AI重塑游戏：供给革新与需求跃迁，开启游戏产业新周期

行业投资评级：强于大市｜维持 李佩京/王思中邮证券研究所人工智能团队 中邮证券 发布时间：2026-03-25 投资要点 AI双轮驱动：激发内容供给活力，释放用户需求潜能。 供给端：AI打破游戏开发“不可能三角”，实现降本增效与创新提速。传统游戏开发周期长、成本高。3A大作开发成本近6亿美元、周期超5年。AI通过两条路径破局：一是赋能全流程，美术提效30%-300%、测试效率提升50%，71%的工作室认为AI优化了运营流程；二是加速创新，提高供给速度和质量，抬高行业天花板。目前Steam平台AI标注游戏已突破1万款（占比8%），4个月增长2000款；AI在游戏研发中普及率达86.4%。据预测，2033年全球游戏AI市场规模将达512.6亿美元，年复合增长率36.1%。需求端：AI提升用户体验，驱动用户规模扩大和LTV增长。一方面，智能NPC与无限内容增强用户黏性和用户增长率，AI NPC使DAU次月增长最高8.35%，《1001夜》实现每局唯一叙事体验；另一方面，精准货币化与动态难度提升变现效率，例如《闪耀暖暖》AI分析玩家行为指导礼包设计，首月收入4600万美元；动态难度调整使30日留存提升3个百分点，LTV提升0.08美元（内购贡献79%）。 AI游戏规模化的三大支柱，模型、算力与成本的协同突破。AI游戏从Demo到规模化，依赖三大要素的协同突破：模型能力、硬件算力与经济成本。三者形成正向循环——模型突破解决“能生成什么”，算力提升解决“能在哪里用”，成本下降解决“能否商业化”。当前，三大条件均已迎来突破。1）模型突破：以腾讯Hunyuan3D为代表的Image-to-3D模型可直接嵌入传统管线；以谷歌Genie 3为代表的世界模型，已能感知环境、理解物理并产出可交互资产。2）算力下沉：终端NPU性能跃升，使大模型本地低延迟部署成为现实。IDC预计，2026年中国AI手机出货量达1.47亿台，占整体市场53%。3）成本坍塌：大模型的推理成本正呈现指数级下降趋势。得益于算法优化（模型蒸馏、量化、MoE架构）、硬件升级和部署架构成熟，单位美元获得的人工智能性能已大幅提升。 初创公司探路AI原生游戏，大厂复制创新融入AI于大DAU产品。相较于初创公司探索AI原生游戏，大型游戏厂商通常采取渐进式技术整合策略：从AI辅助内容生产降本增效开始，陆续将AI技术嵌入现有高DAU产品与成熟开发流程，逐步探索AI原生玩法创新，在降低风险的同时逐步验证AI技术的商业价值。例如，25年2月腾讯《和平精英》官宣将接入DeepSeek，为数字代言人“吉莉”注入AI能力；26年初，巨人网络《超自然行动组》上线全新“AI大模型挑战”，成为国内首个在大DAU游戏中深度融合AI大模型，并实现规模化落地的AI原生玩法。随着模型性价比提升，未来AI技术有望进一步推动游戏世界从预设内容向动态生成内容转变，最终催生AI原生游戏形态。 投资建议：我们认为，AI技术正推动游戏产业进入新一轮创新周期，短期内关注能将AI融入现有产品、实现降本或增收的大厂；长期关注具备技术壁垒、敢于探索新玩法的初创团队。建议关注：1）具备AI研发能力与头部产品储备的游戏厂商：巨人网络、完美世界、恺英网络、三七互娱、神州泰岳、世纪华通、腾讯控股、网易等；2）AI内容生产工具相关企业：昆仑万维、掌趣科技、德才股份等。 风险提示：AI技术迭代不及预期、商业化路径模糊风险、行业竞争加剧风险、版权与数据安全风险等。 AI游戏规模化的三大支柱，模型、算力与成本的协同突破投资建议与风险提示AI双轮驱动：激发内容供给活力，释放用户需求潜能初创公司探路AI原生游戏，大厂复制创新融入AI于大DAU产品 二四一三 目录 AI双轮驱动：激发内容供给活力，释放用户需求潜能 1.1供给端：AI加速产品创新、降低边际成本，激励新品供给且抬升盈利水平1.2需求端：AI显著提升游戏体验，有望提升用户规模和游戏LTV 1.1.1传统游戏开发面临开发时间长、成本高等问题 传统游戏开发面临开发时间长、成本高等问题，从而或导致产品供给不能有效满足用户需求的变化。近十年来，随着玩家的游戏体验不断升级，游戏在玩法、画面和引擎上有了提升，体量也不断膨胀。因此，上线一款游戏的平均时间不断拉长，拟投入成本不断上升。从游戏体量来看，1997年诺基亚上《贪吃蛇》存储不到5KB，目前3A游戏大作普遍普通100GB；从开发时间来看，根据Unity，2022年平均上线一款游戏时间为218天，2023年上升到304天；从成本来看，2020年发布的《赛博朋克2077》开发成本接近6亿美元，开发周期5年左右，后期还有膨胀的营销费用。 1.1.2 AI打破游戏开发“不可能三角”，以低成本维持高强度产出 AI游戏解决的核心痛点是传统游戏开发模式下，日益增长的开发成本、漫长的开发周期与玩家对内容消耗速度之间的矛盾，可从提效和创新两条路径重塑行业底层逻辑。1、提效：AI赋能游戏从研发到测试再到发行等各环节，作为生产力工具助力行业降本增效，抬升利润率水平。 1）在研发美术环节，AI工具通过文生图、图生图等技术大幅降低美术成本和提高创作效率。比如《逆水寒》手游引入AI捏脸系统，将角色定制时间从传统数小时缩短至秒级，场景设计效率提升70%，动画产能综合提效30%-300%。 2）在测试环节，AI技术通过自动化测试工具能显著提高测试覆盖率和效率。比如网易伏羲开发的Wuji框架结合演化策略与强化学习，能够探索游戏空间并发现隐藏BUG。据官方数据，AI自动测试系统效率提升50%，大幅减少人工测试时间。 3）在发行运营环节，AI通过生成虚拟客服等强化游戏服务、降低营销素材制造成本等优化营销和运营环节，减少消耗。根据量子位，在使用AI的工作室中，71%表示AI帮助优化了交付和运营流程。 1.1.2 AI打破游戏开发“不可能三角”，以低成本维持高强度产出 图表6：Steam将AI游戏标注的重点转为玩家能接触到的AI生成内容，而非使用AI加速游戏开发的工具 2、创新：加速行业创新，提高供给速度和质量，抢占市场先机，抬高游戏行业天花板。 1）AI缩短了从概念到原型的验证周期，使得游戏厂商能以更低成本、更快速度尝试新的玩法和品类，从而在激烈的市场竞争中抢占先机。根据量子位，2023年68%的调查者认为使用AI开发游戏可加快原型设计和概念设计速度，由此可极大地加速新产品的市场投放节奏。 2）AI游戏生产力倍增，游戏新品供给数量增长。25年12月，据Totally Human Media的调研数据，Steam平台上明确标注使用生成式AI技术的游戏已突破1万款，约占平台游戏总数的8%。自2024年1月Valve正式明确AI游戏审核政策后，此类游戏数量在4个月内增长约2000款，显示开发者正加速接纳该技术。26年1月，Steam在上架游戏是否需要披露AI标注时，不再关心开发团队在后台使用的效率型AI工具（辅助编程或自动化开发软件等），披露重点放在玩家实际能够接触到的AI生成内容上。我们认为，Steam对AI游戏规则的调整，有望加深AI作为生产力工具在开发者方面的角色，鼓励在开发全流程更自由探索和应用AI，优化工作流加速新品上市节奏。 3）AI嵌入游戏玩法，游戏质量提升。例如AI NPC、动态剧情，直接提升用户体验。 资料来源：NotebookCheck，Steam，中邮证券研究所 1.1.3 AI普及于游戏开发，2033年AI游戏市场有望达512.6亿美元 AI目前已成为国内外游戏驱动产业升级的重要工具之一。根据《游戏企业AI技术应用调研报告》，AI在我国游戏研发中已经实现了高普及率，应用率达到了86.36%。其中，AI技术在可自动化、重复性高、数据驱动的环节推广最广。例如，美术设计环节重复性强、产量需求大、有大量数据可供训练、相关工具和应用较为成熟，因此AI技术在美术设计环节应用最广（84.2%）；在智能NPC和自动化测试等高度重复、高资源消耗的环节也有较高应用率（68.4%）。 根据Grand View Research，2024年，全球游戏人工智能市场规模估计为32.809亿美元，预计到2033年将达到512.593亿美元，2025年至2033年的复合年增长率为36.1%。预计市场增长将因人工智能技术在游戏行业的使用日益增多以及深度学习技术的进步而加速，这些进步改善了视觉效果和性能，允许用户进行个性化和适应性的游戏体验，从而扩大了行业内的游戏平台。 1.2需求端：AI显著提升游戏体验，有望提升用户规模和游戏LTV AI提升了游戏玩法、真实感和个性化体验，极大程度地增强产品的吸引力和精准度，直接驱动用户活跃、留存和付费转化，从而提升游戏LTV和用户规模。1、用户黏性与长线收入提升，即用户数量及增长率提升： 1）智能NPC的深度交互：AI让游戏中的互动更加自然，根据用户的不同选择给出独特反馈，从而为用户营造出沉浸式的游戏体验。借助大语言模型等技术，NPC变为具备长期记忆、性格逻辑且能理解自然语言的数字生命。例如，AI驱动的NPC（如《逆水寒》）通过实时语音、性格记忆和情感反馈，有望显著提升玩家的参与度和在线时长。根据量子位，投放AI后，案例DAU次月增长最高达2%，整体增长率稳步提升，最高可达8.35%；用户体验也因游戏互动变多、投诉率下降而提升。 图表11：智能NPC优化用户体验 1.2需求端：AI显著提升游戏体验，有望提升用户规模和游戏LTV 1、用户黏性与长线收入提升，即用户数量及增长率提升： 2）内容供给无限化、无限的探索空间：游戏中的场景、角色、剧情等内容得以丰富生成，满足用户对新鲜体验的需求。例如，融合AIGC和PCG技术的AI原生游戏《1001夜》，通过讲故事，诱导由AI驱动的国王说出“剑”、“盾”等武器的关键词，让它们具现化为真实的武器，在故事世界中打败国王，这确保每个玩家的探索体验都是独一无二的，极大地提升了游戏的复玩价值；《蛋仔派对》在UGC创作工具中加入AIGC功能支持，进一步激发了用户的创作热情，灵活探索游戏空间。 1.2需求端：AI显著提升游戏体验，有望提升用户规模和游戏LTV 2、变现效率与商业化优化，即用户付费率和ARPPU提升： 1）精准货币化：AI分析玩家的消费习惯和行为模式，在玩家最活跃的节点提供个性化的道具或促销建议，从而提升付费转化率。例如，叠纸游戏（Papergames）凭借《闪耀暖暖》分析玩家对服装的偏好、抽卡模式、购买行为等，指导新服装设计、活动节奏和礼包定价，游戏首月收入4600万美元，月均稳定收入250万美元。 2）实时动态平衡：AI可根据玩家水平实时调整难度（DDA）和游戏内经济系统，防止玩家因挫败感流失，确保稳定的长线DAU。根据《Dynamic Difficulty Algorithmsas a Tool for Enhancing Player Retention: An Empirical Study in a Gaming Environment》，针对“风险用户”群体逐夜降低难度，可使30日留存率提升3个百分点，平均每位用户每月多玩1天、多进行10局游戏，且用户生命周期价值（LTV）提升0.08美元，其中内购（IAP）贡献了79%的增长，广告贡献了21%。 资料来源：Yurii Sulyma《Dynamic Difficulty Algorithms as a Tool forEnhancing Player Retention: An Empirical Study in a GamingEnvironment》，中邮证券研究所 AI游戏规模化的三大支柱，模型、算力与成本的协同突破 2.1多模态与3D生成模型突破，打破AI游戏供给瓶颈2.2终端和边缘算力下沉，AI游戏规模化应用成为可能2.3推理成本指数级下降，AI游戏商业化临界点加速到来 2.1多模态模型突破，打破A