尽管游戏在大众心目中仍然留存着“玩物丧志”的印象，但人工智能的运用与进化却和游戏息息相关，甚至第一个颠覆人类关于人工智能的认知的产物，就是通过“围棋对战”的形式诞生。而回归到游戏产业来看，画面不断进化的游戏在不断催生用户对游戏显卡的需求。而今时今日，人工智能显卡是训练人工智能重要工具。

显卡与人工智能的关系，可以追溯到深度学习的发展。深度学习需要大量的计算资源来进行模型训练和推断，其中重要的算力就由显卡提供。显卡被广泛用于深度学习任务的加速，这为“矿难”之后的显卡厂商，提供了大量新的收入来源。

如今英伟达已经成为了深度学习的主流硬件供应商，还为此开发了CUDA（计算统一设备架构）和cuDNN（CUDA深度神经网络库）等一系列与深度学习相关的软件和工具，以帮助深度学习研究人员和开发者更方便地使用GPU进行深度学习计算。当然，除了英伟达，其他显卡制造商也推出了专为深度学习优化的GPU。例如，AMD的Radeon Instinct系列GPU和Intel的Nervana系列GPU都专门为深度学习提供计算加速。

(资料图片仅供参考)

从游戏开始

从Alpha Go的诞生，再到ChatGPT的走红，人工智能的发展与游戏紧密关联。ChatGPT的 开发商OpenAI的最初愿景，就是开发一个能够从零开始成为游戏高手的机器人。因此OpenAI的第一个重大项目是在Dota 2里成为高水平玩家。在2019年AI与世界冠军OG的对决中，AI战队成功击败世界冠军OG，而获得了微软10亿美元的投资，最终积攒了开发ChatGPT的能量，在2022年年底一鸣惊人。

而在往前追溯，游戏基本成为了验证“智能”的重要工具。其中包括2016年Alpha Go的面世并相继击败李世石和柯洁。而早在1997年，IBM深蓝就打败过世界国际象棋卫冕冠军……游戏和人工智能几乎是相伴相生的关系。电子游戏不仅帮助人工智能的先驱者们确立了研究的目标和任务，同时也向社会生动地展示了人工智能的强大能力。

值得关注的是，电子游戏的出现培育了显卡产业，在虚拟货币以及人工智能之前，显卡的主要目标用户是游戏玩家。而显卡如今却成为了深度学习的加速硬件，使英伟达在“矿难”之后，仍然保持了高增速。因为ChatGPT的强大，今年以来，NVIDIA的股价已经上涨了90%，但是华尔街依然看涨NVIDIA，一个重要原因就是他们在AI加速卡上的地位，掌握了定价能力NVIDIA的A100加速卡售价达到了1万美元，H100加速卡的价格达到了2万美元，相比游戏卡高出10到20倍。

另一方面，电子游戏也是人工智能的主要运用场景之一，电子游戏为人工智能体的训练提供了一个安全、可靠、高效、可控以及低成本的、可重复利用的环境。游戏环境不仅为人工智能的训练和测试提供了源源不断的数据，同时也隔绝了现实世界中的实验所面临的种种风险。

AI反哺游戏

AIGC的盛行，提高了互联网内容生产的效率，其中在AI绘画、AI设计等领域已经开始逐渐取代人工。最早失业的恐怕是原画师，通过AI绘画大批量生成图片，再由少量原画师对图片的错误进行修正，成为了高效的内容生产模式。首当其冲的是游戏外包公司的原画师，有企业从今年开始就陆续裁员，裁员比例多达30%。AI绘画的诞生甚至直接改变了原画师的工作模式，由接单画图降级为给AI修图。

尽管对原画师来说，AI绘画带来的变化堪称残酷，但对游戏产业来说却是极大利好，AI绘画的应用意味着效率的空前提升以及成本的下降。不仅仅是对于大型游戏公司，对于小规模的独立游戏制作公司来说，AIGC的运用更具意义，因为独立游戏生产者能够以更小的规模运作，甚至对原画、美术一窍不通的开发者也能够完成效果精美的独立游戏，独立游戏的制作门槛得以降低。同时，成本的大幅降低，也降低了制作独立游戏的风险。

不仅仅是美术内容方面带来效率的提升，AIGC还能够帮助创建虚拟城市等背景、创建NPC、自动生成NPC脚本、编写剧情、创建任务内容、生成代码片段、生成游戏物件纹理等。这意味着，游戏企业能够以更少的人手运作一个游戏项目。在早2016年，《无人深空》开发组就凭借4个人的团队以及AI工具，生成了一个足够庞大的世界。目前，微软、腾讯、育碧等企业已经先后推出AIGC游戏生成工具。

值得注意的是，AI的升级不仅仅是对产业链效率的提升，也将对游戏内容产生颠覆性的影响，尤其是对角色扮演类游戏以及开放世界游戏。生成式AI在游戏的运用，将提升玩家在游戏世界中的沉浸感。拥有“智慧”的NPC将为玩家带来完全不同的体验。

AI距离人们的生活很远，又距离人们的生活很近。普罗大众理解AI的运作原理，并很好的运用它，需要翻阅晦涩的文档，理解一些不太寻常的概念。而游戏，却让AI离人们的生活更近一些。在AI和游戏彼此输送养分的情况下，或许在游戏领域，AI还将有更大的突破。