靠谱的算力基座，对游戏行业意味着什么？

文/九莲宝灯

“百度？他们来CJ干什么？”

CJ展会期间，我和几位行业朋友谈起百度参展的消息，他们的第一反应大多是这句。大家心里都清楚，百度确实是家科技巨头，但近几年，似乎和游戏圈的交集并不多。

事实却并非如此。百度早已通过智能云，悄然织入了一张连接众多游戏企业的网：

根据国际数据公司（IDC）发布的《中国AI游戏云市场洞察，2025》报告，百度智能云在中国AI游戏云市场占据首位，且份额超过了第2至第5名之和。在AI游戏云基础设施服务这一细分领域，百度智能云同样稳居第一。网易、米哈游、三七互娱、Unity等头部厂商均在使用其服务，且合作深度各不相同。

这些大厂与百度智能云联手，究竟在搞些什么？作为以AI为核心的团队，百度智能云如何评估当前游戏行业的AI应用水平？未来游戏与AI还能碰撞出怎样的火花？

带着这些疑问，我在上海聆听了百度智能云副总裁张玮的演讲，并在会后与他及百度智能云游戏业务负责人杜俊杰进行了一场深入对话。

百度智能云副总裁张玮

01

百度都为游戏做了些什么？

论坛上，张玮首先阐述了百度智能云团队对游戏AI应用的见解，随后分享了米哈游、三七互娱等厂商的合作案例。

他指出，目前AI模型能力提升迅速，但其主要应用场景仍集中在生成贴图、压缩开发周期、批量制作投流素材等环节。这些工作大多处于管线后端，玩家难以直接感知。

虽然市面上不乏有趣的AI原生体验Demo，但百度认为，从Demo走向稳定服务，再到支撑千万乃至亿级玩家规模，中间横亘着算力、数据、Agent、记忆系统等一整套工程体系。这是一道全新的技术门槛，不仅中小团队面临挑战，即便是游戏大厂，在此方面也常感吃力。

因此，百度的定位是成为从算力到体验的基础设施提供商。他们将这一目标拆解为两个层面：AI Infra（基础设施）和Agent Infra。

进入AI Infra层，随着游戏研发深入，算力需求呈指数级增长。大型企业自研大模型往往需要数万卡的训练集群；成长型企业需精调垂类情感模型；全球化团队则需同时应对算力和合规的双重压力。

针对这一痛点，百度推出了百舸AI计算平台，并已与合作伙伴建立紧密联系。以米哈游为例，其多模态模型训练规模已从千卡跃升至万卡级，工程挑战巨大。百度提供了从网络架构到算力资源的全方位支持，助力米哈游完成多模态大模型的训练与推理。

再看Unity中国，他们正致力于构建基于自身产品的AI Coding服务，这不仅涉及多模型服务部署，更依赖充足的算力底座。百度智能云为此提供了模型部署支持，并完成了Unity AI Coding与百度自研芯片昆仑芯P800的适配，进一步释放了算力潜力。

此外，三七互娱也与百度展开合作，共同探索如何将分散的AI能力整合为系统化的运营体系。百度认为，在AI Infra层，游戏公司最大的难点在于算力能否被高效利用、管控得当且可持续。

而在Agent Infra层，即百度智能云千帆平台的领域，核心聚焦于长期记忆和多智能体协同两大方向。

据张玮介绍，百度智能云已与多家游戏团队合作落地该领域。例如游戏《量子跃迁：米乐光年》，实现了玩家与NPC对话的实时生成。

又如上海易娱，直接将游戏角色和世界观接入AI平台，通过AI漫剧工厂生成信息流素材。玩家在刷短视频时便对游戏角色产生认知，带着情感锚点进入游戏，使游戏IP借助AI实现了自我营销。

还有专注于AI原生的团队，如全灵AI，定位为游戏行业基础模型公司，仅需一分钟、百元成本即可生成可玩游戏；AutoGame开发的《麦琪的花园》，将UGC创作门槛降至短视频级别，AI能自动生成角色的外观、性格、语音及背景故事，并支持角色自主社交。

由此可见，百度的介入旨在加速游戏团队在AI时代构建工程化能力，让所有关于AI的游戏构想，都有机会从概念走向现实。

但这引发了我的好奇：既然难度如此之大，为何百度选择入场且有能力胜任？在众多觊觎游戏智能云领域的AI巨头中，百度为何能率先突围？

张玮与杜俊杰对此给出了答案。他们认为，百度的核心优势在于，客户所求之事，百度几乎都亲自实践过，深知其中陷阱与难点。

但他们也坦言，行业迭代极快，目前并无真正的护城河。未来，百度不愿仅做“卖药人”，更希望成为客户的“私人健康顾问”。

以下是对话实录，经编辑整理：

02

不想当卖药的人，

更希望当私人健康顾问

葡萄君：百度提出打造“全栈游戏AI云”，初衷是什么？

张玮：关键在于厂商的自我定位。大厂若欲自研模型，如今动辄需数千至数万卡规模的集群，复杂度远超以往，绝非查阅资料即可掌握。

训练过程中最怕中断，GPU故障、网络拥塞或掉卡，任一环节出问题都可能导致训练停滞。每月数百万的成本投入，若利用率低下，亏损更为惨重。因此，一个可靠的算力基座至关重要。

百度将这些转化为云服务后，客户无需担忧底层基础设施，直接使用成熟平台即可。这正是AI Infra的核心价值所在。

中型公司无力承担基础模型训练的高昂成本，但若使用通用大模型，又难显差异化。真正的竞争力源于玩法设计、AI在玩法中的具体应用，以及上线后的数据回流机制。

因此，中小公司的竞争优势不在基础模型层，而在于数据积累与垂类微调。Agent Infra正是为此而生，帮助团队保留精力聚焦创意，而非深陷模型与基建的研究。

目前按收入计，百舸贡献更大；按客户数量计，千帆更多。但我更看好千帆的未来，因为越来越多中小团队及AI游戏创业公司将倾向于选择它。

葡萄君：有报告显示你们AI游戏云基础设施市场份额达56.4%，基础设施具体指代什么？像米哈游这样的大厂为何也会选择百度？

杜俊杰：百度在AI领域深耕十余年。米哈游深谙游戏之道，但在AI基础设施层面，缺乏同等长度的积累。交由百度处理，他们便能更专注游戏本身。

例如网络组网，这是一项极具复杂的工程，此类经验非短期所能建立。此外，7×24小时的服务保障及经过长期验证的技术响应能力，也是重要考量。

与米哈游的合作不止于算力，还涉及大量数据处理环节，包括清洗、存储、标注等。许多训练数据原本并不存在，需大量人工标注。百度在自动驾驶领域积累的数据处理体系，亦可复用于此。

GPU仅是我们服务的一部分，我们同样提供数据、训练、推理的一整套能力。

张玮：核心在于数据。原有的知识库未充分整合，导致回答准确率偏低。

葡萄君：智能NPC你们早期便已尝试，许多人视其为游戏行业的下一步。最大门槛何在？是成本吗？

杜俊杰：成本是动态变化的，今日高昂不代表下一代模型依旧如此，本质在于寻找体验与成本的平衡。我认为，目前的门槛除成本偏高外，还有一点在于有时过于完美反而失去真人感，且记忆和情感系统尚不成熟。

智能NPC的最大价值，一是丰富玩法，过去依赖固定脚本，现可实现实时生成变化；二是随着记忆和情感系统的成熟，NPC未来或许能成为游戏体验的核心。

正如《西部世界》所描绘，也许有一天它们会真正“活”过来。这实际上是在迎接一种新的数字生命形态。

葡萄君：AI原生游戏做Demo容易，产品化艰难，最难的坎在哪？目前进展如何？

张玮：做出Demo并不难，好创意往往始于Demo。真正的问题在于，如何让作品具备不可替代性？例如，别人对接普通对话，你接入记忆系统，让NPC记住玩家的过往言论。这是第一层壁垒，但还需更多能力以维持持续竞争力。

第二重挑战是数据闭环。许多游戏上线火爆一时后便迅速沉寂，我们希望实现“玩家越多、数据越多、游戏越强”的正向循环。

因此，我们要推进两件事：一是基于Agent Infra叠加记忆系统、情感系统等深层能力；二是帮客户打通运营数据管线，从数据回收、审核打标、模型微调，到新版本上线、AI生成投流素材、玩家回流再产生新数据，实现全链路贯通。游戏比视频复杂，因其包含交互和数值策划，解决这两大问题，AI原生游戏必将增多。

如我们与全灵AI深度合作，其主打女性向游戏，极度依赖长期陪伴，角色需记住每位玩家的聊天内容与喜好，故长期记忆是关键能力。

目前，一句话生成3D游戏虽已能产出Demo，但距离商业化仍有两道坎：数值策划与长期记忆。商业游戏需成熟的数值体系，成长、付费等环节均需持续优化。我们预判，明年起，部分体量较小的AI原生游戏将开启真正的商业化进程。

葡萄君：不少人认为游戏厂商更懂自身所需的AI工具，为何百度反而能提供更具优势的方案？

张玮：过去甲乙方合作，源于一方不懂而另一方懂，或一方成本更低。如今关系已变，核心在于双方是否愿意向对方靠近。

百度不只涉足游戏，自动驾驶、影视、游戏等领域均有实践，这些通用AI经验可与游戏行业深度融合。以前销售拿着PPT讲解功能模块，现在直接演示AI工作流，让客户现场体验，指出不足即时修改。

我始终认为，当下不是乙方替甲方解决问题的时代，而是甲乙双方共同定义问题的时代。模型能力每月都在迭代，今日无解，下月或可迎刃而解。真正重要的是与客户共同成长，而非简单的买卖关系。

葡萄君：坦白讲，文心大模型在开发者圈子的讨论度并非最高，自研模型对游戏业务真的重要吗？

张玮：游戏必然涉及多模型组合，不可能仅依赖单一模型。不同模型性格各异，太聪明无趣，太笨拙无法交流，必须合理搭配。文心的最大价值不仅在于模型本身，更在于训练过程中积累的深厚研发经验。这好比为了找出对症之药，亲自遍尝百病。这些经验将沉淀至所有产品中。

许多人觉得文心在C端讨论减少，实则它已成为诸多企业解决方案的一部分。就像AI Agent背后的搜索能力，很多仍源自百度，只是从前台转向了后台。

葡萄君：百度在AI游戏领域最大的差异化是什么？有什么护城河？

张玮：说实话，现阶段无人拥有真正的护城河，行业变化太快。GPT亦无绝对护城河，稍不留神Claude便可能追上。若说百度的特点，我认为仍是与客户共同成长。

首先，我们的优势在于全栈AI能力与全行业实践经验。百度既研发基模，又赋能千行百业——做游戏的未必做过漫剧或智驾，但我们拥有跨行业的通用经验，能与游戏行业的垂直认知深度结合。

其次，这个时代不是乙方替甲方解决问题的时代，而是乙方与甲方共同定义问题的时代——因为无人能确切定义问题所在。因此，我们与客户的合作关系超越买卖，是各自向前多走两步。我更愿充当客户的私人健康顾问，而非单纯的卖药者。

另外，百度自身无游戏业务，不会与客户构成竞争，这也是许多大厂乐于合作的原因。我们在AI领域深耕十余年，许多东西自己先试了一遍——跑通了就分享，跑不通也积累了教训，然后将能力赋予客户。

葡萄君：两年后再看今天的AI游戏，你认为什么最可能是泡沫？什么是最被低估的？

张玮：被高估的是提效。过去是人卷人，现在是人卷AI。即便卷到最后只剩一人，做出来的仍是平庸之作，价值有限。真正重要的是体验，而非继续内卷效率。

我认为被低估的是个性化体验。未来同一款游戏，不同玩家可能获得截然不同的体验，甚至每人皆拥有专属游戏。为何不能出现一次性游戏？如流水般，不断为每个人生成独特体验。

AI的创意能力也被低估。过去人们认为AI缺乏创意，近期我们调研了七十多家AI游戏创业团队，许多创意在去年完全难以想象。

AI不仅能提效，自身也在不断涌现新想法。因此百度愿一直陪伴客户前行，哪怕暂时无法售卖产品也无妨。重塑关系，比单纯卖货更重要。

游戏葡萄招聘内容编辑，

【站点差异】本稿将发布到 zonglanpress.com。请换一种措辞、句式与段落节奏，避免与发往其他站点的版本雷同；事实与数字仍必须与原文一致。