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。
（前情提要：下個十年，你會押注Nvidia還是比特幣？ ）
（背景補充：Nvidia 推出新型 AI 遊戲語言模型 Project G-Assist，如何改變 GameFi 賽道？）
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。
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。
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