只靠两个人，一家公司能做多少款小游戏？
Catfly.ai创始人孙晨阳给出的答案是：单月超过1000款。
7月29日，在“一人一AI·罗斯基AI开发游戏2026私享会”上，孙晨阳分享了这支“两人公司”的创业实践。团队搭建了一套覆盖美术生成、代码开发、平台适配和数据测试的AI生产管线，目前主要服务海外平台，同时也在开发模拟经营和多塔防等更完整的产品。
当然，这里的“1000款”并不是1000个独立立项、长期运营的精品项目，而是面向海外游戏平台定制，由自动化管线批量生产和完成多平台适配的轻量产品。
据其现场介绍，团队早期为了跑通管线，每月消耗的Token一度达到数百亿级，并同时运行约20个智能体。如今，平台已能将部分国内成熟玩法快速改造成适配TikTok、微信及其他海外网页渠道的产品，常用平台能力、广告组件和分享功能也可以自动接入。
但在展示完这些效率后，孙晨阳给出的核心判断颇为反常：
“在国内用AI做小游戏，90%的团队都没有真正的竞争力。”
当代码、美术和素材都能批量生成，单纯“做得快”很快会变成基础能力。接下来真正拉开差距的，是团队能否选对市场、快速验证创意，并通过持续的对照测试提高广告回收。
·国内越来越卷，海外小游戏仍处于早期
Catfly.ai同时在新加坡和国内开展业务，创始团队拥有字节小游戏相关经验。孙晨阳选择在2026年创业，一个重要原因是看到了国内外小游戏市场的阶段差。
国内小游戏已经从早期红利进入成熟竞争。市场规模持续增长，内购仍是主要收入来源，但平台全面进入买量时代后，产品竞争越来越依赖资金、投放能力和长期运营。
中重度产品也开始成为主流。策略、多人在线、卡牌等过去更常见于客户端和App的品类，已经在小游戏生态中完成验证。Unity、Cocos等商业引擎逐渐普及，大厂和成熟团队持续加码，留给普通小团队的低成本机会越来越少。
海外则处于另一个阶段。
大量海外小游戏仍以休闲、超休闲和网页产品为主，研发团队多是规模不足10人的独立工作室，常用Phaser、PixiJS等网页引擎。除了传统网页游戏平台，TikTok、Facebook、YouTube等社交平台也在探索小游戏分发。
在孙晨阳看来，海外潜在用户和流量规模很大，但小游戏的实际商业化程度仍然偏低。国内已经跑通的玩法和运营经验，有机会被重新带到海外。
“不是简单把国内产品翻译一下，而是把国内小游戏在研发、投放和运营上走过的路，放到海外重新验证。”
这也成为Catfly.ai的主要方向：利用AI降低多平台生产和适配成本，再用国内积累的买量、变现和运营经验提高成功率。
·AI写代码不难，难的是搭好完整生产线
目前，AI参与小游戏开发大致有3条路径。
最直接的一种，是让模型调用网页引擎生成代码。这种方式成本低、速度快，特别适合批量制作轻量产品。但不同小游戏平台的接口和打包规范并不统一，团队仍需自行完成适配。
第二种方式，是通过模型上下文协议控制Unity、Cocos等商业引擎，自动生成界面、场景和脚本。它更适合结构复杂的项目，但调用速度、Token成本和人工修正量仍然较高。
第三种是使用引擎内置的AI能力。它的使用门槛最低，却更依赖引擎提供的固定功能，扩展空间相对有限。
Catfly.ai的方案，是在这些工具之上再搭建一层工作框架。
用户可以通过自然语言或图片描述想做的游戏，AI助手负责理解需求，专家系统再将任务拆分给不同模型、引擎接口和资产服务。美术、代码、界面、广告组件及平台适配完成后，系统可以同时输出多个渠道版本。
对于美术需求较高的产品，团队仍需要沉淀自己的素材库和定制模型。例如国风、玄幻等强文化题材，通用模型很难长期保持人物五官、服装和整体画风一致。使用自有素材训练定制模型，才能兼顾效率和品质。
如果做的是网络梗、热点剧情等轻量广告变现产品，美术一致性的重要性相对较低。团队可以利用通用模型快速生成投放素材，再根据市场数据决定是否继续投入。
AI并没有消除不同产品之间的生产差异。越接近精品化和长线运营，团队越需要自己的审美、素材与工程积累。
·先做广告，再决定要不要开发游戏
过去做小游戏，常见流程是先完成原型，再上线测试用户数据。AI普及后，验证顺序正在发生变化。团队可以先批量生成视频和试玩素材，用真实投放测试点击率、获客成本和早期回收，再决定是否开发完整产品。
孙晨阳将其形容为“先画靶，再射箭”。
这个方法的价值，在于把最昂贵的研发决策推迟到市场验证之后。如果同一个创意可以快速制作多套题材、画风和玩法表达，团队就能先筛掉缺乏吸引力的方向，把资源集中到已经表现出潜力的方案上。
不过，这种前置验证在海外也有额外门槛。部分海外平台要求广告内容与真实玩法保持较高一致性，团队不能只做一条吸量素材，再交付完全不同的产品。
因此，前置素材测试最终仍要回到产品：广告中什么元素吸引了用户，游戏内就要提供对应体验。否则，较低的获客成本也可能换来更差的留存。
Catfly.ai还在内部搭建了一套自动市场监控系统，定期获取应用商店、小游戏平台、Steam和第三方数据平台的榜单及新品信息。系统通过多模态模型分析产品，再将值得关注的变化推送到企业协作工具中。
这套机制试图解决的，是“网感”无法规模化的问题。海外热点变化很快，团队要比竞争者更早发现内容，也要判断这个热点是否适合转化成游戏，而不只是比谁复制得更快。
·两个人做运营，关键靠20个智能体跑测试
批量生产只是Catfly.ai管线的一部分，更重要的是批量测试。
团队将智能体划分为策划、美术、技术、发行和管理等不同角色。策划智能体关注数值和关卡，美术智能体负责界面与交互，技术智能体执行自动测试，发行智能体追踪素材和渠道表现，最终再由管理智能体汇总数据，交给两位创始人决策。
例如，团队可以针对不同渠道自动创建多组界面和广告实验，再实时观察各组的表现。出现异常时，系统会主动预警；实验结束后，再比较不同人群、渠道和素材的结果。
为了控制成本，Catfly.ai没有让所有任务都调用最昂贵的大模型。复杂决策交给能力更强的模型，实时数据监控与标准化测试则更多使用本地部署的小模型。
孙晨阳认为，中国小游戏行业已经证明，持续进行大量对照测试，可以明显提高产品成功率。但传统做法需要投入大量人员。AI的价值，是让小团队也能承受这种测试密度。
·决策比产能更重要
对于小游戏团队接下来的机会，孙晨阳看好3个方向。
第一类是更精品、更强调长线经营的产品，例如二合等已经验证生命周期的品类。第二类是具有一定技术门槛的3D或复杂玩法产品，避免陷入纯素材和代码产能竞争。第三类则是将国内成熟的小游戏玩法与运营经验带到海外。
这3个方向的共同点，是不能只依赖“AI做得快”。
当大厂、成熟小游戏公司和创业团队都能使用同一批模型时，生产效率很难长期成为壁垒。哪怕两个人可以月产千款小游戏，如果选错平台、不了解用户，最终得到的也只是一批没有收入的产品。
“AI时代拼的已经不是整体生产力，而是对照测试、回收效率，以及渠道和平台的选择。”
过去，海外Steam或App产品的玩法经常被简化后移植到小游戏；现在，一些小游戏中跑通的轻量机制，也开始反向进入App和更完整的产品。
两个人月产1000款小游戏，听上去足够惊人。但这场分享真正想说明的或许是——当所有人都拥有更强的生产力，选对一款游戏，比做出一千款游戏更重要。
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