游戏圈“天降神兵”！对话Unity中国CEO：“团结Codely”AI智能体来了 | 游戏观点 | 游戏报道

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游戏新闻报道/今天（7月28日），Unity中国刚刚在上海发布了团结引擎2.0，一同带来的还有可独立执行游戏开发任务的AI Agent「团结Codely」。

2.0版本，可以说是团结引擎诞生以来最具战略意义的一次进化。不单是对引擎底层架构进行了全面重构，更重要的是，团结引擎2.0围绕核心引擎能力、跨平台部署、AI 原生架构三大方向进行了升级。

这为开发者带来的好处显而易见，能够帮助国内厂商追赶当前行业三大趋势：高品质、跨平台和全球化。

首先，团结引擎2.0对渲染、光照、动画、特效和并行计算能力进行了系统性升级，直接利好开放世界等高品质大型项目的开发。其次，团结引擎2.0新增对PS5、XBOX Series X|S、Switch2和Switch等主机平台的开发支持，完整覆盖PC、移动端、主机、微信及抖音小游戏、开源鸿蒙等多平台，开发者可以在统一的工作流中推进多平台项目的开发、适配和优化。

再者，基于团结引擎2.0趋于完善的跨平台开发能力，一套代码、一套资产即可服务所有终端。这意味着，国产游戏的全球化进程，尤其是出海主机的技术成本被大大降低，更有机会触达更多市场和玩家。

这次真正让人惊讶的是，团结引擎2.0不只满足于做“游戏开发工具”，而是想成为AI时代游戏生产的新基建。

上个月游戏新闻就已经注意到，Unity中国启动名为「Tuanjie Cowork」的AI工具公测。如今2.0版本正式推出的AI智能体「团结Codely」，打通研发、测试、营销、发行的完整链路，贯通从立项到商业化的完整周期。

据悉，团结Codely目前支持自然语言、可视化节点与代码三种创作方式，让AI能像开发者一样理解需求、编写代码、搭建场景、运行测试、分析报错、修复问题并交付可检查结果的完整工作流，大幅减少人工反复调试、跨环节等待，让AI也能交付经过验证的结果。

发布会现场，Unity中国还宣布了多项生态合作，同 Arm、清华大学、腾讯营销合作搭建“芯片—模型—引擎—Agent—工程—发行”的完整技术链路，团结引擎2.0能够成为一套体系化的AI原生开发基础设施。

Unity中国CEO张俊波在发布会上表示：“行业竞争正在从团队规模的竞争，转向研发效率、验证速度和决策质量的竞争。团结引擎2.0提升的不只是开发效率，更是游戏公司的经营效率，用更少的成本更早验证方向，让一份研发投入服务更多平台和市场。”

发布会现场，游戏新闻有幸同多家媒体一起采访张俊波，他向我们讲述了团结引擎2.0背后历程，以及大家关心的团结Codely的具体情况。

以下为游戏新闻整理采访内容，为方便阅读内容有所删改：

Q:当前AI重新定义游戏引擎的趋势下，团结引擎2.0的最大突破是什么？今后AI会在多大程度上改变游戏引擎的开发方式？

张俊波:团结引擎2.0在AI方面更多可以把它叫做Agentic，即用AI来创作游戏。除了我们持续研发的渲染方面功能，更重要的改进是在底层架构上让团结引擎对AI更友好。

大家都知道，传统的Unity工程项目，它要么是C#脚本，要么是YAML文件，并不反映大家使用引擎的模式，它只是一个状态的描述。所以在团结引擎2.0里面，我们会深度改变数据格式，产生一个对AI更加友好的新数据格式。

Codely大概在两年前就开始内部研发了，因为我们做引擎研发也需要使用AI，但不鼓励员工（特别是引擎研发人员）使用外部大模型。因此，我们就开发了Codely。

现在公司内部90%的员工大部分时间都在用Codely协作开发，我们在5月才开始把Codely开放给开发者，把它做得更强、更集成。这其实是双向的：一方面Codely作为一个Agent入口，需要调度、管理Skills、处理上下文；另一方面，引擎也要继续优化。以前引擎的文档、API都是为开发者写的，后面会有更多模式让AI能够更好地吸收、理解和调度引擎——这也是团结引擎2.0最重要的升级。

未来，我们将持续使用AI技术，加速包括渲染、平台适配方面的引擎功能迭代。同时会把神经渲染技术、甚至是世界模型技术集成到引擎，或者说有用的都会集成进来。

Q:怎么看同AI 3D公司的合作？Unity未来是否会被AI变革？

张俊波：影眸科技确实是我们第一个客户。做游戏，除了在编辑器里写代码、把各种东西拼起来之外，很大的投入是3D资产，还有各种纹理、贴图、动画、骨骼……这些东西传统上都是在Blender、Maya、Max等DCC软件里做出来的。

但Unity从来不做这些东西，要么是从Asset Store下载，要么在线上商店买一点。所以Unity天然是他们的合作伙伴，影眸科技也是我们的上游。除了影眸之外，我们也跟别的3D模型公司合作。

但我不明白，为什么AI公司总是想进入游戏行业做引擎。进入游戏行业没问题，但引擎行业一共就这么大规模，全球加起来10亿美元撑死。AI要颠覆软件我挺认同的，因为AI会大幅提高软件的生产效率。而游戏行业是最大的软件行业，大家来颠覆游戏行业多好，干嘛去颠覆引擎行业？

我们不觉得AI会颠覆引擎，但AI可能会重塑游戏行业的格局。我们认为，AI时代对于游戏引擎公司来说反倒是好事，我们可以在游戏行业里面渗透得更深更广。

Q：您觉得AI给游戏开发带来的最根本性变革是什么？

张俊波：降本增效一定是，第二是降低了门槛。原来做游戏要用复杂的工具，别说AI，商业化引擎的普及，已经降低了门槛，从业者得到了十倍百倍的提升。

过去要先手搓引擎才能做游戏，所以最早游戏公司就那么几家。后来随着商业引擎的普及，大家不用操心做游戏。现在做游戏，大家总说要找几个懂用引擎的人。但AI很大程度上降低这方面的需求。

都知道Vibe Coding高度提效，但完全使用Vibe Coding有点悬。做休闲化、规模不大的游戏现阶段还可以，但如果真做一个大规模的游戏，或是几百万人玩的长线游戏，纯粹靠Vibe Coding最后可能出问题。它能提高生产效率、降低入行门槛，但我们不觉得它能完全替代人。

游戏是个创意行业，我们不大相信“一句话生产游戏”这种说法。做游戏的创意是来自人，不是来自AI，我们更希望服务有创意的人。

Q：开发团结Codely过程中遇到最大的技术难点是什么？未来的技术壁垒在哪？

张俊波：一个很大的挑战是，Unity本身是多模态的。现在大语言模型是对Coding脚本迭代，但Unity制作游戏更多是在不停地增加、修改功能，我们叫作Delta（增量）。

AI一句话可以生产一个游戏模板，你再由此基础开展创意。你的所有创意修改都是做增量，但市场上的大模型没有这些增量语料来训练。即使买了一个完整的Unity工程去训练，那也是做一枪头把游戏干完。像“把这个灯变绿”这种增量操作的知识，来自非常有限的公有教程和文档，所以它的知识相当有限。

现在使用Codely，我们经常看到大量简单的问题AI确实不能实现。一方面我们在补齐各种措施，让AI能快速解决常见问题；另一方面，我们也在从基础上改变，就像跟清华大学的合作，就是想从根本上训练一个垂类模型。

我们认为在游戏创作、特别是使用Unity或团结引擎这个领域，我们是一个很垂类的知识，所以有空间训练出一个稍小、但高效准确的模型。

Q：咱们选择大模型的标准是什么？未来是否会接入智谱以外更多的大模型供开发者选择？

张俊波：我们其实对模型是开放的。在这个阶段使用智谱有一段时间了，主要原因是Unity开发者。尤其是现在的Codely用户使用最多的是编程，所以我们会选最强的编程模型。但我们也碰到了一些问题，比如智谱GLM不是多模态的，我们需要去切其他VLM模型帮我们读图，再转回给GLM，这里面会出现数据损失。

一方面，我们期待下一代GLM加入多模态能力；另一方面，我们也在研究怎么在Codely里弥补中间的gap，比如团队也在部署Kimi K3。但最终一是要“能干”，二是要“有性价比”。现在来看，GLM5.2在可用性和性价比方面还是首选。而且模型公司迭代非常快，我们每个月也都在更新模型。

Q：相比去年，今年App Store和Google Play因为AI导致新游数量大涨，TapTap的新游数量也暴增近10倍。Codely加入后会不会进一步导致未来新游大增？是否建议开发者不要太卷？

张俊波：我倒不觉得应该建议开发者不要太卷。AI提高了工作效率，意味着可以生产出更多内容。

为什么现在会有大堆新应用提交？大家还是在对照没有AI的那个年代，觉得以前手搓三个月的游戏现在三个礼拜就能做出来，马上上架。但未来游戏的供给量会更多、竞争会更加激烈，最终还是要靠游戏质量赢。

买量也可能不再是大家看了15秒视频就决定下载，以后可能是你的AI Agent替你去玩、评测是不是你想要的游戏，而不是根据15秒的短暂判断。未来，玩家选择的游戏维度会更广，也会要求更精品的游戏。

我认为，游戏行业最终会变为“动态平衡”。持续做低质量、完成度低的游戏很快会被刷掉，随着AI技术在各个环节的使用，玩家可以更高效地找到优质游戏，游戏创作会回到质量维度。

我不认为效率更高、产出的游戏会更多，而是游戏的玩法和制作会变得更精细。之前是制作人想法太多，程序员和美术都干不过来，今后是AI让制作人有更多时间、资源去实现他的创意。我认为现在是一个短暂的过程，最终还是要靠内容去赢。

Q：Codely的商业模式还是卖算力，但有开发者说，为了省算力不如自己用AI写编辑器，把那些重复的功能固定下来。这个事到底适合开发者做、还是Unity做？

张俊波：不是这样的。引擎有很多功能模块，每个人都可以裸写。一个中学生、大二学生学完计算机图形学后，花一个暑假就能做出引擎，这种情况很多。所以现在图形引擎比游戏还多，大家觉得封装一下WebGL、OpenGL就是个引擎。

Unity之所以能成功，是因为它做了很多优化的脚手架，你不用从头手搓。开发者想要自己重新造那些东西，也要用Token。本来直接调一个Unity的API就能干完，现在要自己把API写完。最终比的是Token，但只要我的颗粒度足够大，算力就更便宜、只用更少的Token。

因为Unity是商业化引擎，只有极少数大公司会用我们的源代码，其他人使用Unity的功能模块就够了，很多Bug都被修掉了。众所周知，做软件的人最讨厌写代码，写一个模块要写多少测试案例才知道它是对是错，而写测试案例又要交费……为什么有现成的不用非要去干这个事情。

在比算力的AI时代，反倒是Unity这种成熟的软件封装得更好，我们不觉得自己手搓引擎是一条很好的路。

Q:有的孵化器里40%的团队都在做AI原生游戏，即基于AI实现玩法功能的游戏。关于这方面，Codely有没有相关思考和规划？

张俊波：可以肯定，未来会有个端侧AI帮助你更省算力，提供多样性和个性化的选择。包括游戏故事情节的演进，都可以用大模型来做。

但关于“AI原生游戏”，我不理解为什么大家总喜欢造一些名词。游戏就是渲染+叙事+数值，但这里到底哪部分属于AI？如果是有个AI对话，但陪伴助手已经好多年了，只是换了个图形化；或者说，数值部分可以让AI实时动态调整？但游戏其实更追求确定性。

我觉得，玩家更关心的是“游戏本身是什么”，而不是“游戏到底是不是AI原生”。当然我们也会拥抱AI相关的技术路线，但不会为了AI而AI。

Q：像Kimi、Claude更偏向于通用Agent，团结引擎的Codely更符合游戏行业的专用Agent，服务于整个游戏开发全链路的。我想知道，在通用Agent已经能够读取代码库、修改文件、运行命令，并且生成相当不错的场景的情况下，团结Codely的优势或差异在哪里？

张俊波：谢谢。其实有两个方向可以讲：一个是行业Know-How，另一个是数据的准确性和精炼度。我们很清楚，你用通用大模型能做的事，或者用团结以前能做的事，一共就那么多。但大模型把世界上所有有用的没用的数据都拿过去做了一遍清洗，所以它的事实可能不够全面，而且有大量重复。它的基础数据来自大量不同版本、不同来源的资料，有很多过期或不准确的内容。所以现在用大模型做开发，确实会遇到不少问题。很多时候是“左边对话框，右边手动操作”的模式。我们在左边问，右边自己去改。目前这个阶段，直接让大模型操作右边，还是不太靠谱。所以我们觉得，如果做一个垂类Agent，可以让它更可控。最终目标可能是：我能不能用一个300B的模型，在游戏场景下的处理能力，达到人家2.8T模型的水平？这样算力、Token成本和上下文窗口都能省很多。所以我们认为，锤炼垂直模型。尤其是Agent与工具之间的耦合度。能带来真正的差异化。

Q：还有一个问题，现在越来越多没有编程经验，甚至没有游戏开发经验的人，都在尝试开发游戏。对于这个趋势，你觉得游戏引擎公司的核心价值会发生什么变化？

张俊波：人越多大家当然越开心，对吧。我觉得最终会有越来越多的人进入这个领域。以前做游戏门槛很高，要做好游戏绕不开优秀的程序员和美术。以后可能程序员和美术不再需要跟创意人“碰巧组在一起”才能一拍即合。那是成功团队的必要条件，不是充分条件。未来制作人和执行人员（我们叫文科生和理科生）的比例可能是1比10，一个制作人对十个工程师和美术。但随着AI能力提升，这个比例可能要倒过来。大部分是制作人，他们只需要出想法和创意，AI就把事情干完了。这对游戏引擎来说，意味着更多人会对AI依赖更重。原来我需要雇人，现在雇AI Agent就行。一个Agent不够就雇十个，只要有足够的Token，都能做出来。但现在有个大麻烦：我们公司很多代码都是AI写的，已经到了一定地步。我们有个办公室的人只用COI（命令行），他们觉得又酷又帅，但问题在于，他们从来没见过自己写的代码长什么样。等软件一上线，几万、几十万人在用，跑急了出Bug的概率很高。Bug Report进来问这段代码谁写的，没人知道，只知道是某个人的AI Check In。现在已经到了一个“崩溃的年代”。如果只是自己做小游戏、小应用可能压力没那么大，但我们做引擎必须准确。所以我们现在开始反省。我出了个馊主意但还没执行，我要求每个人用AI写的代码，必须打印出来手敲一遍才能提交。你得确保人看过这段代码，不能把没见过的代码直接塞进去，否则出Bug找谁？当然，未来用AI写代码，你也可以用AI修Bug，但主要看钱够不够。AI修Bug其实比写代码还贵。你去看AI怎么调优，那是很贵的，当然AI以后会越来越强。

Q：想问一下国内小游戏市场的情况。团结引擎在这个领域是领先位置，您能不能从引擎方或发行方的角度，谈谈对这个市场未来趋势的判断？

张俊波：我们觉得小游戏这块，从2023年之前，因为微信和抖音H5渲染器的限制，重度游戏基本跑不起来，只能做很深度的手搓优化。后来经过几年团结引擎跟微信、抖音等平台的深度优化，现在很多游戏都可以高效运行在微信和抖音上，可能只有不到1%的重度游戏跑不动。以前大家觉得小游戏即点即玩，应该是超休闲的方向。但现在很多不再是纯休闲的游戏，比如像MMO游戏，开始进入小游戏这边来。大家把小游戏当作另一个获客机会。以前觉得小游戏如果5秒内没把用户留住就要跑，现在用户已经被培养起来了，该玩还是会玩，大家还是很有耐心的。所以我们认为小游戏会越来越精品化。当然，新手村前期还是会缩短，不然用户玩一会儿就不进来了。但整体来看，小游戏会重演2015、2016年手游从2D转3D的过程，现在小游戏也在从2D、从轻量超休闲，转向跟移动端更接近的形态。小游戏在很大程度上会吃掉一部分APK和iOS游戏的市场。而且你看这个趋势，之前小游戏大量营收来自广告变现（IAA），现在广告变现比例越来越低，大量游戏是偏重度的、以内购（IAP）为主的。

Q：对于小游戏研发厂商来说，你觉得他们接下来更多是技术问题，还是发行运营的问题？

张俊波：我个人判断，小游戏厂商会有一部分走向精品化。精品化意味着产品投入不会像现在“一周干十个游戏”那样去买量换皮。而且未来游戏买量是不是还靠AI做的视频素材？甚至以后是不是AI助手替你选游戏？如果AI助手替你选游戏，那对游戏质量要求会更高，人可能会被忽悠15秒，但AI可以把整个游戏玩透了再判断你喜不喜欢。另外AI也降低了精品游戏的制作门槛，同样时间和投入，可以把游戏做得更好。像抖音这样的平台也很适合精品游戏，因为抖音短视频都是制作精美的大片，你希望用户刷到的游戏也是制作精美的，而不是像素风2D的，那会显得突兀。所以我们觉得小游戏会往精品化走。

Q：我想问团结引擎覆盖范围特别广，它主要利好哪类团队？能不能举一些具体例子说明提升空间有多大？

张俊波：团结引擎目前比较利好中小团队。因为产品相对成熟，可信赖，所见即所得，不用去猜“用这个功能会出什么问题”，小团队可以信任团结引擎。但大团队或大型项目，过去几年我们意识到一个问题，很多大团队要做跨端（从主机到PC），第一个想到的是引擎能不能改、能不能定制。所以有些大厂或大项目会选择其他引擎。如果只做H5或很轻度的小游戏，大量用模板换皮，也可能会选别的引擎。我们觉得有丰富创意、有表达能力、希望做出不一样的好玩游戏、精品游戏的团队，用团结引擎会更有优势。

Q：还有一个问题。以前大家都觉得团结引擎相比海外版本稍微落后一点，但2.0推出了各种新AI工具，这对团结引擎来说算不算一种“新生”？未来阶段的重点是什么？

张俊波：我展开说一下团结引擎的前世今生。2022年我们成立合资公司，开始打造团结引擎。初衷是基于Unity 2022 LTS版本改造成国产化、技术含量高的引擎。做国产化、改写功能，主流的、不受限的客户继续用Global版本。所以2022到2024年，我们专注做几个Global版本不太支持的方向：小游戏、鸿蒙、车机。这些只有中国才有需求。同时我们也意识到中国开发者很需要跨端、开放大世界等功能，所以在团结引擎里实现了这些。但当时我们并没有去追Global的U6、U7新功能，因为方向是让国内开发者按需选择。如果要新功能可以用Global版本。但2025年初，Global做了一个决定，主要是因为合规问题。引擎以后会越来越云化和AI化，不可避免要收集大量开发数据，而AI基础设施国内外是切分的。Unity是一个非常合规的公司，不希望收集中国开发者的数据。就像Unity 70%营收来自广告，但2019年后我们在中国就没做广告业务，因为不想收集中国客户数据。所以2025年初Global决定不再在中国提供U6及后续产品。因此2025年初开始，团结引擎的路线变成了“Global有什么功能我们就做什么”。但我们晚了两年，团队研发资源也有限，所以现在处于追赶阶段。我们不会盲目追求跟Global同步或领先。这不是短期目标。团结引擎2.0里，我们持续优化之前做的功能，特别是移动端。把一些好的渲染技术带到移动端，升级C#等。原来如果想发Switch、PlayStation等海外平台可以用Global版本，但现在Global不能这么用了，所以2.0里我们把主机平台都支持了。另外很重要的一点是Codely这个AI助手，我们必须独立去做。这是2.0的重点。

Q：还有一个关于AI的问题。您觉得AI辅助游戏创作从“勉强可用”跨越到“稳定好用”的决定性因素是什么？

张俊波：现在已经到了稳定好用的阶段了。就看人，会用AI和不会用AI的差别很大。我们从上线大概十个礼拜，看到有些开发者用AI时间多，很自然知道怎么引导AI解决问题，成功率很高。但新手。我们新用户的第二周留存大概只有30%到40%。因为很多开发者用AI问不出啥问题，或者本身对做游戏没那么长性，碰到问题就放弃了。现在大概有三分之一用户每天在Codely上花2到10几个小时。那些重度用户基本把工作模式换成了“左边对话框”模式。我们公司自己的工程师一半以上都在用对话式AI。所以什么时候可用、什么时候不可用，很看经验。有经验的人愿意学习AI、忍受它的不完美，能用好；另一类是“AI原住民”。新毕业的学生，好像已经不会写代码了，只会用AI，而且用得挺好。

Q：上海刚开的人工智能大会，我们发现越来越多个人开发者。比如原来在大厂工作的，自己出来用小团队、用几个AI做小游戏。今年很火的“一人公司”模式。您怎么看这个趋势？对独立开发者或中小团队，团结引擎2.0有什么生态扶持政策？

张俊波：我们觉得未来不见得是“一人公司”，但小团队会很多。有主意、有创造力的人凑在一起。首先程序员还是跑不掉，AI没到那个程度，写出来的代码不用管。还是得有人兜底。美术也还是要有。所以如果你是全能选手，一个人顶好几个，也可以做“一人公司”。随着AI能力提高，这个趋势会越来越多。另一方面，存量项目因为AI提效，维护成本下降、人力成本下降。会从存量项目里释放出一大批有经验、对游戏行业有深刻了解的人，组成更多小团队。团结引擎的AI能力希望能更好地服务他们。一方面大幅提效，存量项目需要的人更少；另一方面，我们希望这些人能开更多项目、做出更多内容。这些内容不像现在市场上那种很快翻篇的，他们从大厂出来创业，一般不会做很轻量的游戏，还是会做严肃的、有创意、有意义的精品游戏。

Q：想问一下，在您接触的国内开发者中，他们对AI工具深度介入核心开发环境的真实接受度如何？有没有什么负面意见？跟您最初的设想有没有落差？

张俊波：您说的是AI方面吧？过去一段时间，整体游戏行业对AI还是非常支持的。但有些游戏公司对深度使用AI。特别是在美术模型方面。会比较谨慎。因为现在AI生成的东西“长得像AI”，一眼就能看出来。所以他们可能用AI做原型，但上线时很多时候还是会改回手工。但AI在工程方面。写代码、整合、优化，这些终端玩家看不见。游戏公司并不排斥在这些环节用AI提效。当然也有些工程师对AI比较排斥。另外大家也开始有两方面的警醒：第一个警醒是，五月份之前，全民都在“Token最大化”。比赛谁消耗Token快，变着法子找中转站用各种最先进模型来显示自己对AI的理解，有一段时间叫“AI赛跑”。但游戏公司对IP非常在意。很难想象一个游戏公司会在游戏没上线前用二游的素材去训练。但五月份之前这个事情好像一直在发生。最近几周我们收到的反馈是，大家相对谨慎了，对AI的输出有所收敛。我们相信未来会有很多私有化部署的需求。谁也不希望重大游戏没上线，大模型那边已经有了，虽然大模型公司说不训练你的数据，但你永远不知道哪里会出漏洞。第二个警醒是，最近有个逆风的声音。AI比人还贵了？AI在生成代码时不见得比人贵，但把维护成本综合算下来，确实要看怎么用。所以用好AI是一个磨合的过程。我们还是很相信AI整体会提高工作效率、改变工作结构。但这是逐步发展的，不是一步到位就敞开了用。昨天我们还在讨论AI的安全问题。AI的权限太大，你经常要用AI就得把权限开放给它，它可能做很多奇怪的事情。这对各公司的知识产权和隐私都没有保障。所以大家觉得AI肯定是方向，但短期有些人开始选择更谨慎的方式。就像我刚才说的，我恨不得让同事把AI写的代码打印出来手抄一遍再提交，不然我连出Bug找谁都不知道。

Q：您刚刚说引擎公司的程序员都用AI写代码，那你们招人的标准是什么样的？是看手工写代码的能力，还是看会不会用AI？

张俊波：我们有个词叫“既要又要”。既要很会用AI，又要能写代码。但写代码倒不见得是刚需，能读懂代码、能Debug、能兜底才是核心。人最终还是要给AI兜底的。最起码现阶段。大模型公司可能因为自家模型不要钱，可以无限制用。但我们如果出了个隐形Bug，不能让AI一遍遍跑几千万行代码的代码库去穷举。说到底这个Bug修了、那个Bug修了，最终还是要有经验的工程师兜底。我们跟AI公司不一样，Token不是自家产的，所以要“既要又要”。昨天跟清华老师聊到一个有意思的事。他说现在很多学生C++、C语言上机课考零分。因为他们的代码都是AI写的，他们自己只能看懂一点。但上机考试要自己把代码写全、能编译出来，没有AI他们就着急了。代码片段看得懂，但整段代码拼不起来就不知道怎么调。所以我们觉得，教育在很长一段时间内，要从事引擎工程师这个行业，基本代码功底还是要有的。代码、算法、数据结构、系统架构，还有图形学。当然，有了AI之后可以让人上手更快。以前一个新毕业生到团队，三个月后才可能修第一个Bug。但有了AI，它可以帮你总结代码讲什么，不用人从头看，上手更快。但我们还是希望他一定要懂自己看的代码。