靠谱的算力基座，对游戏行业意味着什么？
文/九莲宝灯
“百度？他们来CJ干什么？”
在CJ现场，我和几位行业朋友聊起百度参展这事儿，得到的第一反应大多是这个。尽管不少人认可百度作为科技巨头的地位，但在过去这几年里，它似乎跟游戏圈的距离有些远。
事实并非如此。百度其实早已通过智能云，悄然与众多游戏企业连上了线：
根据国际数据公司（IDC）发布的《中国AI游戏云市场洞察，2025》报告，百度智能云在中国AI游戏云市场排名第一，且其市场份额超过了第2至第5名之和。即便是在AI游戏云基础设施服务这一细分领域，百度智能云也稳居榜首。网易、米哈游、三七互娱、Unity等头部厂商均采用其服务，且合作深度各异。
这些大厂究竟在与百度智能云合作中做些什么？身为以AI为核心业务的团队，百度智能云如何看待当前游戏行业的AI应用水准？未来的游戏又将如何与AI深度融合？
带着这些疑问，我在上海聆听了百度智能云副总裁张玮的演讲，并在会后与他及百度智能云游戏业务负责人杜俊杰进行了一场深入交流。
百度智能云副总裁张玮
01
百度都为游戏做了些什么？
论坛上，张玮首先阐述了百度智能云团队对于游戏AI应用的见解，随后分享了米哈游、三七互娱等厂商与百度合作的案例。
他指出，当前AI模型能力提升迅猛，但主要应用场景仍集中在生成贴图、压缩开发周期、批量制作投流素材等环节。这些工作大多处于管线内部，玩家难以直接感知。
虽然团队见识过许多有趣的AI原生体验演示，但百度认为，从Demo走向稳定服务，进而支撑千万乃至亿级用户规模，中间横亘着算力、数据、Agent、记忆系统等一整套工程体系。这是一道全新的技术门槛，不仅中小型团队面临挑战，即便是游戏大厂，在此方面也会感到负担沉重。
因此，百度的定位是成为从算力到体验的基础设施提供商。他们将这一目标拆解为两个层面：AI Infra（基础设施）和Agent Infra。
在AI Infra层面，随着游戏公司探索深入，对算力的需求呈指数级增长。例如大型企业自研大模型需动用数万卡训练集群；成长型企业需精调垂类情感模型；全球化团队则需同时应对算力成本与合规要求这两座大山。
针对这一层，百度推出了百舸AI计算平台，并与多家厂商展开合作。以米哈游为例，其多模态模型训练规模已从千卡跨越至万卡级，工程难度极大。百度提供了从网络架构到算力的全方位支持，助力米哈游多模态大模型的训练与推理。
再看Unity中国，他们正基于自身产品打造AI Coding服务，这涉及多模型服务部署及充足算力。百度智能云不仅提供了模型部署支持，还完成了Unity AI Coding与百度自研芯片昆仑芯P800的适配，从而赋予Unity更多算力资源。
此外还有三七互娱。双方正在探索如何将分散的AI能力整合为系统化的运营体系。百度指出，在AI Infra层，游戏公司最大的痛点在于算力能否被高效利用、有效管控并实现可持续发展。
而在Agent Infra层面，这是百度智能云千帆平台的涉足领域，重点聚焦于长期记忆和多智能体协同。
据张玮介绍，百度智能云已在此领域与多个游戏团队合作。例如游戏《量子跃迁：米乐光年》，其中玩家与NPC的对话均为实时生成。
又如上海易娱，他们直接将游戏角色和世界观接入AI平台，利用AI漫剧工厂生成信息流素材。玩家在刷短视频时便认识了游戏角色，带着情感锚点进入游戏。此时，游戏IP通过AI转化为了自身的广告载体。
还有一些专注于AI原生的团队。比如全灵AI，定位为游戏行业基础模型公司，仅需一分钟、百元成本即可生成可玩游戏；AutoGame开发的《麦琪的花园》，将UGC创作门槛降至短视频级别，AI能自动生成角色的外观、性格、语音及背景故事，甚至实现角色自主社交。
由此可见，百度参与的核心事务，是加速游戏团队在AI时代构建工程化能力，让行业内所有关于AI的构想，都有机会从概念落地为现实。
但这引发了我的好奇：既然此事艰难，为何百度要做且能做？在游戏智能云领域欲抢占先机的AI巨头不少，为何是百度拔得头筹？
对此，百度智能云副总裁张玮和游戏业务负责人杜俊杰给出了答案。他们认为，百度的核心优势在于，客户所追求的目标，百度几乎都亲身实践过，深知其中可能遇到的坑。
不过他们也坦言，行业变化极快，目前无人拥有真正的护城河。未来，百度不愿只做“卖药的人”，更希望扮演客户的“私人健康顾问”。
以下是经编辑后的对话实录：
02
不想当卖药的人，
更希望当私人健康顾问
葡萄君：百度自称提供“全栈游戏AI云”，为何要布局此类服务？
张玮：关键在于厂商的自我定位。大厂倾向于自研模型，如今动辄需要几千卡甚至上万卡规模的集群，复杂度远超以往，绝非查阅资料就能掌握。
训练过程中最怕中断，GPU故障、网络拥塞或掉卡，任一环节出问题都会导致训练停滞。每月数百万的成本若因利用率低而亏损，后果严重。这就需要一套可靠的算力基座。
百度将这些底层能力封装为云服务后，客户无需操心基础设施，直接调用成熟平台即可。这正是AI Infra的最大价值所在。
中型公司无力承担基础模型训练的高昂成本，但若大家都使用相同的大模型，竞争力从何而来？真正的差异在于玩法设计、AI在玩法中的运用方式，以及上线后的数据回流。
因此，中小公司的竞争力不在基础模型层，而在于数据积累与垂类微调。Agent Infra旨在协助他们完成这项工作，使其精力集中于创意本身，而非钻研模型与基建。
目前按收入计算，百舸贡献更大；按客户数量看，千帆更多。但我更看好千帆的未来，因为越来越多中小团队和AI游戏创业公司选择依托该平台。
葡萄君：有报告显示你们AI游戏云基础设施份额达56.4%，基础设施具体指代什么？米哈游这类大厂为何也会选择百度？
杜俊杰：百度在AI领域深耕十余年。米哈游深谙游戏之道，但在AI基础设施层面缺乏长期积累，交由百度处理，他们便能更专注于游戏本体。
例如网络组网，这是一项极其复杂的工程，相关经验无法短期建立。此外，7×24小时的服务响应及经过长期验证的技术支持同样关键。
与米哈游的合作不止于算力，还包括大量数据层面的工作，如数据清洗、存储、标注等。许多训练数据原本并不存在，需大量人工标注。百度在自动驾驶领域积累的数据处理体系，同样可复用于游戏客户。
GPU仅是我们服务的一部分，我们提供的涵盖数据、训练、推理的全链路能力。
张玮：核心在于数据。原有的知识库未得到有效整合，导致回答准确率低下。
葡萄君：智能NPC你们很早便开始尝试，许多人视其为游戏行业的下一步。最大门槛是什么？是成本吗？
杜俊杰：成本是动态变化的，今日高昂不代表下一代模型依然如此，本质在于寻找体验与成本的平衡点。我认为当前门槛除成本偏高外，还有一点是有时过于完美反而显得不似真人，且记忆和情感系统尚不够成熟。
智能NPC的最大价值有二：一是丰富玩法，过去依赖固定脚本，现可实现实时生成变化；二是随着记忆和情感系统的完善，NPC未来甚至可能成为游戏体验的核心。
如同《西部世界》中所描绘的那样，也许有一天它们会真正“活”过来。这实际上是在迎接一种新的数字生命形态。
葡萄君：AI原生游戏做Demo容易，产品化难，最难的坎在哪？目前进展如何？
张玮：出Demo并不难，好创意往往始于Demo。真正的问题是如何防止被轻易复制。例如，别人仅接普通对话，你接入记忆系统，使NPC能记住玩家过往言论。这是第一层壁垒，但还需更多能力以维持持续竞争力。
第二重挑战是数据闭环。许多游戏上线后火爆一时便迅速沉寂，我们希望形成“玩家越多、数据越多、游戏越强”的正向循环。
为此，我们要做好两件事：一是基于Agent Infra叠加记忆系统、情感系统等深层能力；二是帮客户打通运营数据管线，从数据回收、审核打标、模型微调，到新版本上线、AI生成投流素材、玩家回流产生新数据，实现全链路贯通。游戏比视频复杂，因其涉及交互和数值策划，这两个问题解决后，AI原生游戏必将增多。
例如我们与全灵AI深度合作，其主打女性向游戏，极度需要长期陪伴，角色需记住每位玩家的对话偏好，因此长期记忆是关键能力。
目前一句话生成3D游戏已能产出Demo，但距离商业化仍有两道坎：数值策划和长期记忆。商业游戏需具备成熟的数值体系，成长曲线、付费设计等均需持续优化。我们判断，明年起部分体量较小的AI原生游戏将开启真正商业化进程。
葡萄君：很多人认为游戏厂商更清楚自身所需的AI工具，为何百度反而能提供更优方案？
张玮：过去甲乙方合作，源于技能互补或成本差异。如今这种关系已变，核心在于双方是否愿意向彼此靠近。
百度业务不止游戏，自动驾驶、影视、游戏均有实践，这些通用AI经验可与游戏行业结合。以前销售拿着PPT讲解功能模块，现在直接演示AI工作流，让客户现场体验，反馈不佳处立即修改。
我始终认为，当下不是乙方帮甲方解决问题的时代，而是乙方与甲方共同定义问题的时代。模型能力每月都在迭代，今日难题下月或许迎刃而解。重要的是与客户共同成长，而非简单的买卖关系。
葡萄君：坦白讲，文心大模型在开发者圈子的讨论度并非最高，自研模型对游戏业务重要吗？
张玮：游戏场景必然是多模型并存，不可能单靠一个模型。不同模型性格迥异，太聪明无趣，太笨拙无法交流，必须组合搭配。文心的最大价值不仅在于模型本身，更在于训练过程中积累的庞大研发经验。这好比为了找出对症良药，亲自遍尝百病。这些经验将沉淀至所有产品中。
许多人觉得文心在C端讨论减少，实则它已融入众多企业解决方案。就像AI Agent背后的搜索能力，很多仍源自百度，只是从前台转向了后台。
葡萄君：百度在AI游戏领域最大的差异化是什么？有何护城河？
张玮：实话实说，目前无人拥有真正的护城河，行业变化太快。GPT也无护城河，Claude很快便能追赶。若说百度有何特点，我认为仍是与客户共同成长。
首先，我们的优势在于全栈AI能力及全行业实践经验。百度既从事基模研发，又赋能千行百业——做游戏的未必涉足漫剧或智驾，但我们拥有跨行业的通用经验，可与游戏行业的垂直认知深度结合。
其次，这个时代不是乙方帮甲方解决问题，而是乙方与甲方共同定义问题——因为无人能完全定义问题所在。所以我们与客户非买卖关系，而是各自向前多走一步。我更愿充当客户的私人健康顾问，而非卖药者。
另外，百度自身无游戏业务，不与客户构成竞争，这也是许多大厂乐意合作的原因。且我们在AI领域深耕十余年，许多路径已自行摸索——能跑通的便跑通，跑不通的我们也试过，再将能力交付客户。
葡萄君：两年后回望今日的AI游戏，你认为什么最可能是泡沫？什么是最被低估的？
张玮：最被高估的是提效。过去是人卷人，现在变成人卷AI。即便卷到最后只剩一人，做出的仍是普通游戏，价值有限。真正重要的是体验，而非继续内卷效率。
最被低估的我觉得是个性化体验。未来同一款游戏，不同玩家可能获得截然不同的体验，甚至每个人都能拥有专属游戏。为何不能出现一次性游戏？如流水般，不断为每人生成专属体验。
AI的创意能力也被低估。过去人们认为AI无创意，最近我们考察了七十多家AI游戏创业团队，许多创意在去年根本无法想象。
AI不仅能提效，自身也在不断迸发新想法。因此百度愿一直陪伴客户前行，哪怕暂时无法售卖产品也无妨。关系的重塑，远比卖货更重要。
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