血洗遊戲股，谷歌打出 “滅霸” 響指？

上週五，海豚君覆蓋的三家與遊戲行業息息相關的公司$Unity Software(U.US) 、$AppLovin(APP.US) 以及$羅布樂思(RBLX.US) ，股價均慘遭暴跌血洗，主要說法是當天谷歌新發布的世界模型 Genie 對遊戲行業的顛覆性影響導致。

海豚君認爲，我們不否認 Genie 在未來通過一輪一輪的升級給遊戲行業帶來的變化，但放在當下，無論是從“可玩性”和“經濟性”而言，都離顛覆還早。而當天的 Unity 和 Applovin，之所以有 20% 左右的暴跌，其實還有別的幫兇。

那麼現在的問題是，這三家公司被錯殺了嗎？在即將到來的財報日上，它們是否具備強硬的基本面抵禦 “AI 敘事” 的負面壓力？海豚君來詳細聊一聊。

一、當下的 Genie 是一種顛覆性的互補

先說結論，Genie 世界模型毫無疑問是一種顛覆性技術，長期來看將對多個行業產生深遠影響。但從實操性和經濟性兩個角度而言，短期下 Genie 更適合結合傳統引擎疊加來進行開發，這樣可以在保持原有產品精細度和穩定性的情況下，減少部分成本較高的人力支出：

世界模型可以激發更多的非專業人士參與到遊戲創作中來，Genie 完成門檻級的部分工作（如概念原型的預研、基礎非重要場景的渲染、物理模擬以及宣傳 CG 的製作等），而 Unity、Applovin 以及 Roblox 則繼續落實更精確的動畫渲染和長時間的穩定交互，遊戲宣發及變現，以及整個生態經濟搭建和用戶運營。

1. 爲什麼 Genie 這次 “炸” 了？

谷歌的 Genie 是一款生成式交互環境世界模型，最早於 2024 年 2 月就已經發布，主要效果是用一張圖片、一段文字描述來瞬間生成一個可以實時操作、邏輯連貫的虛擬世界。

Genie 的初代版本實際應用空間有限，存在低分辨率、交互場景單一、一致性時效只有幾秒、物理模擬限於簡單碰撞等缺點。但 2024 年 12 月發佈的第二代版本，將上述缺點進行顯著彌補：分辨率提升，引入 3D 交互，一致性時效提高，增加更多的物理反饋等。

然後，就是這次引起轟動的第三代版本，2025 年 8 月就已經預告，主要實現了 720P 高清，20-24FPS 實時交互，一致性可以最高達到 3-5 分鐘。

在 AI 生成可交互性內容場景中，可交互並預測交互後的空間變化，以及能否保持長時間的一致性是關鍵也是區別於傳統視頻生成技術的最大差異。

目前的 AI 往往會出現圖像變形或者換個視角的鏡頭某個物體會突然消失等非連貫性的畫面。簡單來說，Genie 3 已經可以支撐做遊戲中的一個小關卡以及一段沉浸式探索場景。

而週五之所以引發巨震的原因，源於谷歌在 30 日當天宣佈將 Genie 3 上線到 Google AI Ultra 套餐中，不少用戶直接進行了體驗後發現，落地效果超預期。

從實驗室產品只能供谷歌內部研究，到走到用戶實操，這帶來的震撼力就很不一樣了，因此顛覆遊戲引擎的敘事開始演繹。

Google AI Ultra 是目前 Gemini 訂閱套餐中的最高級版本，標價是 250 美元/月，前三個月可以享受半價優惠，能享受 Google AI 的最優產品和最高使用額度（Gemini 3 pro，Veo 3/3.1，Gemini Code Assist，Gemini CLI，Gemini Antigravity，NotebookLM 等），另含 YouTube 無廣告會員。

2. 理論技術層，Genie 對 Unity 的替代性

那麼 Genie 到底對當下的遊戲開發環節會帶來哪些變化？換句話說，Genie 對 Unity 等遊戲引擎的替代性體現在哪裏？下面我們通過一個正常的遊戲開發流程，來對比 Unity 在其中的作用以及 Genie 替代性。

如下圖，一款遊戲開發一般分爲概念策劃的預開發、美術設計與資源製作、邏輯控制、測試與優化以及發佈與運營。其中，美術設計和程序開發屬於正式生產環節，也是耗時最長與投入最多的環節。

Unity 參與的部分就是預研環節的灰盒原型、正式生產中的多模態資產整合、場景構建中的佈置、光影渲染等、邏輯控制中的物理模擬的精確計算以及編寫代碼實現邏輯控制（關卡任務系統、數值邏輯、UI 交互等），還包括最終測試優化、以及發佈時一鍵生成多端版本。

簡單來說，Unity 參與了遊戲開發的大部分環節。在具體職能中，Unity 相比傳統同行的優勢包括跨平臺版署能力、低功耗渲染（輕量 3D 效果）、AR/VR 的內容開發等，同時由於 Unity 還有獲客、變現的廣告平臺，因此這種閉環生態也更方便開發者減少摩擦成本。

再看 Genie，對比上述的開發環節，Genie 理論上能夠實現的工作包括：

a. 概念預研（灰盒、邏輯交互）：傳統方式是開發者手動用 Unity 中的組件進行搭建，大部分的交互也可以直接採用 Unity 中的模板，但複雜、精確的交互（比如寶箱爆率公式複雜、對多人同步的精確要求等）則需要編寫代碼來保證準確率。

b. 正式生產（動態渲染、物理模擬、交互邏輯控制）：在正式生成環節，Genie 可實現功能類似在預研環節。只是相比於預研環節中的簡易畫面，Genie 還能夠提供最初的資源素材整理、光影渲染、基礎物理反饋的輸出等環節功能。

這些無需通過 Unity 的渲染管線、物理引擎來實現，但對複雜、精確的物理模擬、邏輯控制效果（任務邏輯、數值平衡等），則仍然需要使用傳統引擎。

世界模型可能會有偏差、幻覺，每一秒偏離一點點，肉眼難辨，但時間越長偏離程度會逐漸累積到難以忽略，目前 Genie 3 公衆版本只支持生成最多 60s 的可交互視頻。

c. 測試優化（性能優化、多端部署）：Unity 在測試優化環節主要特點是可以實現 “一次開發，多端部署” 的功能，其中涉及到對不同性能設備實現分級渲染，從實現從低端手機到高端手機的穩定運行。

Genie 還不能實現適配不同性能的終端進行靈活降級的功能，核心在於它的部署目前還主要放在雲端，因此它可以實現 “一次生成，全端訪問” 的效果，但這個過程高度依賴網絡傳輸性能，類似於雲遊戲。但如果仍然要實現終端部署，則仍然那要依賴 Unity 等傳統引擎來實現。

總的來說，從理論技術上來看，Genie 能夠實現對 Unity 功能的部分替代，尤其是對交互簡單的輕量級單人遊戲。同時也能在中大型遊戲中參與部分環節，比如灰盒預研，普通非重要場景的渲染、物理模擬等過程。

但對於複雜精確的邏輯控制上，比如數值平衡、複雜的關卡設定和寶箱概率，以及多人競技等，仍然不能勝任，以及最終的跨平臺終端部署上，還是要回到傳統引擎更加方便。

d. 商業變現（遊戲廣告生成、Google 生態內投放）：傳統模式下，Unity Ads 可以爲開發商提供獲客引流、廣告變現的機會。但問題是，60s 的互動視頻天然適配當下的遊戲廣告生成，而 Genie 背靠強大的谷歌廣告生態，可以藉此機會讓遊戲廣告預算在其生態內及聯盟廣告體系內投放。

3. 經濟性層面，Genie 降本要看情況

除了普通用戶自己感興趣去體驗 Genie 生成交互視頻（或小遊戲）的過程，一款需要商業化的遊戲並不能只考慮技術可用性，還需要考慮實際成本。

作爲 AI 大模型生成的內容，Genie 主要 bug 並非上述技術層面的暫時性缺陷，而是高昂的算力成本：

（1）遊戲一次開發：

在開發環節，相比於 Unity，Genie 最大的成本節省在於龐大的建模、美術、編程團隊，也就是人力成本。

Genie 目前僅供美國用戶體驗，所屬於的 Ultra 套餐訂閱費是 250 美元/月，月送 25000 積分，每生成一次 60s 以內的視頻，耗用 40-60 積分，計算下來一個月大約可以生成 400-600 個 60s 視頻。

但 Unity 引擎本身的費用其實並不算高，尤其是對於 Genie 技術層面上適用的輕量級遊戲而言。目前 Unity 引擎已經更新到 6.0 版本，訂閱方案包括個人版、專業版以及企業版。個人版免費，專業版標準收費 210 美元/月，較 Gemini AI Ultra 還要低一些，並且對於年流水 20 萬美元以下的企業免費。

（2）遊戲長期運營：

但作爲一款真正的遊戲，其重在更長期的運營時段，一段 60s 的視頻生成所需要的算力只是其生命週期內（如手遊行業平均 3 年）運營所需算力的微小部分。在未來的運營週期內，每一個玩家的每一次交互，都會給企業帶來推理算力成本。運營時間越長、玩家數量越多，那麼所需承擔的成本也會越大。

而 Unity 所代表的傳統開發，其主要的成本就在開發環境一次性投入了，它其實是玩家在本地設備上的 “靜態代碼”。後續運營環境的服務器成本則相對較低，運營時間越長、玩家數量越多，只要變現設計得當，遊戲就會變成一個動態印鈔機。

綜合<1-3>，海豚君認爲，短中期視角，Genie 給遊戲行業帶來的更多是普惠價值（降低門檻），而非共富（獨立方案的商業價值有限）。通過比較 Genie 和 Unity 的技術性和經濟性，一個最佳應用是採用 “前 Genie、後 Unity” 的組合方案：

用 Genie 實現概念設計的實操性驗證，也就是預研環節，以及美術設計環節，非核心場景的直接生成，隨後將該內容資產導入 Unity 引擎，再進行後續的複雜精確場景、邏輯開發，遊戲多端部署版本生成等。

這種組合方案，既能夠在前期 “快速” 做整體策劃設計的調整，又能在中期節省大量的美術、建模、編程等人力成本，同時也能保證複雜場景和交互邏輯的精確性、跨平臺部署的便利性，以及避免長期運營過程中的高算力成本。因此 Genie 對於 Unity 等遊戲生產力工具平臺而言，至少在短期上，賦能意義大於顛覆意義。

正如 Unity CEO 隨後在官媒上的發文所言：

世界模型的概率性特徵，與專業生產級遊戲所需要的確定性和精確性是相斥的，這帶來的問題是無法保證玩家的穩定遊戲體驗，尤其是部分遊戲關卡天然需要重複性的內容。

我們不會將世界模型視作風險，反而視爲加速器。原因在於，世界模型提供了豐富的初始遊戲場景這個內容資產，隨後再通過 Unity 的確定性系統進行優化（結構化、確定性和完全可控的物理模擬）。在此，我們的 Agentic AI 已經能夠實現將靜態視頻輸入輸出爲一個高質量場景。

世界模型相當於簡化了從 “靜態視頻” 到 “遊戲場景” 這個環節，直接提供了一個遊戲場景在 Unity 中推進下一步，最終以確保在不同設備和會話中保持一致的行爲體驗。除此之外，世界模型簡化了人們從創意到簡單雛形的難度，也會激發更多的非專業人士參與開發。

關於 Unity 業績，由於 Vector 帶來的增量，調研看 Q4 遊戲市場份額略有提升。但因爲 IronSource 還在拖累，因此預計整體業績增長的體現仍然會相對緩慢。展望 2026 年，市場預計 Unity 收入會迎來反彈，達到 10-15% 的增長，其中廣告接近 20%，引擎業務穩定在 13% 左右。

週五收盤 Unity 跌至 125 億美元，剔除 Grow 業務 100 億（20x 26 年 adj.EBITDA，），相當於剩餘 Create 業務對應 25 億美元，對應 26 年收入僅 4x PS，相比於正常 8x PS，當下顯然是打入了傳統軟件被 AI 顛覆敘事後的懲罰性估值。

4. 被誤傷的 Roblox，但短期敘事偏弱

同爲有遊戲生產力屬性的 Roblox，當天也下跌了 13%。但海豚君認爲，Roblox 存在一定程度的錯殺。

Roblox 確實在其平臺爲衆多獨立開發者或小型工作室提供工具進行輕量級遊戲的開發，Genie 面對 Unity 可能有精度不夠、終端部署不足的弊端，但面對 Roblox 創作工具以及同爲雲遊戲的運營模式，那可以說是碾壓。

目前 Roblox 面向遊戲開發者的流水收取 30%，剔除 Robux 與真實貨幣兌入兌出的比例差額、平臺給予的創作者激勵等因素影響，依據財報計算得平臺的分成比例是 22%。如果開發者不採用 Roblox 的編輯器開發遊戲，平臺還能夠收取這麼高的 take rate 嗎？

另外，在 “AI 將顛覆一切” 的敘事邏輯下，如果因爲 Genie 使得市面上輕量遊戲供給衆多，同樣也會影響到 Roblox 生態內的用戶參與度。

綜上 “變現削弱”+“用戶競爭” 兩個鬼故事，這樣一看似乎 Roblox 跌的有理了？

但其實 Roblox 作爲一個本質上的平臺經濟體，其核心價值在於其 1.3 億日活，超 6 億月活的用戶，這無論是一款遊戲還是一個平臺而言，都夠得着中型級別。而 Roblox 之所以能夠實現平臺的長期運營，關鍵在於用多年時間搭建了一個完善、平衡的生態系統。

Roblox 就像一款 MMO 長青遊戲，其搭建的虛擬世界能夠長期吸引用戶活躍，並非是精美的動畫、可探索的豐富地圖場景，而是在於這個遊戲所具備的穩定生態系統。

而結合上述對 Genie 經濟性的分析，海豚君認爲，Genie 對輕量型遊戲而言當下也並非一定是最佳選擇。因此，相比與 Genie 本身對 Roblox 的顛覆或變現影響預期，我們更傾向於 Roblox 會先融合世界模型的能力。

但 Roblox 持續性的股價低迷，實則另有起因——DAU 增速下滑、兒童政策擾動。海豚君之前說，Roblox 更可以視爲平臺型經濟體而非遊戲公司。普通遊戲公司受自己產品週期影響，但 Roblox 擁有衆多創作者的平臺，照理說應該是穩坐釣魚臺、不愁爆款的。

但我們可能忽視了其中一點——Roblox 上的開發商並不成熟，會開發但可能不懂長線運營，再加上本身輕量型遊戲的生命週期較短，因此一旦運營不好，往往就出現活躍度快速滑落。

綜上，儘管我們看好 Roblox 資產屬性，但基於 DAU 增長不確定性提高，因此短期用估值縮水來彌補確定性價值是需要的。目前估值 25x EV/Adj. EBITDA 或 7x EV/Sales，加上週五的下殺已經完成了估值擠水分，目前水平貼合傳統遊戲股但低於成長平臺股，只要短期 DAU 增速穩住，當下機會大於風險。

二、滅霸不止一個？Meta 也加入戰局

按道理說 Applovin 雖然起家是一個擁有衆多輕量型遊戲的公司，但 2024 年底已經陸續清空遊戲業務，專心做廣告。Genie 對遊戲生產力的洗滌，對 Applovin 應該沒有影響。那爲什麼 Applovin 當天也能暴跌 17%？

海豚君認爲，Applovin 暴跌可能一方面與 Genie 可以自動生成遊戲廣告，谷歌可以藉此機會讓遊戲廣告預算在其生態內及聯盟廣告體系內投放，以及對 Genie 生成的輕量級遊戲會降低 Applovin 現有遊戲廣告庫存價值的擔憂；另一方面 Meta 近期的廣告動作也恰好造成了進一步恐慌。

根據 TickerTrends 對應用發行商的調研，發現 Meta 在今年一月底在面向 iOS 應用內廣告大幅提高了 eCPM 競價和報價密度，預計將給第三方應用發行商帶來 3-5 倍的收入增長。

除了存在 Meta 自掏腰包來搶佔份額的可能，更大概率是“eCPM 高” 和 “報價密度增多” 是結果，本質上是廣告主認可目前 Meta Audience Nework 的投放 ROI。那麼 Meta 爲什麼突然有這個變化？

2021 年蘋果 IDFA 實行，Meta 在未授權 IDFA 的用戶身上，廣告投放的 ROI 下降，eCPM 報價不斷被壓低，最後考慮到利潤率，Meta 乾脆主動縮小了對非 IDFA 授權用戶投放 iOS 應用內廣告。而在此期間，Applovin 憑藉 AXON 一躍稱霸 iOS 應用內廣告市場。

而隨着 Meta 通過 Advantage+ 的 AI 廣告系統，很可能實現了對 “非授權流量” 的精準預測——結合用戶在 FB/IG 上的行爲，和合規披露的用戶信息（App 類別、時間、地理位置、設備型號），通過 AI 模型預測用戶在某次展示後產生轉化的可能性。

與此同時，由於千億 Capex 的投入，無論是 Meta 出於自身現金流的考慮還是想在二級市場用收入高增長來抵消市場對其鉅額燒錢的不滿，Meta 是肉眼可見的開始着急拉變現了（無論是提高 ad load 還是提前 Threads 和 WhatApp 的商業化）。因此，從這個視角，Meta 對於 iOS 應用內廣告的出擊就能夠理解了。

對 Applovin 而言，不僅僅是正在成長的電商廣告業務，而是在其基本盤的遊戲廣告領域，多了一個有力的競爭對手，接下來就是兩家廣告模型直接較量的時候。

雖然巨頭的大模型能力通常硬核，Meta 自帶的海量用戶數據也是模型進化的獨有優勢，但海豚君認爲 Applovin 仍有力一戰，核心原因還是它最初的模型訓練數據，來源於其 1P 遊戲玩家以及 Adjust 合作開發商的近乎全量用戶數據，其推薦精準度具有天然優勢。

不過，Meta 的變現壓力也表明它正式迴歸 iOS in-app 廣告市場是認真的，因此哪怕當下做一些補貼先拉回一些應用發行商補充自己的優質廣告位，也能對 Applovin 產生一些競爭壓力。

無論是 Genie 3 還是 Meta 的這些變化預計對 Applovin 的 Q4 業績沒有太多影響（目前一致預期廣告收入 Q4/Q1 增長 60%/45%，目前估值 25x EV/EBITDA，對比短中期的業績增速，PEG 明顯較低，但相比於 Genie 還有經濟性問題，當下 Meta 的動作會直接壓縮可能的反彈空間），我們建議關注 Applovin 近期即將到來的財報日，看看管理層如何看待這個問題以及如何展望 Q1 以及 2026 年全年。

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