說真的，想用好AI的游戲廠商真應該看看他們是怎么做的

七月底，我又一次來到了上海。每年的ChinaJoy，除了看產品，我更習慣于把它當作一個觀察行業情緒的窗口。

今年，AI無疑是絕對的焦點。幾乎我接觸的每一家公司，都在談論這個話題，各種令人眼花繚亂的技術和宏大愿景交織在一起。大家都知道AI很重要，但具體要怎么用、怎么用好，每個人都有自己的方向。

ChinaJoy期間，我前往參加同期會議2025CDEC高峰論壇，而在大會正式開始前，我有機會同其他媒體，與三七互娛的技術中心數據副總裁王傳鵬，提前進行了一場對話。

三七互娛技術中心數據副總裁王傳鵬

他坦誠地分享了成本投入、團隊構成、技術方向，乃至那些尚未解決的問題。這場對話，讓我得以了解三七互娛AI戰略從宏大敘事到具體實踐的全過程。

更重要的是，我意識到，AI的競爭，早已越過了簡單使用市面上通用工具的階段。真正的差異化，可能在于能否為每一個獨立的游戲產品，訓練出它專屬的、不可復制的自有模型。而三七互娛在這條路上的長期投入，正在構建起他們在AI時代最核心的競爭力。

AI布局，8年前就開始了

梳理近幾年的行業熱點，能發現一個現象：每當一個新技術、新趨勢涌現，很多公司的反應往往是應激式的，先追上去再說。但在三七互娛身上，卻能看到一條異常清晰和連貫的主線。他們似乎總能提前卡在正確的節點上。當年轉身投入移動游戲，再到小游戲業務是這樣，現在的AI，也是如此。

一開始，我也好奇這是不是單純運氣好踩中了風口。但在和王傳鵬聊過之后，我感覺這更像是一種長期戰略不斷積累下的必然結果。

王傳鵬表示，“在AI技術爆發之前，三七互娛對信息化數字化的一個建設，或者包括技術賦能整個研運體系，這條思路本身就是非常重視的。我們一直是兩條戰略方向，一條戰略是技術戰略，第二條是研發的內容戰略。”

這說明，AI對于三七互娛，并非一個突然闖入的新風口。他們一直在思考，下一個能為游戲工業化體系帶來巨大增益的技術到底是什么。而不斷成熟的AI技術，恰好就是那個答案。

實際上從2018年開始，他們就已經開始探索AI在游戲運營及發行領域的應用，并逐步將AI工具運用到研發、發行乃至通用辦公等業務類型，覆蓋了策劃、美術、技術、測試等多個細分流程。

而真正體現他們戰略“決心”的，是在一個關鍵的“十字路口”上做出的選擇。王傳鵬提到，2022年底，在AI熱潮全面爆發前，他們的技術團隊面臨著兩條路徑的抉擇：是投入確定性更高、能更快看到回報的“商業化”，還是投入充滿不確定性、需要長期耕耘的“AI”。

他的答案是：“對于三七互娛來說，相較于商業化，AI一定是最最重要的，它一定代表了下一代的生產力。所以我們就在2023年年初，就把整個大的方向給定下來了。”

三七互娛的AI矩陣

這個在AI熱潮全面爆發前就做出的“反商業直覺”的選擇，說明了很多問題。它背后，是一種自上而下的、對技術變革趨勢的堅定判斷。王傳鵬也提到，AI在公司是“一把手工程”，這種高層共識，確保了在關鍵時刻，公司的資源能夠向更著眼于未來的方向傾斜。

三七互娛對AI到底有多重視？除了內部的戰略抉擇，其外部的投資版圖或許更能說明問題。翻看近兩年的投資記錄，會發現一個清晰的脈絡：行業里幾家頭部的大模型公司，比如智譜AI、百川智能、月之暗面，背后都有三七互娛的身影。

他們的視野還不止于大模型。通過對此芯科技、輝羲智能、華翊量子等一批企業的投資，三七的觸角已經延伸到了AI算力芯片、半導體，甚至量子計算這樣的硬科技領域。在游戲公司里，能做到如此深度和廣度的體系化投資布局，實屬少見。

三七互娛的AI產業鏈投資布局

如果說外部投資展現了三七在AI領域的野心，那么內部的資源投入則印證了他們要把這件事做扎實的決心。王傳鵬透露，其內部“算力投入占比高達40%～50%”，這意味著大量的資源被實實在在地用在了模型訓練和高效推理這些AI的“重資產”環節。而在具體的布局上，從王傳鵬在CDEC大會的分享中，已經可以看到一個完整的系統性框架：文化上，自上而下推動AI創新；組織上，成立專門的AI效率委員會；人才上，全年AI人才數量增長了3倍；能力上，則打造出“小七”這樣的工位級AI智能體產品。

在這龐大的外部布局和內部投入之下，作為一家游戲公司，他們“內生”的、最核心的目標，就是用AI去解決游戲研發和運營中最實際的問題。

為何要執著于“自研”？

在與王傳鵬的交流中，我最大的感受是，他們對AI的應用，始終保持著一種“務實”的態度。這種務實，體現在他們對應用場景的精準切分上。

先從行業最關注，也是AI最先落地的營銷環節來看。在如今的買量市場，海量、高頻的創意素材是所有廠商的剛需，也是消耗成本最大的業務之一。根據三七互娛2024年度報告披露的數據，他們的廣告素材投放視頻中，由AI深度參與生成的視頻占比已超過了70%。

不過，AI素材用于買量這件事并不稀奇，許多大廠都在用。真正值得關注的，是他們的AI應用已經開始向更核心的研運環節滲透。

比如，在運營環節。面向全球市場的本地化翻譯是出海廠商的剛需。王傳鵬提到，在俄羅斯等略顯小眾的市場，通用模型對小語種的處理能力并不是那么強。為此，他們訓練了專屬的翻譯模型。根據其在CDEC大會上分享的數據，目前AI翻譯準確率已高達95%，覆蓋了超過85%的海外游戲，每年能節省大約450萬的費用。在客服端，情況也類似，他們通過AI客服，實現了對所有游戲的覆蓋，準確率達到80%，其工作效率約等于一個30人的團隊。

在美術資產生產上，AI單季度能產出超過50萬張的圖片素材，整體提效超過80%。更關鍵的是，這種提效并非簡單地生成通用素材，而是深度結合項目需求。在分享會上，他們展示了AI如何根據“制作一條古代三國騎兵們冒著風雪行軍的CG視頻”這樣的指令，一鍵式生成包含分鏡、配音、字幕和背景音樂的完整影片。

ChinaJoy上三七互娛重點展示了AI和投資布局

而在技術的最源頭，也就是代碼和項目開發上，AI的介入甚至開始顛覆傳統管線。王傳鵬透露，在他們的發行線開發項目中，已有30%到40%的項目驗證了AI可以繞過傳統冗長的開發流程，將效率提升至原來的4倍。

要達到如此高精度和高契合度，僅僅依賴通用大模型是遠遠不夠的。這背后指向了同一個技術內核——用自有數據精心訓練出的、一個個不可復制的“小模型”。

之所以要投入巨大的資源去自研，王傳監的解釋揭示了其根本目的：“自研的目的，是解決那些‘通用模型無法理解這家公司和這家公司的數字資產’的深度、高精度問題。”這個技術內核，就是他們自研的“小七”大模型，以及在其之上，根據不同職能分工構建的一系列垂類模型，例如服務于美術的“圖靈”、服務于投放的“量子”、服務于數據分析的“天機”等等。

他舉了一個很生動的例子：“我們把《斗羅大陸》的模型交給一些二次元的游戲去用，肯定是不太合理的，因為他們畫風都不太一樣。所以數據資產上的這種開放，其實是不太合理，也沒有太大作用的。”

這也說明了垂類模型的戰略價值所在，它能保證美術風格的獨一無二和高度統一，讓AI能快速生成真正符合其世界觀和調性的內容。同時，每一個訓練好的垂類模型，其本身就是公司最寶貴的核心資產之一，沉淀了對特定IP、特定畫風的深度理解，這是任何外部通用模型都無法給予的。當擁有大量高精度垂類模型的公司，在內容生成的質量、風格和效率上，都將具備明顯的差異化優勢。

當這些分布在各個環節的小模型能力被打通和整合，其產生的效果就更為驚人。以AI小游戲《明月宮心》為例，它首先驗證了“AI全要素生產”的可行性，將開發周期從30天壓縮至10天，完成了從“單點提效”到“全要素整合”的跨越。

而這，還只是第一步。王傳鵬稱，目前，新的《明月宮心 貳》就在此基礎上，開始加入判別式AI，試圖去構建一種“千人千面”的非線性游戲體驗。就好像用戶刷短視頻時，系統會根據個性化推薦呈現不同內容，該模式下的每個玩家都可能獲得屬于自己的個性化劇情。這也預示了他們下一步的方向：“我們預計在今年內嘗試更多的AI玩法、開放世界及UGC等內容。”

AI拼到最后拼什么？

在了解了三七互娛的AI戰略和布局后，我想，在AI時代，我們評價一家游戲公司的價值，可能需要增加一個新的維度了。

傳統的價值錨點，如產品流水或IP儲備，固然重要，但它們更多反映了一家公司把握當下市場的能力。AI的出現，正在引入一個更具決定性的變量：是否擁有一套高效且能持續進化的內容生產范式。過去，行業的成功更多依賴于少數明星制作人或團隊的靈感與個人經驗，去“賭”一個爆款，這其中充滿了不確定性。而在三七互娛的實踐中，我看到的是一套旨在對抗這種不確定性的清晰打法。

他們正在構建的，并非一個能自動產出爆款的工具——王傳鵬也在訪談中坦言，直接去問AI“怎么才能做一個爆款出來”是不現實的——而是一套能將AI能力深度嵌入的工業化體系。這套體系的目標，是持續穩定地產出高質量內容，并從每一次試錯中迭代進化，從而讓整個生產流程變得更加透明、可控和高效。

當一個公司能夠更穩定地輸出內容，并有效降低試錯成本時，其業績的穩定性和可預測性，自然會得到增強。這種“確定性”的提升，正是AI為游戲工業化帶來的最寶貴的價值之一。

而建立這套體系的核心，便是一種更底層的組織能力：能夠將公司的經驗、數據和審美，快速轉化為可執行、可迭代的AI能力。

王傳鵬在訪談中提到的一個機制，就是這種組織能力的具體體現。他們會通過建立“采納率”這類客觀指標，來衡量AI生成內容的有效性。當一個AI生成的美術資產“采納率”低時，系統就會去歸因：是畫風不對，還是主題有誤？找到根因后，再反過來迭代和優化模型。

這個過程，建立起了一個能讓AI“自我進化”的閉環。在我看來，擁有這樣一套能夠持續迭代的機制，遠比擁有某個當下最強的AI模型要重要得多，也更難被競爭對手模仿。

三七互娛的故事，或許為整個游戲行業提供了一個重要的啟示。當AI技術變得越來越普及，單純擁有某個AI工具，將不再是決定性的差異。真正的領先身位，將屬于那些能將AI深度融入自身的組織、流程和文化，并沉淀下獨有的數據與模型資產，最終形成一套屬于自己的、高效的“生產范式”的公司。