近日，腾讯旗下第一款AI驱动的游戏视觉生成平台发布，简称“混元游戏”。该平台可以视作依托混元大模型打造的工业级AIGC游戏内容生产引擎，旨在优化游戏资产生成与游戏制作流程。

目前混元游戏通过腾讯混元官网提供体验入口，面向游戏行业设计师开放申请。现在其已上线的能力主要集中在游戏美术概念设计环节，包括将相关流程融入美术管线，实时画布、AI 2D美术模型、多角度多视图生成等，据悉，其还有更多正在内部研发和测试的能力暂未上线。

根据腾讯云发布，其训练数据集主要来源于多模态的百万级游戏与动漫数据，比起通用的文生图模型或平台，混元优势在于能让模型更能理解游戏美术的常见术语。

而跟该平台同一段时间发布的还有混元图像2.0模型，号称“毫秒级”生图——“提示词还没打完，腾讯混元便可出图”。

从目前平台开放的能力来看，混元图像2.0模型会是该平台的技术支撑。

事实上不论国内外，企业或个人，生成式AI技术在ACG的美术资源制作环节的提效早已落地且有相对成熟的发展。只是不管是游戏开发者还是受众，对于AI过度参与创作仍有不小抵触心理。

从公开的信息来看，“混元游戏”引擎主要由腾讯云来承载该业务。根据此前的统计数据显示，游戏云这一板块，腾讯云市场份额还不及阿里云，《新立场》认为随着AI在游戏行业发展，腾讯云有望借助混元游戏这一入口，加速布局游戏云新的增量市场。

01、生成式AI早已运用到ACG美术资源制作中

大模型时代之后，AI视觉生成相关的大模型、产品、功能或平台出现较早，且早已被投入到相关从业者的视觉概念呈现环节的工作中。

从普及度较高/偏C端/个人创作者常使用的工具来看，制作环节除了有一开始的Stable Diffusion，Midjourney等，还有后来的国内的各种文生图、文生视频应用，如可灵、即梦等。制作过程中可能会用到一些chatbot来联想描述词，再将这些描述词输入到AI视觉生成工具中。

此前参与过《爱，死亡，机器人》制作的一些创作者也曾表示会将AI工具融入创作流程，且根据一些视觉领域创作者的分享，中间可能还包括用SD、MJ快速生成草图后，再用Style Transfer进行特定艺术风格的生成，最后再用Runway ML生成故事板或者用PS等工具细化填充图像。

当然，视觉领域的AIGC工具多种多样，如何使用工具，在哪一环节使用什么工具目前来说并未被大范围标准化。

而使用这些工具的共同痛点是：AI工具能够帮这些具有好创意的创作者向他人快速传递视觉概念，以减少手动绘制的迭代时间。原本需要数天或数周的设计初稿，可在几小时内完成，降低初期创意传达的成本。

而在游戏乃至ACG领域，初期创意传达目的本就是用于给内部过会/初期概念共识传递，最后的成品可能反而不会过多展现AI的痕迹，也正因如此，概念设计阶段也是最快融入AI制作的环节。

早在大模型技术爆发之前，ACG的美术资源制作阶段就已经会用到AI相关技术。比如与AI底层技术架构紧密相关的机器学习/深度学习/神经网络等技术名词，已经被许多国内外游戏动画公司的相关技术运用。运用环节包括动作捕捉增强、关键帧捕捉、物理效果模拟、纹理处理等。

如此前皮克斯开发了基于机器学习的Genesis系统，通过分析真实动物运动数据，生成自然流畅的动作，减少动画师手动关键帧的工作量；蓝天工作室在《冰河世纪》中使用生成对抗网络（GAN）生成森林、冰川等复杂背景，降低环境设计的重复劳动等。

根据一些业内人士分享，这些技术估算可以让角色动画制作周期缩短约35%，背景生成效率提升50% 。

02、技术的“普惠”与市场的“磨合”

只不过现在这些技术相当于被整体打包藏在AI大模型技术中，提供给更加广泛的使用者。

而在以往，机器学习/深度学习/神经网络相关技术运用到美术资源生成中时，往往是公司自主针对自己的项目做研发，或邀请第三方公司进行相关技术或资源的定制供应，个人开发者或小型工作室通常会使用更加通用的工具。

除了上述视觉概念生成/美术资源生成环节，目前ACG领域还融入AI技术的环节也包括：NPC交互内容，AI优化关卡生成，AI加速语音合成和音效生成，AI辅助剧本创作和分支叙事设计，以及美术资源的标记与调用等。

而不管是这些AIGC工具，或者是混元游戏平台现在和将来能提供的能力，本质上都是在将互联网上的通用美术资源融入技术所需的训练数据集中进行更广泛地应用，似乎是达成了进一步的美术资源平权。

但另一方面，在视觉创作领域也从不缺抵制AI技术的论调。

擅长手搓的画师往往能清晰地感知到AI生成的图像哪里逻辑不对；今年的游戏开发者大会（GDC2025）上，有参与过的用户分享，大会上许多从业者依然对AI概念的游戏嗤之以鼻；用AI生成宫崎骏的吉卜力画风图像曾席卷互联网，随之而来的是理想主义者的唏嘘和主动号召：“请不要继续使用吉卜力AI绘图”。

但哪怕不看AI技术，创作者在电子设备上设计/绘图/建模所用到的基本技术往往本身也是一种“生成”，只是相比AI生成，这些基本技术的颗粒度更高，更考验创作者的个人想法和功底。

所以如果重新解构这些立场的“抵制”心理，其并非抵制生成技术本身运用到创作中，而是这两方面：抵制属于创作者/工作室/企业自己的美术资源被通用到普惠技术的训练数据当中、抵制通过普惠技术生成“AI眼里的平均值”作品影响受众审美进化。

关于这两方面，前者是法规问题，后者是市场选择问题。相关法规会越来越完善，而市场选择进化很快：“平均值”作品受众很快就会乏味，一个明显的表现就是，越来越多的受众能够识别AI味。

而从创作和消费角度来看，随着《黑神话》、《双影奇境》等游戏在国内的普及，以及相关行业和受众对于突破虚拟现实边界的探索（甚至是向往），国内游戏乃至整个ACG市场将持续迭代，市场所需的相关内容生态丰富度的需求也会越来越大。游戏和动画也会成为更多人的表达方式之一，相应地，美术资源平权及AI相关创作技术的普惠带来的效益也将得以释放。

因此在法规和市场审美都能够步技术进化而进化的基础上，AI生成美术资源在ACG领域的运用可能会越来越广。

03、游戏云的新市场增量和角逐

在上述趋势成立的基础上，游戏云服务的市场发展走向也会有所改变，诸如混元游戏这些平台或将成为游戏云服务的新“渠道”之一。

游戏云是各大云厂基于云计算为云游戏提供技术和服务支持的统称，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力。

从此前游戏云市场的发展来看，《新立场》的文章曾提到，游戏云市场的发展跟视频云发展处于同一阶段，依托于4G的普及，诸如金山云等云厂由于自身对于视频云和游戏云的理解曾抢占市场先机，后来由腾讯云阿里云的技术力及价格优势逐渐蚕食。

在现在，游戏云的市场份额由阿里云和腾讯云领跑，二者各有自己更具优势的部分。

根据IDC2024上半年的《中国游戏云市场跟踪》报告显示，阿里云稳居中国游戏云整体市场份额第一。其中，游戏云基础设施（IaaS）+云解决方案（Cloud Solution）市场份额提升至40%，游戏云解决方案（Cloud Solution）收入同比增长26% 。

而根据IDC2024下半年的统一系列报告显示，腾讯游戏云在四个细分领域拿下第一，分别是：游戏云基础设施主机核数规模第一、游戏云CDN宽带规模第一、云游戏实例规模第一、头部厂商中游戏云解决方案增速第一。

而从以上这些数据维度不难看出，阿里的游戏云在整体的游戏云服务上有优势，腾讯的游戏云在核心技术走量上有优势。

根据个别业内人士选购云服务方案的分享，也倾向于认为阿里云是跨国企业和高可用性需求企业的理想选择，而腾讯云的轻量应用服务器是个人开发者和小型企业的理想选择。

从个人开发者或小型游戏工作室的视角来看，云厂能够提供从游戏制作到上云更加全套的技术链路，以及更低的资源调度和切换成本或许是最重要的，而有了混元游戏加持的腾讯游戏云，也许能够提供轻量化的从游戏制作到上云的完整解决链路；或如上述所说，混元游戏本身就可以成为腾讯游戏云的渠道之一。

尽管在机构的预测数据中，依然对未来游戏云的市场规模增量保持谨慎态度，不过从腾讯云去年下半年拿下游戏云几个细分维度的市占第一，以及当时发生的最大的技术商业化落地跃迁是AIGC加速内容制作来看，生成式AI技术的普惠，可能早已影响到了游戏云的市场格局。

04、写在最后

生成式 AI 在美术环节的提效价值被行业普遍认可，腾讯选择将技术能力打包成平台级服务，既符合中小开发者对轻量化工具的需求，也暗合云服务从 “基础设施” 向 “生产工具” 渗透的趋势。

说白了，谁能让开发者在创意落地时少折腾，谁就更容易抓住行业的真实痛点。

但其面临的挑战同样清晰：此前阿里云在游戏云整体市场份额上仍占优，且早已构建起覆盖跨国部署、高可用性的成熟服务体系；华为云等对手也在硬件协同、边缘计算等领域持续发力。

混元游戏平台目前展现的美术概念设计能力，虽能切入开发流程上游，不过从AI加速概念传递，AI加速制作，再到上云的闭环构思，目前更偏向于是一张理想图纸。

但至少目前只有一家云厂在做这样的布局，腾讯云还有时间。