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0📝 本期摘要
Hao的游戏PM笔记这期拆解了一个所有游戏从业者都在感受的变化：钱不是没了，是给钱的规矩变了。从 Embracer 两年取消 80 多个项目、裁员七八千人拆成三家，到微软 687 亿美元收购动视暴雪后关停自家做了七年的《Perfect Dark》，再到网易两年连收七个海外团队，Hao 用大厂和一级市场的公开动作说明：「先给钱、后证明」的老规矩正在退场，取而代之的是「先做 demo、跑核心玩家测试、拿数据换下一笔钱」的分段付款。背后有两层原因，一是国内 6.83 亿游戏用户、年增长只剩百分之一点几，增量没了；二是 AI 让「这个项目到底要多少人」这道题失去了可信答案——从 3 月 Tripo 2.1 把带贴图模型的生成时间从两到五天压到几分钟，到年中开源大模型逼近头部旗舰，成本结构半年一变。Hao 结合自己在游戏团队做项目管理的经验，给出了从业者视角的应对：资本买的是「设计层面的方法论」这颗脑子，而「生产该怎么组织」这部分正在被重新定价；对个人来说，判断一个项目值不值得去，得多加一条「它在 AI 上走到哪一步了」。
❓ 本期讨论了这些问题
为什么这两年游戏项目的预算和人力越来越难批？
投资人现在到底在为什么付钱，为什么钱还是流向了行业老炮？
AI 介入研发之后，「这个项目要多少人」这道题为什么没人会答了？
立项期、demo 期的项目，版本节奏和里程碑该怎么切，才能撑到下一笔钱到账？
找工作时，怎么判断一个项目能不能活到自己简历上写得出东西的那天？
🔥 本期核心内容
「先给钱、后证明」的老规矩塌了，钱改成一截一截给
Embracer 在 2023 年年中同时开发 221 款游戏，两年后取消 80 多个项目、裁员七八千人、公司拆成三家，做《黑道圣徒》的 Volition 三十年老牌子说关就关。全球游戏行业风投从 2021 年巅峰的一年 125 亿美元一路下滑，今年二季度回升到 31 亿美元，但大头进了 AI 技术公司，最早期的种子轮反而创下几年来新低。现在的常态是：先给一笔钱做 demo、把核心体验做出来、跑核心玩家测试，数据过关再谈下一笔。
不敢「先信人」的根因是市场满了
国内游戏用户 6.83 亿，去年增长百分之一点几，想玩游戏的人基本都在玩了，往后所有产品抢的是同一批人的时间。同时头部产品把新玩法直接吸进自己的生态——某吃鸡产品内的 UGC 平台日活三千多万、玩家自制地图十几万张，搜打撤、非对称、猫捉老鼠一应俱全。新项目要拿钱，等于要证明自己的差异化大到值得玩家放弃已经熟悉的游戏。
AI 让「要多少人」这道题失去了标准答案
过去行业有成熟配比，多大体量配多少美术多少程序，抄作业就行。今年 1 月多数人还认为 AI 生成可用 3D 模型「看不到头」，3 月 Tripo 2.1 的开源实测把一个带贴图模型的产出从传统建模的两到五天压到几分钟；大语言模型侧的开源阵营也在半年内逼近头部旗舰。AI 的迭代只受算力约束、不受人的约束，所以半年后的成本结构谁也说不准——批预算的人不敢签一年编制，不是抠门，是这道题没有可信答案。
资本买的是设计方法论，不再为「生产该怎么组织」付老价钱
让 AI 出张原画、出个模型是几分钟的事；让它设计一套养成循环套上战斗循环、把商业化埋进去、再保证上线后连续更新三五年不掉链子，今天还干不了。GDC 从业者调查里 AI 用得最凶的是商务和管理（接近六成），用得最少的恰恰是策划和设计。老炮的经验里装着两样东西，「游戏该怎么设计」资本照单全收，「生产该怎么组织」资本一分都不想多给——验证阶段的成本被压到地板，量产的大钱等验证过了再谈。
对从业者的现实解法：把「AI 走到哪一步」当成选项目的硬指标
靠一份 PPT 吃三年的日子没了，往后每个阶段都要重新证明一次，像一年一签。反过来看，几个人的小团队做出百万销量已经不算新闻，验证成本被压下去之后，趟路的人会先跑通、大厂再回头抄作业。挑机会时除了看流水、看测试口碑、看核心团队履历，还要加一条：这个项目在 AI 上走到哪一步，直接决定下一笔钱来不来。今年有人盘了七千多个游戏行业在招岗位，AI 相关的占比接近 15%，其中一半以上不是新设 AI 岗，而是策划、程序、美术这些老岗位加上了 AI 门槛。
🏷️ 本期提到的人物与概念
人物：Hao（游戏项目管理 / Game Project Manager）· 丁磊 / William Ding
公司 / 产品：Embracer Group · Volition · 《黑道圣徒》/ Saints Row · 微软 / Microsoft · 动视暴雪 / Activision Blizzard · 《Perfect Dark》· 网易 / NetEase · Tripo · GDC（Game Developers Conference）
概念：
分段付款 / Milestone-based Funding · 垂直切片 / Vertical Slice · 核心玩家测试 / Core Player Test（CE Test）
版本节奏与里程碑管理 / Release Cadence & Milestone Planning · 版本管理 / Version Management
敏捷开发 / Agile · Sprint 迭代 / Sprint · Scrum 框架 / Scrum
游戏美术管线 / Game Art Pipeline · 美术项目管理 / Game Art Production Management · 外包验收 / Outsourcing Acceptance & QA
拓扑 / Topology · 技术债 / Technical Debt · UGC 平台 / User-Generated Content Platform
风险投资 / Venture Capital · 种子轮 / Seed Round
🔗 延伸话题
Q：立项期和 demo 期的项目，版本节奏该怎么切才拿得到下一笔钱？
A：把里程碑从「时间驱动」改成「证据驱动」——每个版本只对应一条要被验证的结论（核心体验成不成立、付费模型跑不跑得通），版本号绑定这条结论的验证状态，而不是绑定功能清单。demo 期通常压到 8-12 周一个可测版本，版本管理的重点从「合并代码」变成「保证每次外部测试拿到的都是可解释的数据」。展开写法可以看 pmnote.ai/articles/game-pm-complete-guide。
Q：预算被压缩之后，Sprint、敏捷、Scrum 这套方法论在游戏团队还落得下去吗？
A：落得下去，但重心要换。过去 Sprint 服务于「按计划产出」，现在服务于「尽快证伪」——每个迭代结束要回答的不是「做完了多少」，而是「哪个假设被验证或推翻了」。团队规模缩小时，Scrum 的仪式可以减，但迭代评审必须保留，因为那是唯一能把验证结果沉淀成下一笔预算依据的场合。
Q：AI 已经能生成模型了，游戏美术项目管理和外包验收要怎么调整？
A：分开看验证阶段和量产阶段。验证阶段可以大胆用 AI 出占位资产和原型，验收标准从「品质」改成「能不能支撑玩法判断」；量产阶段目前仍然进不了高品质管线——生成模型的拓扑是乱的，进动画还得重做，所以外包验收清单里要新增「资产来源与可迭代性」一项，避免把不可返修的资产收进管线。
Q：普通履历的人在这轮变化里是更难了还是更容易了？
A：分两头。挤在大团队里做纯执行的最难受，因为「为什么要这么多人」这句话只会问得越来越勤；但对履历普通的人来说，这几年反而是少有的超车机会——今年游戏行业在招岗位里 AI 相关占比接近 15%，一半以上是老岗位加了 AI 门槛，这意味着评价标准正在重置。下份工作攒下的 AI 本事，就是下下份工作的入场券。
🌐 About This Episode
In this episode of Hao's Game PM Notes, Hao explains why funding in the games industry has shifted from "trust the team first, prove later" to milestone-based payments tied to a playable demo and real player test data. Drawing on ten years of game project management experience, Hao breaks down two structural causes: a saturated market with almost no user growth left, and AI making traditional headcount ratios impossible to defend. For any game producer or game PM planning budgets, release cadence or art pipelines in 2026, the practical takeaway is to treat "how far this project has gone with AI" as a core signal when choosing where to spend the next few years.
📌 关于 Hao 的游戏 PM 笔记
「Hao 的游戏 PM 笔记」的知识主场是 pmnote.ai——一本持续生长的「游戏项目经理百科全书」，把 10 年游戏项目管理经验整理成开放知识库。
主理人 Hao，10 年游戏行业经验，策划转项目经理，持有 PMP / PMI-ACP / PSM / PSPO 认证。
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百科：术语库 · PM 证书指南 · 岗位与 JD 观察 · 3D 沙盘
内容：文章库 · AI for PM · 面试训练场（模拟面试）· 播客
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