AI游戏深度报告：AI给Steam游戏带来了什么？5万款游戏数据深挖

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GameLook报道/在Steam平台，V社（Valve）要求开发者在自己游戏的Steam商店页面披露AI生成内容。虽然欧美游戏圈都对AI普遍持负面态度，但却鲜有人对Steam平台的AI使用状况，以及AI技术如何影响欧美、尤其是Steam游戏给出可靠的数据。

最近，外媒Substack对2023年中期到2026年中期的5.36万款Steam游戏发行数据进行了深度研究，得出了大量值得关注的数据，并且分为两大部分进行了详细解释。

以下是Gamelook编译整理的内容：

第一部分

自2024年1月起，V社要求开发者在其Steam商店页面上披露AI生成内容。这一披露是一个小型的、机器可读的痕迹，如果你逐月收集每一款游戏的披露信息，就能实时观察整波生成式AI浪潮如何席卷游戏行业。

于是我这样做了。本文基于2023年7月至2026年7月间发行的53597款游戏的完整普查数据，而非抽样。对于每一款游戏，我记录了其商店页面是否带有”AI生成内容披露”部分、该标记首次出现的时间、收入估算值以及开发者实际撰写的文本。以下是数据所显示的内容。

1、披露机制于2024年开启，随后使用率持续攀升

首先要说明一个前提，因为它对解读这张图表至关重要：Steam的AI披露机制在2024年1月之前并不存在。当时没有可填写的字段，商店页面上也没有可显示的内容，因此2023年同期AI披露在结构上为零，不是低，而是没有数据可用。

那么2023年那段时间阴影下方约1%的数据是怎么回事？这些完全是追溯性的：少数老游戏在V社的系统上线后回头补加了标记（详见第7节）。应将2024年之前的部分视为一个接近零的基线，它之所以存在，仅仅是因为我在用今天的标记去对照历史发行日期，而非早期采用。

数据清晰地展示了机制开启的那一刻。在新规则下提交的第一批游戏于2024年2月出现，标记占比在一个月内从约1%（追溯性噪音）跃升至约7%（真实的、提交时的披露），随后稳步攀升：

到2026年中期，大约每三款新Steam游戏中就有一款带有真实的、提交时的AI披露，一条真正的采用增长曲线，建立在一个从字面意义上为零的基线之上。

2、发行热潮就是AI热潮

Steam的发行量增长了很多——但增长并不均匀。非AI发行仅温和增长（约每月1,030→约1,320款），而AI标记的发行从可忽略不计的数量（强制要求前约每月13款）增长到约每月530款。取决于你选取的时间窗口，Steam月度发行增长的60–90%来自AI标记的游戏。2026年那些创纪录的月份是蓝色层的堆积，而非传统开发的激增。

3、未来走向

外推不是预言，所以这是一个情景分析，而非预测。但如果当前轨迹保持不变，AI披露游戏将在2027–2028年间的某个时点跨越所有Steam发行的约50%。这个区间反映了两种模型：一条饱和曲线（在50%附近趋于平台期）和一条直线延续。

4、但几乎没有人赚到钱，因为几乎没有游戏能赚钱

在经济层面比较AI与非AI之前，你必须先内化这个平台的残酷头部效应。在所有被测量的游戏中：

排名前1%的作品占据了约94%的估算总收入。

仅排名前10的游戏就占了约62%。

获得过任何评价的游戏的估算收入中位数约为300美元；约28%的游戏获得零评价（≈无可测量销量）。

这就是为什么”AI收入”在各季度之间大幅波动的原因：它不是一种广泛趋势，而是取决于一两款AI游戏是否碰巧走红。在上面的图表中，珊瑚色切片仅是每季度排名前两位的AI游戏——通常占所有AI收入的45–79%。更多AI游戏上市几乎无法推动数据；而打造一款热门则能改变一切。

5、AI的销售额份额在上升：靠的是数量，不是能力

在测量AI的销售额份额时（使用评价数量作为销量代理，并剔除评价跨越多年、重新标注日期的旧目录游戏），该份额从2024年的约3–6%增长到2025年底和2026年的约10–27%。这是真实的增长，但仍远低于AI约33%的发行份额，且因其依赖热门游戏而波动较大。

关键在于，当你通过在每个发行月份内比较AI与非AI来控制上市时间后，单款游戏的画面是平的。一款AI标记游戏达到真正的适度成功层级（≥100条评价≈约3,000销量）的概率仅为非AI的约55%——而这个比例在两年内没有改善。因此，AI上升的销售额份额目前是一个数量故事，而非质量故事：更多射门机会，而非单款AI游戏转化率更高。随着模型改进，这种情况可能会改变，也许值得注意的是，使用最新模型和其他AI工具的游戏仍在开发中。

6、AI用来做什么，以及热门与失败之作的区别

这里有一个陷阱：只看成功的AI游戏只会告诉你赢家做了什么，而非整体群体做了什么——而整体群体中87%是商业上的非成功者。因此我抓取了两组游戏的披露文本：138款成功游戏（≥1,000条评价）和400款随机抽取的失败游戏（<50条评价，上市≥9个月）。

有点出乎意料的是，在这两组中，披露的AI 绝大多数都是视觉方面的，但在失败游戏中更为集中：72%的失败AI游戏提到AI美术/图片/纹理，而成功游戏为57%。成功游戏更多模态且更面向市场，披露AI语音的可能性高出3倍（24% vs 8%），本地化的可能性也更高（18% vs 6%），且更倾向于使用AI进行文本和音乐创作。失败游戏的中位数只是美术资产方面的应用，几乎没有其他。

表述方式的分歧同样鲜明：

失败游戏的披露更为简略。中位数13个词，成功游戏为22个词；35%的失败游戏仅有一行不超过10个词的描述（”有一些AI生成的画作……”），而成功游戏仅13%。

成功游戏更多地使用对冲和安抚性语言——59%使用弱化措辞（”辅助/辅助性/补充性”），而失败游戏为41%；21%添加人工监督的保证（”经过审查和手动精修”），而失败游戏为12%。商业利害关系越高，措辞越谨慎——AAA级别的样板话术（”可能使用了生成式AI……”）和直接淡化（”我们不使用AI生成的美术”；”语音台词，默认禁用”）。

这强化了第4–5节的收入图景：大量毫无起色的AI游戏倾向于低投入、单一模态的美术生成，配上一行敷衍的披露，而少数商业成功者更广泛地使用AI（语音、本地化、文本），并将披露视为需要谨慎措辞的事项。真正的AI原生游戏（如inZOI的面向玩家的生成）确实存在，但在约9,400款AI标记游戏中只是极少数。

7、政策留下痕迹：追溯性标记

使用Wayback Machine来确定披露首次出现在每个商店页面的时间，我发现22%的具有显著收入的AI游戏在发行后添加了标记——有时是数年后（Crime Scene Cleaner：+20个月）。这些追溯性添加紧密聚集在V社 2026年1月政策修订前后，正是你预期的合规清理的特征。换句话说，当前标记计数在2026年的上升中，有一部分是旧目录被重新标注，而非仅仅是新AI游戏的上市。

方法与注意事项

普查：2023年中期至2026年中期，从Steam搜索中枚举的每一个”游戏”类别的发行，并检查商店页面的披露部分。约53,600款游戏。

收入是估算值，而非报告值。我使用Boxleiter方法：销量≈评价数×30，收入≈销量×价格。这些是按列表价格的毛收入（Steam抽成30%之前、折扣和区域定价之前），仅具有数量级精度——适合用于比较（AI vs 非AI，热门 vs 长尾），不适用于任何单一游戏的真实收益。

评价数量直接来自Steam（当前值，所有语言），标记时间来自Wayback Machine。

该标记意味着”已披露”，涵盖范围从一幅AI制作的画作到完全生成式玩法不等。它是一个”接触过AI”的信号，而非衡量程度。

最新批次的游戏上市时间较短，因此其绝对成功率受到时间审查限制；AI vs 非AI的比率已对此进行了控制。

第二部分

第一部分确立了这波浪潮的形态：AI披露从V社 2024年强制要求后的约1%上升到三分之一，大多数AI游戏几乎不赚钱，且披露的AI overwhelmingly是美术。在第二部分中，我从每个商店页面抓取了开发者和发行商信息（并缓存了整个语料库，以便无需进一步联网即可提取评分、价格和类型）。以下是这些游戏背后的推手、玩家是否喜欢它们，以及哪些流行看法经得起数据检验。

1、究竟是谁在做这些？

起初的假设是AI正在使开发民主化，降低门槛让更多人能发行游戏。数据以一种具体的方式证实了这一点。

两年来，以非AI游戏首次发行的新人数量一直持平，甚至略有下降，约为每月950人。新人开发者池的每一分增长都来自AI：以AI首次登场的新人从约140人增长到约440人/月，因此Steam新开发者净增长的约100%由AI驱动。没有AI，新创作者的流入将持平。AI与其说是在转化现有的开发者管线，不如说是在扩展它。

但”民主化”并不意味着”一次性的东西”。比较各方的目录规模：

AI开发者实际上比传统开发者更不可能只做一款就完事（78% vs 86%），且更可能发行2款以上游戏。AI不仅降低了做一款游戏的门槛，还降低了做多款游戏的门槛，这也助长了劣质游戏的增长（5款以上的比例在AI开发者中高出3倍）。

话虽如此，”AI=垃圾工厂”的说法基本是错误的：

AI的占比在各产出量级间非常平稳，一个有20+款游戏的开发者使用AI的可能性（约22%）只比一次性开发者（约18%）略高。AI更多的是数以千计的初次尝试者的故事，而非少数高产工厂的故事。而在发行商层面则是广而浅：

3.7万个不同发行商中的80%从未发行过任何AI游戏，而在发行过AI游戏的发行商中，89%恰好只发行了一款。AI的采用分散在大量小型发行商中，而非集中在少数几家AI公司。

2、玩家真的喜欢它们吗？

评分直接来自商店页面（终身”好评率”），覆盖2.6万款有足够评价的游戏。

AI游戏评分较低，但并非灾难性地低。平均好评率为77%，非AI为81%；中位数80% vs 85%。71%的AI游戏达到”多半好评”（≥70%），而非AI为80%。这是一个真实的、一致的约4–6分惩罚，而非崩塌。

而且这个差距不取决于游戏规模：

一款游戏的评分基本上与其评价数量无关（Pearson r = −0.01）——小众和热门作品的评分都在约80–85%好评率。AI游戏在每个热度区间都落后于非AI。（唯一的例外是1000+评价的区间，AI略微领先，但这仅涉及28款游戏，罕见的AI热门作品。）

3、AI内容更便宜吗？

是的，略微便宜。付费AI游戏价格中位数：4.99美元，非AI为5.99美元。AI游戏在5美元以下档次中占比过高（48% vs 41%），在20美元以上档次中占比偏低（3% vs 5%）。免费游玩的比例相近（约14–16%）。更便宜、投入更低，定价与之匹配。

4、AI集中在哪里？

分布并不均匀。根据每款游戏的社区标签进行分类，并测量每个类型内的AI占比：

AI集中在文本、卡牌和系统密集型类型——集换式卡牌游戏（39%）、商店经营、交易、政治模拟、问答、经济、文字游戏、卡牌战斗、生活模拟——均明显高于18%的基线。这些类型依赖生成的文本和模板化的卡牌/资产美术。（最贴切的赢家是字面意义上的”人工智能”标签，占比43%。）

反面更为说明问题——以下是AI回避的、样本量充足的类型，运行在基线的3–6倍以下：

三种模式浮现，且在大样本中依然成立（像素图形 n=11k，手绘 n=4k）：

手工艺术——治愈系（6%）、手绘（9%）、惬意（10%）、像素图形（12%）。在美术风格本身就是卖点的类型中，开发者不会求助于生成美术。

精细的、技能驱动的设计——银河恶魔城类（7%）、双摇杆射击（9%）、平台跳跃（10%）、精准平台跳跃（11%）、高难度（10%）、清版动作（12%）。这些类型建立在手工调校的关卡和移动之上，生成能贡献的很少。

本地多人和VR——4人本地（10%）、本地合作（11%）、VR（11%）。系统和硬件密集型，同样不是资产生成能帮忙的地方。

因此类型图景是一面清晰的镜子：AI集中在文本、卡牌和经济类游戏中（生成的文字+模板化卡牌美术），而远离一切以工艺、技能或硬件定义的类型。如果一个游戏的身份在于其手工制作，那它几乎从不使用AI。

5、AI在哪些类型中真正有效？

集中是一回事；成功是另一回事。仅取AI游戏，将每个类型按其评价分数（x轴）与商业成功率（达到约3,000销量的比例，y轴）绘制：

引人注目的结果是畅销与受好评之间的脱节：

AI在内容需求大的系统和细分类型中畅销——模拟、经营、建造、生活/恋爱模拟，以及细分受众群体（成人内容47%，FMV 43%）。这些类型有庞大的内容需求，生成能帮助填补，且买家重视深度胜过打磨——但评分仅为中等（73–83%）。

AI评分最高的恰恰是销量最差的地方。AI平台跳跃、精准平台跳跃和横版滚动游戏的评分达86–90%好评率——制作确实精良——却几乎从未突破（仅2–3%达到3,000销量）。这些饱和的、技能驱动的类型中，生成的美术无法推动销量，因此好的作品也默默无闻。

因此对于AI游戏来说，高评分和商业成功很少同时出现：最畅销的AI类型是评分一般的系统/成人类型，而评分最高的AI类型则是商业死胡同。

6、几个出乎意料的关联

将评分、价格、发行商、语言和其他字段结合起来，发现了几个值得注意的现象。

AI收费越高，玩家惩罚越重。

所有人的评分都随价格下降，但AI的差距从低价档的3分扩大到20美元以上的8分（AI从84%→73%，非AI从87%→81%）。玩家对3美元的AI游戏不以为意；他们讨厌为AI游戏支付溢价。

发行商大约能使AI游戏的商业胜算翻倍。AI游戏比非AI更多采用自主发行（85% vs 78%），但获得第三方发行商的AI游戏达到约3,000销量的比例为16%，而自主发行的为7%——尽管自主发行的AI游戏评分略高（81% vs 78%）。发行商推动的是覆盖面，而非品质。

AI游戏更多语言——且本地化与覆盖面密切相关。AI游戏支持的语言比非AI更多（35%仅英语 vs 43%），与便宜的AI翻译一致。在AI游戏中，仅英语的游戏获得的中位数评价为2条（3%达到3,000销量）；支持10种以上语言的为13条（20%成功率）。注意事项：部分是反向因果——热门游戏才被本地化。

不存在”学习曲线”。比较AI开发者的首款游戏与后续游戏，商业成功率持平甚至下降（9%→7%），评分几乎不变（78%→80%）。重复的AI开发者发行更多，而非更好。

AI游戏更多是独立产品。它们有DLC的可能性更低（8% vs 14%），属于系列作品的可能性也更低（19% vs 26%）——更多是一次性产品，缺乏持续支持。且跨平台支持略少（Mac 12% vs 14%，Linux 9% vs 12%）。一个不成立的误解：AI商店描述并不更偷懒——实际上略长（中位数208词 vs 190词）。

7、AI几乎未能跻身前100名

商业现实的又一个角度。将每月发行的游戏按评价数量排名——作为畅销代理——看前100名。仅约9%的前100游戏是AI标记的（整个时间窗口汇总），且与整体发行率的差距持续扩大：到2026年中期，37%的发行是AI，但每月最大的100款游戏中仅约11%是AI。

数据波动大且受热门游戏影响——偶尔的峰值（2025年11月达到22%）是某款AI热门游戏如Where Winds Meet进入前100——但模式不容置疑：AI主导的是低评价的长尾，而非赢家。即便AI已占所有发行的三分之一，在实际畅销作品中仍大约只占九分之一。这是收入故事最简洁的一图版本：AI游戏比以往任何时候都多，但几乎没有一款位于顶端。

8、常见看法，经检验的常见看法

互联网上有很多关于AI和Steam的自信论断。以下是它们在完整普查数据面前的表现。

强力支持：

“AI正在淹没Steam。”每三款新游戏中就有一款是AI标记的，且发行增长的60–90%来自AI。非AI产出持平。

“AI正在使谁来做游戏民主化。”新开发者的所有净增长都来自AI；传统新人流入持平。

“3A也在悄悄使用AI。”EA SPORTS FC 26、F1 25、ARC Raiders、Crimson Desert、Anno 117——均已标记，大多使用法律样板话术。

“开发者淡化其AI使用。”22%的成功AI游戏在发行后添加标记；披露文本简短，且40–60%使用弱化措辞。

“为AI内容支付溢价会受到惩罚。”是的——AI的评分惩罚从低价游戏的3分扩大到20美元以上的8分。

“AI游戏是一次性产品。”支持：更少有DLC（8% vs 14%），更少属于系列（19% vs 26%）。

部分成立/有保留：

“AI游戏是垃圾。”它们评分低约4–6分，且72%的失败游戏仅使用美术——但平均仍有”多半好评”，并非灾难。

“AI游戏不赚钱。”历史上约22%的游戏占约2–4%的收入，不过近期季度销售额份额已升至约10–27%。受热门游戏影响。

“AI游戏更便宜。”属实但幅度不大：中位数4.99美元 vs 5.99美元。

被挑战/被推翻：

“AI游戏都是垃圾工厂的劣质品。”AI在各产出量级间持平；它远更像初次尝试者现象，而非工厂现象。

“AI开发者是一次性的单次账号。”它们比传统开发者更少只做一款就完事（78% vs 86%））。

“AI集中在少数AI优先的工作室。”80%的发行商没有AI游戏；涉足的几乎总是恰好发行一款。

“AI无处不在/在每个类型中均等分布。”否——它集中在卡牌/经济/文字游戏中，在工艺标识型中几乎不存在（手绘、优秀原声带）。

“AI游戏的商店页面偷懒、粗制滥造。”否——它们的商店描述比非AI略长（中位数208词 vs 190词）。

“AI开发者会随练习而进步。”商业上不会——开发者后续的AI游戏成功率不比第一款高（7% vs 9%）。

本数据无法回答——AI是否让任何人失业，Steam是否拒绝/隐藏AI游戏（我们只能看到已上线的），以及针对性的差评轰炸（我们有评分，但无随时间变化的情感分析）。

关于本研究的几点思考

值得一提的是，本系列文章中数据描绘的画面不应被视为……几乎任何事物的指示。AI工具就是工具——制作一款好游戏仍然需要一个有愿景的优秀团队，我认为当前的大语言模型路径不太可能让我们达到一个模型能在这一方面替代人类的程度。正如我在文中所提到的，制作游戏极其困难，无论使用什么工具，大多数项目都会失败。

无论是否使用AI，制作一款好游戏通常都需要大量时间。Steam上标记了AI使用的两款最畅销游戏是《红色沙漠》和《ARC Raiders》。《红色沙漠》花了七年制作，因此该项目在任何我们今天所理解的AI工具可用之前就已启动。《ARC Raiders》花了三年，因此该项目也是在任何AI工具真正实用之前启动的。我们今天在Steam上看到的AI标记游戏大多相当新，因此很可能现在正有一些大量依赖AI工具的绝对优秀的游戏在开发中。

披露中缺乏AI编程工具的标记颇为引人注目，这可能是Steam AI标记强制要求对于编程结果是否被视为该披露所要求的内容定义不清所致。V社对此发表过一些声明，但没有一条真正使问题更加清晰。

最后，在今天存在于互联网上而不使用任何形式的AI几乎不可能。进行一次Google搜索大多数时候会触发AI回复，而Google仍然是世界上最受欢迎的搜索引擎，他们正让超过十亿人在甚至没有意识到的情况下使用AI。需要明确的是，那些AI回复确实被阅读和打开——SEO公司一直在发布报告，称从搜索结果点击进入所列网站的人数在急剧下降。我认为大多数说自己不使用任何AI的人实际上都在使用，他们只是没有意识到，或者刻意忽略了一些使用。而且要逃避看到AI生成的内容绝对不可能，因此一个没有被AI影响的大脑仅存在于从未上网的人身上。因此，如果Steam的AI标记被严格定义为”项目中是否有人曾使用过AI或受过AI影响”，Steam上列出的100%的游戏都将被标记。V社将如何继续通过其政策塑造游戏格局，值得持续关注。

从这项分析中能得出的最大单一结论相当简单——目前带有AI标记的大多数游戏是小团队的小型制作，而这些作品通常在Steam上难以成功，无论制作中是否使用了AI工具。从数据来看，AI工具在这些制作中并非银弹。虽然AI的使用似乎使大量新游戏涌入市场，但我们仍未达到一个小团队能依靠AI替代时间和精力来制作好游戏并获得商业成功的世界。话虽如此，工具正在飞速演进，开发者也在学习如何利用这些工具，因此明天可能就会有一款大量依赖AI的巨大成功作品登陆Steam。

方法与数据说明

一切都是2023年中期至2026年中期Steam”游戏”类别发行的完整普查（约53,600款游戏）——而非抽样。收入仍是粗略的Boxleiter估算（评价数×约30×价格，毛收入，数量级精度）。评分为26,000款已公布评分的游戏的终身”好评率”（Steam要求≥10条评价）。”AI游戏”=商店页面当前带有AI生成内容披露，涵盖范围从一幅生成的画作到完全生成式玩法不等。