不卷通用大模型,网易AI的“错位”生存法则

简介: 网易AI战略简介(240字内): 马年红包大战烧钱45亿,网易却选择“避战”——不卷通用大模型,不砸钱抢流量。依托1400亿现金与年超177亿元研发,聚焦游戏、教育、音乐等垂类,打造“最懂游戏的AI专家”:AI覆盖90%美术流程、提效300%;《逆水寒》AI门客、《蛋仔》AI建模重塑交互;技术外溢至具身智能机器人、企业Agent及个人助理LobsterAI。务实走“应用先行—能力固化—场景外溢”路径,以实用主义破AI焦虑。

马年春节的红包大战,堪称史上最“烧钱”的科技竞赛。

仅阿里、腾讯、字节、百度,就豪掷了超过45亿元的“红包”,烈度超过互联网时代的任何一场“补贴战”。

在一片喧嚣声中,有一个“局外人”显得格格不入。

在PC和移动互联网时代稳坐在牌桌上的网易,没有参与到万亿参数大模型的内卷、没有加入昂贵的“红包大战”……质疑声也随之而来:网易在AI时代掉队了吗?

不禁想起十年前,移动互联网激战正酣时,网易也曾因错过一个个风口被唱衰。后来的故事我们都很熟悉,凭借游戏、音乐、有道等产品,网易的营收在过去十年翻了近5倍。

历史不会简单地重复,但往往押着相同的韵脚。

倘若跳出“大模型=AI”的狭隘视角,重新审视网易的财报和业务布局,会得出一个截然不同的结论:不卷大模型、不烧钱换流量的网易,走了一条适合大多数企业的“实用主义”路线。

01 基础设施层的“避战”逻辑
关于“网易在AI时代掉队”的论据,无外乎两点:一是没有像阿里、百度那样托举一个对标GPT-5的通用大模型底座;二是在云计算、芯片等底层基础设施上的声量,远不及字节和腾讯。

在“算力即权力”的叙事下,缺乏自主可控的通用大模型底座,通常被视为战略短板。但从第二次工业革命的产业链演变来看,商业价值的分配往往会呈现出三级分化:

第一种是“造电机的”,像极了现在训练大模型的技术公司;

第二种是“建电厂的”,类似于争做通用底座、卖算力的大厂;

第三种是“造灯泡的”,或者说是造冰箱、洗衣机、电视机的,可以理解为打磨AI应用的企业。

最终活得最久、利润最丰厚、品牌认知度最高的,不是早已成为公用事业的发电厂,而是松下、索尼、通用电气等企业。

翻看网易过去五年的财报,研发占比长期维持在15%以上,仅2025年的研发费用就高达177亿元。每年上百亿的研发预算,没有“烧”在通用底座模型训练,而是“砸”向了应用层。

在游戏产业,一直存在成本、质量、效率的“不可能三角”,导致一款3A级游戏的开发周期动辄3-5年,成本以数亿美金计,且面临着巨大的市场不确定性。

网易将打破“不可能三角诅咒”的钥匙交给了AI,单单是在AI原生研发方面,就搭建了数千条AI新质生产管线,像毛细血管一样覆盖了原画、模型、动画、音频、关卡、测试等游戏开发的全流程。

可以找到的一组数据是:在美术创作环节,AI已经覆盖了90%生产场景,设计效率提升了70%、动画产能综合提效30%、部分场景效率提升高达300%;在技术研发环节,AI代码生成工具提升开发效率50%,且AI逻辑质量可达专家级水平。

同样的选择,还发生在教育和音乐赛道。

网易有道没有去卷全能的通用模型,没有不着边际的扩张业务,给出了“做减法,做闭环”的打法:聚焦翻译和辅导,将有道词典、答疑笔等产品AI化,借助AI提升学习体验与运营效率。

网易云音乐上线了AI音乐创作工具“网易天音”,提供词、曲、编、唱、混等创作辅助功能,试图探索新的版权秩序。单单是一场“百万奖金AI音乐创作大赛”,就沉淀了5万首AI音乐作品。

正如丁磊在财报会议中的表态:“我们不盲目追求通用大模型,而是致力于打造‘最懂游戏的AI专家’,实现全方位深度整合的高效AI应用,将继续在垂类模型、AI原生玩法及人才梯队上保持高强度投入,利用AI技术进一步扩大在高品质研发和长线运营上的领先优势。”

简单来说,网易的策略并非“不做AI”,而是不在基础设施层高投入,试图构建行业领先的AI工业化壁垒。

02 将游戏作为AI的“练兵场”
网易之所以敢在通用模型上“缺位”,和超1400亿的现金储备不无关系,能够站在风口一线及时跟进。更重要的是,游戏作为文本、图像、音效、3D 模型等资源的复合体,本就是生成式AI天然的练兵场。

按照行业的普遍观点,AI对游戏产业的重塑可以分为三个阶段:辅助生产、改变交互、生成原生游戏。

不卷通用模型的策略,确实为网易争取到了转型的时间窗口,陆续推出了智能捏脸、智能NPC、剧组模式、AI队友等多个行业首创的AI玩法,已经处于第二阶段向第三阶段的过渡期。

比如AI对交互体验的重构。

《逆水寒》手游的“AI门客系统”,被AI赋予了独立的性格参数、记忆模块和决策机制,可以根据环境变化、玩家行为等衍生出意想不到的剧情,直接让游戏从“通关体验”变成了“社交体验”。

《燕云十六声》则借助自然语言处理、语音合成、涌现式的剧情生成等技术,在游戏了部署上万个鲜活、真实的智能NPC,丰富游戏体验的同时,大幅提升了游戏内容供给。

再比如内容生产门槛的降低。

《蛋仔派对》在2025年9月上线了“AI模型生成”功能,允许玩家一键生成模型,大幅降低了角色、道具等内容创作的技术门槛,目前已聚集5000万创作者,单张爆款地图的月收入超过百亿。

在《逆水寒》手游的“剧组模式”中,玩家只需输入文本、语音、视频到游戏中,就能一键生成大片。上线仅一个月,就在游戏内诞生了上百万个玩家作品,被玩家戏称是“游戏版的抖音”。

折射到财报上,网易2025年全年总营收达到1126亿元,营业利润为358亿元,其中游戏及相关增值服务的收入为921亿元,在线游戏净收入达896亿元,同比增长11%,重回双位数增长。

不过,未来游戏产业最大的增长潜力,仍是AI原生游戏,也是网易、腾讯、米哈游的必争之地。

在生成式AI驱动的原生游戏里,整个游戏不再是预设的脚本,而是根据玩家偏好、实时状态与进度,动态生成高度个性化的任务与内容的智能体,从根本上满足玩家的个性化体验需求......意味着游戏的开发流程、人机交互方式、商业模式都将被颠覆。

按照开源证券的预测,AI原生游戏在2027年的收入规模有望超300亿元,将为游戏市场带来10%的增量。

借用丁磊在财报会议中的观点:“在AI时代,游戏生产成本在下降,但对顶层玩法的判断力、对用户需求的洞察以及游戏审美品位,这些'软实力'的稀缺性反而日益凸显,这需要深厚的设计底蕴和运营经验,是缺乏积累的新进入者难以逾越的护城河。”

站在网易的立场上,当AI原生玩法、智能NPC、UGC辅助工具的价值已经被验证,将自己擅长的RPG和叙事能力融入到AI原生游戏,潜在的想象空间着实要比聊天机器人“性感”得多。

03 游戏AI能否“外溢”物理世界?
怎么定义AI时代的网易,仅仅是一个拥抱AI的游戏厂商?单就游戏业务营收占比而言,似乎很难反驳这样的说法。能否在游戏之外找到新的增量空间,直接关系到网易在AI时代的天花板到底有多高。

其实在2021年前后,网易就已经开始尝试向实体“突围”,直接的例子就是网易伏羲实验室孵化的网易灵动。

背靠网易在游戏业务中构建的3D建模、数字孪生、AI Agent等能力,网易灵动初步实现了AI从虚拟世界到物理世界的跨越:通过AOP技术让机器学习人类具备的感知、认知、决策、执行、学习等能力,并在挖掘机器人、装载机器人等场景中跑通了最后一公里。

网易灵动在2025年推出了全球首款面向全域场景的具身智能无人装载机“灵载”,与中铁二十局、水电五局等企业达成合作,已在全国多个基建类搅拌站、开放型港口、堆场、电厂等场景实现规模化应用,作业效率提升30%、运营成本下降了20%。

游戏AI外溢的案例不只是机器人,在游戏中陪伴了无数玩家的Agent能力,正逐步落地到更多场景。

网易智企以Agent为核心战略方向,构建了从智能开发、智能客服、数据分析、销售、知识应用等多场景化Agent 矩阵,目前已服务数千家知名企业、赋能数十万员工。

网易有道也在通过Agent产品拓宽AI落地边界,在近日推出了桌面级Agent“LobsterAI”(有道龙虾),定位为“7×24小时帮你干活的全场景个人助理”,并在官网上开放了内测申请。

不可否认的是,网易的创新业务有着强烈实用主义色彩,几乎不存在“先把摊子铺开、再慢慢找方向”的扩张型打法。

先找到清晰连贯的商业化场景的模式,在移动互联网时代催生出了大批“小众精品”,留下了“网易出品,必属精品”的印象,并最终跑出了网易云音乐、网易严选、网易有道等现象级产品。

同样的模式在AI时代是否可行,还需要时间验证。

但一个不应该忽略的变量在于:过去游戏和物理世界是天然割裂的,网易有技术但缺场景;在世界模型的驱动下,虚拟世界和物理世界的边界渐渐被打通,为游戏AI的“脱虚向实”提供了土壤。

譬如谷歌在1月底开放了世界模型Genie 3的实验性研究原型Project Genie,只需要一个提示词,就能创建、编辑并探索虚拟世界,让世界模型第一次以可感知的方式进入到了公众视野。

如果网易在游戏中沉淀的AI能力,能够借着世界模型的“东风”逆向输出到更多场景,形成向物理场景迁移的成熟方法论,没准儿能一步步成长为游戏、音乐、教育等业务外的新增长引擎,改写网易的营收结构。

04 写在最后
网易在AI时代的策略可以概括为:避开底层算力竞争,聚焦中上层应用,再通过能力外溢寻找商业增量。

这种极度务实的打法,可能不讨资本市场喜欢,却可能是治疗FOMO的一味良药。

进入2023年以后,几乎每个月都有新的模型出现、每个礼拜都有新的AI落地项目,在“错失恐惧”的焦虑下,很多企业陷入各种新鲜事物中无所适从,被迫做出了一些盲目跟风的决策。

网易验证了另一条通往AI的路径:除了堆算力、炼模型、抢入口的常规路线,守住自己擅长的领域,先在业务场景中把AI“固化”为能力,再尝试将能力外溢到更多的场景。毕竟在充满不确定的AI时代,先赚到钱活下来,才有机会拥抱星辰大海。

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