分类: 专栏

  • 超算网推出DeepSeek-V4免费对话服务

    超算网推出DeepSeek-V4免费对话服务

    4月26日,国家超算互联网推出了DeepSeek-V4的限时免费对话服务。企业和科研机构以及个人开发者现在可以通过登录超算互联网并进入Chat页面,免费体验DeepSeek-V4提供的百万Token级别的超长上下文实时对话功能。这项服务具备流畅的对话体验。同时,开发者可以在超算互联网AI社区获取DeepSeek-V4的模型文件,并依托众智FlagOS统一软件栈和超算互联网核心节点的万卡超集群系统,实现快速部署、推理和开发。

  • 三部门联合打击专利造假和不正当交易

    三部门联合打击专利造假和不正当交易

    国家知识产权局、公安部、国家市场监督管理总局联合发布《知识产权代理行业“整治规范年”行动方案》,以深化知识产权代理行业的规范治理,促进行业健康有序发展,并构建良好的创新与服务环境。

    此次行动方案明确要求严厉打击违规代理行为,并从代理审批、监管、行业自律等多个维度严格管理。方案旨在整顿和清理违法代理机构及其人员,为行业发展打下坚实基础。同时,通过政策、申请、代理、审查等环节的协同合作,对知识产权申请、代理、交易和使用行为进行全链条规范。

    方案制定的目标是,到2026年底前,全面遏制代理违法行为和不规范执业行为,彻底清除专利造假和不正当交易等黑灰产业链,实现行业秩序的根本性改善。此外,提升代理行业准入标准,优化行业规模,强化协同监管、信用监管和智慧监管,显着提升监管能力,显著提高知识产权代理服务质量。

  • 吉利汽车海外战略调整,沃尔沃助力追赶比亚迪

    吉利汽车海外战略调整,沃尔沃助力追赶比亚迪

    吉利汽车近期宣布领克品牌在欧洲的运营将由沃尔沃负责,这标志着吉利控股开始集中海外资源,以提升吉利汽车在全球市场的竞争力。过去几年,吉利在海外市场拥有沃尔沃、极星等品牌,但资源分散导致销量和品牌积累不足。面对比亚迪在海外的强劲表现,吉利采取了一系列措施,包括整合旗下品牌和资源,以强化吉利汽车的全球竞争力。2025年,比亚迪海外销量达到105万辆,是吉利的两倍多。吉利计划通过与沃尔沃的合作,利用其在欧洲的经销网络,扩大领克品牌的市场覆盖。此外,吉利还计划将更多海外资源向吉利汽车倾斜,以实现2026年海外销量增长50%的目标。吉利正逐步整合海外业务,通过技术、产品和盟友资源,构建服务吉利汽车的全球运营体系。吉利的全球战略正从多个独立品牌各自为战,转变为集团统一调度的工程。通过与沃尔沃的合作,吉利汽车在欧洲市场的进口、分销、营销和售后服务将由沃尔沃负责,而领克则专注于产品开发和认证。吉利汽车还计划在欧洲市场推广插混车型,以适应市场需求。吉利正整合其在欧洲的研发中心,以加快将中国新车引入欧洲市场的速度。吉利的全球战略还包括利用盟友资源,如沃尔沃在欧洲的零售和服务接口,雷诺在巴西的制造和分销接口。通过这些合作,吉利可以快速进入新市场,降低成本和风险。尽管如此,吉利需要平衡销量增长和品牌资产的积累,确保“吉利”品牌在全球市场上的持续发展。

  • 苹果供应链策略的转变与风险管理

    苹果供应链策略的转变与风险管理

    在2010年,深圳龙华的一块屏幕上显示着低摩擦的全球供应链,这是苹果公司经过近十年的努力打造的成果。自1998年加入苹果以来,这位曾供职于IBM的供应链专家通过裁员、外包工程等手段,为苹果公司削减了负担,并利用低息贷款扶持供应商,将他们紧密地绑定在组装厂周边。他将供应链视为艺术品,在深圳富士康推行了严格的ERP系统集成,确保物料清单明细实时更新,并派出全球供应链经理和供应商质量工程师监控产线,保持对供应链的全面掌控。他提出了电子产品必须像鲜奶一样在变质前送达的观点,并针对工人压榨问题引入FLA审计、修复违规、提高工资和改善工作环境,结束了依赖压榨工人的廉价劳动力时代,以机器节奏取代人工红利,使苹果成为全球市场的确定性提供者,库存周转天数仅为3天,年周转率高达122次。然而,到了2026年,苹果的库存周转天数增至27天,库存规模暴增3900%。这一变化标志着供应链管理规则的逆转,目标从赚更多转变为活下去,KPI从ROE转向风险调整后收益。库克意识到,系统的核心瓶颈已从工厂产线转移到经纬度、关税线和地缘规则。他通过财务指标的恶化换取系统在极端情况下的生存权,实现供应链主权的二次收割。在苹果的最新审计逻辑中,区域风险加权产出取代了人均产出效率,成为新的KPI。库克通过牺牲部分有效产出,对冲了毁灭性关税损失,主动制造系统的物理余数,转向JIC备灾模式,在全球堡垒中囤积库存。他将跨区域迁厂补贴、合规成本和数字碳税转嫁给供应商,仅支付极低的调度成本,就拿走全部风险对冲收益。在算法层面,苹果的AI Agent体系覆盖全球1842家供应商,将决策响应延迟压缩至0.27毫秒,实现全球范围的风险定价。然而,这种数字时代的瞬时决策与物理世界的重力之间存在巨大落差,导致长鞭效应变异。苹果通过独占的自働化干预权,实现了风险的全转嫁与收益的全留存。在绿色堡垒方面,库克将道德标准私有化,要求供应商实现全链路碳中和,将减碳资本开支转嫁给下游,零成本完成对供应链的规则圈地。此外,苹果要求供应商将ERP系统与能源管理系统向其审计端口100%开放,实现信息全透视,将利润空间锁死在1%—3%的数字区间内。库克成功地把去风险做成了一门生意,通过物理对冲、存量掠夺和封死竞品入场壁垒,换回了超额收益,将显性风险全部外部化,转嫁给上下游,自身则以极低的调度成本坐享整条链条的剩余价值。

  • 曾获千万投资,做出初代AI独游爆款,对话制作人:「好玩」是永恒的命题

    曾获千万投资,做出初代AI独游爆款,对话制作人:「好玩」是永恒的命题

    文 | 游戏茶馆
    大谷Spitzer的人生有过好几次出圈。
    他是国内最早的独游开发者之一,也在纽约大学NYU Game Center担任讲师。他把游戏创作和数字艺术相关的见闻做成视频,在B站有超过16万粉丝;2020年,他尝试用AI修复了百年前的中国影像,转发数十万,轰动到被央视新闻报道。之后的2023年,他和夫人一起做了一款AI原生玩法的独立游戏demo《AI病娇猫娘模拟器》,发表在itch.io上,不到一月获得了两三千万的点击——又火了。
    在AI游戏潜力刚刚被认知、资本争先恐后抢跑的2023年,《AI病娇猫娘模拟器》让大谷获得了千万投资。他用这笔钱组建了团队,然后把《AI2U: 与你直到世界尽头~ 我的病娇猫娘AI女友》(下面简称《AI2U》)开发成了一款完整游戏,并送上了Steam。
    在一些投资机构制作的AI游戏调研报告里,《AI2U》是常常被提起的“初代爆款”。VG Insights等平台预估,《AI2U》在Steam上的销量约为5万份。它刚推出不久,就有一些在大厂从事AI研究的朋友向茶馆君提起过《AI2U》,说它是当时为数不多让AI在游戏里“有分量”的产品——这在2026年的如今,依然是一个稀缺的评价。
    游戏的具体流程有点类似密室逃脱:你被你的病娇女友关在了一座房间里,需要找到逃生的办法。区别在于,除了在房间翻找道具,更多的线索需要你和AI女友进行交流来得到。
    你可以陪她一起做饭玩游戏、和她说情话,大模型让她可以识别你的行为和语言。培养感情升温,她可能向你吐露心声,话语里藏着线索。可能是一个小谜题,可能是一串密码,或许解锁后还能发现房子内一间密室,里面藏着她最不为人知的秘密——根据触发条件的不同,每个关卡都可能走向不同的剧情结局。
    与很多以AI为主打特色的游戏相比,《AI2U》的心流体验仍然带着一些传统游戏的影子,由一系列的关卡机制、规则、目标推动你前进。但你也能感受到,串联并驱动这一切的核心依然是和智能体女友的交流,砍掉AI部分,这款产品的乐趣就不再成立了。
    这也反映出他在这些年创作AI游戏过程中的理念变化。大谷告诉茶馆君,起初他的思路和很多人一样,“传统玩法缝一个 AI 技术,能做成什么”。但他现在觉得,AI+游戏的成立点远没有这么简单。
    “AI带来的不是整个游戏行业的终结,而是想象力的释放”,大谷说。这不止指创意的想象力,也是对游戏生产和内容形态的想象力。
    除了将EA期的《AI2U》持续打磨至正式上线之外,过去一年多,AlterStaff用AI重新做了一遍游戏立项的过程,让高速产出点子、即刻验证创意成为了可能,也重新打乱了我们对游戏开发管线的认知。
    大谷在GDC现场向我展示了他们几个新的demo——这些是在内部脑暴中脱颖而出的创意——其中一款的核心玩法,是让玩家扮演一位游戏策划,可以像TapTap制造那样“一键生成”游戏,然后像《游戏发展国》那样运营一间游戏公司。另一款则是微恐直播主题,玩家作为主播在3D地图中探索,大模型实时生成的弹幕引导游戏走向不同方向。
    这些demo看起来都和《AI2U》走在不同的方向上,但大谷觉得,他们都有着同样的隐含主题:在玩家和一个或多个 AI 角色之间,建立某种复杂的联系,然后找到新的游戏驱动力。
    以下是茶馆君和大谷的对谈实录。(为确保阅读体验,部分内容有调整)
    多面手艺术家,闯入AI世界
    游戏茶馆:聊聊最开始的故事吧。
    大谷:那就从我的B站频道开始说吧。我的频道叫“大谷的游戏创作小屋”,大约有十年了。我之前一直是solo developer(个人开发者),基本什么事都自己干——音乐、程序、美术,等等。从初中到大学,我一直在自己做游戏。2012 年的时候我做过一个游戏,叫《Eddy紫》,算是国内比较早的一批独立游戏。那时候国内几乎还没有“独立游戏”这个概念。我会把作品发到“独立星球”上,这是当时国内一个独立游戏论坛,很多早期独立游戏开发者都在上面有板块,像椰岛游戏的一些朋友,还有后来 CiGA、WePlay的创始人,大家差不多都是那个时候认识的。
    因为我什么都做,所以也一直想把自己的开发经历分享出来,比如美术和音乐的学习心得,于是就开始做 B 站。也会分享《Eddy紫》的一些故事、预告片之类的内容,所以后来就一直在持续做这方面的分享。
    游戏茶馆:我看过你的频道,像3D打印、AI音乐、AR/VR这些技术你都有第一时间关注。你接触AI的时间比大多数人都早?
    大谷:可能和我从小形成的习惯有关。我最早做Flash游戏的时候,其实就对什么都感兴趣,总想着把不同的东西结合在一起。于是从钢琴、绘画到程序,还有各种新技术,什么都在不断地学习。
    我大概在2019年左右接触到AI。当时我听说人工智能是个挺新的技术,可能会为个人开发带来很大的效率提升,产生了学习和做视频分享的想法。差不多从那时候开始,我就开始关注神经网络、大模型等等。我最早接触到的是AI图像生成,像StyleGAN这些技术,探索它能生成什么——比如动漫女生头像。
    这些早期的技术其实能力还很有限。但在当时我已经能感觉到这里面的想象空间。所以我一直很期待,它未来到底能拓展到什么程度。我尝试过用AI作曲,后来到2020年,我又做过AI影像修复,把清朝的黑白影像做修复。那个项目当时还挺出圈的。
    到了 2023 年,我认为技术条件终于成熟了,能让我真正去做我想做的东西——转折点是 ChatGPT 开放 API 之后,我可以把这种能力接进Unity这样的游戏引擎。
    做《Eddy紫》的时候,我就一直很喜欢那种大家一起为游戏创作内容的感觉。《Eddy紫》是个线性的横版过关游戏,剧情其实很有限,但玩家会帮我画同人图、写同人小说,然后分享到论坛上。那个过程让我觉得特别有意思,像是大家一起在构建世界观。所以我一直在等一种技术,能把这种感觉真正做进游戏里。
    游戏茶馆:于是就有了《AI2U》的想法。
    大谷:没错。到了 2023 年 3 月,我就跟我老婆一起用了三周时间,做了最早的《病娇猫娘 AI 女友》的Demo,发到 itch.io 上,很快就火了,上线三四周大概就有两三千万点击。后来我们就正式决定把它作为创业项目,做成一款完整的游戏产品。从2023 年的7月到8月开始,我们就正式推进了下去。
    游戏茶馆:团队也是这个时候慢慢搭起来的?
    大谷:早期团队里有一位核心成员,是我认识十多年的老朋友。他在微软担任程序员,最早接触到Copilot这类技术,也对游戏很有兴趣。后来加入了我们团队,主要负责服务器端的部分。
    其他成员就天南海北都有,大部分在美国这边远程办公。有一部分来自我在纽约大学带过的学生,我会从学生里寻找有对新技术、新方法感兴趣的设计师、画师。除此之外,也会在一些独游协作的网站上广撒网。我们现在有十六个成员。
    游戏茶馆:从个人爱好变成真正开公司,中间面对的成本和决策压力恐怕不小。
    大谷:从前一个人做游戏,虽然什么都能做,但周期会很长。比如《Eddy紫》我做了两年半。现在到了 AI 这个阶段,技术很新,我其实有很多想法都想做。如果还是一个人、一个项目做两三年,我会觉得很多想法都来不及实现。所以这个时候就需要团队,大家一起做,才能更快地把更多好玩的东西做出来。
    而且一个人做,很容易钻牛角尖,做很久都出不来。我也觉得,有更多更专业的朋友一起帮忙,其实更适合快速实现那些点子。
    游戏茶馆:其它成员的背景一般是什么样的,你招人通常采用什么标准?
    大谷:基本上是游戏开发、设计相关的背景。像游戏设计、编程这类专业比较多。比如我们的主策划就出身于NYU Game Center。这个专业本身属于比较完整的游戏教育,会教授编程、美术、设计,但整体偏设计。
    我招人时会比较看重自驱力。因为在AI游戏非常早期的阶段,大家都在探索,不可能要求别人一上来就“特别懂 AI 游戏”。我们更想找的是愿意钻研、愿意接受新事物的人。像是我们3D主美,原本在一个家装公司做3D建模,但她非常喜欢做3D二次元角色。于是我们给了她一个机会,从freelancer做起,一步步展现出自己的热情和想法,现在已经是我们的核心成员。我觉得很多时候就是要把这样有热情的人挖掘出来,聚到一起。
    从“新工具”中看到变革的风暴
    游戏茶馆:之所以问上一个问题,是因为国内很多AI游戏团队会特别看重技术背景,比如一定要招科研背景很强、技术过硬的人。你们似乎并不过于看重这些。
    大谷:我觉得对“怎么做好 AI 游戏”这件事,大家其实都还在探索期。所以更刚需的是创意人才。我们当然也会做模型基础训练,或者研发新的技术,但那不是我们的重点。我们主要还是做应用端,所以对纯研究型人才的需求没那么大。再加上作为一个小公司,如果去招那种硅谷做 AI 研究的人,薪资也很高,不太适合我们这种做游戏开发的团队。
    游戏茶馆:现在OPC很热——One Person Company(一人公司)。你觉得在 AI 时代,大家还是有必要组团队来做事?
    大谷:我觉得始终还是由人去控制 AI。现在当然有一些说法,说未来整个公司可能都是 AI Agent 在跑,但这在现阶段来说还不是很现实。所以我们自己肯定也会大量用 AI,但我觉得真正关键的是:AI 应该让你的专业能力被放大,而不是替代你。
    在我眼里,AI本质上还是工具。就像我当年从Flash转到Unity。最开始在 Flash 里,我连一个带重力判断、跳跃功能的物理引擎都得自己写,可能要写一个月;但到了 Unity里,可能点几个勾,就获得了整个物理引擎。这给我带来了很大的冲击。所以后来 AI 带来的冲击,对我来说并不是那种完全无法理解的变化,而更像是又来了一个新工具,我可以用它去做更多好玩的东西。
    游戏茶馆:你们现阶段是怎么用AI的?
    大谷:分职能来说。我们有专门的立项团队,策划的速度会非常快,用谷歌的Gemini Studio等工具辅助,当策划想到一个玩法的时候,一两天就能产出两三款比较简单的玩法原型。可以很快把想法生成成一个可玩的版本。随后我们会评估这些点子,给出不同档位的评级,再分配给美术等团队去做进一步开发。
    但真正决定要开始做一个项目的时候,我们又会回到更传统一点的流程,用人工先把框架搭出来。代码该怎么分层、有哪些大的函数块,这些可以跟 AI 讨论,但真正写框架,还是人自己来。
    现阶段,用Vibe Coding把整个项目做完是不现实的。整个框架需要考虑可维护性,也只有懂代码的程序员才能理解AI究竟修改了些什么。但具体到Debug,或者一些末端功能的小工具开发,比如做一个特殊窗口,实现塔防游戏里某个塔的冰冻、AOE等效果的时候,这些都可以交给AI。
    总的来说,我们对AI的应用主要集中在前期、中期,去做一些原型开发和探索。玩家也会挑剔,我们也不能随便Vibe Coding一百个游戏,然后指望其中一两个火了——玩家需要高质量的内容。
    游戏茶馆:美术方面呢?
    大谷:也很类似。我们会用AI在前期做头脑风暴。原因有几个,首先AI现在的审美还是比人差不少。它能帮你生成一万个关卡、一万个剧情,但它不能告诉你哪一个真的能让玩家流泪,这个判断还是需要人来做,所以美术也是一样。
    我们会在前期探索的时候,让AI快速出一些草稿和MoodBoard(情绪板)。如果我们有一个新的游戏设计想法,想知道大概最终画面会是什么味道,就可以把粗糙的 Unity 截图、2D 人设立绘扔进去,让 AI 去生成一个主播正在玩这个游戏的画面。看主播在场景里探索、被吓到尖叫——这样你很快就能判断,这个东西的味道到底对不对。
    包括要给美术外包提需求前,我们也会先把 2D 的物件、角色设定丢给一些工具,让它先生成接近最终的3D感觉。像我们之前也用过一些 2D 转 3D 空间的工具,美术先把 2D 场景画好,扔进去之后就能快速跑出一个能走动的 3D 空间,让你先验证大方向对不对。
    包括AI 3D在内,这类技术现阶段都还有很大的限制,主要只能在原型阶段应用,不过这次GDC我看到一些新的技术突破,未来可能有新的应用场景。像AI作曲我也试过,我还是会觉得,真正好的音乐要表达一种情感。比如我给《AI2U》配乐的时候,会考虑针对游戏场景、画面风格去做不同的配器,这些细节目前 AI 还不是特别能直观准确地把握。
    游戏茶馆:所以总结一下,你们现在还是主要依靠 AI 的生成能力来做前中期的提效?
    大谷:类似于,但也不完全是。其实 AI 用多了之后,我们反而更忙了。我觉得这可能不只是我们,很多人现在都有这种感受。因为原型迭代快了。以前两三个月做一个原型,现在我们每天都有原型例会,负责原型的策划基本每天都会拿出一两个项目,我们一起讨论,给反馈,推进下一步开发。
    于是大家想法越来越多,很多想做的东西很快就能被实现出来。所以我的体感不是“更省事了”,反而是“更忙了”。这个其实挺奇妙的,我们也还在适应,看未来会不会形成更成熟的流程。
    游戏茶馆:你提到了很多AI技术的限制,但你还是很相信AI原生游戏的潜力。
    大谷:是的。我觉得它为整个游戏行业带来了一种全新的工具,能让你做出很多以前做不到的、甚至是从零到一的新游戏类型。这件事本身就非常激动人心。
    游戏茶馆:《AI2U》就是这么一个新游戏类型。
    大谷:我们的看法也在变。回到 2023、2024 年那个阶段时,我们的想法其实还是“传统玩法缝一个 AI 技术,能做成什么”。但后来我发现,这个思路本身就不太对。随着开发深入,我们慢慢转向了现在的想法:不是写一堆判断、状态机,去规定 AI 应该做什么,而更像是在搭一个舞台。
    玩家和 AI 角色都是演员。你要把舞台搭好,把可交互的内容布置好,让他们在里面进行各种即兴表演。像是在交互手段上,纯文字输入的局限性其实很大。所以我们后来会更重视互动。比如去年《AI2U》更新以后,我们一个很受欢迎的内容是AI女友如果很喜欢你,她会主动过来抱住你。甚至不需要文字引导,只要气氛到了就会触发。你能在3D空间里体验很近距离的互动。这类体验对玩家冲击力很强。
    起初我们还可能觉得,把AI角色自己放进一个虚拟空间里,它自然会决定很多事。但后来我们发现,其实需要一个“导演系统”。这里面最难的点就在于,你要怎么把这个舞台搭好:让AI角色看到什么、理解什么,同时还要把成本控制住。这些都需要大量探索。所以整个开发思路和传统游戏其实很不一样。
    游戏茶馆:“导演系统”具体是什么?
    大谷:也是我们一路总结下来的。这个系统是 AI 和传统前后端技术结合出来的东西,既有传统 Game AI 里的状态机、行为树,也有大语言模型。
    它的作用是告诉 AI 角色:现在剧情进展到什么阶段了。可以把它想象成:AI猫娘耳朵里一直戴着一个耳麦,后台导演会实时告诉她,现在玩家推进到哪个流程了,你接下来应该配合他做什么。
    举个例子,玩家让猫娘待在客厅,自己跑去游戏室翻箱倒柜。前端先会判断:猫娘现在能不能看到玩家?如果看不到,那说明玩家不在她视线里了,我们就切换到听觉系统。系统会判断玩家正在制造什么声音,比如翻箱子、拿钥匙,然后把这些信息整合成一种旁白式的描述,发送到猫娘的“耳机”里:“玩家正在游戏室翻找东西,传来了翻箱倒柜的声音、钥匙碰撞的声音……”
    再结合当前游戏阶段,比如玩家是否拿到钥匙,猫娘现在是应该怀疑玩家想逃跑,还是说你们已经聊得挺开心,关系进入比较舒适的阶段?她会结合这些信息自己决定接下来的行动。如果她不信任玩家,就可能悄悄走到玩家背后,让导演把音乐掐掉,然后她拿着刀、红着眼睛问你在干什么;如果她已经比较信任玩家,可能就会坐在客厅沙发上看电视,隔空说一句“我在这等你,忙完了过来”。
    有了这套系统之后,角色的智能感会强很多,她不会只是一个在空间里游荡、自己也没有目标的智能体。
    游戏茶馆:那在你眼中,AI 游戏最核心的乐趣到底是什么?
    大谷:我觉得关键还是:如何把 AI 这个核心技术真正融合进玩法。以前我们会想,“给一个传统玩法缝个 AI,能不能做出新东西”,但现在我更在意的是,能不能在这个时代做出一种体验:不是玩家去打 Boss、通关、完成传统目标,而是和一个或多个 AI 角色建立某种复杂的联系。
    我们的核心想法是,《AI2U》不是一个“带 AI 功能的游戏”,而是一个“没有 AI 就无法成立的游戏”。你在探索空间的过程中慢慢发现她的故事,还要跟她交流、说服她,最后你们可能一起逃出去。这个过程中,你其实已经对AI女友有了很深刻的理解。甚至现实中也有玩家反馈,说跟游戏里的 AI 角色聊完以后,现实里反而更知道怎么和别人沟通了。我觉得这是《AI2U》这类玩法比较特别的地方。传统玩法里没有这种关系的独特性。
    游戏茶馆:截止2026 年这个时间点,其实市面上还是没有出现一个玩法上很有说服力AI 原生游戏。你认为为何会如此?
    大谷:本质上还是因为大家都还在探索阶段,这需要时间的洗礼。其实很多新技术刚出来时都是这样。比如 3D 技术刚出现的时候,最开始大家也只是把原来 2D 的东西换成3D,玩法上并没有真正突破。但后来像《马里奥 64》或者《塞尔达》那样,真正把 3D 空间里的锁定、战斗、移动这些东西做成新的玩法,大家才意识到 3D 不只是“看起来立体”,而是会带来一整套新的游戏方法。
    VR 也一样。最开始大家都想做开放世界,结果特别晕。后来慢慢才发现,小空间里的各种交互,反而更适合 VR。触屏也是这样,最初只是把传统摇杆放到屏幕上,后来像《愤怒的小鸟》《水果忍者》这种,才真正把触屏和玩法结合起来。我觉得 AI 现在也还在这个阶段,它需要时间去找到真正匹配它的玩法范式。
    游戏茶馆:所以现在大家其实还是在等一个标杆。
    大谷:对。需要有人先把那个标杆找出来。我希望我们至少能做到一点“抛砖引玉”的作用。我们算是比较早地觉得,把3D角色和空间结合起来是很有意思的,而且玩家玩完之后确实会说,这和他们以前玩过的东西都不一样,不能简单归类成传统意义上的密室逃脱。我觉得这已经说明,这个方向是有可能发展成一种新类型的。
    游戏茶馆:如何能够更快地找到这个标杆?
    大谷:还是那个理念:不要去做一个“带 AI 功能的游戏”,而要去想一个“没有 AI 就无法成立的游戏”。
    传统游戏更像一个盆景,它特别精致,路线和剧情都是预设好的,但你一离开那条线,就会遇到空气墙,或者什么都没有。AI 更像一个会涌现的环境,有点像森林。但你也不可能真的把它做成一个无限生成的开放世界,那工作量太大了。所以关键在于:哪些点允许它涌现,哪些点是你必须先设定好的。这就是开发者要去探索的地方。
    比如,如果你在《AI2U》里做了一个完整的 3D 空间,结果猫娘跟玩家聊着聊着,说楼下还有个地下室,但游戏里其实根本没有,玩家就会非常挫败。这就不是好的应用。但如果你在游戏里允许一些合理范围内的自由发挥,比如猫娘可以和你一起画画,还能看懂你画了什么;或者第四关的美人鱼小岛上,你和美人鱼坐在篝火旁谈心,她讲起父辈的故事;又或者你在修木筏、修建筑的时候,她会看着你修,还给你递木头、道具,这种就很好。因为这些是和空间、主题、美术都对得上的自由发挥点。
    像我们有玩家真的会跟猫娘说:“我知道电脑密码。为什么我现在不知道?因为我们在虚拟世界里已经轮回过很多次了。”猫娘原本不信他,但在这个逻辑下,猫娘最后竟然会恍然大悟,直接说“那我们一起逃出去吧”。这种体验之所以成立,是因为玩家的想法和游戏里的空间、美术、主题都能咬合上。这个度的拿捏,其实特别重要。
    在人与人的连接后,让人类与AI产生“连接”
    游戏茶馆:除了持续开发《AI2U》,你们这几年主要在做什么?
    大谷:我们在以《AI2U》为主线持续优化的同时,也做了很多原型探索,其中一些探索会回流到《AI2U》里。比如在画画这个方向,我们做过一个项目叫《Nightmare Company》,中文可以叫“噩梦公司”。它是一个多人 AI 画画游戏,三个玩家一起玩,主题有点像《怪兽公司》——你们负责制作怪物、去梦里吓小孩的公司员工。系统会告诉你这个小孩怕什么,比如怕蜘蛛。三个玩家各自负责画布的一部分,先画出简笔画,再让 AI 帮你把这只怪物补全完善。最后小孩自己也是个AI,会判断你们画出来的怪物到底有多可怕。
    这里面还有一个卧底玩家,他的目标不是吓小孩,而是逗小孩笑。他能看到小孩喜欢什么,比如喜欢蜜蜂但讨厌蜘蛛,于是他就会在语音交流时试图说服大家,把蜘蛛画得偏黄色一点,或者偷偷把自己那部分画得像蜜蜂。这类玩法其实就涉及多模态识别。后来我们也把这个技术用到《AI2U》里,比如某些房间里你可以和猫娘一起画画,她是能看到并评价你的画的。
    比如我们还有一个恐怖游戏方向《Streamphobia》,玩家设定成主播,需要和直播间观众互动,看弹幕,观众会根据你做的事产生反应,甚至给你派任务。如果你不听他们的,他们还会影响 3D 空间里发生的事,甚至派怪来吓你。我们想看的就是,AI怎么去动态改变游戏内容,而不是它只是一个聊天框,拿掉以后对游戏没任何影响。那种就不是我们想做的。
    我们还做过《上架!游戏开发局》。玩法有点像 TapTap Maker,但我们是把“AI 帮你做游戏”这件事做进了游戏机制本身。你在游戏里扮演一个被老板PUA的游戏策划,要赶 deadline,要做项目,还要把游戏拿去说服投资人、上架平台。这样一来,就算AI生成的游戏本身比较粗糙,也不再是问题。因为“粗糙”本身就可以变成笑点,反而成立了。
    我们也在探索一些本地大模型的技术,像是《AI2U》里的语音识别就是用一个四五十M的本地模型实现的。
    游戏茶馆:所以《AI2U》这个产品,某种程度上也有点像你们的“技术平台”?
    大谷:可以说是“半平台”吧。有些我们想实验的新技术、新玩法,如果觉得和陪伴体验比较契合、又不影响主线剧情,我们会放进《AI2U》里。一方面它是一个主打产品,另一方面它也确实承载了我们一些原型实验。
    我们现在也有一些新的项目在推进。眼下我们其实正在尝试把《AI2U》里总结出来的这套“AI 导演系统”再进一步完善,看看能不能拿它做一个更自由一点的世界。当然也不是无限开放世界,而是一个边界更合理、但自由度更高的新项目。这个方向我们已经有一些思路,也在开发中。
    游戏茶馆:如果把《AI2U》的体验概括成“角色陪伴”,那你们之后的这批新的原型项目,有没有一个更统一的核心主旨?
    大谷:我认为《AI2U》的核心也不完全是情感陪伴。我更愿意把它概括成“产生联系”。
    《AI2U》里更像是:你如何和一个原本不认识的虚拟角色、另一个世界的人产生联系,去了解他,然后一起从那个世界里逃出来。最后你对她是否有情感,可以由玩家自己去决定。
    我们现在做的新项目,核心其实也是围绕“联系”来展开。什么样的玩法,能让玩家和这些智能体产生更独特的联系?比如《Streamphobia》,是你和游戏中的AI观众的联系;吓小孩的画画游戏,是你和自己的作品、和那个AI小孩之间的联系;做游戏开发局模拟器,是你和老板、以及和其他玩家之间的联系。我们其实一直围绕“联系”这个方向在转。
    游戏茶馆:跟做《AI2U》那个阶段相比,你们现在探索的思路有什么不同?
    大谷:整体思路其实更明确了。我们现在做项目,还是会先从生活里、从大家自己感兴趣的题材出发,看原型策划有没有兴趣,我们自己有没有兴趣。然后再反过来看:这个创意是不是必须依赖AI才能成立?如果是,我们就会往下做。所以玩法上会很杂,各种方向都有。
    游戏茶馆:作为比较早跑出AI原生玩法的制作人,你会给其它开发者什么建议?
    大谷:我觉得AI带来的不是整个游戏行业的终结,而是想象力的释放。所以要换一个思路,不要用特别传统的方式去想游戏开发。换一个角度去想“AI 能让什么成立”,这可能是大家都可以思考的问题。对我来说,2026 年我们也会继续在这方面深挖。我觉得最重要的还是保持好奇,保持创作。

  • 智谱财务报告揭示AI行业新动向

    智谱财务报告揭示AI行业新动向

    两家公司的财报共同揭示了国内AI大模型上市仅为起点。智谱公司原本以模仿OpenAI自居,但近期其定位发生显著变化,将自己定位为中国的Anthropic。这源于智谱截至2025年底的财务状况,负债净额高达81.1亿元,面临资不抵债的风险,突显了上市对其生存的重要性。智谱的目标是证明自己能持续盈利,并展现了“中国版Anthropic”的潜力。智谱与MiniMax的竞争从直接对抗转变为概念的创新和市场定位。智谱提出的“大模型操作系统”和“Token架构力”等概念,旨在为资本市场构建一条清晰可见的价值曲线。智谱2025年的财报显示,其年度收入同比增长131.9%,但亏损也扩大至47.18亿元,反映了公司在研发上的大量投入。智谱的毛利率从56.3%降至41%,显示了其从AI项目公司向平台基础设施转型的代价。智谱的收入结构发生显著变化,企业级智能体业务成为其增长的新动力。智谱早期模仿OpenAI,但在2025年财报中验证了新的商业模式,从模型能力到API调用再到收入增长。智谱CEO张鹏宣布,智谱将沿着“中国的Anthropic”商业模式发展。尽管Anthropic的增长路径极具吸引力,智谱要在中国市场上复制这一路径面临诸多挑战。智谱和MiniMax的财报展现了两种不同的未来路径,智谱追求技术领先,而MiniMax追求效率和规模。两家公司的战略和商业逻辑指向了AI行业的不同终局想象。

  • 杭州调查涉嫌违规保健品公司

    杭州调查涉嫌违规保健品公司

    在报道有关进口保健品市场乱象后,杭州市场监管机构迅速对索象营销策划有限公司启动调查程序。此外,对于报道中涉及的其他两家公司,即社淘电子商务有限公司和爱德思达传媒科技有限公司,杭州市场监管部门也因它们涉嫌广告违法行为而立案调查。

  • 礼来GLP-1受体激动剂获美国批准用于减重

    礼来GLP-1受体激动剂获美国批准用于减重

    美国FDA近日批准了礼来公司研发的口服GLP-1受体激动剂Orforglipron上市,用于治疗成人肥胖或超重患者。Orforglipron是一种小分子药物,通过激活GLP-1受体发挥减重效果。这是目前全球首个获批用于减肥的口服GLP-1受体激动剂。

    Orforglipron的上市为肥胖患者提供了新的治疗选择。作为一种小分子药物,其口服给药方式具有便利性,有助于提高患者用药依从性。Orforglipron通过激活GLP-1受体,促进胰岛素分泌,抑制胰高血糖素分泌,降低血糖,同时产生明显的食欲抑制和饱腹感,达到减重效果。

    肥胖已成为全球重大公共卫生问题。近年来,礼来公司在减重药物领域持续布局,积极推动相关药物研发。Orforglipron的获批上市,进一步丰富了礼来在减重治疗领域的产品线。未来,礼来有望继续加强在减重领域的研发投入,为肥胖患者带来更多创新治疗方案。

  • 智谱发布财报:AI商业化路径显现

    智谱发布财报:AI商业化路径显现

    3月31日,被誉为“全球大模型第一股”的智谱披露了上市后的首份年度财报。该财报显示,2025年公司总收入为7.24亿元人民币,同比增长131.9%;毛利达到2.97亿元,同比增长68.7%。尽管如此,公司全年净亏损高达47.18亿元,经调整后净亏损为31.82亿元,研发投入达31.8亿元,同比增长44.9%。财报公布后,智谱股价应声大涨超30%,市值突破4000亿港元,市场对公司API业务的增长前景表示认可。

    这份财报向外界展示了中国一家头部大模型公司的真实财务数据,其中总收入的增长和收入结构的变化引人注目。智谱本地化部署收入同比增长102.3%,云端部署收入同比增长292.6%,显示出公司增长引擎正逐步从项目制交付转向标准化的API服务。然而,收入结构的优化并未立即转化为利润提升,整体毛利率从2024年的56.3%下降至41.0%。研发投入的增加是亏损的主要来源,2025年智谱研发开支达31.8亿元,同比增长44.9%,主要由于员工成本增加和第三方算力供应商的费用。

    智谱的商业模式中,Token是关键变量,Token消耗规模直接关联公司的商业价值。财报显示,智谱的MaaS API平台ARR增加了60倍,毛利率显著提升。智谱API定价上调83%,调用量持续增长,显示出市场对算力的需求依然旺盛。

    尽管智谱面临盈利周期的不确定性、客户结构的潜在风险和业务结构转型的持续性等挑战,但这份财报为大模型行业提供了一个量化的参照系。智谱正在经历的不仅仅是一家公司的财报季,更是中国AI商业化进程中的一个真实剖面。

  • 阳光电源财报创纪录却股价大跌

    阳光电源财报创纪录却股价大跌

    2026年3月31日,阳光电源公布了其历史最佳业绩。公司全年营收达891.84亿元,净利润134.61亿元,储能系统业务收入更是达到372.87亿元,同比增长近五成,超过光伏逆变器成为公司最大业务板块。海外收入占比首次超过60%,经营现金流净额同比增长40%。然而,尽管业绩亮眼,市场反应却是股价下跌超10%,市值蒸发300亿元。分析认为,第四季度业绩下滑是市场反应冷淡的原因。当季归母净利润同比暴跌54%,环比下滑超60%,是2021年第四季度以来首次营收和净利润双双下滑。此外,公司业绩也低于所有22家机构的预期。与此同时,阳光电源正在推进港股IPO,以拓宽全球融资渠道,支撑全球产能和研发投入。过去三年,阳光电源营收从722.5亿元增长至891.84亿元,净利润从94.4亿元增至134.61亿元,但增速明显放缓。储能业务成为公司增长的主力,收入规模首次超过光伏逆变器,占比达到41.81%。然而,储能业务毛利率第四季度下降17个百分点至24%,主要是由于原材料价格冲击和出货结构变化。光伏逆变器业务和新能源投资开发业务也面临增长瓶颈。尽管如此,阳光电源仍以电网级技术和全球化融资能力构建护城河,与全球顶级玩家竞争。公司研发投入同比增长32%,拥有超10000件专利。其构网型储能技术和液冷储能技术均处于行业领先地位。在全球储能系统出货排名中,阳光电源仅次于特斯拉,位居第二。然而,公司仍面临原材料成本上涨、贸易壁垒和国内竞争加剧等挑战。尽管如此,阳光电源仍是全球光储领域的绝对龙头,技术护城河和品牌壁垒依然深厚。第四季度的业绩预警并未阻止公司扩张的步伐。公司正在与国际云服务厂商和国内互联网企业合作,推进固态变压器等产品的研发,并计划2026年实现产品落地和小规模交付。同时,公司正在推进港股IPO,以支持全球本地化布局和数字化能力提升。