編者按：由ChatGPT引發的大模型熱已一年有余，圍繞大模型創業的公司也如雨后春筍，技術最終要為產業所用才能創造價值，當大模型落地千行百業，能夠發揮怎樣的價值？澎湃科技走進產業一線，訪談創始人、專家、投資人，調研大模型落地產業現狀。本文為游戲大模型訪談。

當新興科技巨頭OpenAI推出的聊天式機器人ChatGPT橫空出世，生成式AI（人工智能）、大模型迅速擴張至各行各業。站在科技前沿的游戲行業，不可避免地掀起了“游戲+AI”的浪潮，如何看待新興的大模型技術，又該如何調整自身順應技術浪潮的方向？

近期，澎湃科技（www.kxwhcb.com）對話巨人網絡集團股份有限公司（以下簡稱“巨人網絡”）AI 實驗室負責人丁超凡。巨人網絡集團AI 實驗室成立于2022年底，2023年以來，該公司董事長史玉柱曾多次強調，AI對未來有巨大影響。據了解，史玉柱在巨人網絡內部講話紀要中明確表示，“游戲+AI”會是大勢所趨，也是未來該公司的重點布局所在。他認為，未來游戲行業的第一個出路就是“游戲+AI”，AI能把玩家進行細致分類，為每一位玩家打造不同的玩法，匹配不同的數值。該公司是國內游戲行業首批完成備案的企業之一。

丁超凡認為游戲公司做角色扮演大模型有先天的優勢，有場景有數據，“游戲本身就是一個極佳的大模型應用場景，我們是先有釘子再造錘子。”

以下是澎湃科技與巨人網絡AI 實驗室負責人丁超凡的對話：

“游戲是極佳的大模型應用場景”

澎湃科技：巨人是基于什么契機，開始研發游戲大模型？

丁超凡：主要是出于產品和用戶的需要，我們是“先有釘子再造錘頭”，大家都在說產品市場契合（PMF），我們已經有游戲產品，這就是很好的大模型垂類場景。

澎湃科技：你們研發大模型具體有哪些優勢？

丁超凡：我們最核心的優勢是數據。巨人網絡到現在已經有20年的歷史，積累了大量的數據，可以幫助我們大模型研發速度更快。從2023年七八月開始準備，決定開發大模型到組建團隊，再到項目初步成型，我們用了大約半年的時間，在2024年2月完成大模型GiantGPT的備案。

澎湃科技：用了大模型技術后，游戲產品有了什么變化？

丁超凡：加入大模型后，主要的亮點在于游戲的角色演繹、情景推理還有Agent（智能體）的長期記憶。首先，在角色扮演這部分，大模型讓角色有了不同的說話風格，讓游戲角色實現擬人化，達到千人千面NPC的效果。比如張飛的形象是粗獷的，那么特定的說話風格上可能會比較豪放。此外，大模型讓游戲人物有了情緒能力，比如重復用多次問AI NPC同一個問題，NPC也會煩，更接近真實的人。

此外我們并不局限于開發智能NPC（非玩家角色）對話功能，現在已經與AI Agent結合，讓游戲內AI具備長期記憶能力，Agent最終能記住玩家的喜好、性格。

其實大模型技術在游戲中的應用已經很廣泛，開始能夠創造新的游戲玩法。我們在一款游戲中推出了行業內首款基于大模型推理的原生AI玩法，這種玩法如果沒有大模型的能力就無法存在。

澎湃科技：大模型的“幻覺”對游戲產品有影響嗎？

丁超凡：這點在游戲行業很特殊，有幻覺問題對于游戲某種程度上反而是有益的，這樣更隨機和發散，可以為玩家每一局都帶來不一樣的體驗。

我們現在正在探索將AI與推理社交結合應用于游戲，通過和AI對話思考、斗智斗勇，“幻覺”問題帶來的模糊性反而增強了游戲的可玩樂趣，玩家對技術邊界的接受度也提高了不少，同時避免了由于快速且連續推理帶來的高推理成本，這是游戲領域應用AI的天然優勢。

“未來兩三年推理成本很可能下降百倍”

澎湃科技：你們認為，大模型商業化有哪些難點？

丁超凡：AI產品在商業化落地上面臨挑戰，比如有5%的重度用戶消耗了85%的Token。研發成本高，僅靠少量訂閱費難以覆蓋成本。受限于目前的推理成本，很難面向所有玩家開放，如果要向全民開放，推理成本會是一個天文數字，而產品必須考慮ROI（投資回報率）。大模型商業化落地另外一個難點在于存在技術邊界，比如在某些對于準確率要求非常高的場景，不能出現幻覺問題。

澎湃科技：你們如何解決這些難點？

丁超凡：對于推理成本，目前可以通過一些技術手段來減少硬件需求、緩解計算壓力，根據具體場景選擇優化策略。我們認為，未來兩三年推理成本很有可能會下降百倍以上，另外目前端側上已經有不錯的適配的小參數模型。當邊際成本減少，會讓更多商業模式成立。我們不認為推理成本在未來會是阻礙AI商業化落地的瓶頸，要跳出傳統框架去思考未來受益的業務。

現在很多行業說商業化很難落地，存在技術的邊界問題等，實際上就是因為模型推理能力不夠。相較通用大模型，垂類大模型在商業化上可能更好實現。我們預測，未來每個行業都有自己的行業大模型，只是時間問題。

澎湃科技：除了推理成本外，還需要哪些投入？

丁超凡：主要投入還是在算力和人力成本上。今年我們在技術上有兩方面突破：AI Agent和多模態。多模態提供了更自然的人機交互形式，現在行業內還缺少一個殺手級應用產品，但我們相信這個應用一定將基于Agent所構建。