原来是美男一小时内登顶热搜！制作人冯骥分享《黑神话》成功的10条工作原则_我的网站
A | 《黑神话：钟馗》的实机操作视频公开了，照例得说点什么，可又没法剧透（因为根本没剧）。于是索性整理了游戏科学内部的一些工作原则，努力凑了十条，算是对过去从业的思考与回顾，也可看作对后续项目的提醒。 Token不够用了！AI时代最火“新生意”｜WAIC 2026现场观察 作者／ IT时报 毛宇 编辑／ 郝俊慧 孙妍 Token不够用，已经成为当下AI创业者的第一焦虑。关于如何设计和开发游戏，我很少公开聊。一是因为这个行业里比我专业、经验比我丰富的人很多，优秀新品更是层出不穷，而好游戏本身就是最好的教科书；二是游戏研发没有放之四海而皆准的做法，很多思路与方法，换一个类型，换一个团队，换一个项目，可能就不成立。所以这十条原则未必准确，也未必普适；它们大多来自过往工作的教训，也受到过许多前辈与书籍的启发。
B | 我想，既然发出来，也是一种自省与承诺，大家可以随时拿它们来对照，看看我们未来是否继续践行。 7月的上海世博展览馆，2026世界人工智能大会（以下简称WAIC 2026）上，除了忙忙碌碌的机器人、排布密集的炫酷超节点机柜，记者听到最多的话题便是“Token”。 一位来自杨浦的个人创业者站在展馆门口，跟《IT时报》记者算了一笔账：他做AI短漫剧应用，每月在Seedance上的API调用费要花掉上千元。“身边真正做开发的，很少用便宜的方案。”他表示，无论国内外的模型，只要好用，创业者都愿意咬牙付费。
C | 1、首先打动自己。
D | 就在创业者抱怨Token价格昂贵的同时，展馆另一头，厂商们正热火朝天地讨论如何把Token做成“工厂”，大规模、标准化、像印钞票一样输出Token。 Token告急之下，Token工厂正加速赶来。无论何时，请把自己与团队当作最优先的目标用户。 启明创投主管合伙人周志峰在WAIC“启明创投·创业与投资论坛——从算力原点到应用落地的进化征程”上感慨，AI产业的“速度、强度、烈度，是人类在这几百年工业革命、信息革命中没见过的超高水准”。这是公司成立至今的价值观，我总是翻来覆去说这句有点拗口的话——“必须做开发者自己作为用户也理解、认可、喜爱的游戏。”这不单是情怀，也是理性的产品策略。
E | 如果你对正在做的东西缺乏非功利的热诚，你的直觉就会开始迟钝。时间一长，大概率输给那些比你更乐在其中的人。他同时抛出一组基于全球最大AI聚合平台OpenRouter的数据：美国企业使用中国模型构建AI应用的Token占比，从2025年上半年的4.5%上升至2026年年中的46%，自2026年2月8日以来，美国公司每周调用中国AI模型的比重更是持续保持在30%以上。
F | 2、再找外部交集。“也就是说美国企业将近一半的Token是跑在中国模型上的”。打动自己，不意味着孤芳自赏。市场数据、用户反馈和商业上的可持续都很重要。
G | 只有组织活下来，集体认知才有机会成长，团队能力才有时间变强。呼应第一点，我想强调的是，对内容产品而言，先在外部找到与自己个性、趣味、喜好相近的人，通常比试图讨好所有人更高效。
H | Token，是贯穿这条路径的“燃料”。随着受众规模扩大，开发者与用户的相似度可能逐渐降低，但这个过程更类似从核心向外自然扩散，而不是一开始就在茫茫人海里碰运气。 展馆里的高频词 Token工厂是什么？简单说，就是把底层的算力、模型、推理引擎打包成标准化的Token服务，按量售卖，按需交付。
I | 世界很大，没有谁真的独一无二。它不再是卖硬件、卖算力，而是直接卖“智能输出”，你付多少钱，我就给你多少Token，用完即止。能深深打动自己的东西，往往也能打动世界上的另一群人。创作过程的每一处用心，都一定会被懂你的用户感受到。 “客户只要结果，那我直接打包给他就行了。”在WAIC 2026的另一个会场——张江科学会堂，来自天津的融科联创信息技术有限公司工作人员告诉记者，他们正在考虑往Token工厂方向转型，“既要做服务器，也要卖Token，现在的趋势就是这样”。3、发现亮点，先于消灭缺陷。
J | 他解释，很多中小客户不懂算力调配，也不关心底层架构，“客户可能连GPU和CPU都分不清，但清楚自己需要Token。与其先想着如何征服不喜欢你的人，不如先尽力满足喜欢你的人。伟大的游戏也绝非面面俱到，这个世界存在太多的不可能三角。资源永远有限，完成度永远不够，目标之间永远存在取舍与矛盾。比“还有什么地方不够好”更重要的问题是：有没有什么体验，只有在我这里才能玩到？再往大一点说，一家内容公司存在的意义，也许就是让一部分人觉得：幸好这个世界上，还有人做出了这样的玩意。” 于是，一套“简单粗暴”的解决方案应运而生——一台预装模型、推理引擎与计费系统的服务器，插电即可启用，按Token计费。“卖给中小企业，一台就够了，”他说，“顶多两三台”。
K | 4、可体验的版本，胜过满纸雄文。 不仅是服务器厂商，“Token工厂”的概念正在席卷整个算力产业链。
L | 文档可以解释意图，数据可以辅助判断，会议可以统一认识，但游戏实际上更接近一种综合的、复杂的、甚至有些混沌的沉浸状态。清华大学背景的清程极智在展区提出了Token“前店后厂”模式，后厂是标准化的算力集群，前店是Token商店；PPIO发布了面向Agent时代的“智能Token工厂”；范式智能则把展台做成了“AI 2.0 Token工厂”的全景展示，创始人戴文渊在采访中透露，2026年一季度的Token收入已超过去年全年。内部判断产品风险时，我始终更相信真正跑起来、打起来、死上几次之后的感受，以及观察同事们在作为玩家时的真实反应。 这个模式的诱惑力在哪儿？戴文渊在大会期间算了一笔账：如果集群利用率能做到极致，Token工厂的毛利率可能达到70%～80%。 周志峰在演讲中给出一个更宏观的判断：未来12到24个月，AI应用的商业模式将加速脱离互联网时代的Freemium（免费增值）逻辑，转向以结果和价值定价。
M | 然后才据此去敲定某些拿不准的设计，或者放弃之前看上去牛逼的创意。具体到每一次对外发布的实机视频，希望传递给大家的也是同一件事——“看到后，能轻易想象自己亲手玩起来的样子。 同时，原本被业界戏称为“AI水电煤”的Token付费模式也正在发生变化，一批AI产品开始把价签上的计量单位，从“Token”换成了“任务完成数”甚至“有效交付件”。衡量AI公司的核心指标，将从用户规模转向单位智能成本创造的商业价值。 这一趋势已在多个领域显现，比如Zendesk在2025年初推出了基于AI解决方案的定价模式——按“成功解决的工单数”收费，而非按客服座席数；Intercom将AI客服Fin的定价锚定在“自动解决率”上；Salesforce的Agentforce平台直接以“每次AI对话”为计费单元，法律科技公司Harvey则按“成功完成的法律研究任务”定价。”5、好玩是目标，也是底线。 Token依然没有统一定价 尽管当下AI行业内人人言必称Token工厂，但至今仍未形成统一的行业标准。这一条就不展开了……总之如果内部版本不够好玩，那就再调查调查，反思反思，学习学习，迭代迭代，重构重构，再多玩玩其他游戏，嘻嘻。6、美无定式。没有一种风格永远高级，也没有一种信号永远刺激。这里的“标准”指的是Token从生产到交付全链条的质量、计费、计量、服务等级等一整套规则体系。 Token与Token并不等值。
N | 中国工程院院士郑纬民在商汤主办的“算创·无限——Agentic时代AI基础设施创新发展论坛”上指出，Token的实际商业价值由首字延迟、生成速度、并发承载能力、服务稳定性四大指标共同决定。再惊人的美学符号，反复出现也会失去最初的力量。美，更像是一种认真创造的陌生感。说到底，神经传导会适应，多巴胺奖励会消停，人会厌倦一再重复的事物，这是创作者永远逃不出的无间狱。不同业务场景需要不同等级的服务标准，只有高等级、高品质的Token才能支撑复杂智能体的规模化落地。前几天，我和佳骐（声音负责人）扯到这个话题，顺手编了句打油诗来比喻：美无恒美，法无定法。 “行业普遍存在模型虚标、算力质量不透明、计费模式粗放等问题，压缩模型沿用原品名报价、节点缓存命中率差异，导致同等算力调用成本悬殊”。多见易俗，少见易雅。他说，滚，两面都让你说了，狡猾。
o | 不同的Token工厂、不同的模型厂商，定价方式五花八门，折扣力度差距明显，且“根据用量大小，给的折扣不一样。嗯，那个，反正，我要表达的意思是，或许不必追求找到一套万用万灵的美学公式，而是应该不断探索还有什么好的表达方式，其中既有技艺，又有新意。7、走投无路，提升密度。”山海引擎COO彭璐向《IT时报》记者坦言，“每家公司套餐价格都不一样，目前没办法统一定价”。大部分时间里，我们其实找不到什么更聪明、杠杆更大的办法，去提升产品的竞争力。这个时候，在那些已经被验证的亮点上继续增加有效密度，通常不是一个坏选择。比如更细腻的粒子，更茂密的植被，更丰富的动画，更精确的打击反馈，更多样的妖魔鬼怪，更大的显存（bushi）……不是说无脑堆参数与资源就一定好，前提是这些内容的确是被验证过的亮点，而且依然能让用户感知到差异。想不到妙手是游戏开发的常态，不妨先把每一步本手下扎实。 在张江科学会堂展区，博思芯宇展台打出了一张“Token成本拆解”牌：单位Token成本 = Token总成本÷有效Token产出，Token总成本由三部分构成——CAPEX（资本性支出，算力设备折旧）、OPEX（企业的日常运营开支，包括电费、散热、运维等）、有效产出保障成本（故障防控、容错调度），它试图用这套公式，帮算力运营商把每一分钱算清楚。 启明创投也在论坛上发布了“2026 AI十大展望”。8、起点看最高，终点当领跑。
p | 其中，将安全可信与产品效果、Token成本并列为影响企业AI大规模落地的三大关键变量。
q | 对同领域的当家花旦们，最好如数家珍——哪里玩到昏迷，哪里气到爆炸，哪里不知所措，哪里眼睛哭花。
r | 在周志峰看来，AI基础设施的竞争正在进入系统级阶段——“竞争维度覆盖芯片、互联、散热、供电等关键环节，未来两年内有望涌现基于新架构的算力芯片及超节点大集群，以实现低成本、高效率的Token生产”。然后去搞清楚——它们各自采用了何种开发模式、设计方法、制作工艺与技术标准。 Token炼就“新石油” Token工厂，是被现实逼出来的生意。
s | 最后反复思考——什么能学，什么学不得，什么要虚心，什么要创新。游戏并非必需品，深入体验与研究标杆的另一重价值，是让我们对这个品类三五年后的及格线会有多高，大致心里有数。
t | 取法乎上，把对标杆的认知当成制作自家demo的起点，绝不是坏事，哪怕暂时高山仰止。但是，如果长期目标是“做到和某某差不多”，有点危险。尊重标杆，学习标杆，是为了最终建立自己的尺度。想登顶，想一览众山，想创造前所未有的新标杆——这不是自不量力，是宝贵的冲劲与志气。
u | 在H2算力展区，记者遇到了一位正在咨询Token工厂产品的创业者。9、难能，可贵。充分竞争的成熟市场，鲜有低垂的果实。他做的是医疗影像AI，每天处理大量CT图片，上个月光API调用费就烧掉了上万元，“想来大会看看有没有更便宜的Token，”他说。 Token的消耗量，已经膨胀到了一个令人咋舌的地步。 周志峰在论坛上透露，中国日均消耗大模型Token，从2024年1月到现在上涨了超千倍。有数据显示，截至2026年3月，中国日均Token调用量已从2024年初的约1000亿增长至140万亿，但据阶跃星辰联合创始人、首席技术官朱亦博在启明创投论坛上指出，在Token需求快速增长的同时，算力供给增幅相对有限，这也进一步凸显了 AI 基础设施创新的价值。面向 Agent 时代，行业不能只依赖算力规模扩张，还需要通过模型、系统与芯片的协同设计，持续提升单位算力的智能产出和任务交付效率。
v | “如果Token继续翻倍，加上模型的尺寸越来越大，对Infra的挑战将持续增加。” 然而，在供需之间，依旧有着结构性的失衡。一边是创业者喊着“不够用，价格贵”，一边是算力厂商喊着“赚钱难、跑通累”，中间的鸿沟，恰恰是Token工厂想要填补的空白。 一位深耕企业级智能体领域的创业者告诉《IT时报》记者，他们今年帮客户落地智能体项目，客户最关心的问题已经从“能做什么”变成了“Token要花多少钱”，“以前谈AI，大家兴奋的是能力，现在热潮褪去，开始算账了”。
w | 大模型领域的“杰文斯悖论”还在持续，Token越来越便宜，需求规模反而爆发式增长，算力总支出还在持续增加。 WAIC 2026上，Token工厂正从概念展示落地为实体产品。谁能在Token这个“新石油”的炼化链条上跑得最快，谁就可能成为AI时代最大的赢家。
x | 排版／ 季嘉颖 图片／ IT时报 采访对象 来源／《IT时报》公众号vittimes E N D。
y | 任何容易解决的问题与需求，要么不存在后来者的机会，要么很快会被竞争对手挤满。这一点我有切身体会。刚创业时，以为小公司只要选一个自己理解的赛道，做得比大厂快一点，玩法、剧情、画面、声音什么的有点小特色就够了。但事后看，这种所谓高执行力+低成本创新带来的价值微薄而脆弱，用户也很容易闻出这种速成产品的敷衍味道。一直做相对容易的事，反而惶惶不可终日。所谓护城河的本质，便是拥有难以被轻易取代的价值。当我们被某样事物深深打动时，它往往是稀缺的、非凡的、来之不易的，而人们似乎天生就会被“哇这是怎么做到的”的魅力所吸引。
z | 2019年的公司年会，我用八个字总结游科前五年的状态：东搞西搞，投机取巧。也是在那年，在公司原来价值观“打动自己”外，又加了四个字——知难而进。10、理念是廉价的，但贯彻理念的行动是可贵的。知行合一不是什么新鲜道理，但我加一句暴论：很多时候，行是知的前提。因为咱们脑中的理念很有可能是肤浅的、偏颇的、错误的，只有贯彻理念的行动与现实发生了真实的碰撞，才能看清：这个世界与我们原先想的到底哪里一样/不一样。有时撞得太猛，世界太硬，把我们原先的理念撞成了一地碎片。没关系，正好一片片捡回来，慢慢拼出新的模样。然后，再撞一次。
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