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最近，相信不少朋友都刷到了一条短视频。

画面中，是一名男子悄悄潜行下班，不让老板发现的视频。

除了“准时下班”引发的话题共鸣，该视频内容以酷似GTA游戏内潜行的游戏体验，被玩家戏称为“下班GTA”。仅仅一天时间，不光在国内，这个视频在国外都得到了“以假乱真”的认可，目前相关视频播放量已达500w。

不少人希望创作者尽快把“游戏”端上来，但事实上，它只是一个AI游戏视频。

打工GTA，到底是怎么火起来的？

最开始，日本X网友发了一段“老奶奶版GTA”的演示视频引发话题讨论，短短2天内播放量突破7000万。这段视频自然不是真的游戏录屏，只有几十秒，原视频时长约8分钟，由youtuber博主@AI動画ラボコイコイ发布，据悉，使用Seedance2.5模型制作。

“真希望这游戏能正式发售啊。”

画面中，这名老奶奶表现出了和年龄完全不符的精神抖擞，拿着信封，也不管村后骑着自行车的大叔，直接一脚踢开大爷，夺过自行车，还对着自己不喜欢的邻居阿姨“泼大粪”。

过了几天，另一段视频同样火爆全网。

原作者@wenc

创作者Wenc把这套“伪GTA实机”的玩法搬进了中国办公室，主角的任务从街头犯罪变成了偷偷下班，老板则成了需要躲避的敌对NPC。

再后来，就是模仿Wenc的制作短视频的@我不爱睡觉，也就是“准时下班”的作者。认为躲老板太憋屈的他，直接制作了“暴打高管和老板”的下班通关视频。

他制作的相关视频同样在平台中获得了大量播放，目前光是“GTA下班”的相关两条视频，就在抖音上合计收到了24.7w的点赞，608.6w的播放。

然而，当我们联系到他的时候，他却很遗憾地告诉我们，自己的账号目前正在被抖音限流。

AI短剧行业的兴盛的同时，普通创作者的困境

@我不爱睡觉 跟我们说，生成这个视频原本只用了10分钟。

没有画分镜，没有找美术制作模型，也没有进入任何游戏引擎，而是先把脑子里的游戏概念，写成了模型能够理解的视觉指令。

也就是说，对着输入框打下几行字，一个不存在的游戏，就这样拥有了第一段实机演示。

他甚至有些遗憾地说，“本来没想过会火的，早知道发在公司号上算了。”

根据他的自我介绍，他目前主要在做短剧出海，在DramaWave、NetShot上发布作品，海外竖屏剧拿过两个第一。

谈及报酬的时候，他笑了一下，说“挺丰厚的”。

然而，制作的“暴打老板”GTA视频火了之后，他自己的账号就被限流了。

@我不爱睡觉账号后台截图

“抖音这个平台还是不错的，我举报那些盗视频的人，基本上很快都处理了，但是不管怎么举报，还是有人源源不断地搬运。”@我不爱睡觉 说道，“但这个毕竟是我自己的号，我也没有精力去举报和维权。”

这也让我们看到了普通创作者在AI时代的无奈。

即便有了AI，能够快速制造出各种各样的爆款视频，距离变现似乎还是十分遥远，更别提遥遥无期的创作维权问题。

可见，十分钟可以制造一个几百万播放的视频，但不代表，十分钟就建立了一门生意。

AI正在重塑游戏行业内容的生产逻辑

字节跳动官方对 Seedance 2.5 的介绍中，已经将其定位为面向30秒叙事的音视频联合生成模型：单次可以生成最长30秒的视频，还能够理解参考视频中的构图、镜头语言和创作意图。

这意味着，AI 视频已经不只能生产几秒钟的单一动作。

它开始有能力复刻一种完整的媒介语言。

而“游戏实机”，恰好是一种高度格式化的语言：第三人称跟随镜头、角色移动、环境互动、任务目标、UI反馈、镜头震动，以及玩家早已熟悉的动作节奏。

模型并不需要真的理解一款游戏是如何运行的。

它只需要理解：

游戏视频看起来应该是什么样子。

上述看起来能以假乱真的视频，经过调查，都是用Seedance2.5生成的。

与此同时，字节跳动旗下的朝夕光年，也正在布局AI影视游戏赛道。

《不问凡尘》是一款PC端修仙题材的回合制RPG,预计体量有30小时，其中包括地图探索与修仙养成，回合制战斗，和NPC自由聊天等等，留影、剧情分支和QTE，也同样包含在内。

根据制作团队所说，他们先用AI制作大量角色表演、镜头和特效片段，再由状态机根据剧情节点、人物状态和玩家操作，选择并衔接对应演出。

因此,可以说这是一款完全用AI生成的游戏。

从制作模型到游戏落地，字节跳动为AI研发的实际应用落地交出了一份答卷。

只是表现如何，还需要看待上线之后的数据反馈。

目前来看，字节跳动是首个将AI研发和落地变现实际串联起来的公司，和其他厂商有所区别的是，不是将AI作为原本游戏的“补强”，而是彻彻底底全部用AI做出了一款游戏。

关于Token付费的商业化，目前大部分厂商也在自由探索，朝夕光年则是采用了一种比较保守的方式：一部分赠送的免费额度，以及本地接口。

《不问凡尘》制作组官方回复

不过，目前由于Steam审核的原因，这款原本预计今天上线的游戏推迟上线了。

不少玩家也表现出了催促，表示“快点端上来吧”。

——但一想到游戏背后的上下文可能是你豆包姐在看的时候，就不由得露出忍俊不禁的表情。

豆包，还真是太好用了。

结语

《魔兽世界》盛行的时代，90后用点卡玩游戏；而如今的AI时代，00后用Token玩游戏。

字节正在尝试跑通国内大厂少见的一条商业闭环：将自己的模型能力直接包装成游戏体验，再让C端玩家为此付费。

传统游戏的内容，开发完成之后复制成本几乎为0，但是AI时代，每一次玩家和游戏的交互，都在产生新的成本。

这部分成本是否有良好的商业化答案，我们尚未得知。

毕竟，在我们连“大模型推理如何产生”都尚未得知的当下，要去真正提高模型的效率，似乎有些太遥远了。

毋庸置疑，AI 正在改写游戏如何被制造。

而当生成能力真正进入游戏规则之中，它最终可能改写的，是游戏究竟可以怎么玩。