文 | alter
馬年春節(jié)的紅包大戰(zhàn)，堪稱史上最“燒錢”的科技競賽。
僅阿里、騰訊、字節(jié)、百度，就豪擲了超過45億元的“紅包”，烈度超過互聯(lián)網(wǎng)時代的任何一場“補貼戰(zhàn)”。
在一片喧囂聲中，有一個“局外人”顯得格格不入。
在PC和移動互聯(lián)網(wǎng)時代穩(wěn)坐在牌桌上的網(wǎng)易，沒有參與到萬億參數(shù)大模型的內卷、沒有加入昂貴的“紅包大戰(zhàn)”……質疑聲也隨之而來：網(wǎng)易在AI時代掉隊了嗎？
不禁想起十年前，移動互聯(lián)網(wǎng)激戰(zhàn)正酣時，網(wǎng)易也曾因錯過一個個風口被唱衰。后來的故事我們都很熟悉，憑借游戲、音樂、有道等產(chǎn)品，網(wǎng)易的營收在過去十年翻了近5倍。
歷史不會簡單地重復，但往往押著相同的韻腳。
倘若跳出“大模型=AI”的狹隘視角，重新審視網(wǎng)易的財報和業(yè)務布局，會得出一個截然不同的結論：不卷大模型、不燒錢換流量的網(wǎng)易，走了一條適合大多數(shù)企業(yè)的“實用主義”路線。
01 基礎設施層的“避戰(zhàn)”邏輯
關于“網(wǎng)易在AI時代掉隊”的論據(jù)，無外乎兩點：一是沒有像阿里、百度那樣托舉一個對標GPT-5的通用大模型底座；二是在云計算、芯片等底層基礎設施上的聲量，遠不及字節(jié)和騰訊。
在“算力即權力”的敘事下，缺乏自主可控的通用大模型底座，通常被視為戰(zhàn)略短板。但從第二次工業(yè)革命的產(chǎn)業(yè)鏈演變來看，商業(yè)價值的分配往往會呈現(xiàn)出三級分化：
第一種是“造電機的”，像極了現(xiàn)在訓練大模型的技術公司；
第二種是“建電廠的”，類似于爭做通用底座、賣算力的大廠；
第三種是“造燈泡的”，或者說是造冰箱、洗衣機、電視機的，可以理解為打磨AI應用的企業(yè)。
最終活得最久、利潤最豐厚、品牌認知度最高的，不是早已成為公用事業(yè)的發(fā)電廠，而是松下、索尼、通用電氣等企業(yè)。
翻看網(wǎng)易過去五年的財報，研發(fā)占比長期維持在15%以上，僅2025年的研發(fā)費用就高達177億元。每年上百億的研發(fā)預算，沒有“燒”在通用底座模型訓練，而是“砸”向了應用層。
在游戲產(chǎn)業(yè)，一直存在成本、質量、效率的“不可能三角”，導致一款3A級游戲的開發(fā)周期動輒3-5年，成本以數(shù)億美金計，且面臨著巨大的市場不確定性。
網(wǎng)易將打破“不可能三角詛咒”的鑰匙交給了AI，單單是在AI原生研發(fā)方面，就搭建了數(shù)千條AI新質生產(chǎn)管線，像毛細血管一樣覆蓋了原畫、模型、動畫、音頻、關卡、測試等游戲開發(fā)的全流程。
可以找到的一組數(shù)據(jù)是：在美術創(chuàng)作環(huán)節(jié)，AI已經(jīng)覆蓋了90%生產(chǎn)場景，設計效率提升了70%、動畫產(chǎn)能綜合提效30%、部分場景效率提升高達300%；在技術研發(fā)環(huán)節(jié)，AI代碼生成工具提升開發(fā)效率50%，且AI邏輯質量可達專家級水平。
同樣的選擇，還發(fā)生在教育和音樂賽道。
網(wǎng)易有道沒有去卷全能的通用模型，沒有不著邊際的擴張業(yè)務，給出了“做減法，做閉環(huán)”的打法：聚焦翻譯和輔導，將有道詞典、答疑筆等產(chǎn)品AI化，借助AI提升學習體驗與運營效率。
網(wǎng)易云音樂上線了AI音樂創(chuàng)作工具“網(wǎng)易天音”，提供詞、曲、編、唱、混等創(chuàng)作輔助功能，試圖探索新的版權秩序。單單是一場“百萬獎金AI音樂創(chuàng)作大賽”，就沉淀了5萬首AI音樂作品。
正如丁磊在財報會議中的表態(tài)：“我們不盲目追求通用大模型，而是致力于打造‘最懂游戲的AI專家’，實現(xiàn)全方位深度整合的高效AI應用，將繼續(xù)在垂類模型、AI原生玩法及人才梯隊上保持高強度投入，利用AI技術進一步擴大在高品質研發(fā)和長線運營上的領先優(yōu)勢。”
簡單來說，網(wǎng)易的策略并非“不做AI”，而是不在基礎設施層高投入，試圖構建行業(yè)領先的AI工業(yè)化壁壘。
02 將游戲作為AI的“練兵場”
網(wǎng)易之所以敢在通用模型上“缺位”，和超1400億的現(xiàn)金儲備不無關系，能夠站在風口一線及時跟進。更重要的是，游戲作為文本、圖像、音效、3D 模型等資源的復合體，本就是生成式AI天然的練兵場。
按照行業(yè)的普遍觀點，AI對游戲產(chǎn)業(yè)的重塑可以分為三個階段：輔助生產(chǎn)、改變交互、生成原生游戲。
不卷通用模型的策略，確實為網(wǎng)易爭取到了轉型的時間窗口，陸續(xù)推出了智能捏臉、智能NPC、劇組模式、AI隊友等多個行業(yè)首創(chuàng)的AI玩法，已經(jīng)處于第二階段向第三階段的過渡期。
比如AI對交互體驗的重構。
《逆水寒》手游的“AI門客系統(tǒng)”，被AI賦予了獨立的性格參數(shù)、記憶模塊和決策機制，可以根據(jù)環(huán)境變化、玩家行為等衍生出意想不到的劇情，直接讓游戲從“通關體驗”變成了“社交體驗”。
《燕云十六聲》則借助自然語言處理、語音合成、涌現(xiàn)式的劇情生成等技術，在游戲了部署上萬個鮮活、真實的智能NPC，豐富游戲體驗的同時，大幅提升了游戲內容供給。
再比如內容生產(chǎn)門檻的降低。
《蛋仔派對》在2025年9月上線了“AI模型生成”功能，允許玩家一鍵生成模型，大幅降低了角色、道具等內容創(chuàng)作的技術門檻，目前已聚集5000萬創(chuàng)作者，單張爆款地圖的月收入超過百億。
在《逆水寒》手游的“劇組模式”中，玩家只需輸入文本、語音、視頻到游戲中，就能一鍵生成大片。上線僅一個月，就在游戲內誕生了上百萬個玩家作品，被玩家戲稱是“游戲版的抖音”。
折射到財報上，網(wǎng)易2025年全年總營收達到1126億元，營業(yè)利潤為358億元，其中游戲及相關增值服務的收入為921億元，在線游戲凈收入達896億元，同比增長11%，重回雙位數(shù)增長。
不過，未來游戲產(chǎn)業(yè)最大的增長潛力，仍是AI原生游戲，也是網(wǎng)易、騰訊、米哈游的必爭之地。
在生成式AI驅動的原生游戲里，整個游戲不再是預設的腳本，而是根據(jù)玩家偏好、實時狀態(tài)與進度，動態(tài)生成高度個性化的任務與內容的智能體,從根本上滿足玩家的個性化體驗需求......意味著游戲的開發(fā)流程、人機交互方式、商業(yè)模式都將被顛覆。
按照開源證券的預測，AI原生游戲在2027年的收入規(guī)模有望超300億元，將為游戲市場帶來10%的增量。
借用丁磊在財報會議中的觀點：“在AI時代，游戲生產(chǎn)成本在下降，但對頂層玩法的判斷力、對用戶需求的洞察以及游戲審美品位，這些'軟實力'的稀缺性反而日益凸顯，這需要深厚的設計底蘊和運營經(jīng)驗，是缺乏積累的新進入者難以逾越的護城河。”
站在網(wǎng)易的立場上，當AI原生玩法、智能NPC、UGC輔助工具的價值已經(jīng)被驗證，將自己擅長的RPG和敘事能力融入到AI原生游戲，潛在的想象空間著實要比聊天機器人“性感”得多。
03 游戲AI能否“外溢”物理世界？
怎么定義AI時代的網(wǎng)易，僅僅是一個擁抱AI的游戲廠商？單就游戲業(yè)務營收占比而言，似乎很難反駁這樣的說法。能否在游戲之外找到新的增量空間，直接關系到網(wǎng)易在AI時代的天花板到底有多高。
其實在2021年前后，網(wǎng)易就已經(jīng)開始嘗試向實體“突圍”，直接的例子就是網(wǎng)易伏羲實驗室孵化的網(wǎng)易靈動。
背靠網(wǎng)易在游戲業(yè)務中構建的3D建模、數(shù)字孿生、AI Agent等能力，網(wǎng)易靈動初步實現(xiàn)了AI從虛擬世界到物理世界的跨越：通過AOP技術讓機器學習人類具備的感知、認知、決策、執(zhí)行、學習等能力，并在挖掘機器人、裝載機器人等場景中跑通了最后一公里。
網(wǎng)易靈動在2025年推出了全球首款面向全域場景的具身智能無人裝載機“靈載”，與中鐵二十局、水電五局等企業(yè)達成合作，已在全國多個基建類攪拌站、開放型港口、堆場、電廠等場景實現(xiàn)規(guī)?；瘧茫鳂I(yè)效率提升30%、運營成本下降了20%。
游戲AI外溢的案例不只是機器人，在游戲中陪伴了無數(shù)玩家的Agent能力，正逐步落地到更多場景。
網(wǎng)易智企以Agent為核心戰(zhàn)略方向，構建了從智能開發(fā)、智能客服、數(shù)據(jù)分析、銷售、知識應用等多場景化Agent 矩陣，目前已服務數(shù)千家知名企業(yè)、賦能數(shù)十萬員工。
網(wǎng)易有道也在通過Agent產(chǎn)品拓寬AI落地邊界，在近日推出了桌面級Agent“LobsterAI”（有道龍蝦），定位為“7×24小時幫你干活的全場景個人助理”，并在官網(wǎng)上開放了內測申請。
不可否認的是，網(wǎng)易的創(chuàng)新業(yè)務有著強烈實用主義色彩，幾乎不存在“先把攤子鋪開、再慢慢找方向”的擴張型打法。
先找到清晰連貫的商業(yè)化場景的模式，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代催生出了大批“小眾精品”，留下了“網(wǎng)易出品，必屬精品”的印象，并最終跑出了網(wǎng)易云音樂、網(wǎng)易嚴選、網(wǎng)易有道等現(xiàn)象級產(chǎn)品。
同樣的模式在AI時代是否可行，還需要時間驗證。
但一個不應該忽略的變量在于：過去游戲和物理世界是天然割裂的，網(wǎng)易有技術但缺場景；在世界模型的驅動下，虛擬世界和物理世界的邊界漸漸被打通，為游戲AI的“脫虛向實”提供了土壤。
譬如谷歌在1月底開放了世界模型Genie 3的實驗性研究原型Project Genie，只需要一個提示詞，就能創(chuàng)建、編輯并探索虛擬世界，讓世界模型第一次以可感知的方式進入到了公眾視野。
如果網(wǎng)易在游戲中沉淀的AI能力，能夠借著世界模型的“東風”逆向輸出到更多場景，形成向物理場景遷移的成熟方法論，沒準兒能一步步成長為游戲、音樂、教育等業(yè)務外的新增長引擎，改寫網(wǎng)易的營收結構。
04 寫在最后
網(wǎng)易在AI時代的策略可以概括為：避開底層算力競爭，聚焦中上層應用，再通過能力外溢尋找商業(yè)增量。
這種極度務實的打法，可能不討資本市場喜歡，卻可能是治療FOMO的一味良藥。
進入2023年以后，幾乎每個月都有新的模型出現(xiàn)、每個禮拜都有新的AI落地項目，在“錯失恐懼”的焦慮下，很多企業(yè)陷入各種新鮮事物中無所適從，被迫做出了一些盲目跟風的決策。
網(wǎng)易驗證了另一條通往AI的路徑：除了堆算力、煉模型、搶入口的常規(guī)路線，守住自己擅長的領域，先在業(yè)務場景中把AI“固化”為能力，再嘗試將能力外溢到更多的場景。畢竟在充滿不確定的AI時代，先賺到錢活下來，才有機會擁抱星辰大海。
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