超3万月薪抢招AIGC人才，众游戏公司展开AI人才争夺战

ChatGPT的爆火，百度“文言一心”的发布，王慧文、李开复等TMT领域知名人物躬身入局，让处于场景应用瓶颈期的AI领域再次沸腾，背负全新价值的AIGC也成为大街小巷热议的焦点。

在这个过程中，游戏作为有望率先实现AIGC落地的行业之一，一众游戏公司也纷纷开启军备竞赛，通过高薪招聘AIGC人才，加码AI技术研发与平台搭建等方式，以此获得开启游戏AIGC时代的入场券。在AIGC技术的应用大幅提升生产力之后，游戏公司将从耗时耗力的重复劳作中解放出来，“如何使用AIGC工具展现游戏创意 ”或将成为游戏公司在新一轮竞争中的核心议题。

游戏公司抢滩AIGC

步入2023年，在“降本提效”的基调下，游戏公司仍在用较为优厚的薪资待遇招揽AIGC方面的人才。据不完全统计，腾讯、网易、三七互娱、巨人网络、完美世界、昆仑万维等游戏公司陆续放出与AIGC技术相关的岗位，且月薪大部分在3万以上。

在谈及AIGC领域的布局时，完美世界相关负责人表示，已推动公司旗下游戏工作室对AIGC进行技术培训与投入使用。通过AI技术进行智能整合，为项目打通方案，满足功能要求，如游戏中的智能NPC、场景建模、AI剧情、AI绘图等方面，对于开拓设计思路与创意灵感、提升游戏研发效率起到了很好的推动作用。

游戏公司纷纷加码AIGC的背后，是AIGC对提升游戏生产效率的关键作用。

完美世界相关负责人向南都记者透露，“AIGC的趋势已成现实，游戏厂商如想在AIGC的时代保持独特的研发优势，则一考验团队人才储备，二考验技术应用能力，即AIGC工具由谁用、用得如何。”

中信建投证券的研报显示，游戏是所有内容制作中，工业化程度、交互/实时性要求最高的，一直以来存在着“高质量-低成本-短时间”的不可能三角。而AIGC技术的应用则有望将打破游戏制作流程的不可能三角，包括能辅助游戏制作流程，实现降本增效；升级现有的游戏体验；进一步降低制作门槛，推动游戏创新活跃等。

“游戏行业的失败率极高，100个游戏可能成功的只有3个；前期投入成本巨大，研发成本动辄上亿；再者是开发周期长，一款中等制作体量的游戏研发周期预计在2—3年，获得收益则需要更长时间。”行者AI CEO尹学渊表示，在运用AIGC技术后，游戏研发团队只需设定最初的创意方向，然后将大部分耗时耗力的执行工作交给人工智能，形成一套“自动化完成”的生产线，以此大幅降低游戏行业的试错成本。

伽马数据联合创始人、首席分析师王旭表示，从游戏公司AIGC岗位需求看，可分为AIGC美术、AIGC算法研究两类，前者的目的是提高美术内容的生产效率，并推动相关模式普及，甚至应用到用户的内容制作层面，降低创作门槛，加快创意实现的过程。后者则是制作和优化适合游戏内容生产的AI工具，满足协作项目在视觉、音频、文字生成方面的具体需求等。

在游戏体验的提升方面，AIGC也将扮演重要的角色。中手游肖健曾向南都记者透露，可以想象一下，届时开放世界RPG游戏用AI来设计NPC，所遇到的每个NPC都是依据庞大的设定库随机组合演绎而来，有着其独特的背景、性格、说话方式、真正实现千人千面，游戏体验将会变得非常鲜活生动，而这只是AIGC给我们带来的可能性的一小部分。

相关资料显示，游戏公司通过内部自建和购买服务方案等方式加强在AIGC的布局。比如，亲自下场组建AI实验室或者平台的“自研派”包括腾讯的AI Lab、Cros，网易的伏羲、AI Lab，米哈游的逆熵研究院；而沐瞳科技、龙渊网络、灵犀互娱等游戏公司则是通过采用超参数AI Bot、行者AI Bot以及启元世界游戏AI解决方案等方式入局。

从场景应用到参与内容生产，

AIGC变得更有“显示度”

对于游戏行业而言，AIGC并非新鲜事物。此前，AIGC在游戏领域的美术、对战、剧情等环节早有应用，如今AI在预训练大模型、文本、图像生成技术取得突破性进展后，使得AIGC技术突破了智能程度和通用性的受限，以更有显示度的姿态出现在大众面前。

有业内人士表示，过往AI在单独品类上或者单独功能上作用还是蛮大的，MOBA以及FPS里面的智能NPC就能拥有顶级玩家的竞技水平。比如DeepMind的AI程序“AlphaStar”以10:1的比分战胜2位《星际争霸 2》的顶尖职业选手。

“AIGC之所以具有更高的”显示度“，是因为它涉及的不仅是AI技术在游戏产业中的应用，更是AI技术对于游戏产业的根本变革。”尹学渊表示，类似AlphaGo的强化学习技术主要是用于游戏NPC、游戏测试、数值优化等方面，属于很好的应用场景但没有解决根本问题。而AIGC则是让AI技术直接参与到游戏内容的生成中。这意味着游戏开发者可以利用AI技术来生成游戏中的角色、场景等内容，从而加快游戏开发进度、提高游戏品质、降低游戏开发成本。

三七互娱集团高级技术总监王传鹏表示，相较于上一波AI热潮(2016-2020)，此次的关键更新点在于预训练模型、各生成技术分支及跨模态技术的突破，使AI在智能性、应用门槛、通用性等方面均有所优化，有望带来可规模化的业务价值。

来源：南方都市报

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