米哈游 All in AI 与日本开发者 85.8% 用 AI 的实效落差：AI 军备竞赛的两面#

各位朋友好，我是无边。过去两个星期，游戏行业里关于生成式 AI 的消息密集得有点反常：一边是米哈游创始人、总裁刘伟在校园招聘宣讲会上公开表态，要在两三年内把米哈游做成「国产大模型团队里举足轻重的一员」；另一边，日本计算机娱乐供应商协会（CESA）发布的调研显示，85.8% 的日本游戏开发者已经在工作中积极使用生成式 AI，比上一年的 51% 跃升了一大截。

这两条消息看起来一东一西、一厂一界，其实讲的是同一件事的两面：投入侧，厂商在真金白银地下注；实效侧，开发者用起来了，但收益感迟迟没有传导到玩家身上。作为一个平时写手游和网游、业余一直在跟进大模型落地的人，我觉得把这两组事实摆在一起对照，比单独看任何一条都有意思。本文所有数据均来自公开报道与 CESA 调研的已核实口径，官方没有披露的部分我会明确标注「未公布」，不做臆测。

一、一周之内的两条新闻，拼出同一件事的两面#

先把时间线摆出来。这两条动态相隔十天，恰好一个代表「投钱的人」，一个代表「用工具的人」：

单独看第一条，你会觉得 AI 已经全面渗透游戏行业；单独看第二条，你会觉得这是一家公司的豪言。放在一起看，问题就变成了：这么大的投入，和开发者这么高的使用率，最后有多少变成了玩家能感知到的东西？ CESA 的数据恰好给这个问题提供了一个冷冰冰的注脚。

二、投入侧：米哈游把 AI 当主线任务在做#

2.1 从投资到自研表态：一条五年的时间线#

米哈游的 AI 布局不是 9 月 27 日一句口号，而是有连续动作可查的节奏。把公开信息按时间排开：

这里值得停下来看一下 2023 年那个节点。大模型技术被用于 NPC 智能对话和剧情动态生成，而且是挂在核心玩法一栏——这不是办公室效率工具，是把模型能力直接做进了长线运营的产品里。对一家以内容更新节奏见长的二次元手游厂商来说，NPC 对话和剧情生成是消耗量极大的环节，模型能力进产品线的意义远大于发几篇技术博客。

2.2 刘伟的原话：信心、方向和算力#

刘伟在宣讲会上的三句话，基本把这家公司的姿态讲清楚了：

• 「我有很强的信心，未来 2 到 3 年内，米哈游都会是国产大模型团队里举足轻重的一员」——目标直接对标国产大模型第一梯队；
• 「我希望更多地去做一些酷的东西，只要我在这里，米哈游就绝不会迷失方向」——把 AI 定位成创始人亲自押方向的事；
• 「任何团队没有坚定地去搞算力、scale（规模），是绝不可能把模型做到顶级的」——为后续的算力与规模投入做了铺垫。

第三句话在我看来信息量最大。做 AI 研究的人都明白，算力和数据规模就是大模型竞赛的入场券，这句话等于公开承认：米哈游要做的是自研模型这条重资产路线，而不是停留在「接入别人的接口做点应用」的轻量玩法。今年 5 月那场分享会上，刘伟还给出过一个更具体的数字口径——AI 投入「3 年最多 1000 亿」，并说如果最终没成功「也认了，算是做一个大的烟花」。上限口径、认赔姿态，两头都说到了。

2.3 1000 亿是什么概念：估值的一半#

「3 年最多 1000 亿」这个数字需要一个参照物才能掂出分量：

也就是说，米哈游给自己 AI 战略划定的投入上限，约等于公司整体估值的一半。这是一般游戏公司给单个技术方向做预算时不会出现的比例。当然要强调一句：这是上限口径，不是承诺支出，资金结构、分期节奏和会计口径目前都没有公开细节，我看到有分析直接把它当「已决定花掉的钱」来算账，那是误读。

2.4 组织与招聘：比发布会更诚实的信号#

发布会可以讲情怀，但组织架构和招聘清单骗不了人。今年 6 月，米哈游成立了两家全资子公司：

同时，米哈游社会招聘网站上目前挂着 50 多个大模型相关岗位，覆盖模型训练、运行、数据、音频、智能体等方向。我特意去翻了岗位明细，几个有代表性的：

• 大模型推理平台研发工程师——做线上服务，不是做论文；
• 大模型训练平台研发工程师——自研训练基础设施的标配岗位；
• AI 存储资深研发工程师（大模型）——为海量训练与推理数据做底层存储；
• 通用音频理解模型研究员——指向语音、音效方向的多模态能力；
• LLM 数据处理、Agent 开发工程师（数据方向）——数据工程与智能体应用。

训练、推理、存储、数据、音频、智能体，这条岗位清单拼出来就是一家模型公司的完整轮廓。需要说明的边界是：米哈游自研大模型的产品名称、参数规模和发布时间，官方至今没有公布，目前所有「自研模型进展」的说法都停留在表态和组织建设层面，我把它当成一个在建工程来观察，而不是一个已有产出的成果。

2.5 为什么它敢下这种注：收入基本盘#

重注的前提是有钱、有场景。收入层面，据 AppMagic 统计，2025 年全球二次元手游收入榜前十中米哈游占三款，其中《崩坏：星穹铁道》以 4.2 亿美元居首。场景层面，前面提到的 NPC 智能对话与剧情动态生成已经跑了几年。也就是说，这家公司同时具备「付得起 1000 亿上限的现金流」和「消化模型能力的自有产品线」，这是它敢把 AI 从工具升级为战略的底气。顺带一提，同期《原神》所在的中国二次元手游赛道竞争烈度也在推着厂商往技术里砸钱——不进则退在这个行业里从来不是修辞。

三、实效侧：CESA 调研里的「高普及、低实效」#

3.1 调研的基本盘#

把镜头切到日本。CESA 于 9 月 17 日——东京电玩展 2026 开幕日——发布了《CESA 游戏产业报告 2026》预览版，其中首次公布了生成式 AI 专项调查，数据来自 CEDEC 开发者问卷，共 1349 份有效回答，受访者以日本国内商业游戏开发者为主。完整报告要等到 12 月才公布。先记住「个人问卷」这个属性，后面讲调研局限时会用到。

3.2 使用率：一年从 51% 到 85.8%#

个人端的核心数据如下：

85.8% 配上 63% 的日使用率，说明生成式 AI 在日本游戏开发现场已经不是尝鲜，而是像搜索引擎一样的日常工具。真正扎眼的是最后一行：用的人这么多，出台规范的企业比例却只有个位数——工具跑在了制度前面。

3.3 最刺眼的一组数字：837、738、147#

这次调研里我认为最有价值的是收益认知那一组。在 1349 份回答中：

同一份问卷里，认为 AI 帮到自己生产的开发者和认为 AI 改善了玩家体验的开发者，人数差了五倍以上。多数受访者认可 AI 缩短制作周期、降低成本，这个判断和 837、738 两个数字是自洽的；但承认「玩家真的得到了更好的游戏」的人只有 147 个。这就是我说的实效落差：普及率高企，收益停在生产线内，没有走到玩家面前。

3.4 用在哪、企业怎么管#

使用场景方面，开发者既用生成式 AI 做美术素材生成，也用 ChatGPT、Copilot 等工具处理一般性行政事务——一半在创作，一半在打杂，这和很多行业观察到的一致。

企业端的数据来自 CESA 面向会员企业的另一项调查：

企业最大的期待是提升工作效率与生产力，其次是缩短开发周期、降低开发运营成本；最普遍的关注点则是版权与知识产权。管理做法上，最常见的是人工确认、修改、审核 AI 产出，指定或限制可用工具，避免直接采用 AI 原始输出。把个人端的 85.8% 和企业端的「27 家未用对 26 家在用」放在一起，能看到一个清晰的分层：工具在个人手里已经无孔不入，到了企业决策层就变成层层审批的受控资源。 美术素材尤其谨慎——只有 12 家企业敢把它用在视觉资产上，这正是版权风险最集中的环节。

3.5 这份调研的边界#

引用这些数据前必须交代口径限制，这也是我看这份预览版时最在意的地方：

• 样本以开发者个人为单位，同一家公司多人填写会被分别统计，数字无法体现企业整体的应用情况；
• 去年的 51% 与今年的 85.8% 是否同一口径比较，报告中没有明确，同比结论要打折扣；
• 完整方法论（问卷措辞、企业与个人占比等）要等 12 月的完整报告。

所以严谨的说法是：普及率大幅上升这个方向是确定的，但「51% 到 85.8%」这个精确幅度要留有余地。 147 人对 837 人的落差同样受口径影响，不过即便考虑误差，收益认知在生产端与玩家端的错位方向也不会变。

3.6 落差背后的行业摩擦#

态度谨慎不是没有来由的。就在上个月，Level-5 社长日野晃博公开为展示会中使用生成式 AI 内容道歉，称是实验性使用引发了玩家不适；此前《疯狂出租车：世界之旅》也因 AI 内容遭到玩家抵制。在玩家对 AI 生成内容敏感度极高的当下，开发者就算在生产端尝到了甜头，把它端上桌之前也要掂量舆情代价——这本身就是 147 人这个数字的一部分成因。

四、中间层信号：AI 资产标注正在变成商店页标配#

在投入与实效之间，还有一个容易被忽略的中间层信号：AI 资产的透明化正在成为行业惯例。

NC 的《永恒之塔2》（AION 2）的 Steam 商店页明确标注了「部分游戏内资产由 AI 工具协助创建」，具体到 Arcana 卡牌设计与部分图标使用了 AI 生成资产。这款游戏的节奏是 9 月 30 日开启抢先体验，10 月 5 日全球正式上线，免费游玩，PC 端通过 Steam 与 PURPLE 平台提供。Kotaku 已把它列入今年科隆游戏展上「商店页列明不同程度生成式 AI 使用」的游戏名单。

我为什么在意这个细节？因为它把「AI 做了什么」从行业内部的模糊地带，变成了消费者可以直接看到的合规声明。结合上面 Level-5 的道歉和《疯狂出租车：世界之旅》的抵制事件，游戏公司面对 AI 内容只剩下两种体面的选择：要么提前标注，要么事后道歉。商店页的一句 AI 资产标注，正在从创作宣言退化为合规声明——而当标注成为标配，玩家用脚投票的数据反而会更真实：是接受辅助生成的资产，还是拒绝，市场会给出答案。

五、两种军备姿态，同一个未解之题#

5.1 路径对照#

把米哈游和日本业界的动作摆成一张对照表，两种 AI 军备姿态的差异一目了然：

一个是把钱和编制押进去、赌一个模型能力的未来；一个是把工具用满、但每一步都拿制度框住。前者赌的是「做出顶级模型才有下一代产品」，后者防的是「用了 AI 会不会出事」。

5.2 投入产出之问：时间差才是关键变量#

回到开头的问题：重金押注与玩家可感知收益之间，隔着什么？

CESA 的数据给出了一个现状快照——837 人承认 AI 拓展了创作空间，738 人承认技术门槛在降低，但只有 147 人认为玩家体验因此变好。这个错位指向一个行业内反复被验证的观察：AI 改善生产，不等于 AI 改善产品。 制作周期缩短、成本下降是供给侧的事，玩家买的是内容本身的质量与体验，中间还隔着创意、品控、审美和舆情的重重关口。

而米哈游的路径其实是对这个错位的直接回应：与其在现有生产管线里做降本增效，不如把赌注押到模型能力本身，让 NPC 对话、剧情生成这些核心玩法从根上长在模型上——2023 年起 MiniMax 技术进《崩坏：星穹铁道》核心玩法就是这条思路的第一次落地。这条路的问题同样明显：自研模型的产品名称、参数规模、发布时间都还没有公布，从组织建设到玩家可感知的体验升级，中间的时间差没有人能给出承诺。1000 亿是上限，烟花是玩笑话，真正的问题是这个时间差以年计还是以三年计——刘伟自己给的说法是 2 到 3 年内先做到「国产大模型团队里举足轻重」，这是对模型能力的承诺，而不是对玩家体验的承诺。

两个观察点放在这里：一是 12 月 CESA 完整报告发布，届时方法论的口径会补全，147 人这个数字能不能站得住、企业端数据会不会修正，都值得复核；二是米哈游 50 多个岗位的招聘进度与子公司后续动作，组织扩张的速度往往比发布会更早透露战略的真实优先级。

结语#

写到这里，把两条线索收拢一下：投入侧，米哈游用估值一半量级的投入上限、50 多个岗位和两家子公司，把 AI 从工具升格为公司战略；实效侧，日本开发者用 85.8% 的普及率证明 AI 已经是无处不在的工具，又用 147 人的收益认知承认了它还没变成玩家手里的好游戏。中间层，Steam 商店页的 AI 资产标注开始把这件事摊开给所有玩家看。

我自己跟进 AI 落地这几年，越来越觉得「军备竞赛」这个词用在这里特别贴切：竞赛的双方比的是投入，而不是产出；比分牌挂在公司内部，玩家看不见。哪天玩家能在一款游戏里明确说出「这个 NPC 的反应让我觉得像是活的」，这场竞赛才算第一次有了裁判。在那之前，1000 亿和 85.8% 都还只是过程数据。

——无边，NTGame 编辑