AI 降門檻，卻抬高曝光成本
Google 於 10 月 7 日推出實驗性遊戲平台 Playground，讓沒有程式經驗的人也能透過文字指令製作、試玩並分享遊戲。六天後的 10 月 13 日，Google Play 宣布推出 Game Finder，依據玩家的遊玩行為與偏好推薦作品。這類工具雖然縮短了製作流程，讓腦中的點子更容易變成可玩的作品，但並未解決「玩家為什麼願意再玩一次」的核心問題。當更多創作者能輕鬆產出內容，遊戲供給量可能暴增，但玩家數量不會因此增加，導致新作品難以找到第一批試玩者。
推薦演算法的盲點與挑戰
Playground 目前先開放美國 18 歲以上使用者，作品可透過連結分享或發到 Explore 展示區。Google 表示 Explore 會依玩家評分與遊玩活動展示作品，這帶來了新作品的起步難題：若還沒有人玩，哪裡來的評分與紀錄？參考 Steam 的官方說明，購買與遊玩是重要曝光訊號，而願望清單通常不直接影響演算法曝光。Game Finder 則以「Gamer DNA」分析遊玩行為，目前僅向美國英語使用者推出。雖然能省下搜尋時間，但推薦符合既有口味的遊戲，與讓人發現原本不知道自己會喜歡的作品，是兩回事。
從製作轉向行銷的新戰場
目前沒有公告證實 Playground 作品會直接進入 Game Finder，但 Google 同時投入創作與推薦，顯示其試圖解決產出與尋找內容的問題。若遊戲變多卻缺乏更好的篩選方式，創作者需投入更多心力爭取曝光，部分成本可能從製作階段移到行銷。對小團隊而言，AI 省下的工時未必能用來打磨遊戲，也可能得拿去找人玩。工具能交出作品，不能順便交出受眾，這才是「人人能做遊戲」較少被談到的代價。