在一局《永劫无间》的游戏对局里，你的队友可能不是“人”。
Qwen大模型是这些AI队友的底座。会协作的队友，是游戏行业变革中最容易被看见的一角，冰山以下是“游戏正在被AI重做一遍”已经成为一个共识判断。
2026云栖大会现场，专门为游戏行业安排了一个上午的AI专场。网易、TapTap等标杆企业的技术负责人和创作者先后上台，从智能NPC讲到AI原生玩法，再讲到AI游戏创作。
但重做的程度并不相同。把AI当提效工具，和按AI的方式重做游戏，正在变成两门不同的生意。
前者优化单位成本，后者彻底改写生产与体验。而游戏的玩法形态、生产组织与运行方式，都不仅仅是效率问题。那么，当厂商决定把游戏“用AI重做一遍”，究竟从哪里开始？拼的又是什么？
当AI坐上牌桌
把游戏“用AI重做一遍”，首先仍要托住游戏本身。全球开服、弹性扩容与稳定运行，是新体验能够落地的前提。
本届云栖游戏展区展示的《明日方舟：终末地》，就是一个例子。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突破3000万。面对流量洪峰，阿里云的全栈技术方案成功保障了游戏的稳定运行，为全球玩家提供高流畅的游戏体验。承接全球玩家涌入的背后，是百万级并发请求的处理能力，也是阿里云覆盖全球31个公共云地域、107个可用区的基础设施。
云栖大会上的游戏展区
当AI开始参与游戏中的协作与决策，这套底座又有了新的任务：既要承接玩家和流量，也要支撑智能体实时参与对局，让模型能力成为可持续运行的游戏体验。
在《永劫无间》中，网易雷火伏羲把AI队友直接放进了对局，玩家可以用语音和游戏信号与AI队友协作，让对局里的配合多了一种可能。
云栖大会游戏展区展示的《历史模拟器：崇祯》，则把大模型放进了世界推演。这款AI原生的历史策略游戏以
作为一款策略游戏，内容边界被进一步拓展：玩家不再只依靠预设选项推进，游戏反馈也开始取决于模型对局势的动态推演。
从陪练、对手再到规则，AI正在逐步进入游戏体验更核心的位置。
类似的做法在多家头部厂商几乎同时出现。
巨人网络旗下的《太空杀》则从另一种体验变化入手，依托阿里云
迄今为止，牌桌上的玩法形态，可以归为三类：智能NPC、AI队友与虚拟玩家、生成与演化本身就是玩法的AI原生游戏。
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。要让闭环稳定地进入真实游戏，还需要运行环境、模型调用治理、安全护栏和上线后的观测评估。大众熟知的模型只是其中一环，负责“想”的部分，背后的基础设施负责让智能体跑得稳、管得住。
这也代表着，台前体验创新上的变化与壁垒，正在从模型能力延伸到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，管线像一条瀑布，每个环节交给专门的团队，衔接靠人力。
管线像瀑布，层层下泄，每一层都要等待上游就位，这也是为什么很多成熟游戏团队在开发一款游戏时，要保证它能够长期稳定运营不出bug，依然需要很长的开发、测试和调优周期。
如今，这条瀑布正在被AI拉直。
网易雷火伏羲AI实验室产品负责人王宏显
网易伏羲在今年云栖大会上也展示了从角色、场景到界面动效和视频制作等工作流，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，连起来之后，整条管线的工作方式相当于被重写了一遍。
类似的改造并非孤例。过去一段时间里，很多游戏厂商都在探索AI在不同场景下的应用，覆盖的范围也从生产延伸到了投放运营等环节。
AI在游戏领域的业务版图被迅速扩张之前，一个容易被外界忽视的要素是，基础设施和工具层已经成型。
从阿里云在论坛展示的解决方案看，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
运营的深处还有数据，它是游戏行业始终绕不开的成本与增长谜题。
在论坛圆桌上，诗悦网络谈到AI已经进入发行素材创意、制作、投放与数据分析：它希望把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，在把数据平台整体迁到阿里云DLF与Serverless StarRocks上之后，总成本降低了38%，集群扩容从一周缩短到了5分钟，为开放世界游戏作准备的数据规模也将进入PB级。
这一类AI化改造，未必直接改变玩法，位于玩家体验的水位线以下，但让数据和反馈更快进入下一轮决策，对于一款游戏的长期运营来说意义更加深远。
AI时代，游戏厂商对于基础设施的要求多了一层，智能体要持续执行任务、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扩宽，从靠云服务撑住流量，扩展到了靠云服务管好智能体。
一百年前，美国工厂的电气化其实走过同样的路。
1899年到1929年，多数工厂只是把蒸汽机换成电机，沿用旧的厂房布局与轴带传动，效率红利迟迟没有兑现；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小时压缩到约90分钟，电气化才真正完成。
换工具的人多，重造流程的人少。
今天的游戏行业站在同样的位置。把美术和代码交给AI生成，是换工具；按AI的协作方式选择对应的基础设施，把管线、发行、运营重排一遍，是重造流程。
有趣的是，国内这些走了“重造路线”的游戏公司，从页游时代的云服务器到今天的 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Agent Native Cloud的持续投入。
从弹性计算到智能体底座，游戏公司为什么愿意在一家云厂商持续投入？
其中的一个原因是：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的投票，技术与生态领先者的能力会被再次确认一遍。
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把阿里云的能力一层层磨了出来。
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，上一代已经准备好，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，幅度大到了一个此前没有出现过的程度。个人创作者开始拥有从想法到可玩作品的完整工具链。
妹居主策划 钱看山
《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：
如果拿掉AI，游戏的核心体验是否还成立？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。团队还在验证体验能否持续、成本能否回收。
《妹居物语》的探索说明小团队有机会尝试新的AI原生玩法，同时也照亮了问题的另一面， 即在头部游戏厂商以外，新型开发模式所代表的长尾市场产生了结构性的变化。
换句话说，AI能不能成为游戏行业的基础设施，标准很简单：中小团队用起来有多容易。
游戏AI论坛上，阿里云与TapTap联合发起AI游戏创作大赛，面向希望把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的社区把试玩与反馈接进创作，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，是更加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会迎来新一轮的扩容。
对局里的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，把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。
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