黃仁勳開啓AI Game遊戲革命！Nvidia G-Assist或將消滅區塊鏈遊戲P2E

本站(120btc.com)：黃仁勳來臺與趁computex 2024發表演講，公佈其革命性的ai遊戲助理geforce project g-assist，看似僅是幫助玩家攻略的遊戲助理，但分析其背後原理與應用，也看出了ai硬件大廠nvidia首次爲全球遊戲領域開拓了新方向，深遠影響遊戲領域的發展與事業，本文試着深度解析，未來遊戲界與ai結合的大趨勢，以及未來區塊鏈遊戲(gamefi)的賽道趨勢。

AI從畫面走向遊玩體驗(Game Play)

Nvidia過去以遊戲圖形顯示卡與驅動程序起家，2020年4月更是破天荒開啓AI與遊戲的首次結合，公佈深度學習超級採樣(Deep Learning Super Sampling，DLSS)供RTX系列顯卡使用，開啓遊戲新紀元。

DLSS原理是通過大量的Nvidia遊戲顯卡與後臺遊戲計算，通過多次與遊戲場景的圖像分析計算出在高解析度下，肉眼無法察覺的無效運算，藉此通過AI模型在繪圖上「降低性能負載」，藉此畫面不縮水，但每秒張數(FPS)暴增的革命性功能。

而在2023年LLM語言模型爆發後，OpenAI開啓了用Nvidia顯卡的計算戰爭，許多軟件大廠包含微軟、Google、馬斯克(XAI)等都參與其中，顯卡製造商Nvidia雖然看似一派輕鬆，但仍然沒有忘記在軟件上創新，今日推出了Project G-Assist，則坐實了Nvidia把LLM語言模型與遊戲結合的野心，勢必將引領全新一波革命。

據Nvidia所述，G-Assist可以達成爲遊戲提供遊玩建議、劇情引導，玩家可以詢問機器人裝備建議，實際上背後就是蒐集大量玩家的遊戲遊玩數據(Game PlayInput)，丟進大型語言模型學習，可以有效地降低玩家遊玩遊戲的門檻，打造出更具有一致性的遊戲服務，這將從根本上改變遊戲的製作以及遊玩生態。

AI將淘汰不好玩的遊戲

G-Assist會如何改變遊戲生態？想像如果遊戲從alpha、Beta到發行都被遊戲等級的大型語言模型蒐集數據，將會出現怎樣的狀況，結果是不夠多樣化以及遊戲性不高的遊戲，就容易被機器學習找到最佳解，任何電競級玩家在不成熟的遊戲中與一般的新手玩家的差距將縮到最小，或將帶來以下幾個影響：

• 新手教學門檻最低化

• 模板化套皮遊戲從遊玩到膩的時間更短(手機到3A皆是)

• 遊戲多樣化做不好，就吸引不到優秀玩家

• 氪金陷阱馬上被AI識破

• 加速電競遊戲改版與迭代

如今遊戲界充斥着大量類似系統體驗的手遊與3A遊戲，這些遊戲雖然標榜多樣化，但實際上每家都是通過一個標準化的流程來做生產，其遊玩的遊戲性與變化性在跨遊戲的向度上其實非常有限。

實際上玩法之間的體驗，隨着個人的遊玩差異性(看攻略、氪金)，事實上會主導不同的遊玩體驗，而這些遊玩體驗的差異若能被快速的最佳化，舉例來說，拿A遊戲改的套皮B遊戲，馬上會被A生成的模型與形式光速訓練出B的最佳解，

那結果便是，當前的大型遊戲公司的一套模板產多款遊戲的方式，將快速使遊戲性被數據化，因此只換皮的3A以及換皮手遊勢必會受到挑戰。

以手遊舉例，試想着若AI若已經大量某款不怎麼好玩的氪金手遊，那麼AI便能很快算出來，你若不氪金多久後會遇到挫折，免費玩需要多少時間才能玩到多少等級，而氪金玩家跟你的差距又有多大，那麼廠商精心設計的「氪金心理學」將會不攻自破，若沒有廠商限制AI，玩家一開始就能通過AI看透這一切。

因此未來遊戲廠商勢必分爲兩派，第一爲迎合AI派，通過AI數據學習、多樣化、以及平衡各種遊戲體驗，另一者爲限制AI派，藉由API以及加密方式限制G-Assist或者其他開源遊戲語言模型的辨識，形成一場新的數據解讀攻防戰，以保障商業利益。

區塊鏈遊戲：P2E將消失

雖然看似與區塊鏈產業、GameFi沒有關聯，但web3項目與社羣已深入開源精神，設想若代碼以及不夠成熟的一輪遊戲、龐氏局，勢必會被G-Assist以及相關類似的語言模型競品迅速學習完畢，馬上就會察覺此遊戲「沒有未來」，因此在類G-Assist的普及下，不具遊玩性質的短命遊戲與騙局將會迅速淘汰，因此未來不夠永續的「Play To Earn」、VC灌估值仿盤、龐氏局或許會被科技給直接終結。

相反的，頗具遊戲性以及機制多元，能備受AI考驗的真區塊鏈遊戲，或許纔有高機率活下，對web3遊戲產業來說是喜也是憂，這代表無論資金有多們大，看似多麼豪華的遊戲，在科技下其遊戲性將無所遁形，這對玩家來說必定是福音，但這也限制了未來遊戲從業人員的營銷手法。

無論怎樣，遊戲界在G-Assist類似技術的引進下，勢必會興起一陣腥風血雨，公式化大成本製作的3A遊戲或將被大幅挑戰，而小成本、頗具創意重玩法的獨立遊戲或許將脫穎而出，但這或許也要等到G-Assist等新模型技術更迭數代纔有可能看到。

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