https://www.blocktempo.com/will-nvidia-g-assist-eliminate-the-chaos-of-3a-masterpieces-and-p2e/
黃仁勳開啟「AI Game」遊戲革命，Nvidia G-Assist 會消滅3A大作、P2E 亂象嗎？
0xJigglypuff by 0xJigglypuff 2024-06-03 in AI, 市場分析
黃仁勳推出 Nvidia G-Assist，看似只是AI遊戲助理，但實際背後的原理或顛覆遊戲界，
帶領行業加速淘汰 3A 工廠、換皮課金遊戲，引發遊戲業界革命。
黃仁勳來台與趁 COMPUTEX 2024發表演講，公布其革命性的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
硬體大廠 Nvidia 首次為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，
本文試著深度解析，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。
https://youtu.be/RdsyJQWUUSs
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式起家，2020年4月更是破天荒開啟 AI 與遊戲的
首次結合，公布深度學習超級採樣（Deep Learning Super Sampling，DLSS）供 RTX 系
列顯卡使用，開啟遊戲新紀元。
DLSS 原理是透過大量的 Nvidia 遊戲顯卡與後台遊戲計算，透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，藉此透過 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 開啟了用 Nvidia 顯卡的計算戰爭，許多軟體
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體上創新，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 可以達成為遊戲提供遊玩建議、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 Play Input），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
課金陷阱馬上被AI識破
加速電競遊戲改版與迭代
如今遊戲界充斥著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
實際上每家都是透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，隨著個人的遊玩差異性（看攻略、課金），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，試想著若AI若已經大量某款不怎麼好玩的課金手遊，那麼AI便能很快算出來
，你若不課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，而課金玩家跟
你的差距又有多大，那麼廠商精心設計的「課金心理學」將會不攻自破，若沒有廠商限制
AI，玩家一開始就能透過AI 看透這一切。
因此未來遊戲廠商勢必分為兩派，第一為迎合 AI 派，透過AI 數據學習、多樣化、以及
平衡各種遊戲體驗，另一者為限制 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 項目與社群已深入開源精神，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，或許才有高機率活
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
人員的行銷手法。
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才有可能看到。

這篇也太亂扯了吧根本是跟風廢文 整篇抓著一個未成型的概念開始幻想

看不懂這篇是想講甚麼...

整天在那邊吹牛煩不煩

CryptoBro好了啦

看不出來這東西有多厲害

想太多了 Nvidia能獨霸顯卡界那些追求畫面的3A遊戲產業合作功勞可不小 現在別的領域發達了就要淘汰他們？

AI之亂

痾... 太幻想了吧XD 這篇新聞作者是不是不玩遊戲阿

這是吹給不懂的投資人看的

任天堂終於要島了嗎

我覺得DLSS確實是個厲害的東西，老黃真的有料

搞笑，3A大廠能夠有更多的資源去獲得更強勢的AI，至於小廠，小廠本來就玩不了3A，你跟小廠老闆說我們每年投入幾億然後投幾年就有個3A老闆只會叫你滾

現在不管什麼狗屎都要扯到AI NV阿 直接飛上太空

還久吧，根本太遠

這篇文章作者真會吹 然而他真的確定是那樣嗎

不過現在好像還做不到GPU即時的採樣? 設定檔目前都還是要NV提供

公三小 P2E遊戲從一開始就是詐騙好嗎 它消失就跟老鼠會倒台一樣是很自然的過程

看網址就知道寫出來的文章都要扯區塊鏈

前面煞有其事 後面就像在亂寫

馬斯克2.0

光追+DLSS開下去那個畫面以假亂真的程度是滿鬼扯的

DLSS雖然可以把畫面整體FPS拉高 但是也會把畫面的一些細節都砍爛 有點見仁見智

這種論點的假設前提完全是建立在碰到AI後人類能馬上進化出一套現在不存在的更完美的產業機制上 直白點的說法是”一切都會好起來的”

DLSS有人要關掉才不會延遲

想太多，遊戲好不好玩沒有最佳解，AI不可能辦到淘汰不好玩的遊戲

殺雞取卵 乾五摳零

因為再好玩的遊戲都會有人覺得不好玩尬吹的文章一看就不懂遊戲看到最佳解就可以End了

沒有抽抽 我可是不玩的= =

這篇AI都掰不出來==

鬼扯+1，3A的優勢只會更加顯著

是不是換皮遊戲玩家自己就能看出來了 哪需要AI我倒覺得廠商會反過來用AI去分析資料 開發出能讓玩家更容易掏錢的課金遊戲

看到一半就暈了 主觀的部分太多 多過頭

真的作文 想太多

上次聽到區塊鍊遊戲還是那些白癡挖礦賺錢的遊戲

看到各路老闆齊聚吃飯談生意就高潮 這陣子一堆奇怪的新聞

這個網站就區塊鏈網站 要報NV就要扯一點區塊鏈的東西

蛤

以後LOL遇到FAKER就叫AI去幹掉他就好了一場沒單殺FAKER十次算我輸

AI識破課金陷阱www 馬的這需要AI來跟我說嗎

AI只會弄得更亂吧

科幻創作wwww

連AI都胡扯不出這個唬爛的一坨垃圾

想太多 難道你問攻略AI會跟你說這款糞game不要玩嗎

看起來像餵GPT打出來的AI廢文

我還以為P2E是 Pay to Education

卡關交給AI過->放置讓AI全破，我都買遊戲了還要動手玩？

所以可以叫ai 打星海了沒？

我都不知道原來AI現在已經變成一門哲學了嗎

實際上就是看攻略打 有什麼意思 要找攻略我早就找了

有課金不是陷阱的嗎XDD

餅有點大但應該還很早，吸引投資的吧

寫給投資人看的 反正他們也不懂遊戲

我只覺得這個會被判斷成外掛 封一波

扯到區塊鍊又想幹嘛 又是那套元宇宙幻想喔

就是幫你找攻略啊，原本要花10分鐘，AI不用10秒

AI現在做的事情跟換皮也沒什麼區別 給他們做遊戲絕對也是生出一堆換皮game

就AI寫攻略吹成這樣www

這又是什麼出貨文嗎

現在科技業就是什麼都要掛AI，因為有助股價，連傳統的小晶片程式判別都要吹成AI輔助叭啦叭啦

看到三個關鍵字 然後看看網站名 呵

亂寫一通

說啥鬼，AI技術的成熟可能才會量產更多「迷作」吧

AI沒料到會有遊戲公司把大猩猩做愛放在內容裡吧

瞎雞巴亂吹

區塊鏈遊戲到底有什麼好吹的

利用AI讓他算出的最佳解永遠是課金而且都要課一單以上（o

這篇報導的邏輯怪怪的

如果可以算出最好玩的遊戲性 那我們離鬼來電也不遠了

到底在寫三小？

這文寫的真的能成了話 全世界的遊戲討論區會死一大片

唬爛

文組文章

作者是不是想成一進遊戲,AI助理就教你RTA?

我比較想看到NPC植入AI，創造一個更擬真的世界

這東西要等實用還很久 還要學習遊戲 不然就是數位攻略本