AI变革游戏前夜，是时候重新看待吉比特的潜力了

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作者：松果财经

8 月 13 日，吉比特发布 2026 年半年度报告。营业收入 37.27 亿元，同比增长 48%；归母净利润 10.92 亿元，同比增长 69%。每 10 股派发现金红利 100 元，累计分红 81.39 亿元，延续高回报风格。

从财报及行业调研披露的公开信息看：

吉比特旗下 2025 年 5 月上线的《杖剑传说》和《道友来挖宝》进入首个完整半年运营周期，接过了增长接力棒。

《杖剑传说》上半年流水显著成长，境外版在港澳台霸榜第一、日本跻身 Top17，推动境外营收达到 6.07 亿元，同比增长 201%。

《问道手游》流水 10.23 亿元，同比微降 4.48%，但十周年庆联动《浪浪山小妖怪》和《葫芦兄弟》，在 AppStore 畅销榜最高冲至第 16 名，长线运营能力依然在线。

这是吉比特在产品周期层面给出的明确信息。而在大众看不到的地方，还有很多变化在发生。

在上半年举行的业绩说明会上，吉比特董事长兼总经理卢竑岩谈到 AI 时，曾提到了一个容易被忽略的关键词：ROI 的重构。

他说，过去因为成本太高而不敢尝试的玩法原型，现在借助 AI 编程可以在很短的时间内实现。以前开一个模成本极高，现在做一个模具只需要 5000 块，就可以多做几个进行比较。

诚然，现阶段 AI 的应用还不足以彻底重构吉比特或者其他游戏企业的商业模式，但在这个时间节点上，我们已经能够凭借企业自身的特点，前瞻 AI 可能给他们带来的改变。

游戏行业过去的成本结构以固定成本为主。很多公开报道经常提到某些游戏公司巨大的团队规模，程序、美术、策划、音效各自配备人手，从立项到可玩版本往往需要数月甚至数年。他们的特点是可以通过人头数量的堆积分摊固定成本，形成规模经济。

反之，一些小公司即便有好的创意，也往往因为负担不起完整的研发团队而难以落地，或是走向独立游戏。

但现在不一样了，AI 正在逐渐把这种固定成本为主的结构，推向可变成本为主的结构。

Unity 发布的《2026 游戏开发报告》显示，62% 的游戏开发者已经在使用 AI 辅助编码，开发时长平均缩短了 77%。伽马数据的追踪调研显示，AI 素材在游戏研发中的使用占比从 2024 年的 10% 跃升至  2026 年的 41% 以上，传统美术外包成本下降了 50% 到 70%。

它们描述的不是某家公司的内部效率提高，而是整个行业生产效率的变化。当编码可以通过调用AI接口按量付费完成，美术素材也可以通过生成模型按需产出，特定规模的游戏必然会出现一个现象：小团队和大团队在生产一款游戏时的成本差距被急剧缩小。这里限制“特定”，是因为 AI 的代劳能力还不够强大。

来自中国音像与数字出版协会游戏工委的调研显示，86.4% 的游戏企业已经在生产环节应用了 AI，但 73.7% 仍处于“AI辅助探索”阶段，尚未形成体系化的生产管线。

这意味着，AI 降低生产门槛的行业红利已经被广泛共享，但把 AI 真正嵌入研发流程、形成可持续的产出能力，仍然是少数公司才能做到的事情。而在这少数公司可能创造的奇迹中，游戏行业持续了数十年的规模经济逻辑正在出现扭转。

过去大厂的优势在于“我能负担得起更大的团队，所以能做更复杂的游戏”；未来团队规模的边际成本被 AI 压低了。届时，“做出一款游戏”本身不再稀缺，稀缺的是“做出对的决定”——在无数可以尝试的方向中，选择哪一个值得投入；在快速产出的原型中，识别哪一个值得继续打磨。这就需要企业充分明确，到底要做什么样的项目，到底自己适合做什么样的项目。

吉比特在财报中明确将资源集中于三类项目：好玩有趣且商业化成功的项目、好玩有趣但盈亏平衡或小亏的项目、技术探索积累型的项目。

在固定成本高昂的时代，第三类项目因为 ROI 太低而很难获得资源，公司倾向于把预算集中在确定性更高的方向上。但当AI把试错成本压低后，第三类项目的“单位探索成本”下降了，而“潜在发现价值”没有变。

这意味着，谁能建立一套高效的筛选机制，从更多尝试中更快识别出值得继续投入的方向，谁就能在新的成本结构下获得超额收益。大部分公司都需要一套在不同风险层级上并行探索、动态调整的组织筛选系统。

成本结构的变化不仅发生在生产端，还会通过市场机制传导到消费端。

当 AI 让更多团队能够以更低成本做出游戏，游戏的供给端会经历一次爆炸式增长。

Steam 平台的数据显示，截至 2025 年 12 月，主动披露使用生成式 AI 的游戏数量已突破 1 万款。

不过供给激增之后，消费端的真实情况是，玩家的时间和注意力并未同比例增长。更何况，就像 AI 小说、AI 短剧铺天盖地席卷各大平台后，真正能够被市场接受的只是极少数。中信证券在一份研报中提到，对 2026 年上半年流水排名前 100 位的移动游戏产品的统计显示，其中仅有约 15% 接入了 AI 玩法，但这 15% 的产品却贡献了样本总流水的 42.6%。

AI 降低了生产门槛，却没有降低商业成功的门槛——恰恰相反，当所有人都能快速产出内容时，玩家注意力的争夺变得更加激烈，头部集中效应反而在加剧。

在这种环境下，“分销”和“匹配”的能力权重就要上升了。但这里需要区分两种截然不同的匹配能力——至少和以往的“投流”不是一个概念。

一种是算法平台的匹配能力——AppStore、GooglePlay、TapTap 等应用商店基于用户行为数据的推荐机制。这种能力已经被平台方掌握，游戏厂商很难在此基础上建立差异化。另一种是游戏厂商自身积累的“产品－用户”匹配认知——经过长期运营，深刻理解什么样的玩家会被什么样的产品留住，以及如何在产品生命周期的不同阶段调整运营策略来维持这种匹配。

以吉比特来看，吉比特旗下拥有自主运营平台雷霆游戏，加之公司经过《问道》20 年、《问道手游》10 年、《一念逍遥》4年的长线运营，反复试错、反复迭代，积累了大量关于“玩家为什么留下”的认知。

这种认知超出了简单的日活跃用户、留存率数据，抵达了对玩家行为背后动机和情感的理解。比如《道友来挖宝》的成功，不是因为它在算法推荐中获得了更多曝光，而是因为它针对小游戏平台的用户习惯重新设计了玩法，用赛季制运营激活了 IP 的流失用户和泛用户群体，长期位居微信小游戏畅销榜前列。

这是一种深层的匹配能力——知道什么样的产品形态适合什么样的用户场景。

接下来这个时代，当 AI 让所有人都能够快速生产游戏时，这种匹配能力会从“运营技巧”升级为“战略资产”。因为供给爆炸后，玩家面对的选择太多，能够在第一时间把对的产品送到对的玩家面前，并让他们长期留下来的厂商，将在注意力争夺战中占据压倒性优势。

另一个视角是，现阶段游戏企业的出海表现已经能用来论证这种匹配能力的价值，因为跨区域运营本身就代表挖掘完全不同的用户群体的偏好。

上半年，吉比特境外营收 6.07 亿元、同比增长 201%。它在日本、港澳台、欧美等不同文化背景的市场中，是否能把同一套匹配逻辑本地化复制，这是比单纯的产品输出更关键的测试。

考虑到 AI 对内容生成的帮助，AI 降低的还不仅是单款游戏的研发成本，也包括全球化试错的成本。当原型制作和本地化适配的效率大幅提升，头部厂商有能力同时推进多个海外项目、覆盖更多市场，而不必像过去那样在单一市场押注重注。

上半年，吉比特研发费用为 4.31 亿元，同比增长 20.88%，占营收的 11.58%；销售费用 13.35 亿元，同比增长近 60%。显然，更多资源正在流向“匹配和放大”环节——把已经验证好的产品，通过更精准的投放和运营，送到更广泛的玩家面前。这是一种效率释放的自然结果。

此外，吉比特还储备了多款潜力产品，其后续表现值得跟踪。

AI 降低生产门槛之后，游戏行业的创新来源也在变化。

当独立团队六七人就能完成过去二十人的工作量，甚至大学生一个月就能做出一款完整游戏，创新的速率增加不可避免，创新的来源也在从大型公司的内部研发中心，扩散到遍布行业各个角落的中小团队和个人创作者。

一家公司的内部研发团队，无论规模多大，都不可能覆盖所有方向。这意味着，谁能更早地在创新发生的源头建立连接，谁就能在新技术、新玩法、新体验尚未被市场充分定价之前获得感知。此之谓抓住“创新的密度”。

目前看来，这既需要公司内部推动更多有活力的创新，也可以依托投资进行长期培育。

以吉比特为例，吉比特通过旗下吉相天成基金以及一系列参股投资，在行业内建立了一张覆盖上下游的感知网络。这些被投企业中，有做 AI 原生游戏的独立团队，有专注特定品类的中小厂商，也有海外发行和技术平台。在 AI 加速创新的时代，这张网络就像分布在业内的传感器。未来，它或许能提供更多的创意和惊喜。

但需要指出的是，AI 的辅助作用以及未来开发的潜力，不代表 AI 原生理念现在就会改变这些公司的经营。AI 原生游戏目前仍然面临技术和商业化的双重约束。

从模型能力看，AINPC 要维持剧情、角色和世界状态的一致，需要更长的上下文和持续推理，这直接推高 Token 成本；若控制成本压缩上下文，又容易出现角色遗忘、逻辑错乱。从平台能力看，AIUGC 不仅需要创作工具，还需要补齐云端托管、发布审核、推荐分发、创作者结算和内容治理等完整基础设施，大量同质化作品若平均获得曝光会损害社区体验，冷启动又可能让优质作品难以被发现。

回到开篇吉比特的业绩数字，不依赖外部融资就能维持研发、投资和股东回报，在当下是一种“宝贵的品质”。因为在 AI 驱动的行业变革期，财务独立性意味着战略独立性——不必为了短期业绩压缩技术探索型项目的投入，不必为了迎合资本市场而追逐热点。真正的长期价值，在于公司是否建立了一个能够持续筛选、匹配和放大好游戏的系统。

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