當人們都在討論《黑神話：悟空》與 3A 遊戲時，米哈遊（代表作：《原神》）共同創辦人蔡浩宇於近日發表了「當生成式 AI 成熟時，未來超過 99% 的專業遊戲開發者都要考慮換工作」這樣驚人的言論。
為了更好理解這段話，我想到了 Roblox 這家公司。
自生成式 AI 爆炸性成長以來，很多人都在談它對遊戲開發的衝擊，甚至有人認為未來「只要會打字」都能做出遊戲。
已經有很多遊戲業者導入生成式 AI 工具，其中最成熟的是用來翻譯，或是生成 2D 美術、文字以及聲音等內容。
較進階的工具則都還在早期發展階段，例如生成高畫質材質、3D 模型、模組動態、互動邏輯…等，甚至是「遊戲引擎」。
不過，不論是遊戲開發商開發自己的專用工具，或是第三方軟體業者開發任何人都可使用的工具，似乎都不具備立即可見的經濟規模。
此時我想到了 Roblox。再過幾天就是年度開發者大會 RDC，剛好在此之前寫下這篇導讀文。
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全球最大規模的「遊戲」
許多人對 Roblox 的印象可能停留在「因為疫情而爆紅的遊戲」，但看了過去幾年的數字後發現，疫情確實讓它「蛙跳」，但它也在此之後保持近乎線性的成長。
使用者規模方面，目前 Roblox 的每日活躍使用者（DAU）超過 8,000 萬人，而每月活躍使用者（MAU）超過 3.5 億人。與其他知名遊戲平台的 MAU 相比：
- Steam：1.6 億（根據 2021 年推估）
- 任天堂 Switch：1.2 億（2023 年推估）
- PlayStation：1.2 億（2023 年推估）
使用者黏著度方面，玩家平均每個月在 Roblox 上花費將近 60 億小時。與其他串流媒體平台相比：
- Netflix：2023 年總串流時數超過 1,800 億（平均每月 150 億小時）
- Disney+：推估每月串流時數超過 30 億
經濟規模方面，Roblox 預計 2024 年的簽約合同金（bookings）將超過 40 億美元；每月的不重複付費使用者超過 1,650 萬名，付費率約 4.3%。每使用者的平均收入以及付費率是 Roblox 較其他遊戲平台弱勢之處。
最後，雖然各項指標都在 2020 年時因疫情而急遽提升，但之後仍持續成長。例如：
- DAU：2020 年中約 3,200 萬；2024 年中約 8,000 萬
- MAU：2020 年中約 1.5 億；2024 年中約 3.5 億
- 每月遊玩時數：2020 年中約 33 億小時；2024 年中約 57 億小時
- 簽約合同金：2020 年全年 19 億美元；2024 年光上半年就近 19 億美元
是遊戲，也不是遊戲
Roblox 之所以值得探究，並不只是因為它的規模龐大，更是因為它有複雜的商業模式。Roblox 並非一款「遊戲」，而是「開發工具 + 平台 + 變現」的三合一服務。
首先，Roblox 提供一套完整的遊戲開發工具：Roblox Studio。關於該工具是否為一個「遊戲引擎」（game engine）有兩種說法。
廣義而言，如果遊戲引擎指的是一個專門用來開發遊戲且有自己的函式庫（libraries）的軟體工具套組，那麼 Roblox Studio 是遊戲引擎。
狹義而言，如果遊戲引擎指的是符合廣義定義「且」使用者在法律上與實務上對產出物擁有高度的發行自主權，那麼 Roblox Studio 不是遊戲引擎，因為透過它開發的遊戲原則上只能運行於 Roblox 的平台。
其次，Roblox 提供一套結合「部署」（deployment）與「發現」（discovery）的完整平台。
開發者開發完遊戲後並不需要苦惱雲端部署的問題，也不需要煩惱流量、資安、認證，因為 Roblox 會解決一切。
部署好的遊戲會出現在一個類似 Steam 或 App Store 的發現平台。該平台還有廣告機制（測試中），開發者可針對特定受眾投放關鍵字、展示…等類型的廣告。
最後，Roblox 建造了一個變現（monetization）的經濟生態。Roblox 的使用者有兩種付費管道：
- 課金：用法幣買 Robux 代幣，以購買虛寶
- 訂閱：用法幣訂閱 Roblox 高級會員，以獲得獎勵
開發者有兩種分潤管道：
- 代幣分潤：從使用者支付的代幣中獲得約 25% 的分潤
- 訂閱分潤：根據 Roblox 高級會員在自己的遊戲中的遊玩時間獲得分潤
自 2006 年以來，Roblox 已分潤超過 30 億美元給開發者；目前一年預計將分潤超過 8 億美元。若以截至 2024 年第一季的生涯收入來排序開發者：
- Top 10：平均 2,900 萬美元
- Top 100：平均 500 萬美元
- op 1000：平均 72 萬美元
驚人的研發投資
雖然 Roblox 的規模龐大，但它在「損益表」上仍長年呈現虧損，且規模越大、虧損越多。不過，Roblox 的營運現金流（operating cash flow）卻相當健康，已經連續 24 個季度為正，且過去 12 個月高達 6.5 億美元。
關於 Roblox 詳細解析可看 Matthew Ball 最近寫的長文，相當精彩。簡單來說，損益表之所以呈現虧損，關鍵原因之一是採取相當保守的營收認列方式。
由於 Roblox 一直握有豐沛的營運現金流，他們也相當捨得投資於研發。按照最新一季的研發支出，Roblox 全年將投入 15 億美元，相當於營收的 44%。與其他遊戲公司相比，不論是金額或比例都很驚人：
- Electronic Arts：23 億美元（占營收 31%）
- Unity：10 億美元（占營收 48%）
- Take-Two：9 億美元（占營收 16%）
Roblox 投入的研發領域非常多，也在官方 podcast 中有詳盡的分享（相當推薦收聽）。這些領域包括：
- 基礎建設（例如自建的資料中心）
- 遊戲引擎（開發者的核心工具）
- 程式語言（Luau，Lua 的改良版）
- 雲端服務（Open Cloud 計畫）
- 通訊服務（語音通訊）
- 安全性（資訊安全以及使用者安全）
不過，有一個領域特別獲得 Roblox 的關注，那就是生成式 AI。
生成式 AI 為什麼重要？
2023 年 2 月，Roblox 發表了一篇名為《在 Roblox 上的生成式 AI：我們對未來創作的願景》的文章，簡單扼要地闡述了他們的觀點。
身為一個由使用者貢獻內容（UGC）的平台，Roblox 已經建立了足夠強大的基礎建設與生態環境，讓每個人的創作都有機會被看見、被遊玩，並且從中變現。
然而，現有工具的複雜度阻止「每個人」成為開發者。例如，有些人很會寫程式，但對 3D 材質或光影設計一竅不通；有些人很會製作 3D 物件，但卻不會寫程式。
Roblox 處於一個很特殊的位置，使得發展生成式 AI 技術對它來說無比重要。
當遊戲開發（如 Electronic Arts）發展內部用的生成式 AI 工具，提升的只是自己的生產效率；當遊戲工具（如 Unity）發展具有生成式 AI 的遊戲引擎，雖然提升了所有使用者的開發效率，但本身卻無法從後續推動的經濟規模中直接獲益。
自 Roblox 發表願景聲明後已經過了一年半，以下回顧這段期間中推出的重大產品。
Roblox Assistant
Roblox 發現有許多開發者會利用第三方的生成式 AI 工具來協助他們開發 Roblox 遊戲。然而，那些工具並非針對 Roblox 的工作流程所設計，也沒有針對 Roblox 的程式語言及術語進行訓練。
為此，Roblox 使用開源大型語言模型 Meta Llama 3，推出了 Assistant 功能，可以想像成一個內建在 Roblox Studio 中的 ChatGPT。
相較於其他第三方工具，Roblox Assistant 更熟悉 Roblox 使用的程式語言以及 API；同時，透過利用公開 3D 模型進行訓練，Assistant 也更清楚何謂適用於 Roblox 環境的 3D 模型。
目前 Roblox Assistant 除了基本的協助撰寫程式（code assist），最大的用處在於自動化繁瑣、重複的工作。
例如，開發過程中總是會遇到得不斷重複執行的動作。如今，簡單如「選擇所有樹」、複雜如「讓每根煙囪冒煙」，只要是命令欄可以完成的操作都可以讓 Assistant 完成。具體案例如：
- 複製這根路燈，並在這條街上等距地插滿它們。
- 在每個煙囪中插入一塊不可碰撞的隱形方塊，該方塊內應有一種能產生向上流動煙霧的粒子，且煙霧必須是白色的。
以腳本（script）這個關鍵功能為例，Assistant 會結合了開發者的提示（prompt）、對話歷史、最近創建的物件等…資料來創建與插入腳本。具體案例如：
- 讓白天／夜晚以指定時間為週期進行循環變換。
- 砍倒這棵樹的玩家會獲得 1 點積分。
虛擬化身與材質的 AI 生成
不過，講到生成式 AI，多數人的期待仍是「生成」而不只是助手。以下介紹兩個 2024 年新推出的功能。
首先是生成虛擬化身（avatar，也就是角色）的 Avatar Auto-Setup。一般來說，創建一個化身很麻煩，需要在第三方建模工具（如 Blender 或 Maya）中花數個小時搞定綁定、材質、臉部動畫等細節。
透過 Avatar Auto-Setup，開發者只需要上傳一個單一網格模型，AI 就會自動完成以下動作：
- 綁定（rigging）：替模型綁上骨架，賦予它「動」起來的能力。
- 上皮（skinning）：替網格表面添加權重，確保模型動起來是自然的。
- 臉部動畫：生成臉部動作編碼系統（FACS）、臉部骨架…等資料。
- 其他：遮罩、分區、附著點…等。
其次是材質生成器 Texture Generator。開發者可用與 ChatGPT 聊天的方式快速改變 3D 物體的外觀，例如「把這個背包從灰色塑膠材質變成紅色皮革材質」。
Texture Generator 具有一些更細緻的操作。除了可以儲存生成的材質以供未來使用，也可以設定「種子」（seed）來控制亂數程度。開發者也可以先手動選取模型上的關鍵區域進行生成，等滿意了再去生成其餘區域。
當然，以上兩種工具都還不到完美。Avatar Auto-Setup 目前能辨識的模型種類仍有限，Texture Generator 能生成的材質也有限。但這一切都會隨著訓練資料的增加而不斷進化。
4D 生成式 AI
Roblox 最近拋出了新的概念：4D 生成式 AI。這個概念是從生成一個物件的角度出發：
- 1D：腳本（script）
- 2D：表面（surface）
- 3D：空間（space）
- 4D：互動（interaction）
截至目前為止，大部分的生成式 AI 都在解決 1~3D 的問題，其中 1D 與 2D 已經取得很好的成果，3D 是目前大家正在突破的方向。
然而，Roblox 認為 3D 生成出來的只是「物件」，並不具備「生命」。在遊戲的世界中，所謂的生命指的是該物件具有互動性，不論是對玩家的行為有反應，或是對世界中的其他物件有反應。
這正是目前即便生成式 AI 工具越來越成熟，仍需要大量開發者投入時間的原因之一：人們不僅在撰寫程式碼、建模、創建動作、貼好材質等面向上需要花時間，更需要花時間將一切素材連結起來，並賦予互動性。
Roblox 的願景是未來將有一個 4D 生成式 AI 工具，該工具除了能生成出一台漂亮的跑車、讓那台跑車可以給玩家操控，還要能與環境互動，理解它所處世界的物理特性，例如若撞上了一塊巨石，它應該在哪裡以及如何變形？
我一方面對這樣的未來感到不可置信，一方面又期待在即將到來的 RDC 2024 上看到任何進展。
結語
回到文章開頭引用的蔡浩宇的發言。我們無從得知他是因為見到了怎樣的前瞻研究成果，而對「人人都可輕易成為遊戲開發者」這個未來有如此高的確信。
然而，透過回顧 Roblox 近年來的發展歷程與接下來設定的挑戰，似乎對這條路徑有了更踏實的想像。
從技術觀點而言，在「只要有想法就能叫 AI 生出來」這個未來到來以前，還有非常多的技術困難有待克服，但並非不可能。
比技術困難的，是具有一個可續的商業模式來支持研發及創新。這也是 Roblox 同步在努力的部分，具體方向包括通訊應用及廣告服務。
也許在遙遠未來的某一天，當 AI 強大到足以弭平許多差距時，「3A 遊戲」的定義也會產生改變，變得不再從資源的角度來分級，而是從創意的角度。
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