當在對話框裡輸入「給我一個川普元素的俄羅斯方塊」，幾十秒後，一個具備基礎美術、音效和核心玩法的可交互程序便呈現在螢幕上。
這是現在很多AI遊戲創作應用的基礎功能。
儘管這些生成的遊戲目前看起來還略顯粗糙，甚至更像是一個原型而非成熟商品，但它向我們揭示了一個趨勢：遊戲開發的去代碼化進程已經越過臨界點。
Gemini 3等強大多模態模型的出現，讓聲、光、電的統合不再需要一支完整的開發團隊。整個AI遊戲生成的賽道正處於一個關鍵的時刻：供給側的生產力已經被AI徹底釋放，但需求側的場景卻依然模糊。
本文結合了Monolith對一線遊戲從業者的訪談與觀察，旨在探討 AI Native語境下，互動娛樂平台（Next Gen Roblox）的演進邏輯與潛在創業機會，希望這個領域的創業者能與我們取得聯繫。
1. 供給側的爆發
互動娛樂平台的代表，最成功的應該是就是Roblox。
Roblox的偉績在於它構建了一個『創作即社交』的閉環：通過Lua腳本將開發門檻降至初中生水平。然而，代碼邏輯依然是一道隱形牆。
Roblox
AI的變量在於語言即引擎。當創作門檻從1000小時的學習成本降至10秒的Prompt輸入，創作者基數將發生兩個數量級的躍遷。這不僅是效率的提升，更是內容物種的進化——遊戲將從耐用消費品坍縮為「情緒即時消費品」。
這一轉變的槓桿效應是驚人的。目前全球專業的遊戲開發者約為 200萬人，如果算上 Roblox的活躍創作者，這個數字可能在千萬級別。但是，當自然語言成為編程工具時，潛在的創作者基數可能將擴充至 2億甚至更多。
這在傳統的Coding領域已經初步得到了證實，Cursor、Claude Code、Replit......大量Vibe Coding產品問世，也帶來了大量的新開發者。遊戲領域也在發生著類似的變化，而這一定會帶來多方面的影響：
首先可能是規模效應帶來的內容形態質變。
當供給端出現 100倍的增長時，內容的形態必然發生質變。在傳統的遊戲工業中，1%的人服務99%的人，為了保證商業回報，開發者傾向於「重度化」、「精品化」，去卷 3A大作的畫質與數值。
而在 AI普及的語境下，創作門檻的極致降低意味著內容將不可避免地走向輕量化與泛化。未來的AI遊戲可能不再是我們傳統認知中那種需要沉浸幾十小時的大作，而更像是一次性軟體或互動式段子。
其次是存量巨頭的創新者窘境。
為什麼這個機會不一定屬於 Roblox本身？Roblox擁有龐大的生態壁壘，但這也成為了它的包袱。它必須兼顧現有數百萬創作者的利益，維護現有的工具流和經濟系統。
在全面擁抱 AI生成技術時，Roblox必然面臨左右互搏的尷尬局面。從我們的觀察來看，這些巨頭轉型的動作仍然是比較滯後的，這為原生的 AI互動娛樂平台留出了寶貴的窗口期。
2. 從能玩到好玩
技術已經達到一定的閾值，但場景依然不確定。這是目前遊戲賽道面臨的困境。
我們看到的現狀是：AI解決了美術、程序、音效的實現問題，讓遊戲「能玩」；但 AI 尚未解決策劃、數值平衡和核心樂趣的設計，導致遊戲不一定「好玩」。
AI 遊戲創作平台 Rosebud
區別於Coding賽道用戶會為AI生成程序的「有用」而付費，在遊戲領域，用戶不會僅僅因為一個遊戲是 AI 做的而付費，用戶只會為好玩或有趣付費。
因此，如何定義AI互動內容的產品與市場契合度（PMF），是當下最值得深思的問題。
回顧短影片的發展史，早期的短影片應用並未爆發，直到抖音定義了短影片的價值——它不是「低畫質的微電影」，而是「記錄美好生活」或「碎片化的娛樂消費」
同理，AI生成的這些輕量級互動內容，究竟是用來幹什麼的？目前尚未有一個清晰的定義。
進一步的，如果我們剝離掉技術的表象，回歸到人類體驗遊戲的底層需求，大致可以分為兩類：
幻想扮演： 如《黑神話：悟空》滿足成為齊天大聖的幻想，《絕地求生》滿足戰場廝殺的幻想。這類需求極度依賴高精度的工業化製作，目前 AI 尚難撼動。
社交與互動： 如 Roblox，用戶本質是在逛一個「虛擬商場」，尋找與朋友互動的談資。
AI Native的機會大概率不在前者，而在後者，或者在一個全新的維度。我們推測幾種可能的場景：
首先是Meme的互動化升級。
現在的年輕人通過發送表情包、短影片鏈接來社交。未來，他們是否會通過發送一個由 AI即時生成的惡搞小遊戲來交流？遊戲成為一種高維度的資訊載體。
但需要警惕的是，Meme的特質是快和輕，但遊戲需要投入度。如果一個AI遊戲只能玩30秒，用戶可能更傾向於看一段影片。互動成本（Interaction Cost） 如果高於娛樂收益，這個邏輯就跑不通。
其次是超垂類的一次性軟體。
只有 100 個人需要的特定功能或遊戲，過去因為開發成本高昂而無法存在。現在，AI可以讓這種長尾需求被瞬間滿足。比如為一個家庭聚會定製的專屬答題遊戲。
第三是動態的社交空間。
在傳統的虛擬社交產品（無論是早期的 Second Life、現在的 Roblox 還是 VRChat）中，場景和社交是割裂的。場景是一個預先構建好的靜態容器，用戶進入容器，然後在其中進行交流。
遊戲VRChat
AI Native的社交空間可以打破這一桎梏。未來的場景不再是靜態的，而是隨著對話內容即時生成的。
在 AI語境下，環境應當是對話的視覺化延伸。系統通過實時分析用戶對話的語義，捕捉關鍵詞和情感基調，並即時調用生成能力來調整環境。
例如在桌面角色扮演遊戲（TRPG/DND）中，DM（地下城主）用語言描述場景，玩家在腦海中構建畫面。這是一種極高維度的社交，但門檻極高。
AI Native的社交空間本質上是視覺化的AI DM，這種動態性將改變社交權力的結構。
在 Roblox中，地圖是開發者定義的，用戶是被動的體驗者。而在動態空間中，對話即創造。用戶之間的每一次深入交流，實際上都是在共同構建一個臨時的、獨一無二的微型世界，成為一種不可複製的社交體驗。
當然，創業者們的創造應該會遠遠超過我們的想像，我們期待看到更多新的場景和玩法。
3. 渠道的重構
如果供給側的預測成立，未來我們將面對數以億計的離散、輕量級應用。現有的App Store分發邏輯也有可能失效。
目前的App Store依賴榜單和編輯推薦，這是一種中心化的、低效率的分發方式，適合頭部效應明顯的存量市場。當應用數量呈現指數級爆炸，且每個應用的生命周期變短、受眾變窄時，我們需要一種全新的分發機制。
這可能是一個比遊戲平台本身更大的機會：基於算法推薦或Agent意圖識別的新型分發平台。
這裡的算法推薦類似於抖音的資訊流，但推送的不是影片，而是可以直接交互的小遊戲或工具。算法根據用戶的行為數據，從海量的 AI 生成內容中篩選出最適合當下的內容。
其次是意圖識別，用戶不再通過搜索關鍵詞下載APP，而是告訴AI Agent 「我想玩一個打發時間的東西」或「幫我做一個記賬工具」，Agent直接生成或調用相應的服務。
在這個維度上，未來的應用商店可能不再是現在的模樣，而直接由一個智能的作業系統（OS）層所取代。
4. 誰能跑出來？
令人興奮的是，我們正處於一個有趣的模糊期。
一方面，確定性是極高的：AI降低創作門檻、創作者規模擴大、內容供給增加，這些是符合第一性原理的趨勢。
另一方面，不確定性也是極大的：這些生成出來的內容到底長什麼樣？它將以何種場景切入用戶的生活？目前還沒有一個完美的答案。
有趣的地方，就是在不確定中尋找確定性的過程。我們堅信，隨著創作門檻的降低，人類的創造力將被極大釋放，生產與消費的比例將被重構。
