报告概述

到 2034 年，全球人工智能游戏生成器市场规模预计将从 2024 年的16.4 亿美元增至212.6 亿美元左右，在预测期内以29.2%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据38%以上份额，收入6.2 亿美元。

在先进机器学习技术融合和对更丰富游戏体验不断增长的需求的推动下，人工智能游戏生成器市场目前正在经历强劲转型。该细分市场受益于生成式人工智能模型的不断创新，能够创建栩栩如生的角色、环境，甚至是程序性叙事，而使用传统方法可能会非常耗时。

顶级驱动g因素可归因于玩家对沉浸式和逼真视觉效果的需求以及缩短上市时间的需要。开发人员被鼓励采用人工智能工具来加速工作流程并在饱和的游戏市场中保持竞争优势。在没有大量预算的情况下快速提供高质量内容的压力使得人工智能生成器成为重要的技术推动者。

需求分析表明，增长是由 VR、AR 和云游戏平台的渗透率不断提高推动的，其中个性化和动态内容是赌注。程序内容生成因其可扩展性和支持较小团队的多样化游戏世界的能力而受到关注。随着基于云的部署继续占据主导地位，它进一步增强了这些工具的可访问性。

深度学习、生成对抗网络和程序生成框架等技术的日益采用反映了向智能的转变艺术资产创建。这些技术不仅可以实现标准资产的自动化，还可以实现动态、上下文感知的生成，以适应玩家的操作和偏好。

市场规模和增长

关键要点

• 全球人工智能游戏生成器 M市场预计将从 2024 年的16.4 亿美元增至 212.6 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 29.2%。
• 按组件划分，软件/平台细分市场以 71% 的份额主导市场，主要是由于越来越多地采用基于人工智能的工具来生成游戏资产（2D/3D）、叙事脚本、代码逻辑和程序级别。
• 按部署模式，基于云的解决方案占据领先的74%份额。对云部署的偏好归因于其可扩展性、易于访问性和对实时协作的支持。
• 从技术角度来看，机器学习占据了22%的市场份额，在实现自适应游戏、动态内容创建和行为建模方面发挥着关键作用。
• 从最终用户角度来看，独立游戏开发商是最大的参与者t 贡献者，占市场38%。人工智能工具的易用性，加上其成本效益和缩短开发周期的能力。
• 北美拥有最大的区域份额（38%），其中美国贡献了5.8亿美元，复合年增长率为27.3%。

美国市场的当前估值

截至 2024 年，美国市场AI游戏生成器市场规模约为5.8亿美元，预计到2034年将增长至64.8亿美元，复合年增长率约为27.3%。美国凭借先进的数字基础设施、完善的游戏生态系统以及较早采用基于AI的开发工具，在AI游戏生成器市场占据领先地位。

美国受益于人工智能游戏生成器市场的发展。来自高度集中的游戏开发人员工作室、人工智能研究机构和云计算提供商共同组成了强大的创新集群。硅谷的人工智能领导地位与加利福尼亚州、华盛顿州和德克萨斯州主要游戏中心之间的协同作用极大地支持了人工智能在游戏设计和资产生成方面的早期实验和部署。

消费者对沉浸式个性化游戏体验的高需求也推动了美国市场的发展。这种需求鼓励开发者采用人工智能生成器来加速资产创建并增强讲故事的能力。此外，支持负责任的人工智能开发的风险投资和政府举措降低了初创公司的进入壁垒，使他们能够将人工智能工具带给中型和独立开发者。

美国的独立开发者越来越多地利用 Scenario 和 Promethean AI 等平台来自动创建游戏资产和环境，从而显着减少开发成本。ng 开发时间和成本。育碧和艺电等主要工作室也采用了人工智能解决方案。例如，Ubisoft 使用其专有的 Ghostwriter 工具为不可玩角色 (NPC) 生成对话。

此外，像 NVIDIA 这样的公司正在开创人工智能驱动的 NPC 行为，Mecha BREAK 和 Retail Mage 等游戏就证明了这一点。根据 a16z Games 2024 年的一项调查，73% 的美国游戏工作室已经在使用人工智能，其中 40% 表示生产力提高超过 20%，25% 的成本节省超过 20%。

2024 年，北美 占据主导市场地位，占领了超过在全球人工智能游戏生成器市场中占有38%的份额，并产生约6.2亿美元的收入。这种领先地位可归因于该地区高度成熟的游戏产业、人工智能创新的强大影响力化中心和先进的数字基础设施。

尤其是美国，拥有密集的科技公司、游戏工作室和学术机构网络，这些机构积极为生成式人工智能工具的开发和快速部署做出贡献。该生态系统为开发者提供了更快地获取尖端解决方案、云平台和融资渠道的途径，这些对于扩展游戏中 AI 生成的内容至关重要。

通过组件分析

2024 年，软件/平台部分主导了 AI 游戏生成器市场，占总份额的71%。这种领先地位主要是由人工智能驱动的平台的广泛采用推动的，这些平台允许游戏开发人员自动化资产创建、故事情节开发、关卡生成和角色行为。这些工具减少了开发时间和成本，同时使创作者能够专注于游戏机制和用户参与度。

ac这些平台的可用性使开发人员可以更轻松地集成高级人工智能功能，而无需深厚的编程知识。无论是 2D、3D 还是 VR 环境，基于软件的 AI 生成器都使专业人士和业余爱好者能够更快地进行创新，并具有更大的创作自由度。

按部署模式分析

2024 年，基于云的部署占据了 2024 年74%的市场份额，新兴的作为AI游戏生成的首选模型。其吸引力在于其可扩展性、低硬件依赖性以及支持跨地理分散团队的协作工作流程的能力。游戏开发者使用云平台访问强大的人工智能引擎，运行大型训练数据集，并在游戏开发周期中生成实时更新。

此外，云基础设施还可以与游戏引擎、资产库和开发工具无缝集成。这种灵活性使开发人员能够快速迭代、更高效地部署更新并减少基础设施开销，这对于独立创作者和大型工作室都至关重要。

根据 Unity 2024 年开发人员报告，超过 65% 的 AI 工具用户更喜欢基于云的解决方案，以便轻松集成到现有工作流程中。相反，本地部署虽然在采用方面受到更多限制，但对于具有严格数据隐私、安全性或性能要求的工作室来说仍然具有相关性。使用专有人工智能工具的 AAA 工作室可能会选择本地部署，以保持对开发流程的完全控制。

通过技术分析

2024 年，机器学习 占 2024 年技术领域的22%，成为自动化和自适应游戏开发流程的核心推动者。 ML 模型用于学习用户行为，生成新的动态关卡并根据玩家交互优化游戏体验。

这些系统还经过训练，可以生成随时间演变的真实环境、角色对话和决策树。游戏开发者越来越依赖机器学习来创建个性化的游戏场景并增强可玩性。随着游戏使用数据的积累，机器学习继续为生态系统内更智能、更身临其境的人工智能驱动内容生成工具提供动力。

根据最终用户分析

2024 年，独立游戏开发者 成为最大的最终用户群体，在 2024 年占据38%份额。这些开发者受益最多来自人工智能游戏生成平台，因为它们经常面临资源限制，但仍寻求提供高质量、创新的游戏。人工智能工具使他们能够自动化日常任务，减少对大型团队的依赖，并快速尝试新想法。

民主化通过人工智能开发游戏对于希望在饱和市场中竞争的独立创作者来说尤其有价值。提供低代码或无代码界面的平台进一步提高了寻求以最小的技术负担进行创意控制的个人和小型工作室的采用。

驱动因素

对自动化游戏开发工具的需求不断增加，以减少时间和成本

人工智能游戏生成器市场的主要驱动力之一是人工智能工具能够显着减少游戏开发的能力时间和相关成本。传统的游戏开发通常是资源密集型的，需要由设计师、美工、作家和开发人员组成的大型团队花费数月甚至数年的时间来构建内容。

人工智能驱动的工具（例如程序关卡设计器、叙事生成器和资产创建平台）可自动执行许多此类任务，使开发人员能够更加专注于创造力和创新，而不是手动生产吸力。例如，Ubisoft 使用其 AI 工具“Ghostwriter”生成游戏内对话，减少编剧在重复的非玩家角色 (NPC) 对话上花费的时间。

同样，Promethean AI 通过根据上下文建议和放置对象来帮助艺术家创建 3D 环境，从而将设计时间缩短高达 80%。 Modl.ai（一家提供 AI 驱动的游戏测试和行为建模的公司）的一项研究发现，AI 可以缩短测试周期提高了 30–50%。 这些效率意味着更低的开发成本，使独立开发者能够以较小的团队和预算制作高质量的游戏。

限制因素

对人工智能生成输出的内容质量、连贯性和原创性的担忧

人工智能游戏生成器市场的一个关键限制是对质量的担忧，人工智能生成内容的连贯性和原创性。虽然人工智能工具可以快速制作游戏由于场景、叙述和关卡的不同，输出通常缺乏人类设计师所带来的深度、情感细微差别和情境意识。

例如，使用 GPT 或类似的大型语言模型等模型生成的人工智能对话可能会变得重复、与角色个性不一致，或者在长时间的游戏过程中与情境不合适。这可能会破坏玩家的沉浸感并损害故事讲述的完整性。在程序关卡设计中，一些独立开发者报告称，AI 生成的地图或世界可能会显得随机或脱节，需要手动修正或管理。

像《AI Dungeon》这样的游戏严重依赖 GPT 驱动的故事讲述，因此因生成不连贯或不合逻辑的情节而受到批评，尤其是在扩展游戏过程中。根据游戏开发者杂志 2023 年的一项调查，42% 使用人工智能工具的开发者将“缺乏叙述一致性”视为主要缺点。

此外，原创性是另一个缺点起诉，因为人工智能模型是在现有数据集上进行训练的，可能会导致衍生或过于熟悉的内容。这些限制阻碍了工作室在没有广泛人工监督的情况下充分依赖人工智能的能力，从而影响了对人工智能生成的游戏开发流程的采用和整体信任。

增长机会

扩展到教育、培训模拟和 AR/VR 游戏

将 AI 游戏生成器集成到教育、培训模拟和 AR/VR 游戏中带来了显着的增长。市场的增长机会。人工智能生成的内容可以快速开发可定制、身临其境且经济高效的交互式、基于场景的学习环境。在教育领域，《我的世界》教育版和 Classcraft 等平台已经使用游戏化环境来教授编码、批判性思维和协作。

通过添加人工智能驱动的叙事生成和自适应学习路径，这些平台rms 可以大规模提供高度个性化的学习体验。在企业和军事训练中，人工智能生成的模拟越来越多地用于复制现实世界的场景。例如，波音公司和美国陆军已经探索了用于飞行员和战斗训练的人工智能驱动的虚拟环境，降低了实时模拟的成本和风险。

随着 AR/VR 技术的兴起，这一机会进一步扩大。 AI 工具可以实时生成沉浸式 3D 资产、交互式对话和动态故事情节，从而增强用户在 VR 教室或模拟实验室中的参与度。培训中的沉浸式技术可将学习保留率提高高达 75%，凸显了人工智能生成的游戏内容在塑造下一代教育和培训体验方面的潜力。

最新趋势

采用基于 Transformer 的模型来生成逼真的对话和故事讲述

塑造 AI 游戏生成器的主要趋势市场越来越多地采用基于变压器的模型来创建逼真、引人入胜的对话和身临其境的故事讲述。 OpenAI 的 GPT、Google 的 BERT 和 Meta 的 LLaMA 等 Transformer 架构擅长理解上下文、语义和角色语气，使它们能够生成连贯且情感共鸣的叙述。

这些模型通过实现自然的分支对话和动态故事演变，正在彻底改变游戏中角色与玩家的互动方式。例子包括 Inworld AI，它使用基于 Transformer 的模型来创建智能、反应性 NPC，可以与玩家进行即兴对话。

影响是巨大的，根据 Unity 2024 年的一份报告，近 60% 尝试使用 AI 进行对话创建的游戏开发者更喜欢基于 Transformer 的解决方案，因为其可扩展性和叙事深度。随着模型的不断改进，特别是在多轮对话和情绪跟踪方面，变压器基于故事的讲述有望成为下一代互动游戏的核心元素，提供高度个性化和可重玩的体验。

主要细分市场

按组件

• 软件/平台
  • 游戏资产生成器（2D/3D 资产、精灵）
  • 叙事和对话生成器
  • 代码和逻辑生成器
  • 程序关卡设计器
• 服务
  • 集成和定制服务
  • 咨询服务
  • 托管服务

按部署模式

• 基于云
• 本地部署

按技术

• 机器学习
• 自然语言处理（NLP）
• 生成对抗网络（GAN）
• 变压器模型
• 计算机视觉
• 程序内容Generation (PCG)

最终用户

• 独立游戏开发商
• 大型游戏工作室
• 教育和放大器;培训模拟开发者
• 其他

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

关键玩家分析

人工智能游戏生成器市场适度分散，关键市场份额合计约为 45–50% 到 2024 年。Scenario、Promethean AI、Inworld AI、Latitude 和 Modl.ai 等领先公司通过资产生成、NPC 交互和程序设计方面的创新占据主导地位。

Ubisoft 和 NVIDIA 等较大公司利用 Ghostwriter 等内部 AI 工具和 AI 驱动的角色建模来进行 AAA 游戏制作。这些参与者专注于扩展云功能、提高生成模型准确性并建立战略合作伙伴关系，以在这个快速发展的市场格局中保持竞争优势。

AI 游戏生成器市场的主要参与者

• Unity Technologies
• OpenAI
• VEED.io
• GDevelop
• 场景
• Promethean AI
• Ludo.ai
• Rosebud.ai
• Layer.ai
• Hotpot.ai
• Leonardo AI
• InWorld
• Charisma
• Meshy AI
• GANimator
• 其他关键人物

近期进展

• 2024 年 10 月： 索尼互动娱乐收购了专注于动画的人工智能工作室 Promethean AI，以增强其内部设计能力。
• 2024 年 9 月：Electronic Arts (EA) 收购人工智能分析公司 Modl.ai，增强其自动化测试和玩家行为分析工具。
• 2025 年 3 月：Roblox 推出了新的网格生成器 API，由其技术支持18亿参数模型“CUBE 3D”，让创作者能够在平台上自动生成3D对象。