Roblox 通常被视为一个游戏平台，但其日常运营更像是一个制作工作室。小型团队持续发布新内容，然后大规模地实现盈利。这种节奏带来了两个长期存在的问题：重复性制作工作耗时过长，以及在不同工具间迁移成果时遇到的摩擦。Roblox 的 2025 年更新计划表明，人工智能可以如何在不偏离明确业务目标的前提下，有效减少这两个问题。
Roblox 将人工智能应用到实际工作环境中。
Roblox并没有引导创作者使用独立的AI产品，而是将AI嵌入到Roblox Studio中，创作者们已经在这个环境中进行构建、测试和迭代。在2025年9月的RDC更新中，Roblox概述了旨在提高创作者效率的“AI工具和助手”，尤其关注小型团队。其年度经济影响报告补充道，Studio的诸如头像自动设置和助手等功能已经包含了“新的AI功能”，可以“加速内容创作”。
语言很重要——Roblox 将人工智能定义为周期时间和产出，而不是关于转型或创新的抽象概念。这种定义方式更容易判断这些工具是否有效。
其中一项较为实用的更新侧重于资源创建。Roblox 介绍了一项超越静态生成的 AI 功能，该功能允许创作者根据提示创建“功能齐全的对象”。首批推出的功能涵盖了部分载具和武器类别，并提供可在 Studio 中进行扩展的交互式资源。
这解决了常见的瓶颈问题：构思阶段通常并不耗时，真正耗时的是如何将其转化为能够在实际系统中正常运行的组件。通过缩小这一差距，Roblox 减少了将概念转化为可用组件所需的时间。
该公司还重点介绍了通过API提供的语言工具，包括文本转语音、语音转文本以及跨多种语言的实时语音聊天翻译。这些功能降低了内容本地化所需的工作量，并有助于触达更广泛的受众。类似的工具在其他行业的培训和支持方面也发挥着重要作用。
Roblox 将人工智能视为工具之间的连接组织。
Roblox 还强调了工具之间的互联互通。其 RDC 博文介绍了如何将模型上下文协议 (MCP) 集成到 Studio 的助手功能中，使创作者能够协调跨支持 MCP 的第三方工具的多步骤工作。Roblox 列举了一些实际示例，例如在 Figma 中设计用户界面或在其他工具中生成天空盒，然后将结果直接导入 Studio。
这一点至关重要，因为许多人工智能项目会在工作流程层面遇到瓶颈。团队需要花费大量时间复制输出结果、修复格式或重新处理不完全匹配的素材。而流程编排则通过将人工智能转化为工具之间的桥梁，而非流程中的另一个终点，从而减少了这些开销。
将生产力与收入挂钩
Roblox 将这些工作流程的改进与经济效益直接挂钩。在其 RDC 公告中，该公司报告称，过去一年，创作者通过其开发者交易计划 (Developer Exchange) 获得了超过 10 亿美元的收入，并设定了 10% 的游戏内容收入流向其生态系统的目标。此外，该公司还宣布提高 Robux 兑换率，使创作者在将 Robux 兑换成现金时“多赚 8.5%”。
经济影响报告明确阐述了二者之间的联系。除了在 Studio 中升级人工智能之外，Roblox 还重点介绍了价格优化和区域定价等盈利工具。即使不采用市场模式，结论也很明显：当人工智能的生产力与财务杠杆相结合时，团队更有可能将新工具视为核心运营的一部分，而不是实验性的尝试。
Roblox 利用运营人工智能来扩展安全系统
创意工具固然引人注目，但运营型人工智能往往决定着增长的可持续性。2025年11月，Roblox发布了一篇关于其PII分类器的技术文章，该分类器是一种用于检测聊天中个人信息共享尝试的人工智能模型。Roblox报告称，其平均每天处理61亿条聊天消息，并表示该分类器自2024年底以来一直在生产环境中运行，在内部测试集上的召回率高达98%，误报率仅为1%。
这是一种更为低调的效率提升方式。这种级别的自动化减少了人工审核的需求，并支持政策的一致执行，从而有助于防止规模化成为一种负担。
哪些方面是共通的，以及有哪些模式脱颖而出：
- 将人工智能应用于已有的决策环节。Roblox 专注于构建和审核循环，而不是插入单独的人工智能步骤。
- 尽早减少工具使用摩擦。流程编排至关重要，因为它能减少上下文切换和返工。
- 将人工智能与可衡量的指标挂钩。创作速度与盈利和收益激励机制挂钩。
- 持续改进系统。Roblox 表示，他们将持续更新系统，以应对安全模型中出现的新对抗行为。
Roblox 的工具未必能直接应用于所有领域，但其背后的理念却可以。当人工智能能够缩短从意图到可用输出的路径，并且该输出能够清晰地转化为实际经济价值时，它往往就能带来回报。
