# Runtime 天花板與人工世界設計空間坍縮：從生成可行域到可執行世界邊界

## Runtime Ceilings and Artificial-World Design-Space Collapse: From Generative Feasibility to Executable World Boundaries

**系列**：生成式互動平台與人工世界資料飛輪，第 5 篇／共 7 篇  
**系列英文名**：Generative Interactive Platforms and Artificial-World Data Flywheels  
**系列代碼**：GIAW  
**文件編號**：EML-GIAW-2026-05-v0.1  
**作者**：Neo.K with Aletheia（GPT-5.6 Sol）  
**機構**：EveMissLab／一言諾科技有限公司  
**版本**：v0.1  
**日期**：2026-09-12  
**性質**：AI Game Runtime／Artificial Worlds／System Architecture／Design-Space Theory／World Models  
**狀態**：Public Theory Draft  
**直接前置**：GIAW-01 至 GIAW-04；遊戲本體論系列；AGPL Series  
**後續接口**：GIAW-06《從玩家數到模型增長率》；GIAW-07《人工世界資料飛輪》

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## 摘要

生成式互動平台常以「任何人都能快速生成遊戲或互動世界」作為產品敘事。然而，可被想像的世界、可被模型描述的世界、可被程式生成的世界、可被 Runtime 穩定執行的世界、以及最終可被推薦系統有效分發的世界，並不是同一集合。

本文提出「人工世界設計空間坍縮」（Artificial-World Design-Space Collapse）框架，將生成式互動平台中的世界可行域分為：

$$
\Omega_{\mathrm{design}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{gen}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{run}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{rec}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{prod}}.
$$

其中：

- $\Omega_{\mathrm{design}}$：理論上可被構想的人工世界；
- $\Omega_{\mathrm{gen}}$：生成模型實際能可靠產生的世界；
- $\Omega_{\mathrm{run}}$：平台 Runtime 能穩定執行的世界；
- $\Omega_{\mathrm{rec}}$：推薦與分發機制願意放大的世界；
- $\Omega_{\mathrm{prod}}$：創作者最終大量生產的世界。

GIAW-04 已處理 $\Omega_{\mathrm{rec}}$ 對設計演化的選擇壓力。本文進一步分析 $\Omega_{\mathrm{gen}}$ 與 $\Omega_{\mathrm{run}}$ 的結構性限制，包括單體程式架構、模組化能力、資產串流、長期狀態、持久化、網路同步、多 Agent、CPU／GPU 預算、記憶體、裝置差異、延遲、版本管理與生成式程式修復能力。

本文主張：若平台的生成與執行架構主要為「單檔、短 session、低狀態量、低資產量、單機、低並行」而設計，則即使模型在語義上能理解更複雜的遊戲需求，實際可執行世界仍會被壓縮到一個狹窄子域。這種技術邊界會進一步與推薦邊界耦合，使平台逐漸形成「不只是大家喜歡做小遊戲，而是系統只能穩定獎勵小遊戲」的結構性現象。

本文進一步區分「生成失敗」「執行失敗」「效能失敗」「長時狀態失敗」「世界擴展失敗」與「生態選擇失敗」，並提出 Runtime Capability Vector、World Complexity Budget、Modularity Index、Persistence Depth 與 Artificial-World Feasibility Frontier 等概念，用於評估 AI 原生遊戲平台能否從超休閒內容真正跨入中型、長時、多系統與持久化人工世界。

**關鍵詞**：Runtime Ceiling、Artificial World、Design-Space Collapse、Generative Game Platform、Modularity、Persistence、Asset Streaming、Performance Budget、Multi-Agent、World Model

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# 1. 問題提出：能想像不等於能生成，能生成不等於能跑

人類可以描述：

> 一個具有數百名持久化 NPC、可破壞城市、長期經濟、動態政治、即時戰鬥與跨裝置同步的人工世界。

語義上：

$$
W^\star
\in
\Omega_{\mathrm{design}}.
$$

但生成模型是否能產生？

$$
W^\star
\in
\Omega_{\mathrm{gen}}?
$$

即使產生了：

$$
W^\star
\in
\Omega_{\mathrm{run}}?
$$

即使能跑：

$$
W^\star
\in
\Omega_{\mathrm{rec}}?
$$

這四個問題完全不同。

因此：

$$
\boxed{
\text{Conceptual Possibility}
\neq
\text{Generative Feasibility}
\neq
\text{Runtime Feasibility}
\neq
\text{Platform Fitness}.
}
$$

---

# 2. 五層人工世界可行域

本文定義：

$$
\boxed{
\Omega_{\mathrm{design}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{gen}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{run}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{rec}}
\supseteq
\Omega_{\mathrm{prod}}.
}
$$

這是一個理想化偏序，不要求每個具體平台在所有情況下嚴格包含。

其意義是：

## 2.1 Design Space

$$
\Omega_{\mathrm{design}}
$$

包含所有可構想世界。

---

## 2.2 Generative Space

$$
\Omega_{\mathrm{gen}}
$$

模型能可靠生成：

- code；
- rules；
- assets；
- scene；
- state machine；
- interaction；

的世界。

---

## 2.3 Runtime Space

$$
\Omega_{\mathrm{run}}
$$

平台能以可接受：

- FPS；
- memory；
- latency；
- load time；
- crash rate；

執行的世界。

---

## 2.4 Recommendation Space

$$
\Omega_{\mathrm{rec}}
$$

平台推薦函數願意放大的世界。

---

## 2.5 Production Space

$$
\Omega_{\mathrm{prod}}
$$

創作者真正大量生產的世界。

---

# 3. Design-Space Collapse 的定義

定義：

$$
C_{\Omega}
=
1-
\frac{\mu(\Omega_{\mathrm{prod}})}
{\mu(\Omega_{\mathrm{design}})},
$$

其中：

$$
\mu
$$

不是簡單作品數，而是世界結構空間的有效測度。

若：

$$
C_{\Omega}\rightarrow1,
$$

表示最終生產空間只覆蓋理論設計空間極小部分。

因此：

$$
\boxed{
\text{Many Games}
\not\Rightarrow
\text{Large Effective Design Space}.
}
$$

---

# 4. 生成器天花板

定義生成器：

$$
\mathcal G_M:
I
\rightarrow
W.
$$

若模型面對複雜需求：

$$
I^\star,
$$

卻只能生成：

$$
W'
$$

使：

$$
F(W',I^\star)\ll1,
$$

則生成器存在：

$$
\boxed{
\text{Generative Ceiling}.
}
$$

其中：

$$
F
$$

為意圖保真度。

生成器天花板可能來自：

- context limits；
- code synthesis reliability；
- dependency planning；
- asset generation quality；
- long-range consistency；
- state-machine complexity；
- cross-file coordination；
- debugging capacity。

---

# 5. Runtime 天花板

即使：

$$
W\in\Omega_{\mathrm{gen}},
$$

仍不代表：

$$
W\in\Omega_{\mathrm{run}}.
$$

定義 Runtime：

$$
\mathcal R(W,H,D),
$$

其中：

- $H$：硬體；
- $D$：裝置／瀏覽器／OS 條件。

若：

$$
\mathcal R(W,H,D)
<
Q_{\min},
$$

則世界雖然存在，卻不可接受地：

- lag；
- crash；
- load too long；
- memory overflow；
- unstable；
- desync。

---

# 6. World Complexity Budget

定義世界複雜度：

$$
K_W
=
K_S
+
K_A
+
K_T
+
K_O
+
K_R
+
K_{\mathrm{asset}}
+
K_{\mathrm{agent}}
+
K_{\mathrm{net}}.
$$

其中：

- $K_S$：狀態複雜度；
- $K_A$：行動空間；
- $K_T$：轉移函數；
- $K_O$：觀測與 UI；
- $K_R$：規則；
- $K_{\mathrm{asset}}$：資產；
- $K_{\mathrm{agent}}$：NPC／Agent；
- $K_{\mathrm{net}}$：網路同步。

Runtime 具有預算：

$$
B_R.
$$

當：

$$
K_W>B_R,
$$

就會進入不穩定域。

---

# 7. 單體程式與模組化

簡單生成平台常偏好：

$$
W
=
\text{One Artifact}.
$$

例如：

- 單一程式；
- 單一 bundle；
- 少量資產；
- 全域狀態；
- 短生命週期。

這對：

$$
K_W\ll B_R
$$

非常有效。

但中大型遊戲傾向：

$$
W
=
M_1\oplus M_2\oplus\cdots\oplus M_n.
$$

其中：

- rendering；
- physics；
- combat；
- AI；
- UI；
- save；
- audio；
- quest；
- economy；
- networking；

彼此具有不同生命週期。

因此：

$$
\boxed{
\text{Large World}
\Rightarrow
\text{Modular Coordination Requirement}.
}
$$

---

# 8. Modularity Index

本文定義：

$$
M_I
=
\frac{
\text{independently loadable / replaceable subsystems}
}{
\text{total major subsystems}
}.
$$

若：

$$
M_I\rightarrow0,
$$

表示架構高度單體。

若：

$$
M_I\rightarrow1,
$$

表示高度模組化。

低：

$$
M_I
$$

會造成：

- 修改一處影響全域；
- AI repair scope 過大；
- 測試成本上升；
- code context 膨脹；
- load 全部資產；
- state coupling。

---

# 9. Context Coupling Problem

AI 生成程式時若每次修改都需要：

$$
C_{\mathrm{all}}
$$

全域 context，

則成本：

$$
Cost_{\mathrm{edit}}
\propto
|C_{\mathrm{all}}|.
$$

模組化可讓：

$$
Cost_{\mathrm{edit}}
\propto
|C_i|,
$$

其中：

$$
|C_i|\ll|C_{\mathrm{all}}|.
$$

因此：

$$
\boxed{
\text{Modularity is not only software engineering;}
}
$$

$$
\boxed{
\text{it is also an AI reasoning-complexity reduction mechanism.}
}
$$

---

# 10. 單檔生成的局部優勢

單檔不是天然錯誤。

其優點：

- generation simple；
- deployment simple；
- rollback simple；
- share simple；
- sandbox simple。

對小型遊戲：

$$
K_W<K_0,
$$

甚至可能最優。

問題是若平台把：

$$
K_0
$$

誤當成所有世界都應該適用的架構上限。

---

# 11. Asset Ceiling

遊戲複雜度不只是 code。

資產包括：

$$
A_W
=
A_{\mathrm{texture}}
+
A_{\mathrm{audio}}
+
A_{\mathrm{anim}}
+
A_{\mathrm{model}}
+
A_{\mathrm{map}}.
$$

若 Runtime 要求：

$$
Load(A_W)
$$

一次完成，

則：

$$
T_{\mathrm{load}}
\propto
|A_W|.
$$

中大型世界通常需要：

$$
\boxed{
\text{Asset Streaming}.
}
$$

---

# 12. Asset Streaming

理想：

$$
A_t
\subset
A_W.
$$

只載入當前需要資產。

隨玩家移動：

$$
A_t
\rightarrow
A_{t+1}.
$$

若平台缺乏 streaming：

$$
A_t=A_W.
$$

則：

$$
\text{Memory}\uparrow,
$$

$$
\text{LoadTime}\uparrow.
$$

世界規模自然受到壓縮。

---

# 13. Spatial Streaming

大型地圖：

$$
\mathcal M
=
\bigcup_{i=1}^{n}
Z_i.
$$

玩家位於：

$$
Z_k.
$$

實際需要：

$$
Z_k
+
Neighbors(Z_k).
$$

若 Runtime 必須載入：

$$
\bigcup_{i=1}^{n}Z_i,
$$

則地圖規模：

$$
n
$$

很快碰到天花板。

---

# 14. State Ceiling

小遊戲狀態：

$$
S_t
$$

可能只有：

- score；
- player position；
- few enemies；
- timer。

中型世界：

$$
S_t
$$

可能包含：

- NPC memory；
- inventory；
- quests；
- economy；
- faction；
- world events；
- destroyed objects；
- persistent relationships。

因此：

$$
|S_t|
$$

快速增長。

如果狀態管理仍假設：

$$
S_t
\approx
\text{small transient object},
$$

則：

$$
\boxed{
\text{Persistent-World Failure}
}
$$

很快出現。

---

# 15. Persistence Depth

本文定義：

$$
P_D
$$

為世界可持續保存的狀態深度。

L0：

$$
P_D=0
$$

session 結束即重置。

L1：

保存：

$$
\text{score},
\text{settings}.
$$

L2：

保存：

$$
\text{player progression}.
$$

L3：

保存：

$$
\text{world mutations}.
$$

L4：

保存：

$$
\text{NPC/faction/economy state}.
$$

L5：

保存：

$$
\text{long-horizon causal history}.
$$

中大型人工世界通常需要：

$$
P_D\ge3.
$$

---

# 16. History Is State

遊戲世界若具有歷史：

$$
H_t,
$$

則下一狀態：

$$
S_{t+1}
=
T(S_t,A_t,H_t).
$$

若 Runtime 只保存：

$$
S_t
$$

而忽略：

$$
H_t,
$$

則很多長期因果：

- reputation；
- memory；
- path dependence；
- political history；

無法成立。

因此：

$$
\boxed{
\text{Persistent world}
\neq
\text{save current variables only}.
}
$$

---

# 17. Temporal Horizon Ceiling

短遊戲：

$$
T\sim10^1\text{--}10^2\text{ seconds}.
$$

中型遊戲：

$$
T\sim10^4\text{--}10^6\text{ seconds}.
$$

世界越長，

越需要處理：

- drift；
- stale state；
- save migration；
- versioning；
- long-term bugs；
- content updates。

因此：

$$
\boxed{
\text{Long-Horizon Game}
\Rightarrow
\text{Lifecycle Engineering}.
}
$$

---

# 18. Version Migration

世界版本：

$$
W^{(1)}
\rightarrow
W^{(2)}.
$$

玩家存檔：

$$
S^{(1)}.
$$

升級後需：

$$
M_{1\rightarrow2}
:
S^{(1)}
\rightarrow
S^{(2)}.
$$

若平台沒有：

$$
\text{schema migration},
$$

持久化世界更新會變得危險。

---

# 19. Network Ceiling

多人世界需要：

$$
S_t^{\mathrm{server}}
$$

與：

$$
S_t^{\mathrm{client}}.
$$

必須處理：

- authority；
- synchronization；
- prediction；
- reconciliation；
- latency；
- cheating；
- disconnect；
- concurrent mutation。

簡單單機生成：

$$
\not\Rightarrow
$$

可靠 multiplayer generation。

---

# 20. Concurrency Complexity

若：

$$
n
$$

名玩家同時修改世界，

可能存在：

$$
A_t^1,A_t^2,\ldots,A_t^n.
$$

世界轉移：

$$
S_{t+1}
=
T(
S_t,
A_t^1,\ldots,A_t^n
).
$$

衝突數量可能快速增加。

因此：

$$
\boxed{
\text{Multiplayer}
\neq
\text{Single-player}\times n.
}
$$

---

# 21. Agent Ceiling

NPC 若只需要：

$$
\text{FiniteStateMachine},
$$

成本較低。

但若每個 NPC 都有：

- memory；
- planning；
- dialogue；
- goals；
- world model；

則：

$$
C_{\mathrm{agent}}
$$

快速增長。

總成本：

$$
C_{\mathrm{total}}
=
\sum_{i=1}^{N}
C_{\mathrm{agent},i}.
$$

所以：

$$
N\uparrow
$$

並不免費。

---

# 22. Agent Scheduling

不是每個 NPC 都需要每 frame 更新。

可使用：

$$
f_i
=
\text{update frequency of agent }i.
$$

距玩家遠：

$$
f_i\downarrow.
$$

重要事件：

$$
f_i\uparrow.
$$

如果平台缺乏：

$$
\boxed{
\text{Multi-Rate Agent Scheduling},
}
$$

大量 Agent 世界會浪費計算。

---

# 23. Cognitive LOD

傳統遊戲有：

$$
\text{Level of Detail}.
$$

AI NPC 也需要：

$$
\boxed{
\text{Cognitive Level of Detail}.
}
$$

例如：

L0：

$$
\text{sleep}.
$$

L1：

$$
\text{statistical simulation}.
$$

L2：

$$
\text{rule-based update}.
$$

L3：

$$
\text{local planning}.
$$

L4：

$$
\text{full model inference}.
$$

這可讓大世界中：

$$
N_{\mathrm{agent}}\gg1.
$$

---

# 24. Physics Ceiling

物理物件數：

$$
N_P.
$$

碰撞／約束計算：

$$
C_P=f(N_P).
$$

若 naive：

$$
C_P\sim O(N_P^2).
$$

雖然實際引擎會使用：

- broad phase；
- spatial partition；
- sleeping；

降低成本，

但 AI 生成平台若沒有成熟 engine abstraction，容易生成低效率實作。

---

# 25. Rendering Ceiling

畫面成本：

$$
C_R
=
f(
\text{DrawCalls},
\text{Triangles},
\text{Shaders},
\text{Lights},
\text{Particles},
\text{Resolution}
).
$$

生成模型可能知道：

> 「加入更多粒子很華麗。」

但不一定自動知道：

$$
\text{ParticleCount}
\rightarrow
FPS.
$$

若平台缺少：

$$
\text{Performance-Aware Generation},
$$

美術生成會直接撞 Runtime 天花板。

---

# 26. Performance as a First-Class Constraint

生成函數不應只是：

$$
W
=
G(I).
$$

而應：

$$
W
=
G(
I,
B_{\mathrm{cpu}},
B_{\mathrm{gpu}},
B_{\mathrm{mem}},
B_{\mathrm{net}},
B_{\mathrm{load}}
).
$$

其中：

$$
B
$$

都是硬約束。

因此：

$$
\boxed{
\text{Performance Budget}
\in
\text{Generation Specification}.
}
$$

---

# 27. Device Heterogeneity

若平台跨：

- high-end desktop；
- low-end phone；
- tablet；
- browser；

則：

$$
B_R(D_i)
$$

差異巨大。

為保證：

$$
\forall D_i,
\quad
Q(W,D_i)\ge Q_{\min},
$$

平台通常會按最弱裝置縮減：

$$
\Omega_{\mathrm{run}}.
$$

因此 mobile-first 容易造成：

$$
\boxed{
\text{Lowest-Common-Denominator Runtime}.
}
$$

---

# 28. Mobile-First 的雙面性

Mobile-first 優點：

- 大量玩家；
- 即開即玩；
- 低安裝摩擦；
- 分享方便。

但代價可能是：

- memory budget；
- input budget；
- battery；
- thermal；
- screen size；
- network instability。

所以：

$$
\text{Reach}\uparrow
$$

可能伴隨：

$$
\Omega_{\mathrm{run}}\downarrow.
$$

---

# 29. Browser Runtime 的限制與優勢

Browser 具有：

- sandbox；
- zero-install；
- cross-platform；
- easy deployment。

但中大型遊戲可能遇到：

- memory policy；
- tab lifecycle；
- storage quota；
- GPU API differences；
- background throttling；
- filesystem limits。

因此：

$$
\boxed{
\text{Browser-native}
\neq
\text{Desktop-engine equivalent}.
}
$$

---

# 30. Latency Ceiling

互動延遲：

$$
L
=
L_{\mathrm{input}}
+
L_{\mathrm{simulation}}
+
L_{\mathrm{render}}
+
L_{\mathrm{network}}
+
L_{\mathrm{model}}.
$$

若：

$$
L>L_{\max},
$$

玩家感覺：

$$
\text{Lag}.
$$

AI Agent 或雲端 inference 加入後：

$$
L_{\mathrm{model}}
$$

可能成為主要瓶頸。

---

# 31. Real-Time AI 與遊戲 AI 不同

聊天 Agent 可以接受：

$$
1\text{--}5s
$$

回應。

動作遊戲可能需要：

$$
<100ms.
$$

因此：

$$
\boxed{
\text{LLM Capability}
\neq
\text{Real-Time Game Suitability}.
}
$$

需要：

- local model；
- cached policy；
- hierarchical control；
- asynchronous planning；
- symbolic fallback。

---

# 32. Hierarchical AI Control

可以分：

$$
\text{High-Level Planner}
$$

低頻：

$$
f_H.
$$

與：

$$
\text{Low-Level Controller}
$$

高頻：

$$
f_L.
$$

其中：

$$
f_L\gg f_H.
$$

即：

$$
LLM
\rightarrow
\text{Goal}
\rightarrow
\text{LocalController}
\rightarrow
\text{Action}.
$$

這使中型 Agent 世界更可行。

---

# 33. Code Generation Ceiling

AI 生成小遊戲時：

$$
LOC
$$

可能低。

中型系統：

$$
LOC\uparrow
$$

更重要的是：

$$
\text{DependencyGraph}
$$

複雜度上升。

錯誤可能來自：

- interface mismatch；
- stale assumptions；
- hidden side effects；
- cyclic dependency；
- state ownership confusion。

因此：

$$
\boxed{
\text{Code Volume}
\neq
\text{Code Complexity},
}
$$

而：

$$
\text{coordination complexity}
$$

才是生成式工程的主要天花板之一。

---

# 34. Dependency Graph Complexity

設模組圖：

$$
\mathcal G_M=(V,E).
$$

若平均 degree：

$$
\bar d\uparrow,
$$

修改一個節點影響：

$$
\text{Impact}(v)
$$

增加。

所以平台需要：

- explicit interfaces；
- contracts；
- tests；
- schemas；
- dependency ownership。

否則：

$$
\text{AI Fix}
\rightarrow
\text{New Regression}.
$$

---

# 35. Verification Ceiling

生成：

$$
G
$$

不等於驗證：

$$
V(G).
$$

中大型世界的驗證空間：

$$
\mathcal T
=
\{
t_1,\ldots,t_m
\}
$$

可能巨大。

若：

$$
m\uparrow,
$$

單純手動玩測不足。

需要：

- unit tests；
- simulation tests；
- property tests；
- fuzzing；
- replay；
- regression suite；
- bot playtesting。

---

# 36. Replay as Verification Infrastructure

人工世界具有天然優勢：

$$
\text{Replay}
=
(S_0,A_0,A_1,\ldots,A_T).
$$

版本更新後可重跑：

$$
\text{Replay}(W^{(k)}).
$$

若：

$$
\text{Outcome}^{(k+1)}
\neq
\text{Expected},
$$

可發現 regression。

因此：

$$
\boxed{
\text{Replay}
=
\text{Game QA}
+
\text{World-Model Evidence}.
}
$$

---

# 37. Runtime 可觀測性

平台若只知道：

$$
\text{Crash}/\text{NoCrash},
$$

難以優化。

應觀測：

$$
\text{Telemetry}
=
(
\text{FPS},
CPU,
GPU,
\text{Memory},
\text{Load},
\text{Latency},
GC,
\text{Network},
\text{AgentCost}
).
$$

而且應對應：

$$
\text{WorldFeature}.
$$

才能學：

$$
\text{Feature}
\rightarrow
\text{PerformanceCost}.
$$

---

# 38. Performance-Aware World Model

生成器可以學：

$$
P(
\text{Cost}
\mid
\text{WorldStructure}
).
$$

因此在生成前預測：

$$
\hat C(W).
$$

若：

$$
\hat C(W)>B_R,
$$

可自動：

- simplify；
- stream；
- lower LOD；
- reduce agents；
- split modules。

這代表：

$$
\boxed{
\text{Runtime model}
}
$$

本身也可以成為生成模型的一部分。

---

# 39. World Compiler

本文提出：

$$
\boxed{
\mathcal C_W:
I
\rightarrow
W_{\mathrm{IR}}
\rightarrow
W_{\mathrm{target}}.
}
$$

先生成：

$$
W_{\mathrm{IR}}
$$

世界中間表示，

再針對裝置：

$$
D_i
$$

編譯：

$$
W_{\mathrm{target}}^{(i)}.
$$

類似：

$$
\text{Source}
\rightarrow
\text{Compiler}
\rightarrow
\text{Target}.
$$

這比直接生成單一最終程式更具擴展性。

---

# 40. World IR

World IR 可包含：

$$
W_{\mathrm{IR}}
=
(
\text{Entities},
\text{Rules},
\text{States},
\text{Actions},
\text{Systems},
\text{Assets},
\text{Budgets},
\text{Dependencies}
).
$$

不同 Runtime：

$$
R_1,R_2,\ldots,R_n
$$

都可以從同一：

$$
W_{\mathrm{IR}}
$$

生成 target。

這使：

$$
\boxed{
\text{World Semantics}
\neq
\text{Runtime Implementation}.
}
$$

---

# 41. Runtime Lock-In

若世界語義與平台程式高度耦合：

$$
W\equiv \text{Code}_{\mathcal P},
$$

移植成本：

$$
C_{\mathrm{port}}\uparrow.
$$

若使用 World IR：

$$
W_{\mathrm{semantic}}
\rightarrow
\text{Compiler}_{\mathcal P},
$$

則：

$$
C_{\mathrm{port}}\downarrow.
$$

因此 AI 原生遊戲平台長期可能需要：

$$
\boxed{
\text{Portable Artificial-World Representation}.
}
$$

---

# 42. Long-Running Agent Runtime

中大型 Agent 世界還需要：

$$
t\rightarrow\infty
$$

近似長期執行。

Agent 必須處理：

- restart；
- checkpoint；
- memory compaction；
- failure recovery；
- model upgrade；
- tool failure；
- stale goal。

所以：

$$
\boxed{
\text{Long-running world}
\Rightarrow
\text{Agent lifecycle management}.
}
$$

---

# 43. Memory Ceiling

Agent 記憶：

$$
M_t.
$$

不能無限增長：

$$
|M_t|\rightarrow\infty.
$$

需要：

$$
M_t
\rightarrow
(
\text{Working},
\text{Compressed},
\text{Archived}
).
$$

若沒有 memory architecture，

持久化 Agent 很快：

- context overflow；
- inconsistent memory；
- cost explosion。

---

# 44. World State 與 Agent Memory 的分離

世界真實狀態：

$$
S_t
$$

與 Agent 記憶：

$$
M_t^a
$$

必須分離。

因為：

$$
M_t^a
\neq
S_t.
$$

Agent 可能：

- 忘記；
- 誤記；
- 不知道；
- 被欺騙。

這是遊戲世界模型的重要部分。

---

# 45. Observation Budget

玩家／Agent 不應天然看到：

$$
S_t.
$$

而是：

$$
O_t
=
\Pi(S_t).
$$

若生成平台把所有 state 直接暴露給 Agent，

則：

$$
\text{World Complexity}
$$

被錯誤簡化。

因此中大型世界需要：

$$
\boxed{
\text{Observation Architecture}.
}
$$

---

# 46. Security Boundary

生成程式若可：

- network；
- filesystem；
- external APIs；

則平台需要 sandbox。

安全限制：

$$
\Omega_{\mathrm{security}}
$$

也會壓縮：

$$
\Omega_{\mathrm{run}}.
$$

所以：

$$
\boxed{
\Omega_{\mathrm{run}}
=
\Omega_{\mathrm{compute}}
\cap
\Omega_{\mathrm{security}}
\cap
\Omega_{\mathrm{device}}
\cap
\Omega_{\mathrm{runtime}}.
}
$$

---

# 47. Capability Vector

本文定義 Runtime Capability Vector：

$$
Q_R
=
(
q_{\mathrm{mod}},
q_{\mathrm{asset}},
q_{\mathrm{state}},
q_{\mathrm{persist}},
q_{\mathrm{net}},
q_{\mathrm{agent}},
q_{\mathrm{perf}},
q_{\mathrm{verify}},
q_{\mathrm{migrate}},
q_{\mathrm{security}}
).
$$

每一維表示：

- modularity；
- asset streaming；
- state scale；
- persistence；
- networking；
- agent support；
- performance management；
- verification；
- migration；
- security。

---

# 48. Runtime Level

可粗略分：

## R0 — Toy Artifact

- single session；
- single bundle；
- no persistence。

## R1 — Structured Casual

- modules；
- basic assets；
- simple save。

## R2 — Mid-Scale Game

- streaming；
- systems；
- persistent progression；
- robust QA。

## R3 — Persistent World

- world state；
- migration；
- server authority；
- long-running systems。

## R4 — Agentic World

- many agents；
- memory；
- planning；
- asynchronous cognition。

## R5 — Open Artificial World Runtime

- portable world IR；
- cross-runtime compilation；
- scalable multi-agent；
- long-horizon governance。

---

# 49. 不是所有平台都需要 R5

本文不主張：

$$
R5>R0
$$

在所有商業情境都更好。

如果產品目標是：

$$
\text{Instant Casual Creation},
$$

R0 或 R1 可能最適。

問題只在：

$$
\boxed{
\text{Do not confuse a deliberate product scope with the general boundary of AI-generated games.}
}
$$

---

# 50. Runtime Ceiling 與平台定位

若平台定位：

$$
\text{Interactive Feed},
$$

它可能故意最佳化：

$$
R0\text{--}R1.
$$

若平台定位：

$$
\text{AI Game Studio},
$$

則需要：

$$
R2\text{--}R3.
$$

若定位：

$$
\text{Artificial-World Infrastructure},
$$

則：

$$
R4\text{--}R5
$$

才是核心。

所以：

$$
\boxed{
\text{Runtime architecture reveals platform ontology}.
}
$$

---

# 51. Feasibility Frontier

定義：

$$
\mathcal F_R
$$

為 Runtime 可行邊界。

對世界特徵向量：

$$
x_W
=
(
N_{\mathrm{entity}},
N_{\mathrm{agent}},
\text{StateSize},
\text{AssetSize},
\text{NetLoad},
\text{Duration},
\ldots
),
$$

若：

$$
x_W\in\mathcal F_R,
$$

世界可穩定執行。

平台進步的真正指標之一是：

$$
\boxed{
\Delta \mathcal F_R.
}
$$

而不是單純：

$$
\text{games generated per day}.
$$

---

# 52. World Complexity Frontier

可定義：

$$
K_{\max}
=
\max\{
K_W:
Q_{\mathrm{run}}(W)\ge Q_{\min}
\}.
$$

若模型變強但：

$$
K_{\max}
$$

不變，

表示生成能力提高，

Runtime 沒跟上。

因此：

$$
\boxed{
\text{Model Scaling without Runtime Scaling}
\rightarrow
\text{Capability Trapping}.
}
$$

---

# 53. Capability Trapping

模型可能已能：

- 規劃複雜玩法；
- 生成多模組架構；
- 建立 Agent；

但平台只接受：

$$
R0.
$$

那高階模型能力：

$$
Q_M
$$

被壓縮為：

$$
Q_{\mathrm{effective}}
=
\min(Q_M,Q_R).
$$

因此：

$$
\boxed{
Q_{\mathrm{effective}}
=
\min(
Q_{\mathrm{model}},
Q_{\mathrm{runtime}},
Q_{\mathrm{tooling}}
).
}
$$

---

# 54. Lowest-Layer Bottleneck

這就是：

$$
\text{System Capability}
$$

由最弱層限制。

即使：

$$
Q_M\uparrow,
$$

若：

$$
Q_R
$$

固定，

則：

$$
Q_{\mathrm{system}}
$$

很快飽和。

這是未來 AI 生成遊戲的重要工程問題。

---

# 55. Runtime-Induced Design Convergence

若 Runtime 只穩定支持：

$$
\mathcal W_R,
$$

創作者會學：

$$
G_i\rightarrow\mathcal W_R.
$$

所以玩法收斂不只來自推薦器。

還來自：

$$
\boxed{
\text{Feasibility Selection}.
}
$$

也就是：

> 某些遊戲不是不受歡迎，而是根本很難穩定做出來。

---

# 56. Recommendation 與 Runtime 耦合

GIAW-04 的選擇空間：

$$
\Omega_{\mathrm{rec}}.
$$

本文 Runtime 空間：

$$
\Omega_{\mathrm{run}}.
$$

最終：

$$
\Omega_{\mathrm{prod}}
\subseteq
\Omega_{\mathrm{rec}}
\cap
\Omega_{\mathrm{run}}.
$$

所以：

$$
\boxed{
\text{Observed Design Convergence}
=
\text{Runtime Pressure}
+
\text{Recommendation Pressure}
+
\text{Creator Adaptation}.
}
$$

---

# 57. 技術限制會被誤認成人類偏好

這是一個重要風險。

假設深度遊戲：

$$
G_D
$$

因 Runtime 表現差：

$$
\text{FPS}\downarrow,
$$

造成：

$$
\text{Retention}\downarrow.
$$

平台可能錯誤學到：

$$
\text{Players dislike deep games}.
$$

實際是：

$$
\text{Players dislike laggy deep games}.
$$

因此：

$$
\boxed{
\text{Runtime Failure}
\neq
\text{Preference Failure}.
}
$$

---

# 58. Infrastructure Confounding

玩家結果：

$$
Y
$$

可能是：

$$
Y
=
f(
\text{GameDesign},
\text{RuntimeQuality},
\text{Device},
\text{Network},
\text{PlayerPreference}
).
$$

若平台只回歸：

$$
Y\sim \text{GameDesign},
$$

會將 Infrastructure effect 誤判為 design effect。

因此雙側資料需要加入：

$$
\text{InfrastructureTelemetry}.
$$

---

# 59. Data Flywheel 的 Runtime 偏差

若：

$$
G_{\mathrm{complex}}
$$

持續因效能差而獲得負訊號，

模型再用這些資料訓練，

則：

$$
M_{t+1}
$$

會更偏向：

$$
G_{\mathrm{simple}}.
$$

形成：

$$
\boxed{
\text{Infrastructure-Induced Model Bias}.
}
$$

---

# 60. Simple Worlds 的研究價值

這不代表簡單世界沒價值。

相反：

$$
K_W\downarrow
$$

可帶來：

- causal clarity；
- cheap replay；
- high throughput；
- easy intervention；
- low debugging cost。

因此簡單遊戲很適合：

$$
\text{Controlled Experiments}.
$$

問題在於：

$$
\boxed{
\text{Experimental Simplicity}
\neq
\text{General World Capability}.
}
$$

---

# 61. Toy-to-World Scaling

平台若想跨越：

$$
\text{Toy}
\rightarrow
\text{World},
$$

需要的不只是更強 LLM。

而是：

$$
\boxed{
\text{Model}
+
\text{Runtime}
+
\text{Compiler}
+
\text{Storage}
+
\text{Networking}
+
\text{Verification}
+
\text{Observability}.
}
$$

這是一個 full-stack 問題。

---

# 62. Generation Architecture 的分層

未來生成流程可能需要：

$$
\text{Intent}
\rightarrow
\text{WorldSpec}
\rightarrow
\text{SystemGraph}
\rightarrow
\text{ModulePlan}
\rightarrow
\text{Implementation}
\rightarrow
\text{Verification}
\rightarrow
\text{Packaging}.
$$

而不是：

$$
\text{Intent}
\rightarrow
\text{OneLargeCodeArtifact}.
$$

---

# 63. System Graph

定義：

$$
\mathcal G_S
=
(V_S,E_S).
$$

節點：

- combat；
- economy；
- quest；
- AI；
- rendering；
- persistence。

邊：

$$
E_S
$$

表示 contract。

生成器先規劃：

$$
\mathcal G_S
$$

再編譯模組。

這可以降低：

$$
\text{CrossModuleChaos}.
$$

---

# 64. Contract-First Generation

模組：

$$
M_i
$$

先定義：

$$
\text{Contract}_i
=
(
\text{Input},
\text{Output},
\text{State},
\text{Invariant}
).
$$

再生成：

$$
\text{Impl}_i.
$$

驗證：

$$
\text{Impl}_i\models \text{Contract}_i.
$$

這比「生成完再看能不能跑」更適合中型工程。

---

# 65. Runtime Test Harness

平台可要求每個世界自帶：

$$
T_W
=
\{
\text{Unit},
\text{Integration},
\text{Performance},
\text{Replay},
\text{Property}
\}.
$$

世界發布前：

$$
\text{Pass}(T_W)=\text{True}.
$$

這會降低：

$$
\text{AI-generated regression}.
$$

---

# 66. Progressive Loading

世界可分：

$$
\text{Core}
+
\text{OptionalModules}
+
\text{DeferredAssets}.
$$

初始：

$$
\text{Load}(\text{Core}).
$$

後續：

$$
\text{Load}(\text{Optional}_i)
$$

按需。

這可使：

$$
\text{TimeToFirstInteraction}\downarrow
$$

而不必犧牲：

$$
\text{WorldComplexity}.
$$

---

# 67. Progressive Simulation

同樣，世界不必一次模擬全部。

可：

$$
\text{SimulateNear}
$$

完整；

$$
\text{SimulateFar}
$$

粗粒度。

即：

$$
\text{Resolution}(x)
=
f(
\text{Relevance}(x)
).
$$

這就是：

$$
\boxed{
\text{Variable-Resolution World Simulation}.
}
$$

---

# 68. Resolution Hierarchy

世界可以有：

$$
L_0,L_1,\ldots,L_n.
$$

近場：

$$
L_n
$$

高解析。

遠場：

$$
L_0
$$

統計更新。

只有事件進入：

$$
\text{attention frontier}
$$

才升級解析度。

這對大規模人工世界至關重要。

---

# 69. Artificial-World Virtualization

類似 OS virtualization，

可以把世界資源抽象：

$$
\text{PhysicalResource}
\rightarrow
\text{VirtualWorldResource}.
$$

世界看到：

$$
B_{\mathrm{virtual}},
$$

Runtime 動態配置：

$$
B_{\mathrm{physical}}.
$$

這可能成為未來 AI-native world runtime 的核心。

---

# 70. World Scheduler

如果同時運行：

$$
W_1,\ldots,W_n,
$$

平台需要：

$$
\text{Scheduler}(W_i).
$$

依：

- active players；
- agent load；
- importance；
- persistence；

配置資源。

因此：

$$
\boxed{
\text{Artificial-World Platform}
\approx
\text{World Operating System}.
}
$$

---

# 71. Runtime as World OS

若遊戲只是 app，

Runtime 是 engine。

若平台運行：

- persistent worlds；
- agents；
- storage；
- tools；
- networks；

則 Runtime 更接近：

$$
\boxed{
\text{World OS}.
}
$$

它負責：

- process；
- memory；
- state；
- scheduling；
- permissions；
- persistence；
- inter-world interface。

---

# 72. 世界間重用

模組：

$$
M_i
$$

若可在：

$$
W_A,W_B,W_C
$$

重用，

則：

$$
C_{\mathrm{generation}}\downarrow.
$$

生成式平台不必每次：

$$
\text{regen everything}.
$$

而可以：

$$
\text{compose verified modules}.
$$

---

# 73. Verified Module Economy

可建立：

$$
\mathcal L_M
=
\{
M_1,\ldots,M_n
\}
$$

模組庫。

每個模組具有：

- interface；
- performance profile；
- test proof；
- license；
- provenance。

AI 只需組合：

$$
W
=
\text{Compose}(M_{i_1},\ldots,M_{i_k}).
$$

這可能大幅擴大：

$$
\Omega_{\mathrm{gen}}.
$$

---

# 74. Generation from Scratch vs Composition

From scratch：

$$
I\rightarrow W.
$$

Composition：

$$
I
\rightarrow
\text{Plan}
\rightarrow
\{M_i\}
\rightarrow
W.
$$

對中大型世界：

$$
\boxed{
\text{Composition}
}
$$

可能比：

$$
\text{Monolithic Generation}
$$

更可靠。

---

# 75. Runtime Feedback to Generator

運行結果：

$$
\text{Telemetry}(W)
$$

應回傳生成器：

$$
G_{t+1}
=
\text{Update}(G_t,\text{Telemetry}).
$$

例如：

$$
\text{Particles}\uparrow
\rightarrow
\text{FPS}\downarrow.
$$

模型應學到：

$$
\text{visual effect}
\leftrightarrow
\text{performance cost}.
$$

---

# 76. Runtime-Aware Training Data

訓練資料應包含：

$$
(
\text{WorldSpec},
\text{Implementation},
\text{Telemetry},
\text{Failure},
\text{Fix}
).
$$

這比單純：

$$
\text{Prompt}\rightarrow \text{Code}
$$

更能培養：

$$
\boxed{
\text{Engineering World Model}.
}
$$

---

# 77. Failure Taxonomy

本文提出六類失敗：

## F1 — Generation Failure

世界沒生成對。

## F2 — Structural Failure

模組或規則不一致。

## F3 — Runtime Failure

crash／無法運行。

## F4 — Performance Failure

能跑但 lag。

## F5 — Persistence Failure

短期正常，長期狀態崩壞。

## F6 — Ecological Failure

技術可行，但推薦／經濟機制使其無法存活。

---

# 78. Failures Cannot Be Collapsed

如果全部只記：

$$
\text{PlayerQuit}=1,
$$

就無法知道：

$$
F1,\ldots,F6
$$

哪一個導致失敗。

因此：

$$
\boxed{
\text{Behavioral Signal without Failure Attribution is lossy.}
}
$$

---

# 79. Runtime-Aware Analytics

玩家退出時，平台可同時看：

$$
(
\text{PlayerBehavior},
\text{FPS},
\text{Latency},
\text{Memory},
\text{Error},
\text{WorldState}
).
$$

才能判斷：

$$
\text{Quit}
\leftarrow
\text{Design}?
$$

還是：

$$
\text{Quit}
\leftarrow
\text{Runtime}?
$$

---

# 80. 可證偽命題

本文提出：

## H1：Runtime-Bound Diversity Hypothesis

若升級 Runtime 能力後：

$$
D_W
$$

沒有增加，

則 Runtime 不是世界多樣性的主要瓶頸。

---

## H2：Modularity Hypothesis

若高模組化並未改善：

- repair success；
- generation reliability；
- complexity ceiling；

則模組化對 AI 生成中大型遊戲的價值被高估。

---

## H3：Persistence Hypothesis

若：

$$
P_D
$$

提高後仍無法支持更長 session 與更複雜世界，

則 persistence 不是主要限制。

---

## H4：Infrastructure Confounding Hypothesis

若控制 FPS、load、latency 後：

$$
\text{PlayerPreference}
$$

估計幾乎不變，

則 Runtime confounding 影響有限。

---

## H5：World-IR Hypothesis

若 World IR + compiler 架構無法比 direct generation 提高：

- portability；
- reliability；
- maintainability；

則其工程價值有限。

---

# 81. 最小實驗設計

選擇：

$$
G_1,G_2,G_3
$$

三種複雜度：

- casual；
- mid-scale；
- persistent-agentic。

比較：

$$
A:
\text{monolithic direct generation}
$$

與：

$$
B:
\text{World IR + modular compilation}.
$$

測：

$$
Q
=
(
\text{BuildSuccess},
\text{FPS},
\text{Crash},
\text{Repair},
\text{Maintainability},
\text{Transfer}
).
$$

---

# 82. Complexity Ladder Benchmark

建立：

$$
K_1<K_2<\cdots<K_n.
$$

每一階段逐步加入：

- more entities；
- more rules；
- persistence；
- agents；
- networking；
- asset scale。

觀察：

$$
K^\star
$$

在哪一階段失敗。

即：

$$
\boxed{
\text{Runtime Complexity Frontier Benchmark}.
}
$$

---

# 83. GIAW-04 + GIAW-05 統一式

GIAW-04：

$$
\Omega_{\mathrm{rec}}
$$

描述：

> 哪些世界會被選。

本文：

$$
\Omega_{\mathrm{run}}
$$

描述：

> 哪些世界能被執行。

統一：

$$
\boxed{
\Omega_{\mathrm{observed}}
=
\Omega_{\mathrm{gen}}
\cap
\Omega_{\mathrm{run}}
\cap
\Omega_{\mathrm{rec}}.
}
$$

---

# 84. 真正的平台可見世界

玩家實際看到的：

$$
\mathbb W_{\mathrm{visible}}
$$

不是：

$$
\Omega_{\mathrm{design}}.
$$

而是：

$$
\boxed{
\mathbb W_{\mathrm{visible}}
\subset
\Omega_{\mathrm{gen}}
\cap
\Omega_{\mathrm{run}}
\cap
\Omega_{\mathrm{rec}}.
}
$$

所以不能由：

$$
\mathbb W_{\mathrm{visible}}
$$

直接推論：

$$
\text{Human game preference}.
$$

因為它已經過三層過濾。

---

# 85. 玩家偏好估計的反事實缺口

平台看不到：

$$
Y(W,u)
$$

對於：

$$
W\notin\Omega_{\mathrm{run}}.
$$

也就是：

> 如果平台真的能跑更深、更大、更持久的世界，玩家會不會喜歡？

這個反事實根本沒有資料。

所以：

$$
\boxed{
\text{Absence of demand}
\neq
\text{evidence of no demand}
}
$$

當供給本身受技術限制。

---

# 86. Innovation Ceiling vs Demand Ceiling

應區分：

$$
C_{\mathrm{innovation}}
$$

與：

$$
C_{\mathrm{demand}}.
$$

有些類型不存在，可能是：

$$
C_{\mathrm{innovation}}
$$

太高，

而不是：

$$
C_{\mathrm{demand}}
$$

太低。

這是平台分析常見錯誤。

---

# 87. Runtime Scaling as Market Expansion

若：

$$
\Omega_{\mathrm{run}}^{(t+1)}
\supset
\Omega_{\mathrm{run}}^{(t)},
$$

平台不只是技術升級。

它在開放新的：

$$
\boxed{
\text{market categories}.
}
$$

例如從：

- puzzle；
- arcade；

進入：

- simulation；
- RPG；
- persistent world；
- MMO；
- agent society。

---

# 88. Runtime Frontier 與模型 Frontier

AI-native 遊戲真正前沿不只：

$$
Q_M.
$$

而是：

$$
\boxed{
\text{Frontier}
=
Q_M
\times
Q_R
\times
Q_T
}
$$

其中：

- $Q_M$：模型；
- $Q_R$：Runtime；
- $Q_T$：工具／驗證／編譯。

任一項接近零：

$$
\text{Frontier}\rightarrow0.
$$

---

# 89. 核心命題

本文最終命題：

$$
\boxed{
\text{The boundary of AI-generated worlds is not determined by model intelligence alone.}
}
$$

而是：

$$
\boxed{
\Omega_{\mathrm{effective}}
=
f(
\text{Model},
\text{Runtime},
\text{Storage},
\text{Network},
\text{Tools},
\text{Verification},
\text{Device},
\text{Recommendation}
).
}
$$

中文：

> **AI 能生成多大的世界，不取決於模型有多聰明，而取決於整套人工世界系統能共同承受多少結構、狀態、時間與互動複雜度。**

---

# 90. 最終結論

若平台採用：

$$
\text{Monolithic}
+
\text{Short Session}
+
\text{Low Persistence}
+
\text{Low Asset Scale}
+
\text{Mobile-First}
$$

架構，

那麼大量出現：

$$
\text{Small Fast Casual Worlds}
$$

不是偶然。

它可能是：

$$
\boxed{
\text{Architecture-Induced Ecology}.
}
$$

再與 GIAW-04 的：

$$
\text{Recommendation-Induced Ecology}
$$

疊加，

得到：

$$
\boxed{
\text{Artificial-World Design-Space Collapse}.
}
$$

因此：

$$
\text{More Powerful LLM}
$$

本身不能保證：

$$
\text{More Powerful Games}.
$$

若 Runtime 沒有同步演進：

$$
\boxed{
\text{Model Capability}
\rightarrow
\text{Runtime Bottleneck}.
}
$$

下一階段真正重要的研究不是：

> 「AI 還能不能生成更多程式碼？」

而是：

> **「AI 能不能透過世界 IR、模組化、持久化、串流、驗證與多尺度模擬，把更大的人工世界可靠地編譯到不同 Runtime？」**

當這一層成立後，生成式遊戲才會真正從：

$$
\text{AI Toy Generation}
$$

跨入：

$$
\boxed{
\text{AI-Native Artificial-World Engineering}.
}
$$

---

# 91. 對下一篇的接口

GIAW-06 將轉向資本與衡量問題。

前五篇已建立：

$$
\text{Creator}
\rightarrow
\text{World}
\rightarrow
\text{Player}
\rightarrow
\text{Data}
\rightarrow
\text{Model}.
$$

下一篇要問：

> 如果平台真正的核心資產是模型成長，那「玩家數」「播放數」「MAU」「作品數」究竟應如何重新解讀？

將建立：

$$
\boxed{
\text{Model Growth Rate}
}
$$

以及：

$$
\boxed{
\text{Effective Interaction Yield}
}
$$

區分：

$$
\text{Headline Growth}
$$

與：

$$
\text{Capability-Producing Growth}.
$$

並分析：

- MAU；
- plays；
- significant interaction；
- retention；
- paid acquisition；
- data yield；
- model gain；
- investor valuation；

之間的映射。

---

# 附錄 A：Runtime Capability Vector

```yaml
runtime_capability:
  modularity:
  asset_streaming:
  state_scale:
  persistence_depth:
  networking:
  agent_scale:
  performance_management:
  verification:
  version_migration:
  security:
```

---

# 附錄 B：World Complexity Profile

```yaml
world_complexity:
  entities:
  active_entities:
  agents:
  state_size:
  action_space:
  transition_complexity:
  asset_size:
  map_size:
  network_load:
  session_horizon:
  persistence_depth:
```

---

# 附錄 C：Runtime Failure Attribution

```yaml
runtime_failure:
  generation_failure:
  structural_failure:
  crash_failure:
  performance_failure:
  persistence_failure:
  ecological_failure:

  telemetry:
    fps:
    cpu:
    gpu:
    memory:
    load_time:
    latency:
    network:
```

---

# 附錄 D：Artificial-World Compilation Pipeline

```yaml
world_compilation:
  intent:
  world_spec:
  world_ir:

  system_graph:
  module_contracts:
  asset_plan:
  state_schema:
  persistence_schema:
  performance_budget:

  targets:
    web:
    mobile:
    desktop:

  validation:
    functional:
    performance:
    replay:
    persistence:
```

---

# 附錄 E：一句話版本

> **AI 能想出一個世界，不代表模型能可靠生成它；模型能生成它，也不代表平台 Runtime 能穩定承載它。當生成器、Runtime 與推薦系統層層收縮可行域時，平台表面的玩法同質化可能是整個人工世界設計空間被架構性壓縮的結果。**