（報告出品方/作者：浙商證券，謝晨、姚逸雲）
1 遊戲將成為 AIGC 優先釋放大產能的細分賽道
GPT 系列等大模型帶動的 AI 革命正席捲各行各業，在所有泛互賽道中，我們認為， 遊戲將首要且深刻地受到 AIGC 的影響。一方面，文生圖等技術相對成熟，應用可達性 好，已具備落地生產管線並帶來財務層面改善的基礎；另一方面，基於遊戲自身要素復 雜、製作門檻高的特質，AI 對遊戲製作的影響將貫穿各個環節，是其他娛樂及媒體領域的 合力，創造的機會頗為可觀。 我們認為，AI 技術介入遊戲生產，通過營銷環節自動化、製作環節標準化，運營環節 工業化： 1）遊戲行業的生產力水平將大大提高，“不可能三角”被打破，使優質內容的供需矛 盾緩解，並利用供給端的強勢減緩需求端的週期性影響； 2）達到降本增效，行業利潤率將有所抬升。
根據遊戲工委數據，2022 年國內遊戲行業實際銷售收入為 2659 億元，根據行業主要 遊戲公司研發支出佔比情況，預期研發費用佔比 15%，假設未來遊戲 AIGC 化比例達50%+（根據 Game Look 估算，主流 3A 大作視覺成本佔總體研發成本的比例可超 50%，我 們研究認為此部分有望得到大幅縮減），則 AIGC 在遊戲行業應用的市場規模可達 200 億 元。
2 營銷：精準歸因，自動投流，改善買量效果
在 AI 浪潮下，遊戲的營銷環節將被重塑。由於 AI 的強分析能力和迭代能力，在投放 策略生成與跟蹤上展現出精準化與自動化的顯著優勢，帶來效率和效果上的巨大提升。當 前遊戲發行較為依賴投放和渠道推薦，買量壓力較大，以掌趣科技的《全民奇蹟 2》為 例，據白鯨出海統計，其 22 年上半年的推廣營銷費用為 7800 多萬，花費了公司近七成的 推廣費用。而買量紅利消退，從“買量激活率”這項指標來看，根據熱雲數據，除 5 月激活 率略高於去年同期，其餘 11 個月激活率均低於去年同期。在買量紅利消退的背景下，廣告 的精準性就尤為重要。
AI 通過迅速分析海量用戶數據，並生成用戶畫像，助力實現更精準的投放。如微軟的 Azure PlayFab 就已經能夠通過 AI 技術，為遊戲營銷人員提供了精準定位用戶的解決方 案，這套解決方案通過分析玩家身份和行為時間智能地細分玩家和營銷內容，根據位置、 支出、設備、客戶端版本、獲取渠道和遊戲模式等屬性，將玩家實時劃分為不同的群體。 在衡量分析結果時，也將自動輸出直觀的報告與報表。
AI 投流效果更精準，究其本質，投放方或可在素材開發與投放流程中排除人類主觀的 分析性歸因偏見，進而在生產效率提升的同時倍增買量素材的投放效果。買量素材也將具 備更多的可量化性，用數據而不是個人的主觀經驗與推斷更有可能增加復刻爆款的概率。 這將會降低成本，更會從底層革新買量打法，並將正式認可 AI 為團隊創意的重要組成部分 並與人類分工合作，從而團隊的結構需進行相應的大規模調整，與買量效果相關的關鍵指 標的評估標準也將隨之改變。 具體操作上，買量流程的自動化是最大的特點。在買量策略上，目前優化師買量需要 花費較多的時間和精力去盯盤，基於數據變化人工調整買量策略。AI 模式下，廣告主只需 提供一些關鍵的信息和基礎素材，剩下的買量工作由平臺自動完成，通過設置規則，能 7*24 小時全天候巡檢預警，當監控到成本高於某個閾值，就自動關停計劃併發送郵件到指 定郵箱。這將幫助優化師將寶貴精力更多地投入到創造性工作上。
AI 的介入還可以能夠大幅降低營銷彈藥庫的生產難度和成本。以受到廠商青睞的視頻 廣告為例，遊戲投放數據分析平臺 SocialPeta 發佈的《2023 年一季度全球移動遊戲營銷趨 勢洞察報告》顯示，2023 年 Q1 全球發佈新手遊廣告超 780 萬，視頻廣告仍然是最受歡迎 的廣告形式，佔所有廣告創意的 82.97%。參考網飛（Netflix）與微軟小冰、WIT STUDIO 共同創作的 AIGC 動畫短片《犬與少年》的製作過程，AI 的接入有望較大程度上縮短視頻 素材製作週期，這可以使遊戲廠商有效降低製作成本和試錯成本，縮短投放週期，頻繁展 開買量測試，快速調整營銷方案，甚至可以間接影響到遊戲上線、運營的節奏。
除傳統營銷內容的降本提效外，藉助 AIGC，廠商可以嘗試新的營銷形式。如利用 AIGC 實現用戶共創，增強用戶的參與感，達到更好的曝光效果。例如 5 月米哈遊新作 《崩壞：星穹鐵道》上線時內置了一個“圖生圖”的工具，用戶可上傳任何圖片，生成對應 風格的遊戲角色“三月七”，一週內“模因共振機”生成了近 1000 萬張圖片。巨人網絡也在 《太空行動》中啟動了 AI 形象創作活動，網易則在《永劫無間》中推出 AI 共創遊戲服裝 的活動。
3 製作：美術先行標準化，人效與供給雙升
3.1 全面加持美術-技術-策劃三角
3.1.1 美術：2D 一人成軍人效大升，3D 潛力待技術突破
AI+遊戲領域目前落地最成熟的是美術環節，隨著 Stable Diffusion 等工具突破生成精 度等問題，手握強大的 AI 工具，美術工作人員可達成“一人成軍”的效果。特別是 2D 領 域，作品重點在作品的表現力和準確性上，參數達百億、千億級的大模型生成時的非對稱 性大大加強了作品的表現力，由此 AI 技術完全具備了在 2D 美術中廣泛應用和落地使用的 可能，且使用門檻大眾化。以概念設計場景為例，內容產出顆粒度需求粗，注重核心要素 的展現和風格發散性，AI 應用最為迅速和成熟，改造了工作流，將概念設計的非標過程變 得標準化和流程化。準確性方面，因為 Stable Diffusion 並不具備記憶能力等問題，還需一 定人工介入。
得益於技術和應用的快速成熟，AI 的在美術領域已顯現出卓越的降本增效能力。遊族 網絡在 2022 年財報業績會上透露，自身作為“卡牌+”戰略為主的遊戲公司，2D 的概念設定 等美術成本在美術研發成本結構中佔超過一半。得益於 AI 在 2D 美術應用相對比較成熟， 遊族 4 月 2D 美術外包成本下降了約 25%，預計到年底可以實現更大程度的成本下降；財 聯社報道，巨人網絡 CFO 兼董祕孟瑋表示，公司使用 AI 工具的最大效果是提升了人效， 以征途團隊為例，隨著 AI 模型的應用，美術人效提升了 5 至 10 倍，不僅是“量”，“質”也 有大幅提升；據《科創板日報》披露，中手遊給今年 AI 應用目標劃分了兩個階段：第一階 段，截至 2023 年 6 月 30 日前，目標產出效率提升 20%-30%，外包成本降低 30-40%，目 前在此階段已取得預期的效果。第二階段截至 2023 年 12 月 31 日前，目標外包成本降低 50%~60%，人員成本支出降低 10%~20%；谷季遊戲將旗下產品《消除與召喚》的角色、 場景等內容完全交由 AI 負責，精簡了全部美術人員。
據 Game Look 的統計數據，在 3D 開放世界等重資產的遊戲品類中，通常核心開發團 隊有 70%是美術成員，因此在 3D 領域具有更大的降本增效想象空間。區別於 2D，3D 領 域也湧現出一些新技術和優秀的應用，但仍處於較早期的狀態。在 3D 領域缺少足夠的訓 練集，實現大模型有效訓練的難度較高。相比 2D 領域中 Getty Images、Shutterstock 等商 業圖庫網站提供的上億數量級的高質量圖片，優質 3D 模型的數量很少。 其次遊戲資產向 高寫實化、高精度發展，當前 3D 生成算法尚不能滿足要求。此外，3D 圖形的解剖結構更 複雜、風格更多樣，當 AI 生成的模型出現表面不全、結構扭曲等的問題時，就需要在後期 投入大量的精力和時間進行人工修改。
因用戶消費 3A 大作等產品的核心決策因素是遊戲質量而非成本，出於競爭需要，預 計此類遊戲廠商將把 AI 節省出的資金和勞動力投入再生產，促進供給側質與量雙升，將 降本邏輯轉化為增效賦能的邏輯。因此，降本還是增效，不能一概而論，需綜合考慮技術 棧需求，遊戲品類和公司戰略。
3.1.2 AI 推動宏觀決策科學化，多途徑賦能微觀設計
宏觀策劃層面，AI 介入推動科學、合理決策，從而實現更高等的業務成果並支撐廠商 的戰略決策： 1. 遊戲籌備階段，AI 可以幫助策劃更好地進行需求定位，通過數據分析展現玩家的需求 和遊戲的發展趨勢。2019 年 Chethan Ramachandran 和 Davin Miyoshi 創立了一個名為 Skillprint 的 AI 遊戲平臺，其可以對第三方手機遊戲進行評級和排名。該平臺以認知科 學為基礎，通過機器學習手段，研究用戶的遊戲模式，並對其性格特徵、技能和心態 進行深度分析，評估用戶情緒和心理狀態。 2. 遊戲階段性測試過程中和上線後，結合歷史數據，AI 技術對遊戲進行評估，幫助策劃 更好地瞭解遊戲的優劣勢，通過計算根因預測核心數據的未來走勢，助力精細化經 營。這種洞察可以是很靈活的，且為人力難及，例如可以檢測社交媒體中關於特定方 面或產品的情緒（例如“地圖設計的很好，但是太肝了”），從而為遊戲設計和營銷指 明切實可行的方向。
微觀遊戲設計層面，AI 將參與到各大遊戲設計環節，例如世界觀設定、遊戲劇情、戰 略系統，更重要的是這意味著任何人都有機會參與創造和設計遊戲。製作人只需要向 ChatGPT 發送基本信息和遊戲設定，比如期望的遊戲戰鬥模式、對戰機制、關卡設計、特 殊的風格元素等，根據這些內容 ChatGPT 會給出一個完整的遊戲大綱及建議。 在遊戲故事線生產上，LLM 的優勢得天獨厚。今年年初，遊戲公司 Cyber Manufacture Co. 發佈了 Quantum Engine 的預覽版本，該引擎使用 AIGC 技術，當用戶使用 自然語言和 NPC 進行任意互動時，AI 將依照用戶的表達，實時生成相應劇情互動。例如 在遊戲《黑客帝國》當中，用戶扮演尼奧充當救世主角色，AI 便可以扮演 NPC 墨菲斯與 玩家進行互動，這一過程僅需要用戶按住 F 鍵，在移動設備上也僅需長按屏幕。這些互動 對話都是此前在原有劇本中從來沒有出現過的對話和場景。
在數值策劃過程當中，AI 能迅速找到最佳數值。例如在調整數值表格的過程當中，由 於數值表格的複雜性，部分參數需要經過數十次的人工調整後，才能達到“平衡”。現在借 助 ChatGPT，數據輸入後，只需向 ChatGPT 清晰描繪調整需求，即可生成多種調整方案供 預覽，大大減少時間成本，後續亦可通過人工校正的方式滿足落地需求。根據封面新聞報 道，巨人集團創始人史玉柱認為，“遊戲+AI”的真正精華是在遊戲策劃。
3.1.3 程序：輔助代碼生成與測試，推進運維自動化
在遊戲代碼領域，AI 可以減輕開發人員的工作負擔，提高開發效率，一些對代碼不精 通的遊戲愛好者也可以完成遊戲的編寫。在遊戲製作過程中可以用 Copilot、Cursor 這類 IDE 工具或插件輔助遊戲開發，代碼審查則有 Metabob 提供能力支持。在 2023 年的的全球 網絡峰會（Web Summit）上，GitHub CEO 在 GitHub Copilot X 的幫助下花費 18 分鐘編寫 了貪吃蛇遊戲。國內對應的有崑崙萬維與奇點智源研發的天工智碼 Skycode。目前 AI 生成 的代碼還需要調試，充當開發人員的編程助手。 AI 技術不僅可輔助代碼生成，也可以捉蟲。AI 在遊戲測試方面可以提供自動化、智 能化和高效化的支持，減少人工測試工作量，加快測試周期，提供更好的遊戲體驗。伴隨 遊戲生產量的增長以及遊戲複雜度的提高，遊戲測試的需求爆發。Xbox 負責人 Matt Booty 在 PAX West 上表示，遊戲前期的平衡性測試十分繁瑣，有時會因測試速度緩慢影響研發 進度，其希望微軟能有 AI 團隊來幫助測試和修復遊戲，從而實現白天進行人工代碼開發， 晚上使用 AI 測試和修復。
目前 AI 在基本的功能測試、性能測試、兼容性測試等方面表現出色，也可以模擬玩 家行為、執行測試腳本、捕捉遊戲界面，並自動檢測遊戲中的潛在問題和錯誤，但 AI 目 前還無法像人類測試人員那樣進行主觀體驗、情感反饋等測試。隨著技術發展，更加“類 人”的 AI 或可模擬用戶真實體感，進入遊戲，提供更加接近真實情況的留存等數據，且可 以加速測試過程。
AI 依據其稟賦，可以深度參與遊戲的自動化運維： 1）遊戲運行狀態監控：AI 能夠輔助服務器管理並分析遊戲日誌，這個板塊涉及管理 和監控遊戲服務器的運行狀態，包括服務器的啟動、停止、重啟等操作，以及對服務器的 性能指標、日誌等進行監控和分析。 2）用戶數據分析：AI 可綜合運營目標和當前版本用戶數據，進行相應的調試、檢 驗、篩選，從而提高遊戲產品迭代和運營分析的效率。 3）遊戲版本管理：AI 可以在版本內容、人力和開發進度等方面協助運營人員進行實 時規劃，調整排期並敏捷提示風險。 4）遊戲內容更新維護：涵蓋內容生成、質量控制、個性化推薦、動態平衡調整等方 面。並根據玩家的需求和反饋進行個性化調整，從而增加遊戲的吸引力和可持續性。
3.2 “AI 生成遊戲”並非不可能
鑑於之前的分析，我們不由展望一個振奮人心的“AI 生成遊戲”的未來。此前我們已經 介紹了 AI 生成美術資產的卓越能力，大模型的底層能力同樣可作用於音樂音效等多種要 素。對於複雜度較低的遊戲，現有 AI 技術已經可以支持全流程接管開發，如國外遊戲開發 者 candlesan 成功使用 chatGPT 開發經典遊戲 Flappy Bird，所有代碼都由 AI 生成，遊戲的 背景圖、水管和小鳥也是用 Midjourney 生成，僅用時三小時。 而對於複雜度高的如開放世界類型的遊戲，用戶需要和遊戲產生充分互動。LLM 大 模型發展下，目前和 NPC 的互動取得了顯著進展。LLM 大模型可以實現更加逼真、個性 化的角色對話和行為。它使得遊戲中的 NPC 能夠展現出不同的個性、情感和智能。基於 此，Deepmind 的 MARL 團隊期望在大規模的智能體中，可以湧現出合作、對抗、交易等 人類社會的行為。國內在策略生成領域，已知的有脫胎於王者榮耀絕悟團隊，致力於打造 有生命的 AI 的超參數科技，和探索如何在多智能體和多目標的場景下，使不同的智能體之 間的行為模式能夠互相協調和連接，產生出合理且有意義的故事情節和體驗的 Rct AI 等。 產品上，網易“逆水寒遊戲 GPT”加持的高智能 AINPC 已發佈內測，超參數科技“AI 社會” 《活的長安城》發佈了自己 Demo。
我們也看到，目前 AI 主導的此類項目基本處於實驗階段，且技術難點較多。根據遊 戲葡萄報道，超參數科技 GAEA 項目負責人張弛表示，目前的技術還做不到大眾想象中 完全實現開放，甚至 NPC 都有自主意識和無限制動作的那種遊戲世界，LLM 大模型乃至 智能 NPC 都僅是搭建開放世界的積木。 對此，我們認為，“AI 生成遊戲”的形式是多樣的，過程是漸進的，前景是可期的。 《荒野大鏢客 2》AI 設計天花板備受讚譽，但這背後是耗費大量人力堆內容，開發和維 護，製作模式無本質上的變化，這也是遊戲打磨了八年之久的原因之一。AI 的介入有助於 批量生產內容，減少人工投入的同時大量增厚劇情量；還有將 AI 技術與遊戲核心設計相結 合，開發新玩法，改變玩家的遊戲體驗。比如偵探手遊《大偵探智鬥小 AI》使用了開發商 自己訓練的 AI 模型，允許玩家使用自然語言而非系統預設的選項與遊戲中的人物對話，完 全以 AI 對話為主要玩法。 技術仍然需要持續探索，成果也需要不斷地、實際地進入市場作驗證。在未來一段時 間內，1）AI 與遊戲研發結合來降本增效（AI 與遊戲研發結合，提高各個環節的生產效 率、甚至創造出完全不同的管線），2）AI 與遊戲性融合帶來創新（不停留在自由對話的 能力上，或者只在行為層有相當有限的交互，最重要為所有的 NPC 或其他資源適配能 力，建立 AI 社會），兩條主線將交織向上。隨著技術和商業積木逐漸補齊，“AI 生成遊 戲”時代有望加速到來。
4 運營：工業化助力提效，用戶側創新體驗
遊戲客服負責輔助玩家進行冷啟動，溝通玩家矛盾，促進用戶付費，AIGC 時代的智 能客服能力將全面升級，更快地觸達用戶需求，更好地解決用戶痛點。目前絕大多數的遊 戲其實已經提供了智能客服服務，但問答內容主要是模式化地解決一些基礎問題，人工客 服的獲取則存在一定難度，且效率不穩定。2019 年，智能運營客服系統 AIHelp 入駐各大 遊戲軟件，包括了智能機器人、VIP 玩家分級服務、CRM 關懷系統、質檢、Webhook 通 知、推送等與遊戲行業深度結合的模塊。在 ChatGPT 的賦能下，AIHelp 新增了“AI 輔助回 復客訴”、“AI 輔助編輯話術庫”和“用戶情緒識別”功能，通過識別用戶情緒和提問內容，選 擇不同的回答方式。當人工在 AIHelp 客服後臺回覆並質檢商店評論時，藉助 ChapGPT 技 術，它將生產禮貌完整且個性化的話術庫。AIHelp 正為包括《原神》《Arena of Valor》 （王者榮耀海外版）《明日方舟》《奇蹟暖暖》等大量出海遊戲提供服務。
AI 陪玩並非大模型獨創，但通過高強度的深度學習模型打造的 AI 陪玩可以達到更好 的真人模擬效果，AI 湧現的新能力支撐新玩法可以有效解決“用戶崩塌效應”的問題： 作為隊友，AI 有很多獨特的優勢。1）相比起玩家組隊，AI 隊友不會犯基礎錯誤，而 且通過經驗積累和學習，水平也會不斷提高；2）AI 隊友不會亂說話，對社恐玩家友好。 網易手遊《逆水寒》就推出了“單人打副本”機制，系統會根據玩家本身的職業、天賦，安 排智能 AI 隊友進隊，由玩家帶領著他們挑戰 BOSS，一般只有在玩家需要和遊戲關鍵時刻 AI 隊友才會開口。此外，玩家通過提升和 NPC 的親密好感度，系統在玩家匹配 AI 隊友時 就能隨機把 NPC 組進單人團本隊伍中，從而打造一隻 NPC 親友團。
作為老師，摒棄利用手冊“紙上談兵”，AI 教學讓玩家能夠在真實的遊戲場景中邊學習 邊實踐，提升教學效果的同時優化遊戲體驗。騰訊 AI Lab 在 2022 年 GDC 上公佈了將“絕 悟 AI”應用於玩家教學的進展，在遊戲內“絕悟試煉”玩法中，“王者絕悟”身兼隊友及老師， 通過實戰幫助用戶順利“landing”，向玩家傳授職業級的策略與操作技術。根據騰訊 AI Lab 官網披露，引入“王者絕悟”AI 教學後，玩家單局遊戲主動溝通的次數提高了 56%，提高了 PVE 玩法的可玩性。 作為對手，AI 還可以學習特定對象的行為模式，從而模仿職業選手，玩家則感覺像在 與真實的職業選手對抗，增加遊戲的可玩性。騰訊 AI Lab2017 年研發的“絕悟”，在 2018 年達到業餘頂尖水平，2019 年在職業選手賽區聯隊 5v5 水平測試中獲勝，升級至王者榮耀 電競職業水平。2023 世界人工智能大會（WAIC）上，騰訊遊戲天美 J3 工作室 CoDM、逆 戰手遊開發負責人於棟闡述，團隊攜手騰訊 AI Lab，在《穿越火線手遊》、《使命召喚手 遊》中創新開發了電競 AI 挑戰模式，使玩家得以與職業戰隊“AI 分身”對決，該玩法上線 後大受歡迎，對局數量較平時平均數提升了 3~4 倍。
在遊戲直播方面，AI 的介入極大地提高了遊戲直播的體驗感，並降低了人力成本。AI 能夠更準確地進行賽事預測、輔助導播實況轉播、與觀眾實時互動、進行 24 小時不間斷的 賽事解說。23 年初大火的 AI 遊戲主播 Neuro-sama 打敗了《OSU》排行榜上長居世界第一 的人類玩家，這是由 Vedal 開發的人工智能項目。Neuro-sama 的形象和聲音由 AI 生成，直 播間裡的遊戲操作、模型變化、互動回覆等均 AI 來控制。
5 投資分析
AIGC 的浪潮蔓延到哪裡，本領域主流工具一旦支持，技術革新將迅速普及開來，行 業內從業範式和要求也將隨之改變。目前遊戲行業內已競相加速 AIGC 對生產管線的滲 透。 在未來一段時間內，AI 與遊戲研發結合來降本增效，和 AI 與遊戲性融合帶來遊戲內 容和玩法創新兩條主線將交織向上，降本增效確定性高，目前發展最成熟的是美術環節， 主流 3A 大作視覺成本佔總體研發成本的比例可超 50%。降本還是增效，不能一概而論， 需綜合考慮技術週期，遊戲品類和公司戰略。 我們認為，AI 浪潮下的遊戲生產將呈現為三個階段。每個階段依次發生，上一個階段 的生產模式不會消失殆盡，但不再作為主流存在。這裡的階段劃分和我們在前述報告《大 模型帶動的 AI 革命之 C 端暢想》中預測整體內容行業發展階段時有相似，但也有行業特 質性差異：
【第一階段】輔助 PGC 和 UGC： 1. 改變已經發生。這一階段 AI 生產內容能力仍在快速發展中，落地能力侷限於特定 環節、品類或者資產體裁（比如文生圖對 2D 美術資產的生成輔助效果遠優於 3D），且需 要專業人士對內容進行修改完善。 2. 我們看到，相當比例的遊戲廠商的生成成本得以下降，但因用戶消費 3A 大作等產 品的核心決策因素是遊戲質量而非成本，出於競爭需要，預計此類遊戲廠商將把 AI 節省出 的資金和勞動力投入再生產，促進供給側質與量雙升，將降本邏輯轉化為增效賦能的邏 輯。 3. 我們推測，在這一階段，競爭格局會趨於分化。一方面頭部廠商藉助技術、IP、版 號優勢，擁有一定的競爭壁壘，精品化時代，行業頭部的集中度進一步上升，如網易等積 極推進 AI 化的公司具有先發優勢；另一方面是眾多獨立製作人和小型工作室熱情擁抱 AI 時代，藉助 Stable Diffision 和 Unity 等開放工具具備了一定生產力，縮小了和行業一般水 平的差距，小遊戲品類極大繁榮，競爭格局是較為分散的，使得微信和抖音等渠道的話語 權得到進一步提升。同時，阿里等大模型供應商也自建平臺，提供實時雲渲染等服務，滿 足普通行業從業者需求，技術服務平臺重要性提升。
【第二階段】UGC 替代 PGC： 1. 我們預計，此階段隨著 AI 生產內容能力再次突破，UGC 與 PGC 之間的鴻溝有望 被抹去，UGC 或開始逐漸替代 PGC。 2. 這一階段發展或非一帆風順。一方面遊戲製作複雜度高，涉及技術棧類型遠不止 LLM，各技術棧發展節奏不一，難以預測；另一方面技術擁有方往往是頭部行業從業者， 欲保有其優勢，技術封閉加深，或延緩技術開放進程。 3. 總體來看，在這一階段，內容生產的壁壘有可能快速下降，生產力發生質變，生成 資料向廣大普通創作者讓渡，具有 PGC 屬性的頭部廠商的份額和利潤率將受到挑戰。此時 供給側或進一步豐富，特別是遊戲性創新增多，遊戲用戶滲透率有望重新出現顯著增長， 推動行業規模上行。行業利潤開始流向技術服務平臺。
【第三階段】AIGC 替代 UGC：1. 我們預計，此階段隨著 AI 能力進一步提升，內部 AI 不僅對於製作得心應手，而且 有望全面接管營銷、運營等環節。外部或結合 VR/VR、機器人等行業突破，有望開拓出新 的遊戲消費形式和場景，需求側用戶體驗邁過拐點，和供給側一起推動行業規模上行。 2. 此時，內容生產的壁壘有可能基本打破，內容極大豐富，UGC 既是內容生產方也 是內容消費者，遊戲可以個性化定製，可以和其他業態廣泛結合，生活遊戲化趨勢明顯。 AIGC 或將在版權歸屬、權益分配等方面有明文可依，促進生成關係逐漸與生產力發展相 匹配。 3. 這一階段，傳統廠商的份額和利潤率有可能進一步下降，行業利潤集中於技術服務 平臺（部分可能由現有遊戲大廠構建並開放）和 AI 革命下的新“渠道”。
（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。）
精選報告來源：【未來智庫】。