7月30日，《2026中国游戏产业AI发展报告》正式发布。报告给出了两组颇为醒目的预测：人工智能技术成熟后，有望为国内游戏市场带来533亿至846亿元新增空间；到2030年，我国游戏企业游戏业务净利润规模有望从2026年的约1113.7亿元增长至1626.6亿元。

换算下来，净利润规模增加超过500亿元。需要厘清的是，这超500亿元净利润增量并非行业自然增长，AI落地带来的研发提效、运营优化、资源配置效率提升，是拉动利润走高的重要因素之一。

比这组数字更值得关注的是，整个游戏行业谈论 AI 的心态正在发生变化。过去两年，行业频繁讨论大模型、智能NPC和内容生成；如今，企业更关心的是一笔具体的账：AI到底能省下多少钱、创造多少收入，又能否真正做出过去无法完成的游戏。

降本增效先行，AI渗透生产全环节

报告显示，中国游戏收入前50名企业中，80%已经公开披露AI相关布局，56%组建了AI实验室或专项团队。美术与设计类工具仍是现阶段应用最广泛的方向，流量占比达到57.4%，数量占比达到49.4%。

这并不意外。

一款游戏在研发、上线和长期运营过程中，需要持续生产角色立绘、场景、动画、宣传素材和广告视频。过去，这些工作高度依赖人力，成本高、周期长，也是AI最容易率先介入的环节。

从广东企业的实践可以看到，这种变化已经不只停留在“试用工具”。

总部位于广州的三七互娱，以游戏垂类大模型“小七”为底座，搭建知识库、多智能体开发平台和拥有400余个智能体的内部平台。报告称，其AI应用已覆盖员工工作场景，并延伸至研发、发行、运营和出海等环节。

另一家广东企业贪玩游戏，则将AI接入广告投放和素材生产。报告披露，其美术素材生成的AI渗透率超过80%，AI投放广告综合渗透率达到80%。

足以看出AI在游戏行业最早形成的价值，不一定是一款令人惊艳的新游戏，而可能是少做几轮重复素材、缩短一次版本测试、降低一笔广告投放成本。

当游戏市场从追求用户规模转向精细化经营，成本和效率本身就是竞争力。尤其对中小团队而言，过去做不起的美术、动画和本地化内容，如今可能借助工具完成。报告认为，AI能力将持续降低游戏内容生产门槛，推动开发从规模化投入转向技术普惠，中小团队的市场竞争力也有望随之提高。

但“人人都能做游戏”，并不等于“人人都能做好游戏”。工具抹平的是部分生产成本，而不是创意、审美和产品判断。

从工具到玩法，重构游戏产品边界

如果AI只用于画图、写文案、翻译和测试，它带来的主要仍是降本增效。真正决定那百亿元市场空间能否打开的，是AI能不能进入产品本身。

报告显示，2026年上半年流水前100名移动游戏中，约15%的产品接入AI相关玩法，主要集中在智能NPC、AI助手和AI用户生成内容等方向。虽然产品数量占比只有15%，其流水占比却达到42.6%。

这组数据意味着，AI玩法目前主要集中在头部产品，距离行业普及仍有较长距离，但拥有资金、技术和用户基础的大厂已经开始尝试。

总部位于深圳的腾讯，路径具有代表性。报告提到，腾讯游戏围绕“AI in Game”和“AI for Game”两条线推进应用：一条服务研发和运营，一条进入游戏体验。目前已有超过40款游戏落地AI，涉及智能NPC、AI队友、智能语音和质量检测等场景。

两条线的区别，恰好对应游戏AI发展的两个阶段。

“AI for Game”是用AI帮助人做游戏，解决效率问题；“AI in Game”则是让AI直接成为游戏的一部分。后者可能让NPC记住玩家的选择，让剧情不再完全按照固定脚本推进，也可能让玩家通过自然语言生成关卡、角色和故事。

只有走到这一步，AI带来的才不仅是少花钱，而是新需求、新玩法和新市场。报告预测的533亿至846亿元新增空间，也主要来自AI原生游戏、AI融合玩法、新产品形态和新内容供给。

问题在于，市场还没有出现一款真正意义上的现象级AI原生游戏。现阶段不少所谓“AI玩法”，仍是给原有产品增加一个聊天入口、生成头像或辅助创作功能。它们能提高新鲜感，却未必足以改变玩家长期留存和付费意愿。

从工具到玩法，看似只差一步，实际上隔着产品设计、模型能力、推理成本和内容安全等多道门槛。

广东如何把产业优势延续到AI时代

广东是全国游戏产业重镇，集中了腾讯、网易、三七互娱、库洛游戏、贪玩游戏等一批头部企业。面对AI带来的产业变化，广东有场景、有企业，也有成熟的研发、发行和出海链条。

这意味着，广东不缺AI应用的试验场。更需要回答的问题是，能否把游戏行业积累的能力沉淀下来，形成模型、工具、平台和人才优势。

目前，游戏企业构建AI能力主要有三条路：采购外部算力与模型、自建技术团队，以及通过投资补齐能力。报告显示，已布局AI的头部企业中，82.5%存在明确的外部技术引入或合作需求；56%的头部企业组建了AI实验室或专项团队。这也说明，单靠调用一个通用模型，很难建立长期壁垒。

与此同时，行业短板已经显现。报告调研显示，72.7%的受访企业面临既懂AI又懂游戏设计的复合型人才不足问题；81.8%的从业者认为，生成结果质量不稳定，是AI生成内容直接使用的核心障碍。报告还提到，版权归属、生成质量与合规风险，仍在制约AI深入游戏核心生产流程。

针对这些产业痛点，广东早已提前布局。

2025年，广东出台《关于推动广东网络游戏产业高质量发展的若干政策措施》提到，支持游戏科技创新，鼓励企业围绕游戏领域“卡脖子”技术开展研发，支持人工智能等前沿科技在游戏研发中的运用，支持游戏先进技术向其他领域转化应用；重点对虚拟引擎研发、游戏大模型训练、算力效率提升、先进技术转化、数据安全保障等领域进行支持，鼓励企业与高校、科研机构建立实验室开展联合攻关；省级统筹资金，经公开评选公示，对在游戏科技领域取得显著突破的优质项目，给予最高500万元的一次性扶持奖励。

在此基础上，产业落地仍需进一步细化方向。一方面，高校和企业的人才培养不能只教模型调用，还要让技术人员理解策划、美术、叙事和玩家需求；另一方面，广东可以依托成熟的游戏产业集群，推动企业、高校、算力平台和研究机构共同建设垂直数据集、评测标准和版权保护机制。

AI不会让游戏制作变得没有门槛。它更可能重新划分门槛：过去比拼的是团队人数、资金投入和工业化能力，未来还要比拼数据积累、模型调校、复合人才和把技术变成好产品的能力。

因此，500多亿元利润增长和800亿元市场空间，只能算一张面向未来的估值表。真正决定结果的，不是哪家企业接入了多少模型，也不是生成了多少张图片，而是谁能率先做出玩家愿意长期留下来的新体验。

游戏行业已经证明AI能够帮企业省钱。接下来，它还需要证明自己能够帮行业赚钱，更要证明它能做出以前没有的游戏。

文 | 记者 陈旭泽

图 | 伽马数据