靠谱的算力底座，对游戏行业究竟意味着什么？
文/九莲宝灯
“百度来CJ做什么？”
在ChinaJoy期间，当我向几位行业朋友提起百度参展的消息时，这是他们最直观的反应。尽管大家都承认百度是科技巨头，但在过去几年里，似乎它和游戏行业的交集并不多。
事实并非如此。百度早已通过智能云，悄然与众多游戏企业建立了深层连接。
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游戏云市场中占据首位，其市场份额甚至超过了排名第2至第5名企业的总和。在AI游戏云基础设施服务这一细分领域，百度智能云同样位居榜首。网易、米哈游、三七互娱、Unity等头部厂商均采用其服务，且合作深度各异。
这些大厂与百度智能云的合作具体涉及哪些内容？作为以AI为核心业务的团队，百度如何看待当前游戏行业的AI应用水平？未来游戏又将如何进一步融合AI技术？
带着这些问题，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深入交流。
百度智能云副总裁张玮
01
百度为游戏行业构建了什么？
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、三七互娱等合作伙伴的案例。
他指出，虽然当前AI模型能力提升迅速，但主要应用场景仍集中在生成贴图、压缩开发周期、批量制作投放素材等管线环节，玩家往往难以直接感知。
团队也见过许多令人惊艳的AI原生体验Demo。但百度认为，从Demo走向稳定服务，进而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，即便是大型游戏厂商，在此方面也会感到负担沉重。
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。
在AI Infra层，随着游戏公司深入探索，对算力的需求呈指数级增长。例如，大型企业自研大模型需要数万卡的训练集群；成长型企业需精调垂直情感模型；全球化团队则需同时应对算力瓶颈与合规要求。
针对这一层级，百度推出了百舸AI计算平台，并已促成多起合作。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，工程难度极大。百度提供了从网络架构到算力资源的全方位支持，保障了其多模态大模型的训练与推理效率。
再看Unity中国，正在构建基于自身产品的AI Coding服务，这需要多模型部署能力及充足算力。百度智能云不仅提供模型部署支持，还完成了Unity AI Coding与百度自研芯片昆仑芯P800的适配，为其释放更多算力潜能。
对于三七互娱，双方正致力于将分散的AI能力整合为系统化的运营体系。百度认为，在AI Infra层，游戏公司的核心痛点在于算力能否被高效利用、管控并实现可持续发展。
Agent Infra层则是百度智能云千帆平台的重点。该层主要聚焦于长期记忆与多智能体协同两大功能。
据张玮介绍，百度已与多家游戏团队合作落地此类应用。例如游戏《量子跃迁：米乐光年》，实现了玩家与NPC对话内容的实时生成。
上海易娱则直接将游戏角色与世界观接入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能认识游戏角色，带着情感锚点进入游戏，使游戏IP通过AI转化为自主传播的广告。
此外，还有一些专注于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，百度参与的核心事务，是加速游戏团队在AI时代构建自身的工程化能力，让所有关于AI的游戏构想有机会从概念走向现实。
但这引发了我的好奇：既然工程化难度如此之大，为何百度执意要做且能做到？在众多试图抢占游戏智能云先机的AI巨头中，百度为何能拔得头筹？
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“亲历者”身份——客户所面临的问题，百度几乎都亲自实践过，因此深知痛点所在。
但他们也强调，行业变化极快，目前不存在真正的护城河。未来，百度不希望只做“卖药的人”，而是更倾向于成为客户的“私人健康顾问”。
以下是经过编辑整理的对话实录：
02
不做卖药人，愿做私人健康顾问
葡萄君：百度提出打造“全栈游戏AI云”，初衷是什么？
张玮：这取决于厂商的自我定位。大厂若选择自研模型，如今动辄需要数千至数万卡的集群规模，复杂度远超以往，绝非查阅资料就能掌握。
训练过程中最怕中断，GPU故障、网络拥塞或掉卡，任一问题都会导致训练停滞。每月数百万的成本投入，若利用率低下，损失巨大。这就需要可靠的算力基座。
百度将这些能力封装为云服务后，客户无需操心底层基础设施，直接调用成熟平台即可。这正是AI Infra的最大价值。
中型公司通常不愿承担基础模型训练的高昂成本。但如果大家使用相同的大模型，竞争力从何而来？真正的差异在于玩法设计、AI在玩法中的具体应用方式，以及上线后的数据回流机制。
因此，中小公司的竞争力不在于基础模型层，而在于数据积累与垂直微调。Agent Infra旨在协助他们完成这一任务，使其能将精力集中于创意本身，而非纠结于模型与基建。
目前，按收入计算，百舸贡献更大；按客户数量看，千帆更多。但我更看好千帆的未来，因为越来越多的中小团队及AI游戏初创公司倾向于选择它。
葡萄君：有报告显示，贵司AI游戏云基础设施份额达到56.4%。基础设施具体指代什么？为何像米哈游这样的大厂也会选择百度？
杜俊杰：百度在AI领域深耕十余年。米哈游精通游戏开发，但在AI基础设施层面缺乏长期积累。交由百度处理，他们能更专注于游戏本体。
例如网络组网，是一项极其复杂的工程，这类经验无法短期建立。此外，7×24小时的服务响应及经过长期验证的技术支持至关重要。
与米哈游的合作不限于算力，还涉及大量数据处理工作，包括清洗、存储、标注等。许多训练数据原本不存在，需人工大量标注。百度在自动驾驶领域积累的数据处理体系，可直接复用于游戏客户。
GPU仅是服务的一部分，我们提供涵盖数据、训练、推理的全链条能力。
张玮：核心在于数据。以往知识库整合不足，导致回答准确率偏低。
葡萄君：智能NPC你们较早涉足，许多人视其为行业下一步方向。最大障碍是什么？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然昂贵，本质是在寻找体验与成本的平衡点。我认为当前门槛除成本偏高外，还表现为有时过于完美而缺乏真人感，且记忆与情感系统尚不成熟。
智能NPC的价值主要体现在两点：一是丰富玩法，由固定脚本转向实时生成变化；二是随着记忆和情感系统的完善，NPC未来可能成为游戏体验的核心。
正如《西部世界》所描绘，或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原生游戏制作Demo容易，产品化却难，最大的坎在哪里？目前进展如何？
张玮：Demo不难，好创意往往始于Demo。真正的难题是如何防止被复制。例如，别人接入普通对话，你接入记忆系统，让NPC记住玩家之前的言论。这是第一层壁垒，但要保持持续竞争力，还需更多能力支撑。
第二重挑战是数据闭环。许多游戏上线后热度短暂，我们希望形成“玩家越多、数据越多、游戏越强”的正向循环。
为此，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、玩家回流产生新数据，实现全链路贯通。游戏比视频复杂，因其涉及交互与数值策划。解决这两个问题，AI原生游戏将大量涌现。
我们与全灵AI合作紧密，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互动偏好，因此长期记忆是关键能力。
目前，一句话生成3D游戏虽已能出Demo，但距离商业化仍有两道坎：数值策划与长期记忆。商业游戏需具备成熟的数值体系，成长路径、付费设计等均需持续优化。我们判断，明年起部分体量较小的AI原生游戏将开启真正商业化。
葡萄君：许多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好方案？
张玮：过去的甲乙方合作，源于技能互补或成本差异。如今关系已变，关键在于双方是否愿意向对方靠拢。
百度不仅在游戏领域实践，在自动驾驶、影视等方面亦有积累，这些通用AI经验可与游戏行业结合。以前销售常拿着PPT讲解功能模块，现在直接演示AI工作流，让客户现场体验，不满意立即修改。
我一直认为，当下不再是乙方单纯为甲方解决问题的时代，而是双方共同定义问题的时代。模型能力每月都在迭代，今日难题下月或许迎刃而解。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重要吗？
张玮：游戏必然采用多模型策略，单一模型无法满足需求。不同模型性格各异，太聪明无趣，太笨拙无法交流，必须组合使用。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。这就像为了找到对症药物，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，实则它已融入众多企业解决方案。例如AI Agent背后的搜索能力，多数仍源自百度，只是从前台转为后台支撑。
葡萄君：百度在AI游戏领域的最大差异化是什么？有何护城河？
张玮：实话实说，目前无人拥有真正的护城河，行业变化太快。GPT亦无护城河，Claude很快就能追上。如果说百度有何特点，那便是与客户共同成长。
首先，我们的优势在于全栈AI能力与全行业实践经验。百度既研发基础模型，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，可与游戏垂类认知深度结合。
其次，这个时代不是乙方帮甲方解决问题，而是乙方跟甲方一起定义问题——因为没人能真正定义问题。所以我们与客户非买卖关系，而是各自向前多走一步。我更希望扮演客户私人健康顾问的角色，而非卖药人。
另外，百度自身无游戏业务，不会与客户构成竞争，这也是许多大厂愿意合作的原因。我们在AI领域深耕十余年，许多能力先自行试错——跑通了的分享出去，跑不通的也做过，再将能力赋予客户。
葡萄君：两年后回望当下的AI游戏，您认为什么可能是泡沫？什么又被低估了？
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，做出的仍是普通游戏，价值有限。真正重要的是体验，而非继续内卷效率。
被低估的我认为是个个性化体验。未来同一款游戏，不同玩家可能获得截然不同的体验，甚至每个人都将拥有专属游戏。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，近期我们考察了七十多家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，更在不断产生新想法。因此百度愿长期陪伴客户前行，即便暂时无法售卖产品也无妨。关系的重塑，比单纯卖货更重要。
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