数据实锤：游戏用AI后，销量少52%！

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：

• 2025年共发售16554款游戏；

• 其中20.9%的作品声明使用了AI；

• 到2025年9 月，单月新发售游戏中，已有约25%的作品披露使用AI。

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：

• 开发者经验（以Steam历史发行作品数量作为代理指标）；

• 是否拥有发行商支持；

• 游戏所属类型；

• 游戏发布时间。

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》