在《永劫无间》的某场对局里，与你并肩作战的队友或许并非真人。

这些AI队友的底层依托于Qwen大模型。能够协同作战的队友，是游戏行业变革中最直观的体现，而冰山之下，“游戏正被AI彻底重塑”已成为行业共识。

2026年云栖大会现场，特别为游戏行业设立了AI专场。来自网易、TapTap等标杆企业的技术负责人与创作者依次分享，内容涵盖智能NPC、AI原生玩法，直至AI游戏创作。

然而，重塑的深度各有不同。将AI视为效率提升工具，与按照AI逻辑彻底重构游戏，正演变为两条截然不同的路径。

前者优化的是单位成本，后者则从根本上改变了生产与体验。游戏的玩法形态、生产组织及运行方式，所涉及的远不止效率问题。那么，当厂商决定“用AI重做游戏”，该从何处入手？竞争的核心又是什么？

当AI加入牌局

用AI重塑游戏，首先仍需稳固游戏本身。全球开服、弹性扩容及稳定运行，是新体验得以实现的基础。

本届云栖游戏展区展示的《明日方舟：终末地》便是一个例证。这款面向全球的多端大型3D游戏，上线次日全球累计下载量已突破3000万。面对流量高峰，阿里云的全栈技术方案确保了游戏稳定运行，为全球玩家提供了流畅体验。支撑全球玩家涌入的，是处理百万级并发请求的能力，以及阿里云覆盖全球31个公共云地域、107个可用区的基础设施。

当AI开始参与游戏内的协作与决策时，这套基础架构又增添了新任务：既要承载玩家与流量，也要支持智能体实时参与对局，使模型能力成为可持续的游戏体验。

在《永劫无间》中，网易雷火伏羲将AI队友直接融入对局，玩家可通过语音和游戏信号与AI队友协作，为对局中的配合增添了新可能。

云栖大会游戏展区展示的《历史模拟器：崇祯》，则将大模型应用于世界推演。这款AI原生历史策略游戏利用千问大模型模拟明末政局，玩家用自然语言撰写诏书、颁布政令，每项决策都会触发AI模拟的连锁反应，衍生出新的历史走向。

作为策略游戏，其内容边界被进一步拓展：玩家不再仅依赖预设选项推进，游戏反馈也开始取决于模型对局势的动态推演。

从陪练、对手到规则制定者，AI正逐步进入游戏体验的核心层。

类似的做法在多家头部厂商中几乎同时出现。

巨人网络旗下的《太空杀》则从另一种体验入手，依托阿里云千问大模型的底层能力，探索游戏角色对玩家行为模式的长期记忆与动态学习，使AI玩家能跨会话记住玩家的历史互动选择，实时调整反应逻辑，实现“千人千面”的游戏体验。

迄今为止，牌桌上的玩法形态可归纳为三类：智能NPC、AI队友与虚拟玩家，以及以生成与演化本身为玩法的AI原生游戏。

这三类玩法共享同一个实时闭环：感知状态、理解决策、调用工具、反馈行为。要使这个闭环稳定地融入真实游戏，还需要运行环境、模型调用治理、安全护栏及上线后的观测评估。大众熟知的模型只是其中一环，负责“思考”部分，背后的基础设施则确保智能体运行稳定、可控。

这也意味着，台前体验创新的变化与壁垒，正从模型能力延伸至模型与工程的协同能力。

被拉直的生产线

游戏内容生产，有一部分长期停留在“手抄本时代”。

概念、原画、建模、贴图、动画、引擎，管线如同瀑布，每个环节由专门团队负责，衔接依赖人力。

管线层层下泄，每一层都需等待上游就位，这也是为何许多成熟游戏团队在开发一款游戏时，为确保长期稳定运营无bug，仍需漫长的开发、测试与调优周期。

如今，这条瀑布正被AI拉直。

网易伏羲在今年云栖大会上展示了从角色、场景到界面动效及视频制作等工作流，AI辅助创作被接入制作团队日常使用的工具链。多个环节各自提效，串联起来后，整条管线的工作方式相当于被重写。

类似的改造并非个例。过去一段时间，许多游戏厂商都在探索AI在不同场景的应用，覆盖范围也从生产延伸至投放运营等环节。

在AI于游戏领域的业务版图迅速扩张之前，一个易被忽视的要素是，基础设施和工具层已成型。

从阿里云在论坛展示的解决方案来看，阿里云为游戏公司提供的产品矩阵，对应着一条完整的游戏制作链路。研发有Qoder，投放与素材有万镜一刻，组织协同有千问办公。以研发测试为例，AI协作已从最初的代码补全发展到理解项目、规划编码、验证修复、交付由人审核的全链路，在此过程中，企业原有的工具链也能保留。

运营的深处还有数据，这是游戏行业始终绕不开的成本与增长难题。

在论坛圆桌上，诗悦网络谈到AI已进入发行素材创意、制作、投放与数据分析：它希望将分散的环节串联起来，让团队从只对交付负责，进一步对经营结果负责。

这家研运一体的公司，在将数据平台整体迁移至阿里云DLF与Serverless StarRocks后，总成本降低了38%，集群扩容从一周缩短至5分钟，为开放世界游戏准备的数据规模也将进入PB级。

这类AI化改造，未必直接改变玩法，位于玩家体验的水位线以下，但能让数据和反馈更快进入下一轮决策，对一款游戏的长期运营意义更为深远。

AI时代，游戏厂商对基础设施的要求多了一层：智能体需持续执行任务、调用工具、管理记忆，过程可追踪、权限可管控、效果可评估。

阿里云的Agent Native Cloud对应着不同环节：AgentCore负责智能体构建和治理，Agent Sandbox提供隔离运行环境，AI网关管理模型调用，AI安全护栏守住输入输出边界，AgentLoop用于上线后的观测、评估与优化。

这也意味着，游戏云的竞争维度正在拓宽，从靠云服务支撑流量，扩展到靠云服务管理智能体。

一百年前，美国工厂的电气化曾走过同样的路。

1899年至1929年，多数工厂只是将蒸汽机换成电机，沿用旧厂房布局与轴带传动，效率红利迟迟未兑现；1913年福特在海兰帕克工厂引入移动装配线，整车装配从12.5小时压缩至约90分钟，电气化才真正完成。

换工具的人多，重造流程的人少。

今天的游戏行业处于同样位置。将美术和代码交给AI生成，是换工具；按AI的协作方式选择对应基础设施，将管线、发行、运营重排一遍，是重造流程。

有趣的是，国内这些走“重造路线”的游戏公司，从页游时代的云服务器到如今的Agent Infra，每一次游戏主流形态的跃迁都需要云的陪伴。而他们的基础设施几乎集中在同一家云厂商。

阿里云也在本届论坛展示了Agent Native Cloud的持续投入。

从弹性计算到智能体底座，游戏公司为何愿意在一家云厂商持续投入？

其中一个原因是：重构越剧烈，游戏公司越不敢在底座上冒险。版本和玩法可以试错，运营可以迭代，基础设施试不起。

每一次技术跃迁都是一轮新投票，技术与生态领先者的能力会被再次确认。

IDC数据显示，阿里云连续5年位居中国游戏云市场第一，基础设施份额39%；AI游戏云模型服务与AI应用市场，份额37%，同样位居中国市场第一。

支撑阿里云在AI时代被头部游戏厂商连续选择的，主要是三层能力：全栈能力、场景打磨、长期投入。

从芯片、云基础设施到模型与Agent，阿里云提供从底层算力到上层智能体的完整能力，游戏公司每次技术跃迁，都有机会减少跨供应商拼接底座的复杂度。

同时，游戏可以说是云上最苛刻的场景之一：开服洪峰、全球同服、实时对战，大版本上线就是一次公开大考与验收。头部游戏公司的需求反过来将阿里云的能力一层层磨炼出来。

代际上的先发优势同样关键：页游时代备好了弹性云服务器，手游出海时代铺好了全球节点，AI时代继续完善AgentCore、Agent Sandbox、AI网关、AgentLoop等智能体基础设施。

下一代需要的东西，上一代已准备好，能力被验证，信任也在复利。

门票降价之后

生产线的另一端，入场门票在降价，幅度之大前所未有。个人创作者开始拥有从想法到可玩作品的完整工具链。

《妹居物语》主策钱看山在论坛上提出的，是另一个值得关注的问题：

如果去掉AI，游戏的核心体验是否还存在？在《妹居物语》中，Qwen3.8-flash理解玩家上传的照片和当前屏幕内容，CosyVoice-v3.5-flash生成角色语音；角色的状态、记忆和行动编排则由团队自己的系统维护。团队仍在验证体验能否持续、成本能否回收。

《妹居物语》的探索表明小团队有机会尝试新的AI原生玩法，同时也揭示了问题的另一面：在头部游戏厂商之外，新型开发模式所代表的长尾市场产生了结构性变化。

换句话说，AI能否成为游戏行业的基础设施，标准很简单：中小团队使用起来有多容易。

游戏AI论坛上，阿里云与TapTap联合发起AI游戏创作大赛，面向希望将创意变成作品的开发者。

创作侧的支撑是TapTap制造，底层接入Qwen-Image-3.0、Wan3.0与Qwen3.8-Max等阿里模型，能更好地将图片、视频、序列帧生成整合进一条管线。

TapTap制造让创作者从自然语言提出想法，在云端生成代码与素材、构建并预览游戏，完成后发布到TapTap，再根据玩家反馈迭代。

这场大赛在论坛发布环节由TapTap制造负责人姜黎和阿里云智能公共云事业部副总裁解航共同宣布。

大赛值得关注的有三件事：第一，创意到可玩作品的成本被压低，小众想法有机会变成可验证的游戏；其次，TapTap的社区将试玩与反馈接入创作，有潜力的作品多一条被发现的路；第三，AI进入真实交付环境，作品将经历真实玩家的检验。

门票降价的另一侧，是更直接的作品发布与玩家反馈渠道。

生产工具与发行渠道同时向个人开放，游戏行业的供给侧也将迎来新一轮扩容。

对局中的AI越来越多，管线按人机协作的方式重排，创作门槛正在降低。我们可以清晰地预见，下一批足以定义“游戏行业”的作品，可能不再出自一个经验和预算充足的百人团队。

一切关于体验与生产的美好想象，在今天的游戏行业才刚刚开始。

做游戏的人在换，但在全球上线的稳定性与智能体的运行底座这一侧，过去五年，中国游戏行业几乎是共同“用脚”投票，将信任都交给了同一家厂商——阿里云。这些能力仍需长期验证，阿里云也在持续承接行业的新需求。

在生产能力被不断解构的时代，信任与底座的分量只会更重。