超级数字场景：

游戏技术开启产业发展新格局

——在上海“游戏再认知论坛”的讲演

如何构建超级数字场景？从元宇宙到AI大模型，都需要应用型数字技术的支撑。而游戏技术则是解决困境的良方。

一、内在动力：游戏行业是最热衷于数字技术创新的领域

游戏行业是最热衷于数字技术创新的领域之一。技术驱动成为游戏发展的内生力量。电子游戏相关技术通过不断优化交互来提升游戏体验，不断制造新的娱乐快感。这种优化既包括对游戏规则的创造，也包括很多技术性试验。原发于游戏场域之中的技术创新或其他领域尚未形成广泛应用的新技术被大量引入游戏这个数百万人沉浸在数字复杂环境中进行实时交互的超级场景，首次实现了技术的规模化应用。

于是，游戏技术作为一个独立的技术集群登上历史舞台。对游戏高效、流畅运行的需求，或是高品质大型游戏生产效率的需求，还是维系日益复杂的游戏社会的需求，牵引推动一批相关技术的出现和广泛应用，让网络游戏作为一个兼顾现实性和想象力的数字场域，成为很多数字技术的天然孵化器和试验田。

目前，元宇宙等数实交互急需一批相对成熟的技术来支撑，这是长期以满足交互为主要目的的游戏相关技术作为独立种群登上历史舞台的客观条件和时代机遇。电子游戏底层支撑技术在数字社会大潮中逐渐从后台走向前台，从配角走向主角，从隐性走向显性。鉴于此， 2022年王岸柳、刘毅主笔的《游戏技术-数实融合进程中的技术新集群》报告首次提出并系统研究了“游戏技术” 。

游戏技术是以计算机和从计算机衍生出来的电子设备（游戏主机、手机、AR/VR 设备等）为载体和工具，以计算机语言和算法设计、计算机图形学、软硬件架构、网络调试与适配、交互（输入和输出）设备等为主要领域，主要服务于电子游戏的开发和运维，是数字技术系统的重要组成部分。随着全球数字社会建设步伐的加快，游戏技术在因提升游戏体验而解决人机交互和虚实交互问题过程中形成的仿真、沉浸、渲染、延迟等相关技术特性和技术优势，将逐渐被应用到国民经济多个领域，并开拓出更多的交叉前沿方向，为数字技术系统的深入发展提供可能性。

为了更好地进行分析，我们组建了游戏相关研究课题组。课题组经过深入研究，提出“游戏技术”的概念，并定义其为：在电子游戏中首次实现规模化应用，以丰富和提升人的交互体验为主要目标的功能质性技术集群。因其可交互、高仿真、强沉浸、精渲染等技术特性，正在被逐步应用到社会经济多个领域，成为推进数实融合发展的重要技术工具箱。

在这个定义中，我们强调了游戏技术着重于功能实现，强调了其可交互、高仿真、强沉浸、精渲染等技术特性，从而延伸、跨越到经济社会各领域。

二、研究游戏技术的时代意义和社会价值

2019 年疫情倒逼人们加速习惯了日常生产生活场景的数字化，传统世界中的人与社会、人与人、人与物的交互，正在演化出新的人、物、场关系，呈现出越来越多的交互新内容和新形式。新的人与社会关系，是人与数字环境的关系。新的人与人关系，是人与数字化身的关系；新的人与物关系，是人与数字资产的关系，这三组新关系构成了数实融合社会的质性变化。电子游戏中的社会关系也是以数字环境、数字化身和数字资产的要素组合而存在，因此这也成为游戏技术及其建构的超级数字场景服务社会生产生活多个部门的作用方式和实现路径。数实融合社会的到来引发了交互的重大变化，并由此带来社会其他生产生活各个领域的重大变化。专注于交互的这个技术集群能够并且需要在这个剧烈变化着的时代发挥更大的作用，需要重视和把握电子游戏相关技术这个技术集群。

游戏技术作为数实融合社会下一代重要基础设施，是构建超级数字场景的利器。这就是说，我们不能就游戏谈游戏，我们必须跳出游戏，从多方位全视角地去审视游戏技术，可以看到游戏技术是中性的，可用于不同产业、不同行业等多个领域。特别是当下元宇宙背景下的数实融合中游戏技术，是支撑和开拓新的人与社会、人与人、人与物交往交互的技术实现基石，是包含了数字环境、数字化身和数字资产的“一体三位”超级数字场景。游戏技术以其在交互领域的独特技术属性，以游戏引擎等为代表的游戏技术在社会需求转化为数字场景的过程中，游戏技术整体呈现出了较为明显的相对优势。在被场景化的社会中结构，以游戏技术为核心组成的技术系统成为推动社会全面可持续发展的重要“新能源”。

三、游戏技术发展的科技史：电子游戏与AI的融合发展

人工智能与游戏、游戏技术的关系能够直观呈现出“超级数字场景”的重要价值。电子游戏是早期AI与计算机科学的呈现面与实验场。

早在1947年，人工智能先驱Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）就为了推进人工智能研究而写下了第一行游戏代码。

1948年，在其开创性论文“智能机器”（Intelligent Machinery）一文中，图灵指出能够展示机器“思维”能力的重要场域包括棋类游戏（跳棋、国际象棋等）、语言翻译、加密等。

1950年，Claude Elwood Shannon（克劳德·艾尔伍德·香农）在《哲学杂志》发表“计算机下棋程序”一文，开启了下棋程序理论研究先河。

加拿大工程师Josef Kates（约瑟夫·凯特）于1950年推出的井字棋游戏“大脑伯蒂”（Bertie the Brain），这一游戏机器高四米，并有一个由电灯组成的大屏幕进行展示。

1951年，编程语言设计先驱Christopher Strachey（克里斯托弗·斯特雷奇）利用曼彻斯特大学的电子计算机Ferranti Mark 1，编写了一个跳器程序。

在1951年5月5日的不列颠节上，伦敦科学馆展示了一款叫做“Nimrod”的电脑，可专门玩尼姆游戏。

图灵于1951年编写了第一个国际象棋程序TURBOCHAMP，但它无法在计算机平台上运行，1952年图灵手动运行了这一程序。也是在这一年，IBM计算机专家Arthur Samuel（亚瑟·萨缪尔）构建了具有学习能力的跳棋程序，是最早的机器学习程序之一。

1950年代初，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯科学实验室(Los Alamos Scientific Laboratory)的一个小组，基于IBM MANIAC 1机器，开发出最早的可在计算机上运行的国际象棋程序。

1957年，IBM研究人员Alex Bernstein（阿莱克斯·斯伯恩斯坦）等，在IBM701上开发出第一个功能齐全的国际象棋智能程序。此后，许多科研机构（如MIT、斯坦福大学、兰德公司等）纷纷组建了棋类游戏研究小组。

博弈类游戏成为人工智能研究不可分割的一部分，为电子游戏的出现埋下了伏笔。

20世纪50年代，为了说明机器同样可完成人脑的某些思维工作，人工智能界的先驱开辟了许多新的研究方向，如机器翻译、机器定理证明，而博弈棋类游戏研究同样也是重要组成部分，是人工智能理论与方法的重要验证平台。从博弈棋类游戏的早期发展可以看出，游戏技术与科学（人工智能研究）是一体两面关系，本身便是科学研究的组成部分，且在科学发展过程中发挥着重要作用。

电子游戏诞生，这是计算机科学与人工智能的研究过程中的一次有趣意外。计算机和人工智能为电子游戏带来了更为丰富的内容变化和趣味体验，作为休闲而不是科研的电子游戏开始流行于美国计算机科学相关研究的各大高校和科研院所师生之间。1972 年第一款家用游戏机出现，电子游戏正式成为一个独立产业门类，与之相关的技术体系也开启了独立化进程。在计算机科学和AI研究过程中，这些研究者看到了这些功能性游戏的趣味属性，也看到了这个全新的游戏交互形式巨大的产业前景，于是一些计算机科学家开始尝试推动电子游戏成为一个商业产品，他们也成为了游戏产业的早期探索者。

1995年第一款3D显卡出现，标志着专属于游戏领域的原发性技术开始成批出现，满足了提升游戏质量的诉求。游戏引擎和3D显卡的交相辉映极大推动了游戏的趣味性，成为标志游戏技术独立性的重要专属技术。电子游戏的升级牵引着图形显卡和游戏引擎技术的迭代并推动GPU问世，如今GPU已经成为人工智能最核心的底层硬件。

四、游戏是元宇宙进入虚拟世界的入口

元宇宙是什么？二十大后文创高质量顶层设计大战略、构建高新前沿科技运行大平台，创建高质量发展新格局以及场景化、沉浸式、数据化、虚拟式的发展形态。

2022年7月初,全国科技名词委启动“元宇宙”及核心术语的审定工作,并决定优先审定“元宇宙”“化身”“数字人”“非同质化通证”等9个核心术语。其中,“元宇宙”的定义提案如下: 

使用现代信息技术构建的、由现实世界映射并与现实世界交互的数字世界,是具备新型社会体系的数字生活空间,它使用虚拟现实等技术带来沉浸式体验,使用虚拟人为人类进入元宇宙提供入口,使用数字孪生技术实现把现实世界映射到数字世界,使用区块链技术构建数字世界的经济体系,使用人工智能技术来辅助高效地生成内容。

2022年9月13日,全国科技名词委召开“元宇宙及核心术语概念研讨会”,经过4个多小时的热烈讨论,最终确定了“元宇宙”的如下定义,形成了对外征求意见稿：

元宇宙是人类运用数字技术构建的,由现实世界映射或超越现实世界,可与现实世界交互的虚拟世界。

“元宇宙”是一个中国式的创新概念，是一个综合性、延展性、包容性的概念。中国人从西方拿来之后，改造制作的大概念运用区块链、5G、人工智能、渲染引擎、大数据分析、加密运算、云计算、边缘计算、三维影像创意设计制作、动作捕捉、云平台、虚实交互、卫星通信、物联网、空间智能、脑机接口、智能机器人、AR&VR&MR&XR、NFT、Gamefi、DAO等等高新技术，创意设计制作出创新型的有趣有价值的产品和应用，创建出新的发展空间、也为传统各个行业赋能，带来各种各样新的可能性，带来更好的交互、更好的协同，为推进人类的福祉求是创新。

中国元宇宙的总体性与宏观性体现在：中国元宇宙的总概念将元宇宙作为数字时代整体发展的总纲领：它包含三个层次，

1、底层高新科技技术的开发、开拓与创新：图形图像、感知交互、数字孪生、数字可信流通；

2、产品开发服务：数字虚拟人，智能硬件，沉浸影音软件，内容创作平台；

3、各行业应用：生产制造领域：工业元宇宙，生活消费领域：医药元宇宙，公共服务领域。

实际上，在今年各省市召开两会之前，多个城市就提出了自己的元宇宙发展规划。2022年7月8日，上海市正式发布了《上海市培育“元宇宙”新赛道行动方案（2022—2025年）》，该方案提出，力争打造10家具有国际竞争力的头部企业、100家“专精特新”企业，推出50+示范场景、100+标杆性产品和服务，到2025年产业规模达到3500亿。这也是首个省一级的元宇宙专项政策。此后西藏、河南以及浙江等陆续发布省一级专项政策。值得一提的是，除了上海的元宇宙方案提出3500亿元目标的产业规模外，浙江、河南、山东济南等地的专项政策也提出了明确的产值目标。《浙江省元宇宙产业发展行动计划（2023-2025年）》中提到，到2025年浙江省元宇宙产业链体系基本形成，产业综合竞争力达到全国领先，带动相关产业规模2000亿元以上。河南发布的《河南省元宇宙产业发展行动计划（2022-2025年）》提出，到2025年河南省元宇宙产业发展初具规模，核心产业规模超过300亿元，带动相关产业规模超过1000亿元。最近，郑州市也加入了元宇宙中长规划的城市行列。据元宇宙NEWS记者不完全统计，2022年国内有15个城市颁布了28份元宇宙相关的专项支持性政策。截至目前，各地的专项政策规划了至2025年总计8500亿元的元宇宙产业规模目标。

五、AI大模型带来一场巨大的科技、文化的变革，正在开启一个新的时代

大模型（LLM）狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型和科学计算大模型等。ChatGPT的火爆吸引了全世界对大模型的关注，比尔·盖茨表示，ChatGPT的诞生意义不亚于互联网的出现；陆奇在报告中称之为“ChatGPT时刻”。

从云时代向大模型时代进化。信息社会先后经历了计算机、互联网、移动互联网和云计算等重要阶段；ChatGPT及一大批类似大模型的发展，标志着信息社会进入了大模型主导的新阶段。根据陆奇提出的“信息-模型-行动”系统分析范式框架，计算机、互联网、移动互联网和云计算这四个标志性技术都是实现了信息获取的边际成本无限趋近零。大模型热潮标志着新拐点即将到来，社会各界获取模型的总成本将逐渐趋近固定成本，预示着模型将无处不在，万物都将成为它的载体。未来，自动化行动将成为新的拐点，人在物理空间内“行动”的代价转向固定，人将与数字化技术构建出一个全新的智能系统，实现信息、模型和行动的无缝衔接。这意味着人不再通过获取信息，利用人脑分析，自己去行动，而是智能系统自动获取低成本信息（数据），利用大模型，形成指令驱动各类系统（包括机器人）采取行动，从而对整个社会产生深远的影响和冲击，各类数字化系统也将基于大模型形成互联互通。

但是，计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。

据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元。

除了训练，推理也很花钱。有人估算，现在 OpenAI 运行 ChatGPT 的算力费用每天就有 10 万美元。

在发展技术，让大模型掌握更多能力的同时，也有人在尝试降低 AI 所需的算力资源。最近，一种名为 FlexGen 的技术因为「一块 RTX 3090 跑 ChatGPT 体量模型」而获得了人们的关注。

虽然 FlexGen 加速后的大模型看起来仍然很慢 —— 跑 1750 亿参数的语言模型时每秒 1 个 token，但令人印象深刻的是，它已经把不可能变成了可能。

传统上，大语言模型（LLM）推理的高计算和内存要求使人们必须使用多个高端 AI 加速器进行训练。2023年初，来自斯坦福大学、UC Berkeley、苏黎世联邦理工学院、Yandex、莫斯科国立高等经济学院、Meta、卡耐基梅隆大学等机构的新研究提出了 FlexGen，这是一种用于运行有限 GPU 内存的 LLM 的高吞吐量生成引擎。该研究探索了如何将 LLM 推理的要求降低到一个消费级 GPU 并实现实用性能。

通过聚合来自 GPU、CPU 和磁盘的内存和计算，FlexGen 可以在各种硬件资源限制下灵活配置。通过线性规划优化器，它搜索存储和访问张量的最佳模式，包括权重、激活和注意力键 / 值（KV）缓存。FlexGen 将权重和 KV 缓存进一步压缩到 4 位，精度损失低到可以忽略不计。与最先进的 offloading 系统相比，FlexGen 在单个 16GB GPU 上运行 OPT-175B 的速度提高了 100 倍，并首次实现了 1 token/s 的实际生成吞吐量。如果提供了更多的分布式 GPU，FlexGen 还带有流水线并行 runtime，以允许在解码时进行超线性扩展。

1750 亿参数，只需要一块 RTX 3090显卡，ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏。

大模型作为新物种，一直在快速进化，目前已经初步形成包括各参数规模、各种技术架构、各种模态、各种场景的大模型家族：

六、国内大模型热潮汹涌

例举：百度“文心一言”大语言模型

被称为中国版ChatGPT的百度“文心一言”于3月16日14：00在百度北京总部大楼正式发布。百度在会上用PPT展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。

百度同时公布了文心一言的邀请测试方案。发布会后一小时内，排队申请文心一言企业版API调用服务测试的企业用户已达3万多家，申请产品测试网页多次被挤爆。截至3月27日，百度文心一言已收到12万家企业申请测试。

从港股市场表现来看，发布会当天，百度港股一度跳水跌超10%，百度当日股价最终跌近8%。但第二天，百度港股又大涨13.67%。

不过，作为国内第一款官宣的大模型，文心一言被追捧，也被质疑。

例举：阿里云“通义千问” 大语言模型

4月7日，在阿里云峰会上，阿里云大语言模型“通义千问”正式推出。

据介绍，通义千问是一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持，能够帮助用户续写小说，编写邮件等。现阶段该模型主要定向邀请企业用户进行体验测试。

另外，阿里巴巴决定未来将所有产品接入通义千问，进行全面改造。据悉，钉钉、天猫精灵将率先接入通义千问测试，评估认证后正式发布新功能。阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇表示，面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次。

目前，通义千问仅支持自然语言处理，尚不支持文生图等跨模态功能，不过有知情人士称，后续通义千问也会尽快推出相关大模型，能够支持更多功能。

……

众多的企业，头部大厂以很高的热情投入了AI大模型的建构。据了解，国内至少有84家企业推出了不同类型、不同功能、指向不同消费对象的大模型。引发百模大战。

从北京看，首批10个行业大模型典型应用案例

2023年6月27日，北京市首批10个人工智能行业大模型应用案例发布，涉及医疗健康、智慧城市等重点领域。北京还将持续征集北京市行业大模型典型应用案例，形成北京市大模型技术产业创新图谱和典型应用案例集，并适时择优发布。

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能正在为经济社会发展持续注入新动能。过去半年中，以GPT-4为代表的大模型技术引领了新一轮全球人工智能创新热潮。国内外大模型科研保持高速迭代，各类模型层出不穷，模型性能不断提升，创新创业蓬勃兴起，展现了惊人的演进速度。

“大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起，基于大模型的泛化能力和涌现特性，其在越来越多垂直行业场景上，初步展现了惊艳的性能表现和巨大的发展潜力，得到了各行业高度关注。”北京市科委、中关村管委会二级巡视员刘航表示，场景驱动成为大模型技术创新的重要模式，有望形成新的产业业态和经济增长点。

首批10个行业大模型典型应用案例

1.由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发的基于电力行业NLP大模型的设备运检知识助手示范应用。

2.由北京智谱华章科技有限公司和北京中医药大学东方医院共同开发的数字中医大模型示范应用。

3.由中国科学院自动化研究所和中铁建设集团有限公司共同开发的面向建筑领域多模态行业大模型示范应用。

4.由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发的自主可控城市大脑大模型示范应用。

5.由云知声智能科技股份有限公司和北京友谊医院共同开发的基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用。

6.由北京科学智能研究院和中国航发北京航空材料研究院共同开发的覆盖元素周期表原子间势函数预训练模型示范应用。

7.由第四范式（北京）技术有限公司和北京中关村银行股份有限公司共同开发的多模态智慧金融大模型示范应用。

8.由毫末智行科技有限公司和长城汽车股份有限公司共同开发的自动驾驶大模型DriveGPT示范应用。

9.由北京衔远有限公司和北京一轻科技集团有限公司共同开发的面向消费领域的品商大模型示范应用。

10.由北京面壁智能科技有限责任公司和智者四海（北京）技术有限公司共同开发的智能问答大模型示范应用。

百模大战引发的剧烈竞争将全面提升我国人工智能的发展，推动企业的竞争、兼并、选择和变革。将会引起通用大模型与行业大模型的多样化发展，开窗中国式的发展格局。

七、技术支撑下城市文明转型发展的历史逻辑与更新发展的现实实践

从PC互联到移动互联，场景成为互联构造中的关键维度，它所完成的是把“人（主体）—货（价值对象）—场（场景）”当成“黑箱”，来实现三者之间的外部关系的建构；而从移动互联到智能互联，则是对于“人—货—场”中三者进行尽可能的要素拆分和意义重组，从而实现了三者内在价值关系构造的“白箱化”或“灰箱化”，这种更高维度上的价值构造是互联网新发展阶段上的关键突破。ChatGPT作为一项划时代的智能互联技术，其突破点在于：它以无界的方式全面融入人类实践领域，实现了开放性。此前的人工智能，如深蓝、AlphaGo，它们虽然也有惊艳的表现，但本质上它们处于一个特定的界线内，是在某种特定规则下对人类的超越。ChatGPT最大的一个特点，就是以无界的方式成为一种全新的通用智能，你可以与它进行任何开放式的提问，实现各类文本的聚合生成。

新的AI大模型，是以深度学习的方式不断为文本的生成注入“以人为本”的关系要素，进而提升了文本表达的结构价值。过去的搜索引擎所能检索到的，是具有相关关系的一个个孤立存在的文本碎片，它们之间没有呈现出应有的价值关联。而ChatGPT生成的是文本，即对语义要素进行价值关联后的结构性文本，这种文本是有效的，符合人的感知和判断以及表达习惯。这是ChatGPT给我们带来的最大变革——将关系要素融汇于全部的文本价值输出之中。从根本上来说，ChatGPT的本质是实现人的世界全要素的价值重构。它的第一步是实现人的语义世界的价值重构，接下来更为关键的，应该是指向语义以外世界的人类实践领域的全要素的价值重构——这恰恰迎合了数字文明对于社会要素重构、关系规则重构、现实场景重构的要求。

元宇宙-AI大模型-游戏技术将创新人类城市发展新格局。人工智能已成为以新一轮科技革命和产业革命的城市更新的重要驱动力量。以深圳为例，人工智能将从基本形态上推动一个城市升级换代，影响千行百业。近年来，深圳相继出台支持人工智能产业发展的相关法规和政策措施，营造良好市场环境，助力经营主体创新发展，推动人工智能创新应用。5月31日，《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》正式印发，同步发布首批“城市+AI”应用场景清单，积极打造国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区，努力创建人工智能先锋城市。文件指出：“推进“千行百业＋AI”。实施人工智能软件应用示范扶持计划，鼓励金融、商务、工业、交通等行业企业基于人工智能技术对现有生产、服务和管理方式进行升级。推动人工智能在设备故障检测和故障诊断、基于视觉的表面缺陷检测、智能分拣等制造业领域的应用。加强制造业数据的采集、利用、开发，探索建立企业数据“标注＋训练”闭环机制，储备高质量数据集，孵化高度智能化的生产机器人。”2021年4月，刚接任华为云CEO的余承东曾在“华为开发者大会”上公布了一项重磅产品：华为云盘古大模型。经过了两年的“沉寂”后，盘古系列AI大模型将正式上线。华为云人工智能领域首席科学家田奇直言，未来工业应用将会是人工智能新的爆发点，“盘古”致力于做好行业应用，形成关键技术壁垒，为煤矿、电力、金融、农业创造产业价值。近年来，人工智能已在深圳的金融、制造、交通、供应链、医疗、政务等领域均实现良好应用。AI从城市基础开始，全面推动城市改革，实现新一轮升级换代。

在《通用人工智能》这本书阐述了元宇宙Web3和AGI之间的核心关系，以及它们如何互动、循环迭代、不断向前进步和发展。苹果MR硬件带来了产业链和产业生态重构。AI已经逐渐从AIGC进一步演进到AGl（通用人工智能）。Web3与AGI的充分结合是未来发展的关键。这几点加在一起，不仅是长期发展的关键，也能在短期内快速见效。未来10年，新的支柱企业将产生于元宇宙+AI所带来的整个数字经济，为全球提供服务。

从技术层面看，ChatGPT专用GPU，处理速度提升十倍。2023年3月22日，在英伟达举办的年度GTC开发者大会上，其CEO黄仁勋发表了名为《切勿错过AI的决定性时刻》（Don’t Miss This Defining Moment in AI）的演讲，在长达78分钟的视频中，他四次用“iPhone时刻”来形容AI当下的发展，并称“这将是我们迄今为止最重要的一次GTC大会”。

英伟达在会上发布了可为ChatGPT提速10倍的专用GPU芯片，还向芯片制造业甩出一枚技术“核弹”。针对算力需求巨大的ChatGPT，英伟达发布了NVIDIA H100 NVL，这是一种具有94GB内存和加速Transformer引擎的大语言模型（LLM）专用解决方案，配备了双GPU NVLINK的PCIE H100 GPU。

黄仁勋表示，当前唯一可以实际处理ChatGPT的GPU是英伟达HGX A100（OpenAI便是使用A100 GPU训练和运行ChatGPT），而H100 GPU的处理速度比A100 GPU快十倍，可以将大语言模型的处理成本降低一个数量级。

此外，为了加速生成式AI开发及部署，英伟达宣布推出四款全新推理GPU——L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU、Grace Hopper超级芯片（见下图），分别擅长AI视频、图像生成、ChatGPT等大型语言模型的推理加速、推荐系统和大型语言模型。

结语

如果说高新技术哺喂了游戏，让它获得了高速发展，那么，游戏技术也将反过来反哺和推进在文化服务和创意产业发展的各个行业和类别——如旅游、研学、影视、演出、会展、视频的升级换代。元宇宙成为其技术推演的巨大平台，AI 则提供源源不断的内容生成和市场消费。故此，游戏技术将进一步延伸到医疗、工业、交通、政务等诸多领域。

从游戏技术到游戏、再到人工智能这样的技术研发与产业发展正循环，未来必将再次建构越来越多的“超级数字场景”。