5月7日消息,运营 22 年的太空 MMO《EVE Online》开发商 CCP Games 宣布从韩国母公司 Pearl Abyss 完成管理层回购,交易额 1.2 亿美元,同步更名 Fenris Creations。Google DeepMind 在交易中作为战略投资者持有少数股权,并启动一项研究合作——在离线版 EVE Online 服务器上训练 AI 的长期规划、记忆、持续学习能力。Demis Hassabis 亲自背书。这是 DeepMind 用游戏环境训 AI 一系列动作中规模最大的一次,背后映照的是去年 11 月发布的 SIMA 2 自己承认的核心短板:长期规划与记忆。
1.2 亿回购 vs 2018 年 4.25 亿收购,Pearl Abyss 七年缩水 71.8%
Pearl Abyss 当年的 4.25 亿美元买入价(2018 年 9 月,全现金交易),是当时韩国游戏行业对北欧 MMO 的一次高调押注。这次出手价 1.2 亿美元,账面缩水 71.8%。
但同步发布的运营数据并不支持"游戏老化"的解释:CCP 公布 2025 年总收入超过 7,000 万美元,11 月单月营收创 EVE Online 22 年来历史最高,Q4 是历史第二高的营收季度。也就是说,Pearl Abyss 把 EVE Online 卖掉,更像是双方对游戏战略方向有分歧——而非 EVE Online 本身不行。
冰岛媒体披露的细节是:交易包含现金和非现金成分,由 CCP 高级管理层 + 长期投资者组成的所有权集团接手,回到 2018 年被 Pearl Abyss 收购前那种"自己说了算"的治理模型。新公司董事长由 Omega Ventures 联合创始人 Birgir Már Ragnarsson 担任,CEO 仍是从 1999 年就在 CCP 工作的 Hilmar Veigar Pétursson。
DeepMind 为什么盯上 EVE Online?补的是 SIMA 2 长期规划短板
要理解 DeepMind 为什么愿意为一款 22 岁的太空游戏入股,得回到去年 11 月。
DeepMind 在 SIMA 2 发布技术报告里写得很坦诚:这个跨 3D 游戏的通用代理,最难的关卡是 "very long-horizon, complex tasks that require extensive, multi-step reasoning and goal verification"——长期规划任务、记忆约束、跨步推理,这三块至今没解。同期发布的世界模型 Genie 3 能生成视觉逼真的 3D 场景给 SIMA 2 训练,但 Genie 3 自己的视觉记忆只能保留约一分钟,超过这个时间尺度环境一致性就会崩。
EVE Online 是另一个完全不同的训练环境。这款 2003 年上线的太空 MMO 拥有 7,800+ 星系、5 大种族派系、自发布以来累计 950 万订阅用户,所有经济活动(采矿、制造、贸易、舰队战)由玩家驱动——没有 NPC 控制的市场,没有 GM 干预的政治。一场顶级联盟战可能跨越数月规划、上千玩家协调、数百万美元等值的虚拟资产投入。这种"真实人类长期协作博弈痕迹",是 AlphaGo(封闭规则)、AlphaStar(10-30 分钟即时战术)、SIMA 2(单游戏会话级任务)都不曾接触过的训练信号。
DeepMind 拿到的是一个离线版 EVE Online,跑在本地服务器上做模型评估,明确"避免影响正式游戏服务器"。但反向数据流也是存在的——Fenris 在公告里说,研究洞察会反哺到 EVE Online 与新作(EVE Frontier、EVE Vanguard、Carbon)的设计中。
DeepMind 用游戏训 AI 的产品线,已经走了 12 年
回顾一下 DeepMind 用游戏环境训 AI 的完整轨迹:
2013-2015 年的 Atari DQN,用深度 Q 网络在 Atari 游戏上达到甚至超过人类水平,是现代深度强化学习的奠基工作。2016 年 AlphaGo 击败李世石,证明 AI 在封闭规则空间里可以超越世界顶尖人类。2019 年 AlphaStar 在 StarCraft II 中达到人类大师水平——这是从"完全信息 + 回合制"到"部分信息 + 即时制"的跨越。2024-2026 年的 SIMA 系列,跨 No Man's Sky、Teardown、ASKA、MineDojo 等 9 款 3D 游戏的通用 instructable 代理;SIMA 2 接入 Gemini,能在 Genie 3 生成的从未见过的 3D 世界中自我改进。 现在 + EVE Online = 把训练环境从"游戏开发者预设的关卡"扩展到"22 年真人共建的复杂动态社会"。这条产品线的逻辑非常清晰——游戏环境的 AI 难度梯度从规则封闭走向开放、从单局短期走向长期持续、从 NPC 受控走向多智能体协作。EVE Online 是当前能找到的、仍在商业运营的、最接近"真实社会复杂度"的虚拟环境。
Demis Hassabis 在公告里强调:"Games have always been a huge part of my life",并把 Atari DQN、AlphaGo、AlphaStar、SIMA 都列为 DeepMind 在游戏环境里的关键突破。这位 CEO 早年的职业起点就是设计 Theme Park 这类 AI 模拟游戏,跟 EVE Online CEO Hilmar 也认识多年。
值得对照的是同周 Anthropic 的动作——5 月 6 日 Claude Managed Agents 推出"梦境"功能,让代理在空闲时复盘自己的会话历史。同样的目标(让代理学会长期规划与持续学习),DeepMind 选的是"租用人类玩家共建了 22 年的复杂虚拟世界",Anthropic 选的是"让代理在自己已经经手的任务里翻找模式"。两条路径的资源依赖、可扩展性、伦理边界都完全不同,是当前 AGI 路径分叉的一个典型对照样本。 争议未解:玩家社区、数据合规与商业回报
这次合作公告里有几件事没回答:
第一,玩家数据合规。"离线版 EVE Online" 用什么数据训练——历史快照、玩家匿名行为日志,还是合成数据?欧盟 AI 法案和 GDPR 框架下,22 年的玩家行为数据用于商业 AI 训练,授权基础是什么。Fenris 和 DeepMind 都未披露细节。
第二,玩家社区反应。EVE Online 的硬核玩家社区以"对游戏内 AI/自动化工具极端敏感"著称,社区曾因小幅度自动化工具变更引发数月抗议。即便 DeepMind 训练的是离线版本,"研究洞察反哺正式服"这一条已足以触发玩家警觉,Reddit 上的 r/Eve 社区已开始讨论"AI 入侵新伊甸"的担忧。
第三,商业回报路径不明。DeepMind 持有少数股权但具体比例未披露,研究合作没有明确的产出 KPI 或里程碑。Pearl Abyss 七年从 4.25 亿亏到 1.2 亿这件事本身就说明:在游戏 IP 上做长期资本回报并不容易。如果 EVE Online 的 AI 研究价值只能间接通过 DeepMind 其他产品(Gemini、未来 SIMA)变现,那这笔交易的财务逻辑会比叙事逻辑模糊得多。
第四,对 AGI 路径的真实意义。DeepMind 强调 EVE 适合训"长期规划+记忆+持续学习",但批评者会问:如果 SIMA 2 在标准 3D 游戏里都还做不到长期规划,把训练环境换成更复杂的 EVE Online,是否只是把同一个问题换了个壳。这个质疑要到下一代 SIMA 或专门论文发布才能验证。
这次合作的财务规模在 AI 行业大背景下并不大——比起 Anthropic 动辄数十亿美元的单轮融资是个零头,比起 OpenAI 与 Microsoft 的多年合作更像试水。但叙事价值很大:DeepMind 用真金白银、用入股而非简单 API 采购的方式,把一个真实玩家共建了 22 年的虚拟世界变成了 AI 训练场。这种"租用他人创造的复杂性"路径,跟 Anthropic 同周推出的"代理自己复盘历史会话"形成了两条 AGI 路径的明显分叉。