【闲聊】NVIDIA是如何引领AI的——GeForce RTX 40系列品鉴会感受

炎夏如火，千万要爱惜身体嗷~~

Hello大家好我是尤娜，游戏向硬件数码/爱好者一只。最近几年AI（人工智能）堪称数码圈头号热词了，不同于当年“人机大战”时候的高高在上，今天的AI已经遍布大家的生活日常，引发出诸如“什么工作会被AI代替”的讨论；而作为AI计算领域巨头，NVIDIA自然也扶摇直上，市值一度位居全球头名。

但相信许多同学都比较好奇：一个研发图形芯片的企业，它是如何引领这一技术风向的？恰好上周末NVIDIA在上海举办了GeForce RTX 40系列媒体品鉴会，尤娜也有幸现场体验了一番，感受之余写下这篇文字，也算是对此疑问的拙答。

DLSS：游戏玩家的魔法书

其实DLSS不是什么新鲜名词了，最近几年有接触过电脑装机的游戏玩家，估计都有耳闻。近年来液晶面板成本不断下降，高分高刷显示器的普及非常迅速——但想充分发挥它们在游戏中的优势，你往往需要一块好显卡；大热的光线追踪（RT）技术同样依赖于此。

DLSS的出现有效降低了这一门槛，而RTX 40系列独占的DLSS 3帧生成技术就更是堪比魔法——在RTX AI加持下，它可以实时计算每2帧游戏画面之间的新帧，然后将新帧有效插入进去，实现游戏帧率的大幅提升。而且由于算力完全来自显卡，DLSS 3是可以突破处理器瓶颈的，即便你的处理器并非强力游戏U（典型如各种“洋垃圾”），一样可以enjoy它带来的高帧率。

现场NVIDIA展示了4款游戏大作，上图的《三角洲行动》支持光线追踪，下图的《鸣潮》则是跨平台的开放世界动作游戏。在DLSS 3加持下，它们都可以在4K分辨率下轻松跑到高帧数，配置要求较低的《鸣潮》甚至可达300FPS以上。

当然尤娜在此要提醒下，由于DLSS是基于游戏画面而非引擎层面的计算，它带来的高帧率并不会伴随低延迟。因此NVIDIA强烈建议大家在玩游戏时，也一并开启游戏里面的Reflex选项，它可以有效降低输入延迟，这样才能保证上佳的游戏体验。

NVIDIA ACE：会引发游戏开发革命吗？

如果说DLSS是游戏玩家的强力助攻，NVIDIA ACE或许就属于开发者们——它是一项服务于游戏开发的技术。品鉴会现场，工作人员展示了NVIDIA与Inworld AI共同打造的技术演示Demo，它的目标是突破传统游戏的交互界限，让游戏里的NPC“活起来”。

传统游戏里的NPC一旦来到主线之外，往往就显得很“路人“，只有公式化的对话和行为。ACE则支持给NPC接入ChatGPT等大家熟悉的大语言模型，让它们变得更加智能，可以和玩家实时对话（支持语音转文本哦），并基于玩家输入的内容做出相关反应——不光是游戏里的文本内容，也包括表情、动作、语音等。

这可真是太神奇了，长久以来大家都抱怨“3A大作除了画面一无是处”，以至于“御三家”里最不以机能见长的任天堂，反而因为不断的玩法创新最受追捧。NVIDIA ACE的出现，无疑是替游戏设计提供了新的思路，智慧的开发者们能否把它利用好，继而引导新的游戏革命，尤娜个人还是非常充满信心的。

RTX 加速Stable Diffusion工作流：创意工作者的福音

Stable Diffusion应该也不用尤娜过多介绍了，其实就是它和ChatGPT的“泛滥”，才使得AI褪掉“人机大战”时期的高冷，像邻家孩子一般走入我们生活的。传统的文/图生图、换脸、画质修复已无须重弹，NVIDIA这次重点展示的是ComfyUI基于Stable Diffusion的两个演示应用。

在ComfyUI+Stable Diffusion工作流下，创意工作者可将“AI换脸”服务于虚拟角色，如将用户形象（通过摄像头捕捉）快速转换为高清的游戏人物形象，还可通过提示词灵活掌控最终生成形象元素，如服装、姿势等。这样做3D建模就非常快了，要知道在过去，这往往是游戏和特效创作里比较繁琐的环节。

为了展示这一提升效果，NVIDIA还邀请了知名up主“特效小哥studio”现场演示他的工作日常——利用Stable Diffusion的ComfyUI版本，由2D直接生成3D模型，以作为视频特效素材。图片能看出实现方式非常简单，小哥仅仅是在输入框用鼠标画了一把刀剑的轮廓，然后经过RTX AI的运算，就能秒生成一件精致的游戏道具佩剑；而通过AI绘图者们熟悉的限定词，还能灵活的控制它的呈现形式。

普通人能体验到的其它

现场NVIDIA还演示了其它AI触点，诸如支持本地部署大语言模型的AI工具ChatRTX，内置在NVIDIA APP里的RTX Video等——即便不是游戏玩家或内容创作者，你也能体验到它们的加成。尤娜感觉RTX Video是普通用户的一个福音，5G时代高质观影是非常大众一个需求，而RTX Video 带来的 AI 视频增强功能，可以大幅提升这块体验——像VSR可以提升视频分辨率，使图像更加清晰锐利，对那些HD甚至SD时代的老影视剧而言，无疑是雪中送炭。

RTX Video HDR 则可将标准动态范围 (SDR) 视频内容，智能转换为高动态范围 (HDR10) 视频内容，进而增强视觉体验。其实它也有一个服务于游戏玩家的版本，就是同样内置在NVIDIA APP里面的RTX HDR滤镜，能使那些不支持HDR的游戏（往往是老游戏，但很多老游戏是真的好玩哦）也拥有HDR观感——当然前提是你的显示器要跟上。

总结感受

现在回到文首那个问题，其实不少人第一反应估计会是“算力强”——RTX 40系列的AI算力普遍在200（单位TOPS）以上，最高可达1300；而英特尔和AMD各自的NPU 目前还只有40~50级别。

但看看本文列举的“黑科技”们，真正刚需算力的大概也只有Stable Diffusion工作流，余下更多仍是“从无到有”而非“从有到多”，再总结成一个词便是“生态部署”——AI毕竟不像x86或者ARM，它的发展需要硬件厂商和软件开发者协同发力。试想一下要是你玩的游戏压根就不支持DLSS（这里点名批评某款包揽了年度四大奖的魂系大作），那即便拥有一块算力惊人的RTX 40系列显卡，似乎也没什么用吧。

算力是永远不嫌多的，那自然也不怕少，前面提到的NPU初代甚至只有10，短短一年就能提升4~5倍，未来哪天超过今天的主流独显也不意外。NVIDIA作为AI引领者，靠的并不单是提供硬件和算力，而是和开发者们密切合作，共同编织那个充斥各种可能的未来。

所以还是那句老生常谈：真正的AI PC，可能还是那些厚砖游戏本们（笑，其实现在的游戏本体积重量普遍也都控制住了）。马上下个月将会迎来开学季，条件允许时，尤娜仍然建议（准）大学生们在选购电脑时优先考虑游戏本——不光是前文提到的游戏性能与AI算力，许多专业需要接触的STEM应用，RTX笔记本电脑GPU都能帮上忙哦。

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