AI超能力“孵化”新游戏？冰川曾保忠：1000个提案100个Demo，10个立项一个爆款

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GameLook报道/前不久，冰川网络发布的2025年第三季度报告显示，前三季度公司销售费用为9.11亿元，同比下滑52.31%；归母净利润5.02亿元，同比大幅增长207.49%——买量强度下降，但利润出现反弹。

在去年产业年会的“小游戏行业专场论坛”上，冰川网络副总经理&孵化中心负责人曾保忠在演讲中提到，冰川孵化中心推出“50-50计划”，计划未来一年要投资50款游戏，每周至少一款。

时隔一年，在12月18日举行的“2025小游戏新增长峰会”上，曾保忠并未透露过去一年的海投的具体进展，反而话锋一转将话题对准了AI，并以《AI+孵化:解锁小游戏创新增长新范式》做了主题演讲。

不同于去年披露的小游戏海投策略，在GameLook看来今年的冰川明显更聚焦“如何更广的范围、更快的速度找对立项方向”，即AI和游戏项目孵化的结合。曾保忠提到，AI可以加速冰川网络围绕游戏的立项和机会扫描。

比如基于AI强大的数据推理能力，他们创立了工具“冰川战情室”，进行早期市场研究和玩法原型方向的排查：算法每周基于最近一段时间的全球游戏榜单、投流广告等数据自动推荐玩法原型，并对其付费表现、吸量情况和机会点进行趋势总结，从而帮助冰川判断立项的可能性。

而在内部提案环节，策划也能利用AI进行玩法模拟与视频产出、快速实现效果，只需要三个小时就能跑出一个超高速游戏演示Demo。一方面降低了内部讨论的信息折损程度，一方面也可以直接投流测试，方便进一步判断。

以下为分享实录：

曾保忠：很高兴又有机会，在游戏产业年会上跟大家分享冰川网络过去一年拥抱变化的一些心得。

我是1995年入行的，从1995年到2025年这30年期间，全球游戏行业总产值从30亿一直到去年的1900亿美元。因为每个行业大周期都会带来2~3倍的增长，而从过去到现在基本上已经跨越了4到5个大周期。过去的增长，其实来自游戏应用跟科技突破的双螺旋，并从以前4~5人的开发团队，成长到可能一个项目上千人的工业化团队。

但随着AI科技发展，我们发现下一代产业革命将会颠覆当前的游戏工业化模式。也就是说，类似硅谷车库创业的4~5人创业小团队会越来越多。各位游戏行业的从业人员应该会发现，过去几年Steam上面4~5人的小团队、甚至一人团队，他们做的爆款数量大概超过了过去十年的总和，这实际上是由AI兴起、引擎能力提升带来的变化。

目前，游戏研发在美术环节、或者代码环节使用AI工具已经非常普遍，策划环节可能比较少。究其原因，大家觉得AI不太适合做所谓的创意工作。但是大家可以看一下这个模型，我们叫作“游戏立项模型”。它是一个宽漏斗模型，即我们经常说的“1000个提案、100个Demo、10个立项、一个爆款”。

我们可以从这个模型发现一个规律：实际上它的宽口部分非常适合AI工作。为什么？这四个阶段都有相应的工作，比如1000个立项的计划书是怎么来的。实际上我们每周孵化中心都会有一个机会点会议，大家要去讨论过去一周在行业或者外面玩到的游戏、看到的各种机会点，有没有成为一个立项的商业化逻辑的可能。

这个时候大家就会发现，这种扫描的工作如果人工来做是非常耗时的，而这正是AI最强大的能力。AI虽然说创意不行，但他的数据推理能力非常强，比人还强。后来我们在这个部分就做了一个工具，叫做冰川战情室。

大家可以看到，这就是我们上周扫描出来的一个热门赛道新变体的结果。它其实是来自海量的全球发行游戏，包括榜单、投流广告等，然后每周通过算法自动推给我们几个游戏。你会发现，里面包括它靠什么吸量、它的付费表现、一句话的机会点判断……AI都可以帮你跑出来。

这是另外一个，包括操作反馈、策略值、机会点的判断。其中提到“可移动的单位塔防正在成为新的测试风口”，因为北美测试区一下出现了好几款类似玩法。

整个报告最后，它会帮你把本周趋势总结出来。像提到的“视角降维打击”、“塔防的动态化”、“赌性机制的入局”……都是根据最近一段时间的优秀产品，或是在买量消耗上有比较大投入的部分，带来的一个总结。

实际上，我们加入冰川战情室并不是要完全取代人的部分。每周策划、制作人还是会去看自己感兴趣的资讯，玩自己感兴趣的游戏，这部分是避免不了的。但AI的加入，带来了一个非常好的所谓“全面性”。

每一个制作人玩游戏都有各自偏好，通过人去进行扫描，一定会有疏漏。AI其实是全面性的，会把很多人可能注意不到的东西总结出来。过去一段时间，我们确实发现，每周AI跑出来的内容里有很多我们疏漏的，甚至有一些确实变成了我们的立项参考。

那么再讲另外一个东西，我们内部实际上还有一个冰川的内部知识库，这是我们孵化AI的底座能力。

这个知识库怎么来的呢？我们在冰川内部的各种会议，比如立项的评审、游戏的复盘会等等的数据，包括买量各方面的数据，我们全都是通过这个知识库喂给AI。这样会带来一个什么好处？就是除了前端扫描机会的部分外，每一个策划在做提案的时候，都可以通过内部的AI知识库去进行询问。

比如说我现在有一个什么想法，这个想法之前提过吗？提过的话通没通过、问题出在哪里？当时的评审意见是什么……通过这样一个工作方式，AI会越来越像冰川的“老司机”、“老法师”，在工作过程中逐渐提供更加有效的建议。

这是我们内部用AI做的一个超高速Demo的玩法模拟视频，它实际上是策划自己做的。因为他提案是想做一个类似美食经营的玩法，那他就想说“东北烧烤”能不能搞。于是他把自己想象的东西用AI快速做出来，3个小时就完成了这个图。

这有两个用处，一是他在提案的时候，大家一看到就非常有画面感，知道你想要做什么东西，相当于降低了我们讨论的信息折损；第二，做得好还可以直接拿去投流，看看到底吸不吸量，做进一步的判断。

接下来讲组织进化的部分，我最近一年一直提到一个概念，叫做创意蜂群。传统的游戏开发，它从最早的依赖数百人、耗时好几年的工业化流程，到现在AI正在打破这种所谓的人海战术。该模式会逐渐往所谓的分布式组织去演进。

这是传统的游戏组织模式，但我们现在是分布式创意网络架构。

这是我们现在孵化中心的架构，中间是一个能力中心。什么叫能力中心？游戏开发的各个生命周期需要各种能力，比如前期需要程序、美术、策划做游戏的能力，需要买量的能力，中后期可能需要运营的能力，包括中间的评测、PM等等——这在我们内部叫作能力中心。

能力中心的外围是我们的制作人跟发行制作人，由他们去连接最外围的外部合作厂商、或是内部研发团队。通过这样，在游戏开发的前中后期把我们的能力赋能给开发小团队。这些小团队只要专注于自己的创意就行，其他的服务要求，比如前期需要测试吸量能力等等，我们都可以帮你去做。

第三呢，我们讲到人才需求就是未来，我们会说π型人才成为竞争的核心。

什么叫π型人才呢？最早在上世纪90年代的时候，游戏需要的是专家型人才，大家会发现早期的游戏开发者都是非常专精的。但在过去10年，大家又说我们要的是T形人才，为什么呢？我们进入的工业化，需要各个岗位之间的协作，它需要的是专业性非常强，但其他的横向部分也要懂一点，才能协作。

但进入AI时代，我们需要π型人才。π型人才跟T型人才最大的不同是它有两条杠，就是说你至少需要具备两个以上的专业能力。因为基于AI的能力会发现，以后代码不需要别人写，游戏美术可能也不需要别人画，我只要有想法、有创意，通过引擎的能力和AI的能力，一个人都可以做游戏。

《逃离鸭科夫》是一个典型的例子，是一个五人小团队做出来的游戏，一个月之内300万套销量，非常惊人。但我想说的是，这个五人小团队其实有两个核心人物，制作人Jeff跟主策方吴乐扬。这两位是东北大学学长学弟的关系，都非常喜欢做游戏，而且这两位都是π型人才。游戏里面的代码、美术动画、战斗表现效果，甚至音乐音效、关卡设计……俩人都能够直接做。

团队里一个人做了4、5份工作，这就是所谓π型人才研发游戏的能力。我相信，未来4~5人的小团队做出爆款机会是越来越多。

最后总结一下，我们刚刚讲到了立项与机会扫描，也就是说AI如何改变工作流。实际上是我们要把“什么是数据逻辑工作”跟“什么是创意工作”分开，让人和AI去做各自擅长的事。

另一个就是我们提到的组织变革，未来会从千人工厂变为创意蜂群，也就是扁平分布式的网络组织。第三是人才需求，未来游戏行业的人才需求，π型人才会成为竞争核心。这个表上也列出了很多，我们目前在游戏开发工作中常用的AI工具，供大家参考。

冰川的宗旨是“为玩家做好玩的游戏”，而我们孵化中心目前正有一个“50-50计划”，相当于出前面的游戏启动资金，只要你的案子过审，我们可以动用孵化中心的能力帮助你，大家一起合作做出一款好玩的游戏。

我也希望对于喜欢做游戏、有想法的CP能够踊跃地联系我们，大家一起来为玩家做出更好玩的游戏，谢谢大家。