36氪首发|ModCraft获数千万融资,探索用AI通过游戏Mod理解游戏设计
36氪首发 | 获数千万融资,ModCraft想让AI通过Mod理解游戏设计
AI游戏Mod创作与内容平台ModCraft完成数千万人民币种子轮融资,投资方包括商汤国香资本和L2F光源创业者基金,资金将用于AI模型训练与平台增长。平台支持用户用自然语言制作游戏Mod,目前已上架28款游戏。ModCraft还计划利用Mod创作、玩家反馈和游戏运行数据训练面向游戏开发的AI模型。
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36氪首发 | 获数千万融资,ModCraft想让AI通过Mod理解游戏设计
二几_erji· 2026年10月12日 11:04
Mod是站在原作巨人的肩膀上的创作。
文丨二几
36氪获悉,AI游戏Mod创作与内容平台ModCraft已完成数千万人民币种子轮融资,投资方包括商汤国香资本、L2F光源创业者基金。融资资金将主要用于AI模型训练以及平台增长。
从产品来看,ModCraft目前提供两大服务:一是让用户通过AI,用自然语言制作游戏Mod;二是在平台上发现、游玩和分享其他玩家创作的Mod。截至目前,平台已经上架28款游戏,都是在Steam具有较高知名度的作品。包括经典国产独立游戏《太吾绘卷》,斩获TGA 2025年度游戏的《光与影:33号远征队》,以及近年爆火的合作游戏《PEAK》等。
ModCraft官网首页
在创始人李硕看来,Mod的意义远不止是玩家UGC。
他认为,“游戏Mod本质上是游戏和游戏以外的地方的接口。”通过这个接口,厂商可以根据需求定制游戏工具、获取运行数据;大模型也可以通过Mod进入游戏,把游戏变成供AI学习的仿真环境。
这也构成了ModCraft更长远的产品路径。除了通过AI降低Mod创作门槛,ModCraft还希望基于这些真实的游戏创作、反馈与运行数据,训练面向游戏开发的AI模型。李硕希望,这套模型未来不只是“会做Mod”或“会玩游戏”,而是能够进一步理解游戏玩法、参与内容创作。
李硕相信,最终AI能做出比纯人工更“好”的游戏内容。ModCraft的远期目标,也正是成为服务游戏和独立游戏设计师的工具与平台,帮助中国大作更好的走向世界。
目前ModCraft团队的AI Lab已经在进行大量数据工作,将Mod中的数据提取出来用于模型训练,并与字节跳动等模型厂商达成合作。
类似的方向已经有公司在探索。由游戏视频平台Medal分拆而来的General Intuition,就利用Medal积累的游戏录像以及其中与玩家行为、游戏事件相关的行动标签,训练能够在虚拟环境中感知、预测和采取行动的模型。General Intuition将游戏视为训练空间智能和环境理解能力的重要场景。
与General Intuition主要从游戏视频和行动数据中获得训练素材不同,ModCraft希望进一步通过Mod直接连接AI与游戏运行环境,并主动产生、提取其中的数据。对ModCraft来说,Mod既是普通玩家参与游戏二创的工具,也可能成为AI获取游戏数据的基础设施。
01
ModCraft创始人李硕是研发出身的游戏行业老兵。他2010年毕业,之后加入腾讯参与《剑灵》项目;2015年加入游族网络,曾担任《权力的游戏:凛冬将至》制作人。
真正促使他进入AI领域的,是去年AI Coding能力的一次明显跃升。
此前,他曾经多次接触过AI与游戏结合的创业机会。2021年离开游族时,国内知名AI团队成员曾邀请他参与游戏方向创业;2022年,VAST探索AI生成3D落地应用方向时,也曾向他伸出橄榄枝。但在李硕看来,当时AI能力还没有真正达到游戏生产的门槛。直到去年夏天,他才觉得时间到了。
与此同时,中国买断制PC游戏市场也在快速增长。李硕观察到,Steam在中国已经拥有五六千万用户,新一代年轻玩家也越来越愿意为高性价比、高品质的游戏产品付费。此前,他也主导开发原创开放世界生存建造游戏《炭熄》,获得B站投资。
不过,本次AI方向的创业,他没有选择直接从AI生成游戏切入,而是把目光投向了一个更小众的领域——游戏Mod。
李硕认为,Mod像是站在原作巨人的肩膀上创作。游戏美术、玩法、世界观和玩家社区都已经存在,可以为AI提供大量完整的上下文。因此,比起从零开始生成一款完整游戏,AI做Mod更容易做出真正具备可玩性的内容。
ModCraft AI创作页面
玩家侧的需求也更加明确。基于自己作为游戏制作人的经验,李硕认为原创游戏想要实现自传播,往往需要极具辨识度的美术、足够抓人的故事,或者能够迅速吸引玩家的玩法创意,这是非常困难的。而玩家愿意下载一个Mod,往往意味着他们已经认可游戏本体,并希望获得更多内容。每一款新游戏的上线,都可能成为ModCraft一次新的用户触达机会。
在海外,Mod已经形成了成熟的内容生态,Nexus Mods、CurseForge、Thunderstore等平台聚集了大量Mod作品。相比之下,中国买断制游戏起步较晚,Mod生态发展空间巨大。
李硕相信,AI进一步降低创作门槛后,Mod内容有望迎来一次爆发式增长。原来手搓一个Mod可能需要几周,甚至几年,AI可以让这个过程缩短至几分钟。
同时,AI可以让更多原本不会写代码、不会使用专业工具的人也开始参与创作,“就像2015年以后,普通人也可以制作短视频了。”李硕分享,ModCraft的一位实习生在零代码基础的情况下,用AI为《太吾绘卷》做了一个剧情Mod,整个过程消耗约900万Token。
《太吾绘卷》剧情Mod
李硕为ModCraft规划了两条商业化路径。
从C端来看,平台可以通过订阅模式向创作者收费,也可以和游戏厂商合作,探索优质Mod的付费分发。从更长期的角度看,ModCraft希望成为一个“Mod版本的Roblox”。
而在B端则有两种商业化可能性。首先,Mod可以实现游戏的定制化功能。例如,游戏主播和直播工作室经常会有定制化需求:主播希望玩家送出礼物后触发特殊事件,或者规定游戏中不能使用某个职业、不能掉落某种装备。
这类需求在AI出现之前就已经存在。比如抖音平台上《红色警戒2》主播一直比较活跃,一个重要原因是这款游戏拥有较成熟的Mod工具,支持直播所需的种种功能。而Steam仅去年一年就新增了超过1.8万款游戏,大量游戏并没有成熟的Mod工具。AI的出现,则有机会降低Mod制作和适配的门槛,让更多游戏具备承接这类定制化需求的可能。
其次,Mod可以成为厂商获取数据的入口,让AI把游戏视作仿真环境,持续产出数据。厂商可以使用这些数据做AI视频模型或世界模型的训练。目前ModCraft已经与字节跳动等头部模型厂商达成合作,提供模型训练数据。
02
目前的AI游戏开发工具,正在从代码生成、3D模型生成进一步走向直接参与游戏制作。
今年9月,OpenAI发布GPT-6 Astra,可以操作开发环境完成游戏相关工作,也能够将Blender中的模型转化为可在Unreal Engine 5中游览的场景。
但在李硕看来,即使AI已经能够进入游戏开发流程,仍然有一个更难的问题没有被解决:AI如何知道什么样的游戏是好玩的?
这也是他从Mod切入AI游戏开发的核心原因之一。与游戏行业招聘策划时的逻辑有些相似:一名游戏策划往往需要拥有足够丰富的游戏经历,才能理解什么样的设计是好玩的。AI模型也可以通过足够大量的Mod产品学习究竟“什么好玩”,最终掌握“怎么做好玩的游戏”。
《黑神话:悟空》肉鸽爬塔Mod
本质上,AI能够制作一款游戏的Mod,本身就意味着围绕这款游戏的工具链和知识库已经足够完善。在此基础上,AI再可以通过Mod进入游戏,并将游戏运行过程中产生的各种数据转化为训练材料。
玩家本身的反馈也是模型训练的基础,一个Mod能否获得下载量和玩家评价,能够反映这种玩法是否受到关注;而一个Mod能否真正被大量玩家长期使用,则进一步体现了玩法本身的实际效果。Mod本身就是一种快速的玩法实验,很多经典游戏最早也是玩家自制的Mod。
最终,ModCraft希望通过玩家的创作、反馈和实际游玩数据,让AI逐渐理解什么样的玩法更受玩家欢迎,并进一步生成更具可玩性、能够进入实际生产的游戏创意。
03
为了完成从UGC到AI模型训练的这套闭环,ModCraft的团队构成也很特殊。其中一大特色就是有很多资深Mod创作者,也就是Modder。
团队Lead Modder吴理华曾制作《黑神话:悟空》的自走棋、Boss Rush等多款知名Mod。其中Boss Rush后来被官方内置为游戏玩法。另一位团队成员制作的《黑神话:悟空》整活Mod,相关视频在B站获得766.9万播放,曾登上全站播放量总榜21位。除此之外,团队成员还包括《怪物猎人》《艾尔登法环》等游戏的知名mod作者。
团队成员制作的《黑神话:悟空》整活Mod
李硕说,全国意见领袖级别的Modder基本都在这里了。他本人也是Mod作者,为《英灵神殿》制作了多款Mod。
在他看来,做AI Mod工具,本质上也需要把资深Mod作者长期积累的经验转化为产品能力。“他们每天在公司说,我在用AI蒸馏我自己。”
除Mod作者外,ModCraft还有一支AI研究团队。成员均具备全球顶尖高校研究背景,其中包括多位CMO(中国数学奥林匹克)金牌获得者。他们的研究领域覆盖当前AI(特别是大语言模型与通用游戏智能)领域最核心的前沿技术方向,将负责大语言模型、强化学习和Agent调优。
当然,上面提到的所有人都有一个共同的身份——资深游戏玩家。
某种程度上,ModCraft选择的并不是一个全新的游戏内容形态。Mod已经存在了很多年,真正发生变化的是,AI正在让过去属于少数Mod作者的能力,开始向更多普通玩家开放。
从这个角度看,AI生成游戏也未必要从零开始。基于现存的游戏和玩家的二创欲望,AI可以帮助玩家扩展游戏内容,再在这个过程中理解什么是有趣的游戏,可能是另一条更现实的路径。
至少对ModCraft而言,这场尝试才刚刚开始。
未来3到6个月,团队一方面会大幅扩展支持的游戏数量,将产品进一步推向市场,让更多玩家参与Mod创作;另一方面,则会开始训练模型的游戏能力。
游戏不仅承载了海量的文本、图像、音频和视频数据,更完整记录了人在复杂、动态环境中的行为决策、交互方式、审美偏好和娱乐需求,是一个高度结构化、持续产生反馈的“人类行为数据富矿”。
团队相信,随着多模态模型、世界模型和具身智能等技术进一步发展,这类包含“环境—行为—反馈”闭环的数据价值有望进一步提升,并作为重要数据资产,进一步训练更具泛化能力、更懂人类需求的AI模型。团队目前积累的游戏数据已经与头部模型厂商开展模型训练合作,进一步验证了游戏数据在AI训练场景中的潜在价值。
本文首发自“36氪游戏”。
本文由「二几_erji」原创出品, 转载或内容合作请点击转载说明;违规转载必究。
本文图片来自:采访供图
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