黃仁勛開啟AI Game游戲革命!Nvidia G-Assist或將消滅區(qū)塊鏈游戲P2E
黃仁勛來臺與趁COMPUTEX 2024發(fā)表演講,公布其革命性的AI游戲助理GeForce Project G-Assist,看似僅是幫助玩家攻略的游戲助理,但分析其背后原理與應用,也看出了AI硬件大廠Nvidia首次為全球游戲領域開拓了新方向,深遠影響游戲領域的發(fā)展與事業(yè),本文試著深度解析,未來游戲界與AI結合的大趨勢,以及未來區(qū)塊鏈游戲(GameFi)的賽道趨勢。
AI從畫面走向游玩體驗(Game Play)
Nvidia過去以游戲圖形顯示卡與驅動程序起家,2020年4月更是破天荒開啟AI與游戲的首次結合,公布深度學習超級采樣(Deep Learning Super Sampling,DLSS)供RTX系列顯卡使用,開啟游戲新紀 元。
DLSS原理是通過大量的Nvidia游戲顯卡與后臺游戲計算,通過多次與游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,借此通過AI模型在繪圖上「降低性能負載」,借此畫面不縮水,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(fā)后,OpenAI開啟了用Nvidia顯卡的計算戰(zhàn)爭,許多軟件大廠包含微軟、Google、馬斯克(XAI)等都參與其中,顯卡制造商Nvidia雖然看似一派輕松,但仍然沒有忘記在軟件上創(chuàng)新,今日推出了Project G-Assist,則坐實了Nvidia把LLM語言模型與游戲結合的野心,勢必將引領全新一波革命。
據Nvidia所述,G-Assist可以達成為游戲提供游玩建議、劇情引導,玩家可以詢問機器人裝備建議,實際上背后就是搜集大量玩家的游戲游玩數據(Game PlayInput),丟進大型語言模型學習,可以有效地降低玩家游玩游戲的門檻,打造出更具有一致性的游戲服務,這將從根本上改變游戲的制作以及游玩生態(tài)。
AI將淘汰不好玩的游戲
G-Assist會如何改變游戲生態(tài)?想像如果游戲從alpha、Beta到發(fā)行都被游戲等級的大型語言模型搜集數據,將會出現怎樣的狀況,結果是不夠多樣化以及游戲性不高的游戲,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游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
模板化套皮游戲從游玩到膩的時間更短(手機到3A皆是)
游戲多樣化做不好,就吸引不到優(yōu)秀玩家
氪金陷阱馬上被AI識破
加速電競游戲改版與迭代
如今游戲界充斥著大量類似系統(tǒng)體驗的手游與3A游戲,這些游戲雖然標榜多樣化,但實際上每家都是通過一個標準化的流程來做生產,其游玩的游戲性與變化性在跨游戲的向度上其實非常有限。
實際上玩法之間的體驗,隨著個人的游玩差異性(看攻略、氪金),事實上會主導不同的游玩體驗,而這些游玩體驗的差異若能被快速的最佳化,舉例來說,拿A游戲改的套皮B游戲,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,當前的大型游戲公司的一套模板產多款游戲的方式,將快速使游戲性被數據化,因此只換皮的3A以及換皮手游勢必會受到挑戰(zhàn)。
以手游舉例,試想著若AI若已經大量某款不怎么好玩的氪金手游,那么AI便能很快算出來,你若不氪金多久后會遇到挫折,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,那么廠商精心設計的「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。
因此未來游戲廠商勢必分為兩派,第一為迎合AI派,通過AI數據學習、多樣化、以及平衡各種游戲體驗,另一者為限制AI派,借由API以及加密方式限制G-Assist或者其他開源游戲語言模型的辨識,形成一場新的數據解讀攻防戰(zhàn),以保障商業(yè)利益。
區(qū)塊鏈游戲:P2E將消失
雖然看似與區(qū)塊鏈產業(yè)、GameFi沒有關聯,但web3項目與社群已深入開源精神,設想若代碼以及不夠成熟的一輪游戲、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,馬上就會察覺此游戲「沒有未來」,因此在類G-Assist的普及下,不具游玩性質的短命游戲與騙 局將會迅速淘汰,因此未來不夠永續(xù)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,頗具游戲性以及機制多元,能備受AI考驗的真區(qū)塊鏈游戲,或許才有高機率活下,對web3游戲產業(yè)來說是喜也是憂,這代表無論資金有多們大,看似多么豪華的游戲,在科技下其游戲性將無所遁形,這對玩家來說必定是福音,但這也限制了未來游戲從業(yè)人員的營銷手法。
無論怎樣,游戲界在G-Assist類似技術的引進下,勢必會興起一陣腥風血雨,公式化大成本制作的3A游戲或將被大幅挑戰(zhàn),而小成本、頗具創(chuàng)意重玩法的獨立游戲或許將脫穎而出,但這或許也要等到G-Assist等新模型技術更迭數代才有可能看到。
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