EA 首席战略官谈生成式 AI 如何进入可游玩的实时游戏世界

40 年

电子游戏一直是现代 AI 的试验场

每秒 60 帧

这是 AI 必须在游戏内跨越的实时门槛，且要在数千名玩家之间保持同步

现代 AI 是在电子游戏里成长起来的。四十年来，电子游戏一直是这项技术学会运作的试验场。如今，Electronic Arts（EA）首席战略官 Mihir Vaidya 认为，这个训练了 AI 的行业，正在勾勒出生成式模型如何在这些体验中赢得一席之地——这些体验必须每秒 60 次响应数百万玩家，而且绝不能崩溃。他阐述了这条前沿究竟在哪里——而它并不在大多数人以为的地方。

游戏在 AI 重塑游戏之前就造就了 AI

“在整个领域的历史中，游戏在很大程度上一直是 AI 的试验场，这一点被低估了，”Vaidya 说。“如果你把视野拉远，看看过去 40 年，现代 AI 的许多动力都源于电子游戏：GPU、在交互式环境中通过[强化学习]学会行动的智能体。”

这段历史塑造了他对当下时刻的判断。AI 游戏一直沿着一条谱系运行——“程序化生成、[非玩家角色]逻辑、行为树、匹配系统，基本上都是确定性、可靠、可控的系统”——位于谱系的一端，而生成式 AI 则位于更远端，为开发者和玩家都实实在在地拓展了可能性。

他所抗拒的，是业界那种把一切都交给神经网络的惯性：“存在一种‘一切皆神经网络’的倾向，”他说，“而我认为这有点过于简单化了。”

游戏中的某些部分根本无法概率化。“你不会希望篮球规则突然变成由概率决定的，”他说，“你也不会希望 F1 赛车的物理被模型幻觉出来。”他所关注的前沿根本不是生成式 AI，而是它之后的东西：“一种神经符号架构，它既能给你真正涌现的生成式系统所带来的好处……又能给你确定性、可控性和可靠性带来的好处。”

世界必须回应你

游戏与 AI 此前进入的任何媒介都不同，因为受众并不坐在屏幕的另一侧。他们身处这个世界之中，正在游玩。“如果你在看一部电影或电视节目，作为消费者，你并不期待这个世界回应你，”Vaidya 说，“但在游戏中，它们必须回应你。”

而响应还必须承受一系列任何电影都从未面对过的约束：来自玩家的持续输入、深度交互性、数千名玩家同时游玩时的同步，以及从不松懈的延迟。“每秒 60 次，无休无止，持续很多很多很多个小时，”他具体说明道。一款赛车游戏能让这种差异变得具体可感。在屏幕上，一辆车沿着弯道转弯，只要看起来对就能让观众满意。“在游戏里，你需要让玩家感受到那个车轮上的阻力系数，”他说。“它不能只是看起来对。它必须表现得对。”

因此，他解释道，在游戏中部署 AI“不仅仅是解决一个内容生成问题”。“你实际上是在解决一个复杂的系统协调问题。”用他最精辟的表述来说，标准是这样的：“东西看起来真实是不够的。那只是你所谓的梦。它必须是真的，那才是你所谓的模拟。”

控制权是下一个前沿

对 Vaidya 而言，把游戏中的 AI 框定为一种效率手段是“一种非常简化的建构”。他转而从第一性原理出发。“创造力的源头很大程度上是人的心智：想法、直觉、品味。它并非源自一张纸、一块屏幕或某种其他工具。”由此出发，“广义上的创意事业，就是一场弥合想象与创作之间差距的探索”，而工具的存在就是为了拓宽并铺平这座桥梁。

他最想弥合的差距是控制。如今的生成模型几乎能渲染任何东西，但它们尚不理解某个特定工作室的意图或美学风格，而这会体现在输出中。“它们往往能产出非常非常漂亮的像素。只是感觉不像对的像素，”他说。

计算机图形学历史上解决这个问题的顺序恰恰相反。“你先从这些非常基础、可以施加大量控制的构建模块开始，然后再去解决保真度问题”——先是多边形，然后是网格、纹理和光照。生成式 AI 则是反着来的：“今天我们有了这些模型，能够生成令人惊叹、极其逼真的输出，达到最高水平的保真度。但你并没有那些基线原语可供操作，来施加控制。”

这种颠倒定义了接下来的工作。“控制正是下一个前沿，”他说，而要跨越这一前沿，需要深度定制，以及工作室与构建模型的公司之间的工作流协作。

超越万亿种排列组合

EA 将 AI 的影响分为三个层面——游戏制作方式的效率提升、游戏所能承载内容的扩展，以及向“我们可能还没有名字的全新娱乐形态”的转变。

扩展正是面向玩家的承诺所在，而 The Sims 是最清晰的预览。这个系列即将迎来 25 周年，已吸引超过 5 亿玩家。没有两位玩家拥有过相同的体验，因为“游戏的通关方式几乎有上万亿种不同的排列组合。”AI 甚至突破了这一上限：“即便有上万亿种排列组合，The Sims 中可能发生的事情也应该有万亿的万亿的万亿的万亿种可能性。”

变革则更难以想象。当 YouTube 和智能手机出现时，传统娱乐业曾担心“现在人人都能成为史蒂文·斯皮尔伯格”，但现实却截然不同。“史蒂文·斯皮尔伯格依然只有一个。但却涌现出这么多了不起的创作者，他们实实在在地塑造了我们当时还叫不出名字的全新娱乐形式。”他预计同样的模式也会在游戏中显现，届时它将达到我们前所未见的价值创造水平。

现代化改造二十年积累的资产

Vaidya 最喜欢的 AI 影响力佐证，是他自称“可能有点无聊的例子”。EA 最大的几个系列——FC、Battlefield、Madden、The Sims、Skate——跨越了数十年，这意味着它们的资产库早于基于物理的渲染（PBR）出现，而 PBR 正是让光线在现代游戏中逼真地从表面反射的技术。

“我们现在能够利用 AI 来现代化改造这些资产，并将它们带入 PBR 管线，”他说，“这在过去需要大批人力才能完成。而且说实话，在游戏开发者必须做的所有事情当中，这根本不是你能够优先处理的事项。”回报在于规模：“它实实在在地拓展了我们所拥有世界的性质，因为可以有多得多的资产加入到这个组合当中。”

为指数级增长做规划

Vaidya 曾在 Geoffrey Hinton 和现代 AI 奠基人门下学习数学，这让他坚信指数级技术无法用现在时来规划。“你不能只从当下和今天去思考它，而是非常需要从未来的角度去思考。”

他的战略围绕两个维度展开：什么会变，什么不会变。在第一个维度上，三个时间视野并行推进：“效率提升可能更偏近期，游戏品类的扩展可能更偏中期，而游戏的彻底变革则会更偏长期……考虑到所涉及的交付周期，它们必须并行存在，而非依次推进。”

第二个维度是他拒绝让 AI 遮蔽的那一面。“同样重要的是思考什么不会改变，什么是超越 AI 的永恒之物，”他说。“IP 和品牌的价值、社区与网络效应的重要性、全球分发、本地化、文化适配的关键性——所有这些实际上可以说都在变得愈发重要。”

基于在纽约市与 Electronic Arts 首席战略官 Mihir Vaidya 的一次对话，对话发生在 2026 Runway AI Summit 期间。