情和角色，也有玩家選擇、狀態變化和輕量玩法。

所以我們選擇“世界模型 + 互動視頻”，不是因為它是一個小方向，而是因為它是當前技術條件下最現實、最容易規模化、也最能體現 AI 原生能力的第一形態。

InfoQ：世界模型進入游戲行業，真正帶來的變化是降低開發成本，還是讓開發者有機會繞開傳統大廠路線，進入一條新的生產路徑？您認為真正的創新發生在技術、玩法、內容，還是生產方式上？

Heath：我認為真正的變化不是簡單降本，而是生產方式的變化。

如果只是把 AI 當作外包美術、外包編劇，那它是能能降低成本，但這還不是最本質的變化。更重要的是，世界模型讓游戲的生成邏輯發生變化：過去是先生產資產，再把資產放進引擎里運行；未來可能是先定義世界、角色、規則和交互，再由模型實時或半實時生成對應的視覺表現。

也就是說，AI 不只是幫原來的游戲工業流程提效，而是在創造一種新的游戲生產范式。

真正的創新會同時發生在四個層面：技術上，視頻和世界模型成為新的表現層；玩法上，玩家可以和動態生成的內容互動；內容上，一個 IP 可以生成大量個性化版本；生產方式上，創作者從“手工制作資產”變成“編排世界、劇情和規則”。

我們最看重的是最后一點：生產方式被改變。因為一旦生產方式變了，誰能做游戲、什么內容能成為游戲、游戲如何分發和變現，都會跟著改變。

InfoQ：為什么是“互動視頻”，而不是一開始就做傳統意義上的“互動游戲”或“開放世界游戲”？這是否說明當前世界模型更適合先服務輕量互動內容，而不是復雜游戲系統？

Heath：是的，至少在當前階段，世界模型更適合先服務互動視頻、互動敘事和輕量游戲系統。

傳統開放世界游戲對確定性要求極高。玩家每一個操作都要有穩定和迅速的反饋，世界狀態要長期一致，物理規則不能隨機變化，任務系統不能發散失控。這些對當前世界模型來說仍然是挑戰。

互動視頻的優勢是，它可以把模型最強的能力先發揮出來：生成畫面、角色、鏡頭、情緒、對白和場景變化。同時，我們可以用傳統游戲邏輯去約束它，比如分支圖、狀態機、任務條件、角色關系和數值系統。

所以互動視頻不是妥協，而是一個很好的中間形態。它既不是純視頻，也不是傳統游戲，而是“視頻作為表現層，游戲系統作為邏輯層”的新形態。

從這個方向往后演進，才有機會逐步走向更高自由度的 AI 原生游戲。

InfoQ：《完蛋！我被美女包圍了》核心主創加入后，是否意味著你們更看好真人互動、戀愛模擬和短劇式游戲？你們想做的體驗和《暴雨》《底特律：變人》等經典互動敘事游戲相比，最大的區別是什么？

Heath：我們確實看好真人互動、戀愛模擬和短劇式游戲，因為這些品類已經證明了用戶對“劇情 + 選擇 + 情緒反饋”的需求。但我們并不只把自己定位在戀愛模擬或者真人互動影游。

《完蛋！我被美女包圍了》這樣的作品證明了一件事：互動敘事并不是小眾需求。只要人物關系足夠強、情緒反饋足夠直接、選擇足夠有代入感，用戶是愿意為這種體驗付費和傳播的。

但我們想做的東西和《暴雨》《底特律：變人》這類經典互動敘事游戲有一個根本區別：它們仍然是重工業內容，一切分支、表演、鏡頭和資產都需要提前制作。我們的目標是用 AI 把這種生產方式變輕。MX-Shell 目前做出來的內容，從視覺質量上已經超越了這些經典游戲，但是制作成本和難度低了不止一個數量級。

未來，一個互動敘事游戲不一定要拍攝幾百小時素材，也不一定要為每條分支都提前制作完整資產。創作者可以用 AI 生成角色、場景、對白和視頻片段，再通過系統控制分支和狀態。

所以我們的目標不是復制傳統互動影游，而是讓更多創作者有能力做出接近互動影游體驗的 AI 原生內容。

InfoQ：如果 AI 互動游戲主要依賴視頻生成、劇情分支和輕交互，它和傳統互動影游、視覺小說、短劇之間的邊界在哪里？判斷它是“游戲”還是“互動視頻”的核心標準是什么？

Heath：我覺得核心標準不是畫面形式，而是有沒有“系統性反饋”。

如果用戶只是點擊不同選項，播放不同視頻，它更接近互動視頻或互動短劇。

如果玩家的行為會改變狀態，比如角色關系、任務進度、道具、數值、結局路徑、后續劇情生成，那它就更接近游戲。

所以判斷它是不是游戲，關鍵看三點：

第一，玩家行為是否改變系統狀態。

第二，系統是否根據狀態持續反饋。

第三，玩家是否能通過選擇、操作和策略影響結果。

AI 互動游戲可以采用視頻作為畫面，但底層必須有游戲邏輯。視頻只是表現形式，狀態、規則和反饋循環才是游戲的核心。

如何處理概率模型和

游戲確定性間的矛盾

InfoQ：Genie 3 這類世界模型在長時間一致性上仍有局限，但游戲必須具備確定性、可復現性、物理規則穩定和交互邏輯一致。您怎么看世界模型的概率生成能力和游戲系統確定性之間的矛盾？當前研究層面有哪些解決路徑？

Heath：這確實是 AI 游戲最核心的矛盾之一。

世界模型本質上是概率生成系統，它擅長生成豐富、自然、多樣的畫面和行為，但游戲需要確定性。玩家擊中就是擊中，失敗就是失敗，某個道具拿到了就是拿到了，角色關系變化也必須被記錄下來。

我們的看法是，不能把游戲的確定性交給模型本身。模型應該負責“表現”，系統負責“規則”。

目前比較可行的路徑有幾類：一是把世界狀態外置，用狀態機、劇情圖、數據庫和任務系統管理關鍵狀態；二是把模型生成限制在明確邊界內，通過 Prompt、參考圖、視頻骨架、控制信號等方式約束輸出；三是用 VLM 或 Observer 模塊對生成結果進行判定和校驗；四是把高風險、高精度玩法交給傳統游戲邏輯處理，而不是完全交給生成模型。

也就是說，AI 生成世界，但游戲系統裁決世界。這個分工非常重要。

InfoQ：實時生成劇情如何避免無限發散，最后無法收束？角色記憶是依賴長期記憶數據庫、劇情狀態表，還是模型上下文？玩家改變一個劇情分支后，系統如何記錄并延續這些狀態？

Heath：我們不會讓模型無限自由發揮。AI 互動游戲必須是“有限邊界里的無限變化”。

具體來說，我們會有幾個層次的約束。

第一是劇情圖。主線結構、章節目標、關鍵事件和結局邊界是預先設計好的，模型不能隨意破壞。

第二是狀態表。玩家做過什么選擇、觸發過什么事件、角色關系如何變化，都會被結構化記錄。

第三是長期記憶。玩家偏好、歷史行為、角色互動記錄會影響后續對白和表現。

第四是模型上下文。它負責當前場景內的生成，但不承擔全部長期記憶。

玩家改變一個劇情分支后，系統會把這個分支轉化成結構化狀態，比如“角色 A 被救下”“玩家選擇背叛陣營 B”“某個道具已獲得”。后續生成劇情時，模型會讀取這些狀態，再生成符合當前世界狀態的對白、鏡頭和劇情表現。

所以，角色記憶不是只依賴模型上下文，而是長期記憶、狀態表、劇情圖和上下文共同作用。

InfoQ：射擊、解謎、卡牌、QTE 等玩法組件，是預設模板，還是由 AI 動態生成規則？如果 AI 生成玩法，如何測試它真的可通關、不卡死、不自相矛盾？

Heath：短期內，我們更傾向于“預設組件 + AI 生成內容 + 人工可視化調優”。

完全讓 AI 動態生成玩法規則，風險非常高。它可能生成一個看起來合理但實際上不可通關的謎題，也可能生成一套不平衡的卡牌規則，或者在某些分支里把自己卡死。

所以我們會把常見玩法抽象成組件，例如 QTE、射擊、找線索、卡牌、點擊、滑動、解謎等。底層規則是確定的、可測試的、可復用的。AI 負責生成關卡包裝、劇情動機、線索文本、參數建議和視覺表現。

創作者可以在編輯器里調整這些組件，比如命中區域、倒計時、難度、失敗反饋、獎勵和劇情影響。這樣既能降低創作門檻，又能保證游戲可控。

長期看，AI 可以參與生成玩法，但必須經過自動測試、路徑驗證、狀態校驗和人工審核，不能直接上線一個未經驗證的規則系統。

InfoQ：實時生成 3D 空間和視頻內容，對推理延遲和算力成本要求很高。你們如何控制等待時間？哪些內容實時生成，哪些內容預生成或緩存？平臺如何平衡生成質量、交互延遲和推理成本？

Heath：我們不會把所有內容都實時生成。比較現實的方式是“預生成 + 緩存 + 局部實時生成”。

核心劇情、關鍵鏡頭、主要角色出場、重要分支，可以提前生成和緩存。玩家真正需要即時反饋的部分，比如短對白、表情變化、鏡頭銜接、局部場景變化、個性化細節，可以做近實時生成。

這和傳統游戲里“主資源預加載，局部動態渲染”的思路有點類似。只不過我們的資源不是 3D 模型和貼圖，而是視頻片段、角色資產、Prompt 模板和狀態驅動的生成結果。

平衡質量、延遲和成本，關鍵在于分層：

• 高質量長視頻不一定實時；

• 關鍵互動反饋必須及時；

• 個性化內容只在真正影響體驗的地方生成。

玩家最敏感的是反饋是否順暢，而不是每一幀是否都完全實時生成。我們會優先保證交互節奏，再逐步提升實時生成比例。

InfoQ：AI 降低創作門檻后，行業會迎來內容繁榮，還是低質內容泛濫？你們如何避免 AI 互動內容變成低質劇情、套路模板和“AI 垃圾內容”的堆積？

Heath：我們認為，AI 不會自動帶來好內容，它只會放大創作能力。沒有審美、沒有結構、沒有用戶理解的人，用 AI 也很容易生成低質內容；但有想法、有敘事能力、有用戶洞察的創作者，會因為 AI 獲得過去沒有的生產力。

所以平臺的責任，是建立一個高質量創作生態。

Yoroll 要做的不是“讓大家隨便生成一堆互動視頻”，而是把好的敘事方法、互動結構、游戲組件和商業化機制產品化。創作者可以快速開始，但平臺要幫助他們打磨、測試、分發和變現。

從長期看，AI 會讓內容供給極大豐富，但真正形成商業價值的，仍然是那些有角色、有情緒、有互動、有系統反饋、有復玩價值的作品。

我們相信未來會出現大量“可玩的互動世界”，但平臺要做的，是讓這些世界不是一次性的 AI 內容，而是可以被持續運營、持續二創、持續商業化的 IP。

AI 轉移了游戲開發的工程重點

InfoQ：你們現在的游戲制作流程和傳統開發流程相比，最大的差異是什么？AI 具體增強了哪些環節？同時是否帶來新的問題，比如技術債、不可控性、調試困難和內容一致性風險？

Heath：最大的差異是，傳統游戲流程是資產驅動，我們的流程是生成和編排驅動。

傳統流程通常是：劇本、美術概念、建模、綁定、動畫、關卡、程序、測試、發行。每一步都很重，而且很多內容一旦做錯，返工成本很高。

我們的流程更像是：世界觀設定、角色設定、劇情節點、分支邏輯、視頻生成、玩法組件配置、狀態測試和發布。AI 會增強劇本擴寫、角色設計、分鏡、視頻生成、對白、配音、局部玩法內容和多版本內容生成。

但 AI 也帶來新問題。比如生成內容不可控、角色一致性風險、劇情可能發散、調試不像傳統代碼那樣明確、不同模型輸出不穩定、內容審核成本增加。

所以，AI 游戲不是把游戲開發變簡單到沒有工程，而是把工程重點轉移了。過去難點在資產生產，未來難點在生成工作流、狀態管理、自動測試、內容一致性和質量控制。

InfoQ：你們主打“人人都能做游戲”。如果沒有開發經驗的普通人一周內就能做出 AI 互動游戲，專業游戲開發者的價值會遷移到哪里？是系統設計、工程穩定性、體驗調優、審美判斷，還是商業化運營？

Heath：專業游戲開發者的價值不會消失，而是會遷移到更高層。

AI 可以讓普通人做出一個可玩的初版，但要做出真正好玩的、可持續運營的、高留存的游戲，仍然需要專業能力。未來專業開發者的價值會集中在幾個方面：系統設計、玩法節奏、數值平衡、敘事結構、體驗調優、審美判斷、工程穩定性、數據分析和商業化運營。

這有點像短視頻時代。手機讓人人都能拍視頻，但優秀導演、剪輯師、編劇和運營仍然稀缺。AI 游戲也是一樣，工具會普及，但好內容、好系統、好體驗仍然稀缺。我們希望 Yoroll 讓普通創作者能開始做游戲，也讓專業開發者用更高效率做出過去做不起的內容。

InfoQ：當前世界模型等 AI 技術，對開發、美術、策劃、編劇、測試等不同崗位分別產生了哪些影響？哪些崗位最先被改造，哪些能力反而會變得更稀缺？

Heath：最先被改造的是內容生產鏈條里的執行型崗位和重復性工作。

美術會從大量手工出圖，變成更多做風格定義、角色設定、視覺審核和一致性控制。編劇會從單線寫作，變成設計世界觀、人物關系、劇情圖和多分支結構。策劃會從寫大量靜態配置，變成設計玩法組件、狀態系統和 AI 生成邊界。開發會從單純實現具體內容，轉向搭建工具鏈、狀態系統、編輯器、自動測試和運行框架。

測試會變得更重要，因為 AI 內容有不確定性，需要做路徑測試、狀態一致性測試、內容安全測試和可通關性驗證。

更稀缺的能力會是“跨學科能力”和“好奇心”，未來最重要的人才，可能不是單一職能專家，而是能把 AI 能力轉化成穩定用戶體驗的人。

商業價值在于

“游戲消費”和“IP 放大”

InfoQ：《喪尸清道夫》確實有傳播熱度，你們規劃的商業化會如何走？這類互動游戲的商業價值是更多來自游戲本身，還是來自 IP 孵化或者其他方面？

Heath：我們不想只用單個案例的短期收入來判斷它的意義。早期更重要的是驗證三件事：第一，創作者是否能用更低成本做出可傳播內容；第二，用戶是否愿意點擊、互動、評論和二創；第三，這類內容是否有機會從短視頻熱度延展成游戲、IP 和社區。

這類互動游戲的商業價值不只來自游戲本身。它可能來自章節付費、廣告、內購，也可能來自 IP 孵化、粉絲社群、二創傳播、品牌合作和后續改編。

尤其在 AI 時代，一個內容如果能快速生成多個版本、多個角色線、多個結局，它的 IP 生命周期會被拉長。用戶不只是看完一次，而是可以參與、改寫、復玩和分享。

所以我們認為，AI 互動游戲的商業價值會同時來自“游戲消費”和“IP 放大”。

InfoQ：AI 互動游戲是否更適合在自媒體平臺上實現“刷到即玩”？收入模式上，會走買斷制、訂閱制、廣告制、內購制，還是更接近短劇分賬、章節付費和內容平臺抽成？商業化難點在哪里？

Heath：我認為 AI 互動游戲非常適合“刷到即玩”。

它不像傳統游戲那樣一定要下載、安裝、學習操作。一個用戶在短視頻平臺刷到一個劇情沖突，可以馬上點進去選擇下一步，幾秒鐘內進入互動。這種分發方式非常接近短視頻和短劇，但體驗上又比純視頻更深。

收入模式不會只有一種。

在 Steam 或 App Store 上，可以是買斷制或內購；在短視頻和小程序場景里，可以是廣告、章節付費、短劇分賬；在創作者平臺里，可以是訂閱、工具收費、生成點數和平臺抽成；在 IP 合作里，可以是技術服務費、聯運分成和授權。

商業化難點主要有三個：第一，內容質量要足夠高，不能只是 AI 噱頭；第二，互動鏈路要足夠順滑，不能讓用戶等待太久；第三，付費點要設計得像游戲，而不是粗暴地照搬短劇付費。

AI 互動游戲真正的機會，是把短劇的傳播效率和游戲的復玩、內購、成長、收藏、二創結合起來。

“傳統游戲公司的護城河還在

但會重新分層”

InfoQ：世界模型現在沖擊最大的是傳統 3A、獨立游戲、互動影游、UGC 平臺，還是短視頻 / 短劇式內容生態？為什么？傳統游戲公司的護城河是否還在，還能持續多久？

Heath：短期沖擊最大的不是傳統 3A，而是互動影游、視覺小說、短劇式內容和 UGC 平臺。

3A 游戲的復雜度非常高，涉及 3D 場景、復雜戰斗系統、大型關卡設計、多人聯機、性能優化等，世界模型短期內不會直接替代這套體系。傳統大廠在工程、IP、發行、資金和組織能力上的護城河仍然很強。

但在互動影游、短劇、戀愛模擬、劇情探索、輕量敘事游戲這些領域，生成式視頻和世界模型的沖擊會非?？?。因為這些品類的核心不是復雜物理模擬，而是角色、劇情、鏡頭、情緒和玩家選擇。生成式視頻和世界模型天然擅長增強這些部分。

UGC 平臺也會被重塑。過去 UGC 游戲創作仍然要求用戶掌握一定的代碼、建模、關卡和工具能力。未來創作者可能只需要提供故事設定、人物關系、幾張參考圖和一些關鍵劇情節點，就能生成一個可玩的互動內容。

傳統游戲公司的護城河還在，但會重新分層。越依賴復雜工程和長線運營的品類，護城河越持久；越依賴內容生產和敘事表達的品類，被 AI 改造的速度會越快。

InfoQ：現在大家對“世界模型是否會代替傳統游戲引擎”有很多討論。Unity、Epic 的 CEO 更傾向于認為 AI 是加速器，世界模型會與游戲引擎融合共生。但你們似乎更強調“繞開”或“替代”傳統游戲開發流程，為什么？

Heath：我們并不是說世界模型會立刻替代 Unity 或 Unreal。對于復雜 3D 游戲、競技游戲、大型開放世界和高精度模擬，傳統引擎仍然非常重要。

我們的“繞開”，主要是針對某些內容品類的生產流程。比如互動影游、AI 短劇、視覺小說、戀愛模擬、劇情探索、輕量動作和 UGC 內容，傳統引擎流程其實太重了。創作者想表達的是一個故事、一個角色關系、一個場景沖突，但被迫學習建模、動畫、藍圖、腳本和資源管理。

在這些場景里，世界模型可以繞開傳統重資產流程。創作者不需要先建一個完整 3D 場景，而是用 Prompt、圖片、視頻和劇情節點生成可交互內容。

所以準確說，我們不是要在所有品類里替代游戲引擎，而是要創造一個“視頻原生”的新引擎范式。它和傳統引擎會長期共存，但會覆蓋一批過去用傳統引擎做起來太重的新內容，讓那個普通人也能做游戲。

InfoQ：當世界模型被廣泛應用，未來游戲行業會不會從“少數公司開發爆款大作”，走向“大量創作者生成可玩的互動世界”？這種變化對行業格局意味著什么？

Heath：我認為會，而且這是一個非常大的變化。

過去游戲行業的供給是高度集中的。少數公司掌握工具、人才、資金和發行渠道，負責生產大多數高質量內容。普通創作者即便有很好的故事、人物和世界觀，也很難把它變成游戲。

世界模型會讓游戲創作從“工業生產”向“創作者生產”擴展。未來可能會有大量小說作者、短視頻創作者、AI 視頻創作者、同人創作者、獨立導演，把自己的故事變成可玩的互動世界，一個人做出爆款大型游戲的故事會持續上演。

這并不意味著所有人都會做出好游戲。門檻降低之后，一定會出現內容爆發，也會出現低質內容泛濫。但長期看，行業格局會從“少數公司生產內容，玩家消費內容”，變成“平臺提供工具和分發，創作者持續生產互動內容，玩家同時也是參與者和二創者”。

這更像 Roblox、TikTok、Steam 創意工坊和短劇平臺的某種結合，只不過內容形態從視頻和游戲，進一步走向“可玩的生成式視頻世界”。

聲明：本文為 AI 前線原創，不代表平臺觀點，未經許可禁止轉載。

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