文 | DataEye
AI 正在以前所未有的速度渗透游戏行业。
从美术、程序，到配音、文案、营销素材，如今越来越多开发团队开始将生成式 AI 纳入开发流程。而伴随着技术普及，一个始终悬而未决的问题也不断引发争论：
玩家真的会因为游戏使用 AI 而拒绝购买吗？
最近，海外数据分析机构 Game Oracle 发布了一份针对 Steam 平台近万款游戏的数据研究，试图回答这一问题。研究人员统计了 2025 年 Steam 平台所有公开声明使用 AI 的游戏，并结合评论数、开发者经验、发行商支持、游戏类型等多项因素进行分析，最终得到了一项颇具冲击力的结果：
在控制多项变量之后，声明使用 AI 的 Steam 游戏，其首月评论数量平均比未使用 AI 的游戏低 52.6%。
由于 Steam 评论数量长期被业内视为销量的重要代理指标，这意味着使用 AI 的游戏，其商业表现平均可能下降约一半。
不过，这份研究真正值得关注的地方，并不是"AI 导致销量腰斩"这个数字本身，而是研究者对于这一结果背后的解释。
Steam 上，每 5 款新游戏就有 1 款使用 AI
要理解这份研究，首先需要看看 Steam 目前 AI 的普及情况。
2024 年 1 月，Valve 开始要求开发者在 Steam 页面中披露 AI 使用情况。无论是在开发过程中利用 AI 生成美术、代码、音乐等内容，还是游戏运行过程中使用 AI 实时生成内容，都需要向玩家进行说明。
借助这一政策，研究团队统计了 2025 年 1 月至 11 月 Steam 所有新发售作品。
结果显示：
换句话说，如今 Steam 平台平均每 5 款新游戏，就有 1 款使用了生成式 AI。
相比 2024 年初不足 10% 的比例，AI 已经从一种新鲜尝试，逐渐成为越来越多开发团队的日常工具。
从类型来看，AI 的使用也并非集中在某一类游戏，而是已经遍布整个 Steam 市场。
其中，文字冒险 （视觉小说等） 游戏使用 AI 的比例略高，达到 24.8%；2D、3D、2.5D 游戏则基本维持在 19%～22% 之间，整体差异并不明显。
这意味着，AI 已经不再属于某个特定赛道，而是成为整个游戏开发行业共同采用的新工具。
AI 最常被拿来干什么？
研究团队进一步分析了所有 AI 声明的具体内容，并利用自然语言分类模型，将开发者的描述划分为多个使用场景。
结果显示，目前 AI 最主要的用途依旧集中在内容生产环节。
排名第一的是美术与视觉内容生成，占所有 AI 声明的六成以上，包括角色立绘、UI 图标、背景、美宣素材等。
其次是程序开发，不少开发者会利用 Copilot、大语言模型等工具辅助编写代码、调试 Bug。
除此之外，还有部分开发团队将 AI 用于角色行为、宣传素材制作、配音、音乐、本地化翻译以及剧情文本创作。
值得注意的是，虽然 AI 翻译近年来发展迅速，但真正公开声明将 AI 用于游戏本地化的开发者比例并不高，仅占个位数。这意味着，目前行业对于 AI 的应用重点，仍然集中在提升开发效率，而不是解决全球化发行中的语言问题。
初步数据：使用 AI 的游戏，表现确实更差
当然，真正引发讨论的，并不是 AI 有多普及，而是它是否会影响游戏销量。
研究人员首先进行了最直观的数据比较。
在经过筛选、剔除免费游戏及疑似刷量、垃圾内容开发者后，共保留 9879 款商业游戏作为研究对象，其中 17.9% 的作品声明使用 AI。
从这些游戏的基础数据来看，AI 游戏几乎在所有指标上都略逊一筹。
首先是评论数量。使用 AI 游戏的首月评论中位数仅为 4 条，而未使用 AI 游戏则达到 7 条。
其次，AI 游戏出现"零评论"的比例更高。约 19.8% 的 AI 游戏在发售一个月后仍没有获得任何评论，而未使用 AI 的游戏这一比例约为 15.2%。
此外，AI 游戏在发售前积累的关注者 （通常被视作愿望单的重要代理指标） 也明显更少，意味着它们在上市之前就已经缺乏市场关注。
在玩家好评率方面同样存在一定差距。对于评论数超过 100 条、评价更具统计意义的游戏而言，AI 游戏的好评率中位数约为 84.6%，而未使用 AI 游戏达到 88.3%。
从这些最基础的数据来看，AI 游戏整体表现确实较弱。但研究团队强调，这些数字只能说明"相关性"，并不能说明"因果关系"。
AI 真的导致销量下降了吗？
这是整份研究最重要，也是最严谨的部分。
研究者提出了一个关键问题：有没有可能，本来就是实力较弱、预算较低的新团队，更倾向于使用 AI？
如果答案是肯定的，那么销量下降真正反映的，也许不是 AI，而是团队经验、资源不足等其他因素。
因此，他们没有直接比较"AI 游戏"和"非 AI 游戏"，相反通过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：
换句话说，研究试图回答的是这样一个问题：
如果两款游戏属于相同类型、拥有相近开发经验、同样有 （或没有） 发行商支持，并且在同一时间发售，仅仅只有是否使用 AI 这一点不同，它们的销量会有多大差异？
最终模型给出的答案非常惊人：声明使用 AI 的游戏，其首月评论数量平均减少 52.6%。
如果一款未使用 AI 的游戏获得 100 条评论，那么条件相近、声明使用 AI 的另一款游戏，理论上平均只能获得约 47 条评论。
这一结果甚至超出了研究团队自己的预期。他们原本预计 AI 可能带来一定负面影响，却没有想到幅度会如此明显。
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颇值得思考的观点。研究者认为，AI 本身或许并不是问题，真正值得关注的是，为什么越来越多团队开始大量依赖 AI。
报告认为，一种可能是，AI 只是开发压力和成本压力的外在表现。面对预算缩减、人手不足和开发周期压缩，不少团队开始借助 AI 完成部分美术、文案或程序工作。如果是这样，那么真正影响销量的，可能并不是 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，玩家可能会因为 Steam 页面公开披露 AI 使用情况，而对作品产生负面印象，也就是所谓的"AI 污名化"。如果这一现象普遍存在，那么 AI 标签本身也可能成为影响玩家购买决策的重要因素。
如果这些情况成立，那么最终影响销量的，未必是 AI，而是预算不足、赶工、内容质量下降、玩家社区反馈等一系列更深层因素。
报告中还提到，像 《终极角逐》《Suck Up!》 等采用 AI 技术的成功案例，同样证明 AI 并非一定意味着失败。相反，当 AI 真正服务于玩法设计，或经过充分打磨、让玩家几乎感知不到其存在时，它依然能够成为提升游戏体验的工具。
因此，研究作者最终给出的态度也十分克制：AI 只是工具。真正决定游戏成败的，依然是开发团队如何使用它。
- 引用来源：Game Oracle《AI in Games: How Many Games Are Using AI?》《AI in Games: The Impact On Sales》