方向盘是坏的，装再大的引擎也没用。
无论你是否身处行业，都应该能感受到AI对游戏行业的冲击。
今年GDC游戏开发者大会上，AI相关的议题据报道就超过了100场。Genie 3这类世界模型开始冲击专业游戏引擎，形形色色的AI创作工具在各个环节落地，社交媒体上“一个人用AI做出一款完整游戏”的案例隔三差五就会出现。
从2023年到2026年中，Steam上AI标记的游戏从每月13款暴涨到530款，今年的新游戏里带AI披露标记的已经占到30.8%。与此同时，游戏大厂纷纷喊着要“加速拥抱生成式AI”，裁员则紧随其后。GDC 2026的行业报告显示，过去两年里全球有28%的游戏从业者经历了裁员。
AI正在让游戏开发变得更快也更便宜，这件事似乎已经没什么好争论的了。但最近一位国外资深开发者的文章在圈子里引起了不少讨论，他想讨论的是：然后呢？
文章标题叫《我从未见过哪款游戏是因为美术太慢而失败的》，作者Rob Sandberg虽然不是什么明星制作人，但在这行也干了超过三十年，早年在Westwood Studios参与过《命令与征服》系列和《沙丘2000》的开发，后来做过《魔域帝国》和Ken Levine工作室Irrational Games的《Freedom Force》，之后转向手游和F2P领域，在流水数十亿美元的社交博彩类手游公司Product Madness当过高级制作总监，在Gram Games做过高级执行制作人，现在则是自己创业做联合开发服务。
他的履历横跨获奖3A、十亿美元级别的爆款、品牌授权游戏、低预算作品，甚至包括史上评分最低的游戏之一，每一种都教会了他一些东西：“我待过的每一间工作室，都能告诉你养一个美术每天要花多少钱，但没有一间能告诉我一个六个月后被推翻的决策值多少钱。”
这个落差，基本就能解释当下AI在游戏制作中发生的一切。
1.
Sandberg写这篇文章的起因，是读到了前Take-Two AI负责人Luke Dicken在媒体80 Level上的一篇长采访。
Dicken曾在Zynga任职十年，从数据科学家做到AI研发团队负责人，后来到母公司Take-Two负责整个集团的AI治理，不过今年，他的整个团队被裁掉了。
采访里记者问Dicken：AI能不能解决3A游戏预算不断膨胀的问题？Dicken反问记者：钱到底是在哪个环节膨胀的？随后，他给出了一个生动的比喻：
再多的自动化资产生成，也修不了一个坏掉的方向盘。
Sandberg在自己的文章里对这句话进行了延展：方向盘不仅是坏的，它还是整辆车上唯一没装仪表的部件。
软件工程领域的研究显示，返工占一个典型项目总工时的30%到50%，返工代码的成本大约是首次编写的2.5倍。游戏行业比一般软件更严重，因为代码之上还压着内容。方向一变，不只是代码要改：动画团队为旧运动模型做的动作集报废了，按旧节奏设计的关卡白盒报废了，为一套已经被推翻的色彩语言制作的特效报废了，技术团队为一种已经不存在的内容格式调优的导出管线也报废了。
Sandberg用育碧的《碧海黑帆》举例。根据Kotaku采访了二十多位现任和前任育碧开发者的调查报道，这款游戏的核心方向至少变了四次，先后经历三位创意总监，每一位都按自己的想法重写了设计方向。团队从2015年的大约100人膨胀到2019年的大约400人，而“这款游戏到底是什么”这个基本问题始终没有定论。到2021年，报道的累计花费是1.2亿美元；据Insider Gaming的报道，到2024年最终上市时这个数字接近2亿美元。
八年的时间里，没有任何一个人会说问题出在美术资产太慢。Sandberg在文中写道：
“400个人对着一个不断移动的需求文档执行，这是一次挂着庞大薪资单的制作失败。这件事不会因为薪资单上的人干得更快而变便宜。”
《碧海黑帆》当然是极端案例，但日常版本每天都在发生，只是没人写深度报道。比如瑞典游戏集团Embracer在2023年下半年就悄悄砍了29个未公布的项目，每一个背后都有一支团队和一组被推翻的决策。
2.
Sandberg在这个行业干了三十多年，他表示自己大部分时间都在当“中间的猴子”。高层的一句话传下来，到了团队手里就变成两个季度的工作量，而他的活儿就是站在这两个事实中间来回翻译，同时还得回答“为什么工期没变”。
他拿自己的亲身经历举了几个例子：
“我亲眼看过一款单机游戏，骨架清晰，知道自己要做什么，被拆开塞进了多人模式，原因是某个竞品的常青服务刚交了一份好看的季报。我亲眼看过一款运转良好的多人游戏被承诺移植到另一个平台，然后眼睁睁看着那个平台的技术限制顺着管线倒灌回核心设计，每次妥协一点点。我做过在它所属的游戏里完全讲不通的功能，原因是平台方提了要求，发行商答应了，因为这段关系比这个版本值钱。屎从山顶往下滚，而制作组就是这座山的大半截。”
常识告诉我们，AI让执行更快、成本更低，总成本应该下降，但这个逻辑只在方向稳定的管线上成立。
大多数真实的大型项目，方向并不稳定。在一条方向不稳定的管线上，更快的执行意味着流水线上堆积的半成品更多：那些已经开始做了但还没最终落地的素材、关卡、系统设计。方向一转弯，堆得越多，扔得也越多。用他的原话说：
一条更快的资产管线，不会降低建立在资产之上的那些决策的成本。
Sandberg承认AI对于游戏开发有一个明显的优点：如果执行变得足够便宜，犯错也便宜了，工作室就有余裕在正式投入之前多试几个方向。一个冲刺期可以做6个原型而不是2个，在第4周砍掉5个，就可以带着一个验证过的方向进入正式制作。所以前期制作是AI目前在制作端真正能站住脚的唯一环节，因为这个阶段的产出物本来就是要扔掉的。
但这个好处有个条件：工作室得真的把原型扔掉。而根据他的经验，这个条件几乎从不成立。
原型存在的意义只是回答立项时的问题，答案才是交付物，代码和内容都是验证工具，正确的做法是得到答案之后把它们全部丢进垃圾桶，然后从头正经搭建，但几乎没有团队会这么做。
实际发生的是，活下来的那个原型被直接“提拔”了。有发布日期在那儿，原型已经能跑了，谁都不想跟发行商说“我们要把这个能跑的东西扔了从头再来”。于是一个六周内为了快速验证而搭出来的东西，变成了一个四年项目的骨架，之后所有系统都得迁就它当初为了赶速度而做的决定。
AI让这个问题雪上加霜。Sandberg在文中写道：一个灰盒关卡加上占位音效，谁看都知道是临时的，但一个用AI生成的原型，贴图精美，代码能跑，看起来就像快做完了。“扔掉重来”这个提议，在一屋子盯着屏幕的人面前就更难说出口了。
而且这里还有一层隐患。人类写的原型代码虽然没有文档，但至少有作者，三年后如果有需要可以找到那个人，问他当初为什么把某个系统设计成这样，通常也能得到一个简短但合理的解释。AI生成的原型代码没有作者，写提示词的人能告诉你他要了什么，但往往说不清结果为什么长成这样，因为推理过程从一开始就不在任何人的脑子里。Sandberg将其称之为技术债：
人类做的原型欠下的技术债是没有文档的，AI生成的原型欠下的技术债是没有作者的，但只有前者能通过找到对的人、问一个问题来追溯。
3.
文章最后，Sandberg给出了他认为工作室真正应该追踪的三个指标：
返工率：做完的东西有多少比例被扔掉或大幅重做，按里程碑和工种统计。这个数字发布出来会让人不舒服，但这恰恰是它有用的原因，它也是唯一能告诉你“更快的执行到底让项目更便宜了，还是只是让浪费更大了”的指标。
决策延迟：从问题被提出到决策被记录在案，中间隔了多少天。开过会不算，得到团队确实可以据此行动的程度才算。
决策耐久度：一个决定做出来之后，能撑多久才被推翻。如果一间工作室的创意方向平均寿命只有四个月，那任何工具链都解决不了它的问题。
这三个指标应该都不难收集，但它们衡量的恰恰是拥有决定权的那些人，这才是真正的阻碍，跟技术毫无关系。
现代工作室里，几乎每个工种都在指标之下运行。美术有产能指标和质量标准，工程有速度、缺陷率和构建健康度，QA有覆盖率和逃逸率，制作有燃尽图和蒙特卡洛分布，能把发布日期精确到置信区间。唯独决策层只有“状态更新”。
Sandberg在文末写道：
方向盘还是坏的。我们只是装了一台更大的引擎。
4.
Sandberg这篇文章写的是大团队在应用AI时可能遇到的通病：决策链长，利益方多，方向反复摇摆，AI加速的只是执行端，真正吃掉预算的决策层则纹丝不动。这个诊断很精准，但对于独立开发者可能并不适用。
独立开发者面对的情况不同。一两个人的工作室里，拍板的和执行的是同一个人，方向盘和引擎长在一起，所以不存在“高层一句话变成两个季度工作量”的传导链条，也不存在“发行商答应了平台方、制作组去擦屁股”的政治博弈。AI让执行更快，对他们来说就是整个项目更快。
这也确实是正在发生的事。科技媒体Rest of World今年的一篇报道写了几名土耳其独立开发者的故事。Ender Tınkır曾参与《Toon Blast》《Royal Match》和《Royal Kingdom》等项目，2022年决定单干。他说：“两年前，我无法想象自己一个人能做出一款游戏。短短两个月，我就开发出一款游戏，自己没有参与编码、设计或产品决策。”
另一名24岁的开发者Emirhan Gül表示，用了Claude Code之后发现两个全职员工就能撑起一个工作室，而之前同样的活需要十来个人。土耳其的Steam独立游戏活动，申请数从2023年的67份涨到了2024年的254份，大量都是一两个人的队伍。这些人确实是AI的受益者，以前被卡在执行层面的想法，现在靠个人的力量就能做出来了。
但“做出来”和“活下来”是两件事。
AI让生产门槛下降了，但商业门槛没有下降。当越来越多开发者都能更快做出一个“看起来还不错”的游戏，玩家的注意力反而更稀缺了。PC Gamer援引的一项数据分析显示，Steam上带AI披露标记的游戏，评测数量平均减少约53%，而且收到的评测更偏负面。Reddit相关讨论帖的一条高赞评论写道：“这不是AI歧视，纯粹是因为大量使用AI的游戏普遍更差。”
前文所述Rest of World的同一篇报道里，一位被裁的土耳其游戏设计师Begüm Ceren Onar说：“更多人在自己做游戏，但大多数人并不能靠这个活。数量并不总是等于成功。”
而且独立开发者也有自己版本的“方向盘问题”，只是不来自组织，而来自自己。大厂的项目是受高层的方向摇摆，独立开发者则可能被工具带给你的无限可能性影响。AI让你什么都能做一点，反而更难做减法。Sandberg文中所说的“原型看起来太像成品所以舍不得扔”，在一个人的项目里同样成立，甚至更难抵抗，因为连一个说“这个该砍”的同事都没有。
归根结底，不管团队是四百人还是一个人，这篇文章真正在说的事情只有一个：工具可以让你做得更快，但不能替你想清楚该做什么。对大厂来说，“想清楚”卡在组织架构和公司政治上，而对独立开发者来说，“想清楚”卡在判断力和取舍上。AI降低的是动手的成本，但动手之前的那个决定仍然是整个过程里最贵的部分，也是唯一没有工具可以外包的部分。
游戏开发的“引擎”越来越大了。但在踩油门之前，或许值得先看一眼方向盘好不好使。
资料来源：Rob Sandberg：《I Have Never Seen a Game Fail Because the Artists Were Too Slow》，Production Alchemist，2026年8月3日。
https://www.productionalchemist.com/p/inever-seen-a-game-fail-because-artists-too-slowLuke Dicken访谈：《Game AI Expert Explains Where AI Actually Belongs in Game Development—And the Risks》，80 Level，2026年7月29日。
https://80.lv/articles/game-ai-expert-explains-where-ai-actually-belongs-in-game-development-and-the-risks《GDC 2026 State of the Game Industry Reveals Impact of Layoffs, Generative AI, and More》，Game Developers Conference。
https://gdconf.com/article/gdc-2026-state-of-the-game-industry-reveals-impact-of-layoffs-generative-ai-and-more/Eliza Crichton-Stuart：《Steam AI Disclosures Could Cover More Than Half of New Games》，Games.gg，2026年7月20日更新。
https://games.gg/zh-CN/news/steam-ai-disclosures-could-cover-more-than-half-of-new-games/Kaya Genç：《AI Is Shrinking Video Game Development Teams to One》，Rest of World，2026年7月20日。
https://restofworld.org/2026/ai-video-games-developer-jobs/wiwi：《AI让独立游戏更容易做出来，也更容易死在Steam里》，钛媒体，2026年6月19日。
https://www.tmtpost.com/8034209.htmlJustin Wagner：Steam“AI污名”数据分析，PC Gamer，2026年6月21日；相关Reddit讨论。
https://www.pcgamer.com/software/ai/data-analyst-finds-ai-stigma-on-steam-can-reduce-the-number-of-reviews-a-game-gets-by-around-53-percent-and-the-reviews-it-does-get-are-more-negative/https://www.reddit.com/r/pcgaming/comments/1ubvgem/data_analyst_finds_ai_stigma_on_steam_can_reduce/倍顺网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
