世纪华通王佶撰文:人工智能盈利能力如何?游戏行业是判断的先行指标
【编者按】
4 月 2 日,由世纪华通发起,中国音数协游戏工委、上海市浦东新区区委宣传部(文体旅游局)、上海市网络游戏行业协会指导的“数龙杯”全球AI游戏及应用创新大赛(英文简称“Digiloong GAIC”)已正式开启报名通道。本次大赛旨在促使AI技术全方位、深层次融入游戏研发流程,并拓展至各类应用场景,进而加快这一前沿技术在互动娱乐及更多产业的普及步伐。
“数龙杯”全球AI游戏及应用创新大赛发起人、世纪华通董事长王佶
作为大赛的发起人,世纪华通董事长王佶在近期撰文,阐述了他对中国人工智能产业链未来走向的见解。其中核心观点有:
考虑AI的性价比与市场规模等多方面因素,中美未来在全球Al市场占有的比例大约是1:2;相比之下中国的Al企业可以说是被严重低估的。
Al未来的发展离不开算力,而算力的尽头是能源。这方面中国具有独特的优势,我国的高速电网可以快速支持1GW规模的数据中心建设,在新能源和储能产业链方面也处于全球领先地位。
游戏公司在AI应用方面具备独特优势。从商业应用的角度来看,如果连游戏行业都无法通过AI盈利,那其他应用领域盈利的难度可能会更大——毕竟游戏是一个虚拟世界,Al在虚拟世界中“容错率”相对更高。而在真实世界中,一旦AI犯错,用户可能会因此丧失对其的信任。
以下为全文:
人工智能盈利能力如何?游戏行业是判断的先行指标
王 佶
一、“暴力”量变:算力的尽头是能源
最近十年,人工智能,尤其是大模型取得突飞猛进的进展,依赖的是一种“‘暴力’量变引起质变"路径——通过参数的大规模堆积来实现突破。在大模型诞生之前,人工智能研究大多集中在亿级参数的模型上,没有人预料到后来的千亿、万亿级参数模型,会彻底改变机器智能的发展方向。
2017 年,谷歌的科学家提出了Transformer架构。这种架构引入了注意力机制,使得大模型能够更有效地学习和推理。它的核心就是一个“暴力”的解决方案——不再依赖人工提取特征,而是将所有的数据直接输入到模型中,让机器通过自我学习找出内在规律。这种方法依赖于大量数据的‘暴力’计算,因此对算力的需求非常高。
人工智能的发展离不开算力,而算力的尽头是能源。各国都在积极推进Al基础设施和超算中心的建设。
比如,孙正义和Altman等人正在联合推进建设5GW以上的超大规模数据中心,总投资达 1000 多亿美金。但美国电网是市场化的,很难协调出1GW以上的富余电力去支持这些数据中心的建设。
美国科技巨头也试图依赖绿能提供解决方案,但储能设备依然离不开中国供应链的支持。为了突破能源供应瓶颈,美国开始探索小型核电站的可能性,这种核电技术源于航空母舰上的小型核反应堆(SMR),单站输出功率可达几百兆瓦,足够支持一个数据中心的运行。但现实是,这个方案会受到法律和民意的多重限制,较难落地。
而在这方面,中国的能源供应体系更加灵活有效,能够迅速满足这样的需求。假设政府批复一个1GW规模的数据中心, 6 个月就可以建成。
这得益于我们的产业链和制造能力的高度整合。我国拥有全球比较大的电力供应系统,国家高速电网可以快速支持1GW规模的数据中心建设;同时,我国在新能源和储能产业链方面也处于全球领先地位。最终在应用端,我认为中国和美国的市场占有,会是一个“1:2”的关系。
中国拥有全球20%的人口,占据20%的市场;也有可能通过与亚非拉及中东国家的合作,最终拥有大约30%的全球市场份额。因为全球许多欠发达地区难以负担美国Al技术的高昂成本,这就好比开车一样,豪车的性能再好,代步车一样也能满足需求。
但是美国可能会通过联合欧日韩等地区,最终覆盖剩下的全球市场。
我们中国的很多企业,在技术和底层建设方面也做得非常扎实;在应用端,我们拥有庞大的基础流量池,在应用布局上能够更加从容。在应用和贴近用户层面,我们有这样的成功基因,回看智能手机的应用就能发现,中国的发展是最迅速的。
二、颠覆体验:游戏行业是人工智能盈利的先行指标
AI时代,游戏的本质没有变,还是一个虚拟世界。人在真实世界中总会有不如意的地方,而游戏则能为人创造一个可以产生正向反馈的虚拟替代世界——在每一步操作中它都会给你正向奖励——哪怕只是一点积分的增长,也会让你感到开心。这种正向反馈让人乐于沉浸其中。
游戏是否好玩以及商业化是否成功,很大程度上取决于游戏本身的设计,包括场景设计、剧情设计和玩法设计等等。因此我们也在思考,AI时代,游戏的未来到底在哪里?
AI作为工具可以生成剧本和图像,有效降低制作成本,这一点游戏公司早早就开始尝试了。例如在《无尽冬日》里就使用了大量的Al生成剧情,然后再由人工进行优化,内容的生产效率得以大幅提升。
但游戏行业更长远的方向,一定是打造一个基于AIGC的原生AI游戏,我们也在积极探讨这方面的可能性。否则,即使画面再精美,玩法再精进,也无法提供颠覆性的感官体验。实际上,美国已经有类似的尝试,最近我看到了一个吸血鬼题材的小游戏,其中所有的对话内容都是由Al生成的。
过去NPC(非玩家角色)的对话可能是预先写好的 100 句或 200 句台词,玩家的选择不会改变这些固有内容。但现在,Al将固定的任务和剧情,变成了一个完全开放的体验。
这种多样性会让游戏更接近真实世界,因为在真实世界中,你与每个人的对话和互动反馈都可能不同,也无法预知未来会如何发展。就像自驾游和乘车出游的区别,自由度和体验感是完全不同的。
我认为游戏行业在AI应用方面是有独特优势的:
其一,游戏公司本身也是IT公司,对技术和工具的使用相当熟稔;
其二,游戏公司商业化能力,尤其是中国的游戏公司,商业化堪称世界首先;
其三,游戏公司具备天马行空想象力的基因,这让我们能够设计出各种新颖的玩法和内容。
从商业应用的角度来看,如果连游戏行业都无法通过人工智能盈利,那其他应用领域盈利的难度可能会更大。毕竟游戏是一个虚拟世界,Al在虚拟世界中犯错不会造成太大的问题。而在真实世界中,一旦Al犯错,后果就会很麻烦,用户可能会因此丧失对其的信任而弃用。
当然,在娱乐以外,我们也在探索更多的方向,比如在人工智能和脑科学等前沿技术的加持下,参与到与多巴胺、神经因子、血清素等等的互动当中。我们希望游戏不仅仅是娱乐工具,它还能在一定程度上成为一剂有益于人类健康的良药。
比如,我们发现人的认知的改变不一定需要在真实环境中实现,虚拟环境可能同样有效。为什么说某些游戏可以帮助治疗ADHD呢?因为游戏体验需要高度专注,基于这一天然本质,再通过特殊的设计,那么玩游戏就可以显著提升专注力,改善注意力的缺陷。这种效果可以类比为一种理疗,虽然不能根治,但确实有一定辅助。当然,目前这些项目距离成熟落地还有一定的距离。
三、AI for science:重塑人类学术的研究范式
很多人将AI视作第四次工业革命,而我认为Al的意义远不止于此,它可能是我们从工业文明到智能文明的一次跃迁。
过去,无论我们如何使用工具,工具始终是工具;而今天,我们是在创造一种能像人类一样思考的存在——我们的助手可能比我们更聪明、更有效。
以AI for Science(科学计算领域的Al应用)为例,Al在这一方向上的应用远超出通用大模型写文章或生成代码的范畴,而是深入到物质层面,成为改变世界的方式。它正在重塑人类学术的研究范式,可以学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律。
2024 年的诺贝尔奖颁给了两位与Al相关的人物:物理学奖颁给了有“人工智能教父”美誉的杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton),化学奖则颁给了DeepMind的创始人戴密斯·哈萨比斯(DemisHassabis)。这是首先次,一个智能体的成果获得了诺贝尔奖。
化学奖的背后,其实是DeepMind开发的AlphaFold项目,用Al解决了蛋白质结构预测的难题,相当于为生命科学建立了一个完整的蛋白质结构库。以前这些任务需要耗费大量实验时间和资源,而现在你只需要在数据库中搜索,就能直接获得结果。
值得一提的是,DeepMind的另一个Al应用项目——GNoME,专注于晶体结构的研究,新材料的发现和开发。在过去的十多年中,各国科学家用传统实验和计算机模拟的方法发现了4. 8 万个稳定的晶体数量。而GNoME在短短四年内就计算出了 220 万个新的晶体,其中 38 万种具有稳定的结构。
Al的加入,让传统的实验材料学逐步被计算材料学取代,完全颠覆了科学研究的范式。
过去,寻找晶体结构、研究新材料需要一个昂贵且耗时的试错过程。而现在,Al可以首先通过计算模拟筛选出所有可能的方向,并直接排除不稳定的分子或结构。科学家们可以集中资源验证AI预测的稳定晶体,这大幅提高了研究效率。
当然,我们国家也已经开始加强相关基础设施的建设,在推动Al与新材料结合方面展现了极大的前瞻性。去年 10 月,国务院发布了一个关于新材料超算中心的总体建设方案,明确提出要在全国范围内建设一张覆盖材料计算的比较优秀计算网络。政府还计划开发 30 个类似的工具平台,专注于新材料与Al运算的结合。
目前,美国的技术可以深入到电子层次,而中国则更多集中在原子层次。这种计算,在以前依靠人脑或实验室几乎是不可能完成的。而如今AI和超算让这些“不可行”变为“可行”。
因此,Al会给人类社会方方面面的生产生活方式带来重大变革,而我们,正处于跃迁的关键时刻。
四、有关“知行合一”的一点感想
11 年前世纪华通首先次做重组的时候,当时我和金融行业的朋友交流说:早在 2014 年,美国的科技股已经成为纳斯达克和标普 500 的首先大权重板块,当时第二大板块是生物医疗和大健康,第三大板块是金融。
我对科技股的机会深信不疑。回顾这十年也确实如此,美国科技股的权重从大约接近20%上涨到了30%,“七姐妹”的惊人涨势。
借这个例子,我想要说的是——“知行合—”。虽然我有这个认知,但我的行为并没有完全按照认知去做,这是我自己比较大的一个反思。
王阳明早在几百年前就说过,知行一致才能有所为、有所成。
如果你笃信一件事情,就应该坚定地去做。如果我相信Al会在未来重塑游戏产业,那我就应该坚定自己的行动,坚定地投入AI、做原生Al游戏。
回想起 20 多岁刚毕业时,我义无反顾地投入互联网行业,就是因为相信一件事情,所以毫不犹豫地去做了;但到了 30 岁、 40 岁之后,有了家庭、事业,甚至在某些方面已经小有成就后,则会被很多事情牵绊——尽管经验更加丰富,但思考可能不再那么纯粹了。
我觉得有所成的人,都是那些能够保持内心纯粹的人。如果你真的相信一件事情,就应该义无反顾地去做,尤其是年轻人。
与大家共勉!
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