在 Web3 遊戲領域，我們見證了一個充滿挑戰的時代，從 2018 年到 2023 年，共有 2817 款 Web3 遊戲上線，但令人遺憾的是，其中有 2127 款（佔比 75.5%）失敗，行業困境凸顯。
雖然自 2018 年以來 Web3 遊戲一直難以真正起飛，但加密貨幣市場的每一次新浪潮都會為這些遊戲帶來新的希望。再加上目前看漲的市場預期，我們很可能會看到許多遊戲實現驚人的估值。
具體來看，2024年和2025年，隨著DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、ChatGPT等AI模型的爆發式增長，我們認為“AI滲透Web3”將成為關鍵驅動力。基於這些AI技術突破，DeGame於7月正式宣佈推出“AI生成遊戲”功能，旨在通過一系列可互操作、可組合、可編程的工具和模塊化的遊戲/視頻/語音生成模型，為振興Web3遊戲行業帶來新的嘗試。
全球近 30 億 Web2 遊戲玩家、近 6 億 Web3 用戶，Web3 遊戲擁有強大的敘事基礎，但目前的資金和項目更多集中在基礎設施層面，缺乏大規模用戶採用和轉化敘事的新增長點。
推動遊戲行業發展的關鍵在於技術創新，AI技術在遊戲開發中的應用日趨成熟，利用AI生成模型解決Web3遊戲面臨的典型挑戰，從而在短期內實現突破性增長，或許是最好的解決方案。
01
打破“冰河時代”的堅冰
此前阻礙 Web3 遊戲吸引大量玩家的首要挑戰就是可玩性不足，單調的玩法、粗糙的畫面，常常讓玩家感覺是在玩十幾年前的遊戲。對於普通玩家來說，遊戲好壞的核心標準始終是好玩性，過分強調“Fi”的 Web3 遊戲只能吸引打金農，無法實現 Web2 用戶的大規模轉化。
但現實是，遊戲行業是一個成本高、耗時長的行業，需要資金、時間和技術的共同推動才能蓬勃發展。隨著我們進入2024年，人工智能似乎能夠將這些元素結合在一起。模塊化人工智能生成工具的發展為Web3遊戲向AAA級製作和高質量改進邁進提供了更強有力的支持。
傳統遊戲中，NPC（非玩家角色）的人工智能非常有限，通常只能在固定的條件下行動。藉助AI技術，NPC可以更真實地模擬人類行為，做出更智能的操作。例如在《救救我！勞動法守護者》中，AI NPC進行實時對話解謎，提升了遊戲的互動性和沉浸感。
此外，AI還可以用於生成環境、角色形象、平衡遊戲機制等，進一步豐富遊戲的多樣性和可玩性，使遊戲內的交互更加便捷自然。傳統的遊戲交互方式，通常以鍵盤和鼠標為主，難以滿足玩家的需求。AI技術使語音、手勢、表情等交互方式更加直觀生動。
總體而言，AI在遊戲領域最成功的應用無疑是提升遊戲體驗和個性化遊戲內容。AI生成模型可以在短週期內優化遊戲開發流程，以更低的開發成本整合傳統Web2遊戲的多個亮點，提升新用戶參與Web3遊戲的流暢度，是Web2用戶大規模遷移到Web3遊戲的關鍵一步。
02
釋放無限創造力
去中心化區塊鏈技術是平衡人工智能（和機器學習）的關鍵力量。首先，它可以與 ZK（零知識證明）等其他技術相結合，以優化機器學習中的信任框架。其次，它可以有效利用長尾資源，降低使用人工智能的成本和障礙。另一方面，許多 Web3 應用程序為了安全和去中心化而犧牲了用戶體驗。人工智能可以幫助優化和增強用戶體驗，使其成為 Web3 生態系統的寶貴補充。
在實際應用中，雖然也有 AI+DeFi 和 AI+DID/Social 的用例，但生成式 AI 天然適合 Web2 用戶熟悉的基於文本、沙盒、培育、開放世界和 UGC（用戶生成內容）的遊戲玩法。通過使用 AI 重寫遊戲邏輯，引入更多不確定性和隨機性，Web3 遊戲可以創造獨特而令人興奮的體驗。
例如，Web3 遊戲的一個重大創新是需要用戶和平臺共同參與創作過程，而不是遵循預先規劃的、有限的遊戲。在這些遊戲中，有一個“Lore”的概念，在傳統遊戲中，Lore 是經過設計的、可預測的。然而，有了 AI 模型，各種輸入可以組合起來產生不可預測的輸出，為遊戲提供了無限的可能性。
想象一下這樣一個未來：通過AR/VR 設備，我們可以進入令人驚歎的虛擬世界，並根據提示立即創建來自我們想象或超越想象的 2D 和 3D 對象，就像施展魔法一樣。這些對象真正屬於我們（數據託管在公共區塊鏈上）。我們可以在虛擬世界中與智能 AI NPC 互動，並影響整個遊戲世界的故事。所有這些都將由完全透明的開源基礎設施支持。
在這個願景中，人工智能驅動的 Web3 遊戲將釋放無限的創造力。
03
快速演進與持續集成
事實上，AI在遊戲開發中的歷史可以追溯得更久。
AI在遊戲開發中的應用可以追溯到《星際爭霸》、《暗黑破壞神》等經典遊戲。當時，開發者需要AI系統來創建可交互的虛擬世界和角色，而這些系統如今已成為開發此類交互平臺的標準配置。
早期遊戲開發中與人工智能相關的研究側重於控制非玩家角色（NPC）。隨著自然語言處理（NLP）技術的進步，使用深度學習技術生成遊戲關卡的一些開創性工作已經出現。
一個代表性的例子是MarioGPT，它通過經過微調的GPT-2模型成功生成了《超級馬里奧兄弟》的部分關卡。
隨著模型的快速迭代，AI的能力也越來越強大。對於Web3遊戲領域的從業者來說，如何利用AI打造出優質的遊戲，以及如何將AI生成的模型融入到開發過程中，是吸引更多用戶的核心。
DeGame AI 是一款專注於生成模型的輕量級工具，也是一款無代碼創作工具。它支持用戶將 DeGame AI 的工具集成到現有的遊戲製作生態系統中，以在遊戲開發或優化過程中自動執行具有挑戰性的內容創建任務。基於 Transformer 神經網絡，DeGame AI 還提供通過 DeGame 的 Annotation 和 Substation 模型生成基於文本的遊戲視頻等功能。
我們希望看到新興的、程序生成的世界，每個世界都有自己豐富的歷史、居民和謎團。將會有互動小說，故事通過玩家的選擇而發展，通過生成的圖像、視頻和音頻講述，為 Web3 遊戲提供更多可能性。
綜上所述…
對於一個 Web3 遊戲領域的專業人士來說，完成一個遊戲項目至少要涵蓋互動性、可玩性、以遊戲故事為核心的內容，考慮角色之間的故事情節聯繫，精心設計玩家的遊戲關卡和目標。通過利用先進的 AI 生成模型，可以將創造力和想象力轉化為複雜的遊戲機制和故事情節。從而設計出具有鮮明個性的 AI NPC 來引導玩家行動，觸發影響遊戲故事的事件，在降低成本的同時提高遊戲開發和運營效率，從而創造新的利潤增長點。
AI技術在遊戲開發和運營中有著眾多的應用，包括劇情規劃、地圖生成、關卡設計、任務生成、對話創作、故事敘述、模型生成，以及遊戲內成長系統和經濟系統的規則制定等。
這僅僅是一個開始。我們相信，在 AI 和 Web3 遊戲領域的探索將打開一扇通往新遊戲世界的大門。隨著技術的進步和應用的深入，玩家可以期待更多超越傳統遊戲界限的獨特遊戲體驗，帶來更具沉浸感和互動性的遊戲世界。對於熱愛遊戲和技術創新的玩家來說，這是一個激動人心的時代。
