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作者丨董子博
編輯丨林覺民
繼 Vibe Coding 的風潮之后，AI 圈最熱的概念，已經變成了世界模型。
談到世界模型，人們想到的往往或許是驅動具身機器人的“大腦”，指引自動駕駛的“向導”，模擬物理世界的“沙盒”……但今天，技術路線還遠未收斂，落地場景也尚未成熟。世界模型還像一個“并不完善的錘子”，尋找著一個“不一定存在的釘子”。
如果拋開今天紛繁復雜的學術流派，什么樣的世界模型才是有價值的？愛詩科技的聯合創始人王長虎一針見血：“真正重要的問題是，它（世界模型）能不能生成一個可持續的環境？能不能響應行動？能不能根據用戶輸入實時變化？能不能讓交互結果保持一定的連續性和邏輯？”
如果模型只能生成內容，那么不管視頻再漂亮，它距離“世界模型”的概念就還有很遠；相反，如果用戶能和一個生成出的世界互動，即使效果還相當有限，那么在王長虎看來，它也接近了世界模型的核心問題——交互。
作為探索世界模型的引領者，愛詩科技也瞄向了互動娛樂的場景
01
某個深夜三點，線上語音里，三個女孩正在熱火朝天地討論著她們喜歡的乙女游戲。
“如果能夠穿越到 XXX 的世界里，那該有多好啊。”在這樣的想法下，她們萌生出了自己制作一款游戲的念頭。
她們想要的，是主人公可以穿越無數的世界，和其中形形色色的男主人公邂逅，并與他們發展一段浪漫的情緣——而這種量級的游戲，要生成足量的場景、人物，還要能夠與其互動，消耗的人力、物力、財力都不是一個三人獨立團隊可以承擔的。
而現實是，在愛詩科技實時視頻游戲引擎與多模態模型的技術支持下，三個女生只用了三個星期，就手搓了一款快穿題材的乙女游戲 PV，視頻在全網獲贊破萬。
這樣的故事，在過去甚至很難被想象；到了今天，越來越多人正在加入使用 AI 制作游戲的道路，其中就包括了疊紙科技的前 CTO Junbai，在愛詩科技 PixVerse Game 的生態中，自研 AI 游戲引擎。
AI 對游戲行業的加持，無非分為兩個層面。
首先，是人盡皆知的，內容生成的提效。過去，在一個乙游項目中，從建模到貼圖、骨骼、動作等等方面——制作一個男主角需要的時間，要 3-6 個月的時間。而使用視頻模型生成，實現同樣的演出效果，只需要 3 個星期的時間，AI 的提效實現了最高 8 倍。
生成資源和素材，是 AI 讓游戲變得“好看”；而游戲不止是畫面，還有規則、反饋、角色一致性、互動等等方面，要讓游戲“好玩”，AI 還有很多能做的事情。
過去的游戲，即使再以“自由度”著稱，玩家能做的一切動作、達成的一切結果，都是在腳本中寫定的。而 AI 實時視頻和世界模型，則給了游戲互動的全新可能——玩家可以邊想象、邊生成、邊互動，沒有一定之規。
以剛剛提到的，快穿乙女游戲為例，玩家想要隨時穿越到不同世界，在不同身份、不同關系里找到“另一個我”。而游戲中，玩家可以定制自己的游戲體驗，從劇情、選擇、人設、世界觀不一而足，AI 能實時地為玩家生成這些定制化的環境，實時演繹玩家想要的故事。
不同于今天對于 AI 內容，大多數人持有的保守反對意見，網絡上對于三個女生制作的游戲宣傳視頻，反而好評不少，不少網友都表示相當期待，等待游戲上線的那天。
實際上，玩家反感的不是游戲的 AI 工具，而是沒有“靈魂”的 AI 內容“以次充好”——相反，如果 AI 能為游戲實際提供更好的體驗和吸引力，用更自由的玩法和更豐富的內容來服務玩家，玩家當然沒有拒絕的道理。
02
AI 能力，今天在游戲制作的角度上，究竟能做到什么程度？
前面提到的，愛詩科技推出的 PixVerse Game，將于今日正式在海外上線，成為市場上首個基于實時視頻的游戲引擎。
過往的游戲開發架構，是在一個擁有獨特規則的世界中，放置角色、場景、攝像機等等元素；而 PixVerse Game 幾乎顛覆了這套流程，要把一款完整的游戲，直接構建在一條實時互動的視頻流上，用 PixVerse R1 實時世界模型畫面的持續生成，去替代掉傳統游戲的渲染工作。
用簡單的方式理解，傳統的游戲是一個玩具箱，玩家只能用箱子里已有的玩具玩耍，游戲設計者決定了你能玩到什么玩具，以及要怎么玩這個玩具；PixVerse Game 則像一個和你一起寫故事的人，你來決定故事的大綱，AI 則負責把它們落在紙上，變成你游戲的劇情。
在聯合國 AI for Good Global Summit 2026 期間，愛詩科技的聯合創始人謝旭璋在分享時說道："這不是讓 AI 生成一種'像游戲的視頻'，而是探索一種新的游戲生產方式——To Create is to Play。創造本身，正在變成游戲的一部分。"
PixVerse Game 架構的一端，是抽象游戲機制引擎，負責整套游戲最重要的邏輯和數值，分析游戲的目標、管理玩家的資源、判定游戲的勝負，也就是所謂的“規則”。開發者應該可以在可視化、低代碼、弱門檻的情況下，用自然語言也能設計自己的游戲。
架構的另一端，是實時視頻生成層，通過自回歸的世界模型，來持續生成多模態的、電影級音畫品質的游戲世界。游戲生成的內容，可以和先前在游戲世界中發生的事情連續連貫，不是忘掉過去、另起爐灶，而是繼往開來、錦上添花；同樣，模型也必須能夠理解基本的常識，從物理世界的運動規律、場景變化，到情感世界的人情往來、故事發展。
這兩端之間，是 AI 智能體的編排層，承擔玩家意圖理解、游戲機制評估、保證世界一致等工作，聯通規則和畫面，使二者可以同步。
三層架構設計，給了 PixVerse Game 幾個相當關鍵的核心 Feature。
首先，是游戲機制與表達的完全解耦。游戲的機制是抽象出來的規則，而表達則往往是具象的敘事，以之前跳動的快穿乙女游戲為例，玩家想在古代、民國、奇幻等各種世界、時代設定中自由穿梭，用傳統的開發管線，就意味著美術資源的全盤推翻重做。
但實際上，機制和表達這“一表一里”并非不能拆開，在規則寫死的情況下，世界的“長相”可以即時生成。同一套底層機制，可以是仙俠背景，也可以是賽博朋克、末世廢土……這個在傳統開發流程中，占用了大量人力物力的工作板塊，AI 不僅可以更好地接手，更能根據用戶的需求隨時修改，給開發省去了不少苦功夫。
其次，是生成式的游戲循環。用人話說，就是讓用戶的每一次操作，都反饋到游戲里，讓游戲現場長出新的內容。和與 AI ChatBot 說話一樣，玩家在游戲中的輸入，也可以被 Agent 抽象成為意圖，進入抽象機制層算出“狀態變化”，最終用實時的世界模型，實時生成新的畫面和聲音。
玩家玩到的內容，都是“現場現編”——某種程度上，即使游戲的開發者都不會完全知道，玩家的行動，會導致怎樣的后果。一款游戲能夠被重復體驗的價值，也就體現在這里。
最后，是實時的一致性編排。游戲的本質是“行動-反饋”的循環，玩家在游戲中做了一件事，如果沒能得到實時、準確、直接的反饋，也就自然不能獲得好的體驗。如果玩家好不容易找到了屠龍寶刀，但在戰斗時沒法使用；或者玩家終于完成了一件大任務，其他與之相關的 NPC 卻置若罔聞，游戲就容易讓人“出戲”。
在 PixVerse Game 的 Agent 編排層，AI 就像一個“場記”，一直關注著劇情的上下文、視頻生成的內容、游戲機制規則的限制等等條件，并且在玩家意圖、規則允許、模型能力三者發生沖突時，給出折中的解決方案。
要讓游戲機制和視頻生成“握手”，中間一定要有 AI Agent 從中協調，來保證 AI 生成的游戲世界可以足夠“真實”。
03
世界模型落地，愛詩科技為什么選擇了游戲場景試水？
AI 改變科技圈，改變的是人機交互——人類能夠通過自然語言和互聯網信息交互，并且得到 AI 直接實時生成的定制內容。
而作為第九藝術，游戲的本質就是交互，是剛剛提到的“行動-反饋”循環。生成式 AI 能為游戲帶來的，則是游戲交互范式的巨大革新：玩家不再只是游戲內容的“消費者”，而是成為和游戲開發者一樣的“共創者”，讓同一個游戲有無數種不同的玩法。
同時，游戲作為今天相當成熟的 ToC 產品，離用戶更近，離錢也更近，開發者眾多，也有完備的分發渠道和社區環境。對于“高高在上”的世界模型，是一個更容易創造價值、更容易找到數據飛輪的場景。
今天，愛詩科技的 PixVerse 已經在全球范圍內找到了不計其數的用戶，幫助他們創作了更多的作品，在互聯網上收獲了不少粉絲。通過“全球產品+商業化+世界模型”的技術產品組合，愛詩 C 輪融資獲投 29.8 億元，證明市場對于視頻模型商業落地前景仍然相當看好。
在過去十余年中，游戲市場上最成功的項目——Minecraft 和 Roblox 都是主打“創造即游玩”的概念，依靠巨大的用戶群體創造了無擬的商業成就。
而愛詩的 PixVerse Game 也是循著一樣的路，把創造的能力借由 AI 交給玩家，給游戲消費設計了一個全新的閉環。
AI 對互娛行業的變革，還正在黎明。誰能讓玩家一同加入成為創造者，誰就抓住了定義未來交互的先機。雷峰網(公眾號：雷峰網)
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