馬年春節的紅包大戰，堪稱史上最 “燒錢” 的科技競賽。

僅阿里、騰訊、字節、百度，就豪擲了超過 45 億元的 “紅包”，烈度超過互聯網時代的任何一場 “補貼戰”。

在一片喧囂聲中，有一個 “局外人” 顯得格格不入。

在 PC 和移動互聯網時代穩坐在牌桌上的網易，沒有參與到萬億參數大模型的內卷、沒有加入昂貴的 “紅包大戰”……質疑聲也隨之而來：網易在 AI 時代掉隊了嗎？

不禁想起十年前，移動互聯網激戰正酣時，網易也曾因錯過一個個風口被唱衰。後來的故事我們都很熟悉，憑藉遊戲、音樂、有道等產品，網易的營收在過去十年翻了近 5 倍。

歷史不會簡單地重複，但往往押着相同的韻腳。

倘若跳出 “大模型=AI” 的狹隘視角，重新審視網易的財報和業務佈局，會得出一個截然不同的結論：不卷大模型、不燒錢換流量的網易，走了一條適合大多數企業的 “實用主義” 路線。

01 基礎設施層的 “避戰” 邏輯

關於 “網易在 AI 時代掉隊” 的論據，無外乎兩點：一是沒有像阿里、百度那樣託舉一個對標 GPT-5 的通用大模型底座；二是在雲計算、芯片等底層基礎設施上的聲量，遠不及字節和騰訊。

在 “算力即權力” 的敍事下，缺乏自主可控的通用大模型底座，通常被視為戰略短板。但從第二次工業革命的產業鏈演變來看，商業價值的分配往往會呈現出三級分化：

第一種是 “造電機的”，像極了現在訓練大模型的技術公司；

第二種是 “建電廠的”，類似於爭做通用底座、賣算力的大廠；

第三種是 “造燈泡的”，或者説是造冰箱、洗衣機、電視機的，可以理解為打磨 AI 應用的企業。

最終活得最久、利潤最豐厚、品牌認知度最高的，不是早已成為公用事業的發電廠，而是松下、索尼、通用電氣等企業。

翻看網易過去五年的財報，研發佔比長期維持在 15% 以上，僅 2025 年的研發費用就高達 177 億元。每年上百億的研發預算，沒有 “燒” 在通用底座模型訓練，而是 “砸” 向了應用層。

在遊戲產業，一直存在成本、質量、效率的 “不可能三角”，導致一款 3A 級遊戲的開發週期動輒 3-5 年，成本以數億美金計，且面臨着巨大的市場不確定性。

網易將打破 “不可能三角詛咒” 的鑰匙交給了 AI，單單是在 AI 原生研發方面，就搭建了數千條 AI 新質生產管線，像毛細血管一樣覆蓋了原畫、模型、動畫、音頻、關卡、測試等遊戲開發的全流程。

可以找到的一組數據是：在美術創作環節，AI 已經覆蓋了 90% 生產場景，設計效率提升了 70%、動畫產能綜合提效 30%、部分場景效率提升高達 300%；在技術研發環節，AI 代碼生成工具提升開發效率 50%，且 AI 邏輯質量可達專家級水平。

同樣的選擇，還發生在教育和音樂賽道。

網易有道沒有去卷全能的通用模型，沒有不着邊際的擴張業務，給出了 “做減法，做閉環” 的打法：聚焦翻譯和輔導，將有道詞典、答疑筆等產品 AI 化，藉助 AI 提升學習體驗與運營效率。

網易雲音樂上線了 AI 音樂創作工具 “網易天音”，提供詞、曲、編、唱、混等創作輔助功能，試圖探索新的版權秩序。單單是一場 “百萬獎金 AI 音樂創作大賽”，就沉澱了 5 萬首 AI 音樂作品。

正如丁磊在財報會議中的表態：“我們不盲目追求通用大模型，而是致力於打造 ‘最懂遊戲的 AI 專家’，實現全方位深度整合的高效 AI 應用，將繼續在垂類模型、AI 原生玩法及人才梯隊上保持高強度投入，利用 AI 技術進一步擴大在高品質研發和長線運營上的領先優勢。”

簡單來説，網易的策略並非 “不做 AI”，而是不在基礎設施層高投入，試圖構建行業領先的 AI 工業化壁壘。

02 將遊戲作為 AI 的 “練兵場”

網易之所以敢在通用模型上 “缺位”，和超 1400 億的現金儲備不無關係，能夠站在風口一線及時跟進。更重要的是，遊戲作為文本、圖像、音效、3D 模型等資源的複合體，本就是生成式 AI 天然的練兵場。

按照行業的普遍觀點，AI 對遊戲產業的重塑可以分為三個階段：輔助生產、改變交互、生成原生遊戲。

不卷通用模型的策略，確實為網易爭取到了轉型的時間窗口，陸續推出了智能捏臉、智能 NPC、劇組模式、AI 隊友等多個行業首創的 AI 玩法，已經處於第二階段向第三階段的過渡期。

比如 AI 對交互體驗的重構。

《逆水寒》手遊的 “AI 門客系統”，被 AI 賦予了獨立的性格參數、記憶模塊和決策機制，可以根據環境變化、玩家行為等衍生出意想不到的劇情，直接讓遊戲從 “通關體驗” 變成了 “社交體驗”。

《燕雲十六聲》則藉助自然語言處理、語音合成、湧現式的劇情生成等技術，在遊戲了部署上萬個鮮活、真實的智能 NPC，豐富遊戲體驗的同時，大幅提升了遊戲內容供給。

再比如內容生產門檻的降低。

《蛋仔派對》在 2025 年 9 月上線了 “AI 模型生成” 功能，允許玩家一鍵生成模型，大幅降低了角色、道具等內容創作的技術門檻，目前已聚集 5000 萬創作者，單張爆款地圖的月收入超過百億。

在《逆水寒》手遊的 “劇組模式” 中，玩家只需輸入文本、語音、視頻到遊戲中，就能一鍵生成大片。上線僅一個月，就在遊戲內誕生了上百萬個玩家作品，被玩家戲稱是 “遊戲版的抖音”。

折射到財報上，網易 2025 年全年總營收達到 1126 億元，營業利潤為 358 億元，其中游戲及相關增值服務的收入為 921 億元，在線遊戲淨收入達 896 億元，同比增長 11%，重回雙位數增長。

不過，未來遊戲產業最大的增長潛力，仍是 AI 原生遊戲，也是網易、騰訊、米哈遊的必爭之地。

在生成式 AI 驅動的原生遊戲裏，整個遊戲不再是預設的腳本，而是根據玩家偏好、實時狀態與進度，動態生成高度個性化的任務與內容的智能體，從根本上滿足玩家的個性化體驗需求......意味着遊戲的開發流程、人機交互方式、商業模式都將被顛覆。

按照開源證券的預測，AI 原生遊戲在 2027 年的收入規模有望超 300 億元，將為遊戲市場帶來 10% 的增量。

借用丁磊在財報會議中的觀點：“在 AI 時代，遊戲生產成本在下降，但對頂層玩法的判斷力、對用户需求的洞察以及遊戲審美品位，這些'軟實力'的稀缺性反而日益凸顯，這需要深厚的設計底藴和運營經驗，是缺乏積累的新進入者難以逾越的護城河。”

站在網易的立場上，當 AI 原生玩法、智能 NPC、UGC 輔助工具的價值已經被驗證，將自己擅長的 RPG 和敍事能力融入到 AI 原生遊戲，潛在的想象空間着實要比聊天機器人 “性感” 得多。

03 遊戲 AI 能否 “外溢” 物理世界？

怎麼定義 AI 時代的網易，僅僅是一個擁抱 AI 的遊戲廠商？單就遊戲業務營收佔比而言，似乎很難反駁這樣的説法。能否在遊戲之外找到新的增量空間，直接關係到網易在 AI 時代的天花板到底有多高。

其實在 2021 年前後，網易就已經開始嘗試向實體 “突圍”，直接的例子就是網易伏羲實驗室孵化的網易靈動。

背靠網易在遊戲業務中構建的 3D 建模、數字孿生、AI Agent 等能力，網易靈動初步實現了 AI 從虛擬世界到物理世界的跨越：通過 AOP 技術讓機器學習人類具備的感知、認知、決策、執行、學習等能力，並在挖掘機器人、裝載機器人等場景中跑通了最後一公里。

網易靈動在 2025 年推出了全球首款面向全域場景的具身智能無人裝載機 “靈載”，與中鐵二十局、水電五局等企業達成合作，已在全國多個基建類攪拌站、開放型港口、堆場、電廠等場景實現規模化應用，作業效率提升 30%、運營成本下降了 20%。

遊戲 AI 外溢的案例不只是機器人，在遊戲中陪伴了無數玩家的 Agent 能力，正逐步落地到更多場景。

網易智企以 Agent 為核心戰略方向，構建了從智能開發、智能客服、數據分析、銷售、知識應用等多場景化 Agent 矩陣，目前已服務數千家知名企業、賦能數十萬員工。

網易有道也在通過 Agent 產品拓寬 AI 落地邊界，在近日推出了桌面級 Agent“LobsterAI”（有道龍蝦），定位為 “7×24 小時幫你幹活的全場景個人助理”，並在官網上開放了內測申請。

不可否認的是，網易的創新業務有着強烈實用主義色彩，幾乎不存在 “先把攤子鋪開、再慢慢找方向” 的擴張型打法。

先找到清晰連貫的商業化場景的模式，在移動互聯網時代催生出了大批 “小眾精品”，留下了 “網易出品，必屬精品” 的印象，並最終跑出了網易雲音樂、網易嚴選、網易有道等現象級產品。

同樣的模式在 AI 時代是否可行，還需要時間驗證。

但一個不應該忽略的變量在於：過去遊戲和物理世界是天然割裂的，網易有技術但缺場景；在世界模型的驅動下，虛擬世界和物理世界的邊界漸漸被打通，為遊戲 AI 的 “脱虛向實” 提供了土壤。

譬如谷歌在 1 月底開放了世界模型 Genie 3 的實驗性研究原型 Project Genie，只需要一個提示詞，就能創建、編輯並探索虛擬世界，讓世界模型第一次以可感知的方式進入到了公眾視野。

如果網易在遊戲中沉澱的 AI 能力，能夠藉着世界模型的 “東風” 逆向輸出到更多場景，形成向物理場景遷移的成熟方法論，沒準兒能一步步成長為遊戲、音樂、教育等業務外的新增長引擎，改寫網易的營收結構。

04 寫在最後

網易在 AI 時代的策略可以概括為：避開底層算力競爭，聚焦中上層應用，再通過能力外溢尋找商業增量。

這種極度務實的打法，可能不討資本市場喜歡，卻可能是治療 FOMO 的一味良藥。

進入 2023 年以後，幾乎每個月都有新的模型出現、每個禮拜都有新的 AI 落地項目，在 “錯失恐懼” 的焦慮下，很多企業陷入各種新鮮事物中無所適從，被迫做出了一些盲目跟風的決策。

網易驗證了另一條通往 AI 的路徑：除了堆算力、煉模型、搶入口的常規路線，守住自己擅長的領域，先在業務場景中把 AI“固化” 為能力，再嘗試將能力外溢到更多的場景。畢竟在充滿不確定的 AI 時代，先賺到錢活下來，才有機會擁抱星辰大海。