36氪获悉，AI游戏模组创作与内容平台ModCraft已获得数千万人民币种子轮融资，投资方为商汤国香资本、L2F光源创业者基金。这笔资金将主要用于AI模型训练及平台增长。
从产品层面看，ModCraft目前提供两项核心服务：一是用户可通过AI，以自然语言制作游戏Mod；二是在平台上发现、体验和分享其他玩家创作的Mod。截至目前，平台已上架28款游戏，均为Steam上知名度较高的作品，包括经典国产独立游戏《太吾绘卷》、荣获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本质上是游戏与游戏外部世界的接口。”通过这一接口，厂商可根据需求定制游戏工具、获取运行数据；大模型也能通过Mod进入游戏，将游戏转化为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。李硕期望，这套模型未来不仅“会做Mod”或“会玩游戏”，更能进一步理解游戏玩法、参与内容创作。
李硕坚信，最终AI能制作出比纯人工更“好”的游戏内容。ModCraft的远期目标，是成为服务游戏和独立游戏设计师的工具与平台，助力中国大作更好地走向世界。
目前，ModCraft团队的AI Lab已在大量处理数据，提取Mod中的数据用于模型训练，并与字节跳动等模型厂商建立了合作。
类似方向已有公司在探索。由游戏视频平台Medal分拆而来的General Intuition，利用Medal积累的游戏录像及与玩家行为、游戏事件相关的行动标签，训练能在虚拟环境中感知、预测和行动的模型。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取训练素材不同，ModCraft希望进一步通过Mod直接连接AI与游戏运行环境，并主动生成、提取其中数据。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。
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ModCraft创始人李硕是研发出身的游戏行业老兵。他2010年毕业，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能力的一次显著跃升。此前，他曾多次接触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落地应用时，也曾向他发出邀请。但李硕认为，当时AI能力尚未真正达到游戏生产的门槛。直到去年夏天，他才觉得时机成熟。
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在中国已拥有五六千万用户，新一代年轻玩家越来越愿意为高性价比、高品质的游戏产品付费。此前，他也主导开发了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，他没有选择直接切入AI生成游戏，而是将目光投向更小众的领域——游戏Mod。李硕认为，Mod如同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存在，能为AI提供大量完整的上下文。因此，相比从零生成一款完整游戏，AI做Mod更容易产出真正具备可玩性的内容。
ModCraft AI创作页面
玩家侧的需求也更明确。基于自身游戏制作人经验，李硕认为原创游戏要实现自传播，通常需要极具辨识度的美术、足够吸引人的故事，或能迅速抓住玩家的玩法创意，这非常困难。而玩家愿意下载Mod，往往意味着他们已认可游戏本体，并希望获得更多内容。每一款新游戏的上线，都可能成为ModCraft的一次新用户触达机会。
在海外，Mod已形成成熟的内容生态，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内容有望迎来爆发式增长。原本手搓一个Mod可能需要几周甚至几年，AI可将这个过程缩短至几分钟。同时，AI能让更多不会写代码、不会使用专业工具的人开始参与创作，“就像2015年以后，普通人也能制作短视频了。”李硕分享，ModCraft的一位实习生在零代码基础上，用AI为《太吾绘卷》制作了一个剧情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端看，平台可通过订阅模式向创作者收费，也可与游戏厂商合作，探索优质Mod的付费分发。从更长期角度，ModCraft希望成为“Mod版本的Roblox”。
在B端则有两种商业化可能。首先，Mod可实现游戏的定制化功能。例如，游戏主播和直播工作室常有定制需求：主播希望玩家送出礼物后触发特殊事件，或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出现前就已存在。比如抖音平台上《红色警戒2》主播一直较活跃，一个重要原因是该游戏拥有较成熟的Mod工具，支持直播所需的各种功能。而Steam仅去年一年就新增了超过1.8万款游戏，大量游戏并无成熟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可成为厂商获取数据的入口，让AI将游戏视为仿真环境，持续产出数据。厂商可使用这些数据训练AI视频模型或世界模型。目前ModCraft已与字节跳动等头部模型厂商合作，提供模型训练数据。
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当前的AI游戏开发工具，正从代码生成、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，可操作开发环境完成游戏相关工作，也能将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已能进入游戏开发流程，仍有一个更难的问题未被解决：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类似：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多的Mod产品学习“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能制作一款游戏的Mod，本身就意味着围绕该游戏的工具链和知识库已足够完善。在此基础上，AI再可通过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，能反映这种玩法是否受关注；而一个Mod能否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，许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、能进入实际生产的游戏创意。
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为完成从UGC到AI模型训练的闭环，ModCraft的团队构成也很特殊。其中一大特色是拥有许多资深Mod创作者，即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。此外，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，本质上也需要将资深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，上述所有人都有一个共同身份——资深游戏玩家。
某种程度上，ModCraft选择的并非全新的游戏内容形态。Mod已存在多年，真正发生变化的是，AI正让过去属于少数Mod作者的能力，开始向更多普通玩家开放。从这个角度看，AI生成游戏也未必需要从零开始。基于现存游戏和玩家的二创欲望，AI可帮助玩家扩展游戏内容，并在此过程中理解什么是有趣的游戏，这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。若你想了解更多，可访问开云官网首页获取详细信息。
本文首发自“36氪游戏”。