激进的游戏创新史,成就了多少科技神话?( 四 )


激进的游戏创新史,成就了多少科技神话?
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现在 , 计算机图形学的发展催生了专用图形处理器GPU的产生与普及 。 在软件上 , 图形学的基本绘制流水线已成为操作系统的一部分 , 为各种计算机平台提供显示和图形处理 。
无论你是不是游戏玩家 , 这件事情是不可否认的:许多重要的技术创新 , 都来自于游戏开发的历程中 。
激进的游戏创新史,成就了多少科技神话?
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创新溢出:游戏技术将无处不在
放眼当下 , 视频游戏产业是整个科技界创新最活跃、最令人兴奋的领域之一 , 诸如英伟达这样以游戏业务起家的科技公司 , 正在主导整个科技行业最激进的技术革命 。
之所以称之为“激进” , 是因为这其中的投入 , 不见得短期内能带来最直观的经济效果 。
2007年 , 为了在技术上更加便利开发者 , 英伟达推出了集成常见开发工具的CUDA架构 。 这个架构在当时技术上过于超前 , 也因此带来了成本剧增 。 不仅在硬件产品设计中需要为CUDA的逻辑电路服务 , 每款产品的软件驱动也要做到协同支持 。 因此 , 英伟达每年砸到CUDA上的研发成本占了公司总收入的1/6 。
与此同时 , 英伟达所处的外部环境也逐渐险恶 。 CUDA推出的第二年 , AMD收购英伟达老对手ATI , 旨在推出CPU整合GPU的新解决方案 。 此外市场上也有越来越多竞争对手尝试在自家芯片集成3D图形加速器 。
激进的技术投资和外部压力双重叠加之下 , 英伟达那一年营收骤降16% , 股价从37美元跌到6美元左右 。
但这些并没有阻止黄仁勋对CUDA技术的判断和推进 。 果然 , 基于CUDA的通用GPU在高性能计算领域大施拳脚 , 随着英伟达陆续在大数据、自动驾驶等领域推出新的产品线 , GPU开始成为更通用的计算设备 , 尤其在AI深度学习浪潮中 , GPU是所谓“AI三架马车”——数据、算法、算力——中的算力代表 。
过去30多年中 , 正是这些被屡屡视作技术冒险的举措 , 一步一步将英伟达送上了计算技术及市场的“铁王座”:
一方面 , 因游戏显卡而拓展出的动态高分辨率、动态超频、光线追踪、DLSS等技术 , 也成为英伟达GPU的关键底层能力 , 开始被广泛运用到电影、自动驾驶、医疗、能源、制造业等更多领域 。
另一方面 , 其市值也从2011年的80亿美元飙升至2021年峰值一度超8000亿美元 , 登顶2021年全球市值最大的芯片公司 。
由此 , 作为高科技行业边界的开拓者之一 , 英伟达从图形芯片初创公司到端到端行业解决方案激活者 , 改写了自己的命运 , 也重新定义了游戏技术的行业边界:从最初只是图像和命令的简单组合 , 游戏技术已经长成一颗囊括人工智能、图形生成、计算平台等前沿方向的巨大科技树 。
正如英伟达的CEO黄仁勋所说:“电子游戏是计算上最具挑战性的问题之一 , 但同时又拥有非常巨大的销售量 。 它就像是一个飞轮 , 载着我们不断推进更深入的研发 , 解决大规模的计算问题 , 最终抵达更大的市场 。 ”
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从本世纪起 , 被视为全球科技风向标的微软、亚马逊、苹果、Facebook和谷歌 , 均已布局游戏技术 , 而且是以前所未有的力度投入其中 。
特别是在AI领域 , AlphaGo的一鸣惊人 , 让我们意识到 , 视频游戏是非常成功的训练系统 , AI可以在游戏中突破智能极限 , 电子视频游戏悄悄成为训练和测试AI/AGI的新基准 , 还是本世纪这头几十年的事情 。 近几年 , 游戏技术又因强化学习的发展得以壮大 。