在 Web3 游戏领域，我们见证了一个充满挑战的时代，从 2018 年到 2023 年，共有 2817 款 Web3 游戏上线，但令人遗憾的是，其中有 2127 款（占比 75.5%）失败，行业困境凸显。
虽然自 2018 年以来 Web3 游戏一直难以真正起飞，但加密货币市场的每一次新浪潮都会为这些游戏带来新的希望。再加上目前看涨的市场预期，我们很可能会看到许多游戏实现惊人的估值。
具体来看，2024年和2025年，随着DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPT等AI模型的爆发式增长，我们认为“AI渗透Web3”将成为关键驱动力。基于这些AI技术突破，DeGame于7月正式宣布推出“AI生成游戏”功能，旨在通过一系列可互操作、可组合、可编程的工具和模块化的游戏/视频/语音生成模型，为振兴Web3游戏行业带来新的尝试。
全球近 30 亿 Web2 游戏玩家、近 6 亿 Web3 用户，Web3 游戏拥有强大的叙事基础，但目前的资金和项目更多集中在基础设施层面，缺乏大规模用户采用和转化叙事的新增长点。
推动游戏行业发展的关键在于技术创新，AI技术在游戏开发中的应用日趋成熟，利用AI生成模型解决Web3游戏面临的典型挑战，从而在短期内实现突破性增长，或许是最好的解决方案。
01
打破“冰河时代”的坚冰
此前阻碍 Web3 游戏吸引大量玩家的首要挑战就是可玩性不足，单调的玩法、粗糙的画面，常常让玩家感觉是在玩十几年前的游戏。对于普通玩家来说，游戏好坏的核心标准始终是好玩性，过分强调“Fi”的 Web3 游戏只能吸引打金农，无法实现 Web2 用户的大规模转化。
但现实是，游戏行业是一个成本高、耗时长的行业，需要资金、时间和技术的共同推动才能蓬勃发展。随着我们进入2024年，人工智能似乎能够将这些元素结合在一起。模块化人工智能生成工具的发展为Web3游戏向AAA级制作和高质量改进迈进提供了更强有力的支持。
传统游戏中，NPC（非玩家角色）的人工智能非常有限，通常只能在固定的条件下行动。借助AI技术，NPC可以更真实地模拟人类行为，做出更智能的操作。例如在《救救我！劳动法守护者》中，AI NPC进行实时对话解谜，提升了游戏的互动性和沉浸感。
此外，AI还可以用于生成环境、角色形象、平衡游戏机制等，进一步丰富游戏的多样性和可玩性，使游戏内的交互更加便捷自然。传统的游戏交互方式，通常以键盘和鼠标为主，难以满足玩家的需求。AI技术使语音、手势、表情等交互方式更加直观生动。
总体而言，AI在游戏领域最成功的应用无疑是提升游戏体验和个性化游戏内容。AI生成模型可以在短周期内优化游戏开发流程，以更低的开发成本整合传统Web2游戏的多个亮点，提升新用户参与Web3游戏的流畅度，是Web2用户大规模迁移到Web3游戏的关键一步。
02
释放无限创造力
去中心化区块链技术是平衡人工智能（和机器学习）的关键力量。首先，它可以与 ZK（零知识证明）等其他技术相结合，以优化机器学习中的信任框架。其次，它可以有效利用长尾资源，降低使用人工智能的成本和障碍。另一方面，许多 Web3 应用程序为了安全和去中心化而牺牲了用户体验。人工智能可以帮助优化和增强用户体验，使其成为 Web3 生态系统的宝贵补充。
在实际应用中，虽然也有 AI+DeFi 和 AI+DID/Social 的用例，但生成式 AI 天然适合 Web2 用户熟悉的基于文本、沙盒、培育、开放世界和 UGC（用户生成内容）的游戏玩法。通过使用 AI 重写游戏逻辑，引入更多不确定性和随机性，Web3 游戏可以创造独特而令人兴奋的体验。
例如，Web3 游戏的一个重大创新是需要用户和平台共同参与创作过程，而不是遵循预先规划的、有限的游戏。在这些游戏中，有一个“Lore”的概念，在传统游戏中，Lore 是经过设计的、可预测的。然而，有了 AI 模型，各种输入可以组合起来产生不可预测的输出，为游戏提供了无限的可能性。
想象一下这样一个未来：通过AR/VR 设备，我们可以进入令人惊叹的虚拟世界，并根据提示立即创建来自我们想象或超越想象的 2D 和 3D 对象，就像施展魔法一样。这些对象真正属于我们（数据托管在公共区块链上）。我们可以在虚拟世界中与智能 AI NPC 互动，并影响整个游戏世界的故事。所有这些都将由完全透明的开源基础设施支持。
在这个愿景中，人工智能驱动的 Web3 游戏将释放无限的创造力。
03
快速演进与持续集成
事实上，AI在游戏开发中的历史可以追溯得更久。
AI在游戏开发中的应用可以追溯到《星际争霸》、《暗黑破坏神》等经典游戏。当时，开发者需要AI系统来创建可交互的虚拟世界和角色，而这些系统如今已成为开发此类交互平台的标准配置。
早期游戏开发中与人工智能相关的研究侧重于控制非玩家角色（NPC）。随着自然语言处理（NLP）技术的进步，使用深度学习技术生成游戏关卡的一些开创性工作已经出现。
一个代表性的例子是MarioGPT，它通过经过微调的GPT-2模型成功生成了《超级马里奥兄弟》的部分关卡。
随着模型的快速迭代，AI的能力也越来越强大。对于Web3游戏领域的从业者来说，如何利用AI打造出优质的游戏，以及如何将AI生成的模型融入到开发过程中，是吸引更多用户的核心。
DeGame AI 是一款专注于生成模型的轻量级工具，也是一款无代码创作工具。它支持用户将 DeGame AI 的工具集成到现有的游戏制作生态系统中，以在游戏开发或优化过程中自动执行具有挑战性的内容创建任务。基于 Transformer 神经网络，DeGame AI 还提供通过 DeGame 的 Annotation 和 Substation 模型生成基于文本的游戏视频等功能。
我们希望看到新兴的、程序生成的世界，每个世界都有自己丰富的历史、居民和谜团。将会有互动小说，故事通过玩家的选择而发展，通过生成的图像、视频和音频讲述，为 Web3 游戏提供更多可能性。
综上所述…
对于一个 Web3 游戏领域的专业人士来说，完成一个游戏项目至少要涵盖互动性、可玩性、以游戏故事为核心的内容，考虑角色之间的故事情节联系，精心设计玩家的游戏关卡和目标。通过利用先进的 AI 生成模型，可以将创造力和想象力转化为复杂的游戏机制和故事情节。从而设计出具有鲜明个性的 AI NPC 来引导玩家行动，触发影响游戏故事的事件，在降低成本的同时提高游戏开发和运营效率，从而创造新的利润增长点。
AI技术在游戏开发和运营中有着众多的应用，包括剧情规划、地图生成、关卡设计、任务生成、对话创作、故事叙述、模型生成，以及游戏内成长系统和经济系统的规则制定等。
这仅仅是一个开始。我们相信，在 AI 和 Web3 游戏领域的探索将打开一扇通往新游戏世界的大门。随着技术的进步和应用的深入，玩家可以期待更多超越传统游戏界限的独特游戏体验，带来更具沉浸感和互动性的游戏世界。对于热爱游戏和技术创新的玩家来说，这是一个激动人心的时代。
