AI正加速进入游戏开发全流程，推动制作门槛持续下降。但与此同时，只要游戏中的AI使用情况进入玩家视野，争议与反弹也往往随之而来。业内普遍认为，游戏行业正在迎来新的门槛：不仅要会用AI，更要解决披露、审核与信任问题。

据IT媒体Engadget援引Eurogamer报道，游戏数据库SteamDB统计显示，本届Steam Next Fest共收录8700款参展作品，其中1704款标注使用生成式AI，占比19.5%，相当于每5款作品中就有接近1款使用了AI。

考虑到Steam Next Fest主要面向即将发售作品的试玩版本，这一数据也说明，在新作正式上市前的开发阶段，AI的使用已经相当普遍。SteamDB数据显示，Steam平台标注含有AI内容的已发售作品数量，已从2024年的2185款增至2025年的4710款，增长超过一倍；而截至今年6月3日，该数量已超过3200款。

AI拉低开发门槛，韩国厂商加速导入

AI使用迅速增加，背后是开发成本持续攀升、制作周期不断拉长。随着美术、翻译、剧情、QA和线上运营等环节日益复杂，行业对减少重复劳动、快速产出初版内容的需求也在上升。对于独立团队和中小型工作室而言，在人力有限的情况下完成原型搭建和内容生产，AI的吸引力尤为明显。

韩国游戏行业也呈现出相同趋势。韩国内容振兴院今年4月发布的《2025年第四季度及全年内容产业动向分析报告》显示，韩国游戏企业的生成式AI使用率为70%，明显高于内容产业整体32.1%的平均水平。在已导入AI的游戏企业中，49.6%已在全公司范围内使用，应用最多的领域是内容制作，占比67.2%。

大型厂商也在将AI作为提效工具加快部署。Nexon已向全体员工发放Anthropic大语言模型Claude账号，并搭建自有AI基础设施Monolake。Netmarble则面向全员部署AI Agent，用于代码编写、内部知识检索和QA自动化等场景。Krafton一方面运营内部AI系统KRIS，另一方面又于本月17日在《PUBG: Battlegrounds》上线加入AI伙伴角色的新模式“Ally Duo”测试服务，显示AI正从内部开发辅助进一步延伸至面向玩家的内容层面。

不过，开发门槛下降，并不意味着打造爆款的门槛同步降低。AI可以快速生成图像、文本和代码草案，却无法替代对游戏乐趣、完成度以及用户反馈的判断。Nexon在NDC 26（Nexon Developer Conference）上提到，AI在世界观初稿和任务设计等环节能够提升效率，但在需要创造性判断的领域，例如幽默表达和情感线设计，局限仍然明显。Nexon Korea联合代表Kang Dae-hyun也表示，AI虽然提升了开发效率，但随着同类工具迅速普及，单纯的落地能力本身将越来越难构成决定性差异。

AI一旦进入玩家视野，信任问题随之放大

随着AI使用范围扩大，用户信任问题的重要性也在同步上升。Valve已于2024年调整Steam平台的AI相关规则，在允许使用生成式AI的同时，要求开发者披露相关使用情况。不过，仅用于开发提效的工具型使用，目前并不在强制披露之列。这也意味着，实际AI使用范围很可能大于Steam标签所反映的规模。

争议的核心在于，开发辅助与最终呈现内容之间的边界并不总是清晰。Pearl Abyss的《Crimson Desert》在今年发售后，就曾被质疑早期开发测试阶段制作的部分AI素材未在审核中剔除，最终进入正式版本。此后，Pearl Abyss公开致歉，并全面更换相关资源，争议未进一步发酵。

Nexon旗下Embark Studios开发的《ARC Raiders》则因在语音制作中使用TTS（文本转语音）技术引发担忧，外界认为这可能替代配音演员的工作。此后，据称其中部分AI语音台词已改由真人演员重新录制。两起案例的共同点在于，用户的不满并不只针对“是否使用AI”，更集中在“AI具体用于哪些环节、是否充分披露”所引发的信任问题。

在韩国，围绕AI标识制度的讨论也在升温。韩国政府计划通过《AI基本法》施行令修订案，进一步细化生成式AI内容的标识标准，并将于7月发布。业内普遍认为，应当区分仅用于内部辅助的AI与直接进入用户可见内容的AI，并据此制定不同的披露标准。

与此同时，围绕就业的担忧也在加深。韩国民主劳总化学纤维食品工会IT委员会公布的问卷调查显示，在韩国8家游戏公司的1078名员工中，77.3%认为AI导入正在带来就业焦虑。

有业内人士表示，游戏行业几乎不可能回到“不使用AI”的状态，但“将AI生成结果直接用于游戏内容”与“把AI作为内部生产力工具使用”必须明确区分。未来的关键，不在于是否使用AI，而在于能否清晰披露其使用范围，并建立起相应的审核机制。

换言之，AI正在降低“做游戏”的门槛，却也在抬高“让玩家信任游戏”的门槛。当工具逐渐普及，下一阶段的竞争焦点，将更多落在对AI产出的审核能力，以及向用户进行透明说明并建立信任的能力上。