游戏使用AI后表现降低52%数据证实

真正决定游戏成败的，依然是开发团队如何使用它。

最近AI在游戏行业的风头，可以说是一天比一天劲。从美术、程序到文案、配音，几乎所有环节都能看到生成式AI的影子。伴随着技术普及，一个老生常谈却又挥之不去的问题，开始被越来越多人追问：

玩家会因为你用了AI，就直接拒绝买单吗？

海外数据分析机构Game Oracle最近发布了一项针对Steam平台近万款游戏的研究，试图给出一个定量答案。研究人员把2025年Steam上所有公开声明使用了AI的游戏都拉出来，结合评论数、开发者经验、发行商支持、游戏类型等一系列因素进行比对，最终得到的结果相当有冲击力：

在控制多项变量后，声明使用AI的Steam游戏，首月评论数量平均比未使用AI的游戏低了52.6%。

考虑到Steam评论数量长期被业内视为销量的重要袋里指标，这个数字背后隐含的意思就是——使用AI的游戏，商业表现平均可能腰斩。

但老实说，这份研究真正值得关注的，并不是“AI导致销量减半”这个爆炸性数字，而是研究者对于这一结果背后原因的解读。咱们一层一层拆开来看。

Steam上，每5款新游戏就有1款使用AI

要搞懂这份报告，得先看看Steam上AI现在的普及程度。

2024年1月，Valve开始要求开发者在Steam页面上披露AI使用情况。无论你是开发过程中用AI生成了美术、代码、音乐，还是游戏运行时用AI实时生成内容，都得向玩家说清楚。

基于这个政策，研究团队统计了2025年1月至11月所有在Steam上架的新游戏。

结果是这样的：

也就是说，如今你在Steam上看到的每5款新游戏里，就有1款使用了生成式AI。 对比2024年初不到10%的比例，AI已经从一种新鲜尝试，变成了越来越多开发团队的日常工具。这速度确实有点惊人。

而且AI的使用并没有集中在某一类特定游戏，而是遍布整个Steam市场。文字冒险类（比如视觉小说）使用比例略高，达到24.8%；2D、3D、2.5D游戏基本都维持在19%～22%之间，整体差异不大。这说明AI已经不再是某个特定赛道的专利，而是整个开发行业共同采用的新工具了。

AI最常被拿来干什么？

先来看看AI到底被开发者拿来干什么了。研究团队用自然语言分类模型对所有AI声明的内容做了分析，划分出了几个主要使用场景。

排名第一的，毫无悬念是美术与视觉内容生成。包括角色立绘、UI图标、背景、宣传素材等，占了所有AI声明的六成以上。

其次是程序开发，不少开发者利用Copilot、大语言模型这类工具来辅助写代码、调试Bug。

除此之外，AI也被用于角色行为设计、宣传素材制作、配音、音乐、本地化翻译和剧情文本创作。不过值得注意的是，虽然AI翻译这几年发展挺猛的，但真正公开声明把AI用在游戏本地化的开发者其实不多，比例只是个位数。这大概意味着，目前行业对AI的应用重心，还是放在提升开发效率上，而不是解决全球化发行的语言问题。

初步数据：用AI的游戏，表现确实更差

不管AI多普及，大家最关心的还是它到底会不会影响销量。

研究人员先做了最直观的数据比较。经过筛选，剔除了免费游戏和疑似刷量、垃圾内容的开发者后，一共保留了9879款商业游戏作为研究对象，其中17.9%的作品声明使用了AI。

从基础数据来看，AI游戏几乎在所有指标上都逊色一些。

先说评论数量。使用AI的游戏，首月评论中位数只有4条，而未使用AI的游戏是7条。

再看“零评论”的比例。大约19.8%的AI游戏在发售一个月后，一条评论都没收到；未使用AI的游戏是15.2%。AI游戏在发售前积累的关注者（可以理解为愿望单的重要袋里指标）也明显更少。说明它们在上架之前，就已经缺乏市场关注了。

玩家好评率也存在一定差距。只看评论数超过100条、评价更有统计意义的游戏，AI游戏的好评率中位数大约是84.6%，而未使用AI的游戏是88.3%。

从这些最基础的数据来看，AI游戏整体表现确实弱一些。但研究团队特意强调了：这些数字只能说明“相关性”，不能说明“因果关系”。

AI真的导致销量下降了吗？

这是整份研究最有意思、也最严谨的部分。

研究者提出了一个关键问题：有没有一种可能，本来实力就比较弱、预算比较低的新团队，更倾向于使用AI？如果是这样，那销量下降反映的其实不是AI本身，而是团队经验不足、资源匮乏等其他因素。

所以他们没有简单粗暴地比较“AI游戏”和“非AI游戏”，而是建立了一套统计模型，尽可能控制那些可能影响销量的变量，包括游戏类型、开发者经验、发行商支持、发售时间等。

换句话说，研究者想知道的是：如果两款游戏属于同一个类型、开发经验相当、同样有（或没有）发行商支持、并且同时发售，唯一的区别就是是否声明使用AI，那它们的销量会差多少？

最终模型给出的答案相当惊人：声明使用AI的游戏，首月评论数量平均减少52.6%。

拿个具体数字举个例子：如果一款未使用AI的游戏获得了100条评论，那么条件相近、声明使用AI的另一款游戏，理论上平均只能拿到大约47条评论。这个幅度，连研究团队自己都有点意外。

真正的问题也许不是AI，而是为什么团队开始依赖AI

报告最后提出了一个很值得琢磨的观点。研究者认为，AI本身或许并不是问题，真正值得关注的，是为什么越来越多的团队开始大量依赖AI。

有一种可能是，AI只是开发压力和成本压力的外在表现。预算缩减、人手不足、开发周期被压缩，不少团队只能借助AI来完成部分美术、文案或程序工作。如果是这样，那影响销量的就不是AI，而是这些团队本身面临的资源限制和开发压力。

当然，也不能排除另一种可能。作者同样提到了“AI污名化”现象——玩家可能因为Steam页面公开了AI使用情况，对作品产生负面印象。如果这个现象普遍存在，那AI标签本身就成了影响玩家购买决策的因素。

如果这些情况成立，那最终影响销量的，未必是AI，而是预算不够、赶工期、内容质量下降、玩家社区反馈不好等一系列更深层的问题。报告中还提到了《终极角逐》《Suck Up!》这类成功案例，它们都采用了AI技术，这说明AI并非必然意味着失败。相反，当AI真正服务于玩法设计，或者经过了充分打磨、让玩家几乎感受不到它的存在时，它依然可以成为提升游戏体验的工具。

所以，报告作者最后的态度相当克制：AI只是工具。真正决定游戏成败的，还是开发团队怎么用它。

• 引用来源：Game Oracle《AI in Games: How Many Games Are Using AI?》《AI in Games: The Impact On Sales》