链游的AI革命:电子游戏 科技发展的隐藏发动机_FUEL:blockchain.infowallet恢复

估计很多瓜友一看到这个标题,就咧嘴一笑:瓜哥,你不能因为自己喜欢玩游戏,就把电子游戏拔高到这个高度啊。不是搞笑,我这可是一本正经的在唠嗑,开始都不想加「隐藏」这两个字,就是发动机,后来想想东方国目前对游戏行业的态度比较暧昧,还是低调一些为好。来吧,本系列长文的第三篇,我们聊聊游戏为啥可以带动了世界这五十年的科技发展。

从事电子行业的瓜友应该知道,集成电路行业的起飞是在上世纪 70 年代,那时摩托罗拉公司推出了 6502 的处理器,性价比很高,虽然只是 8 位处理器,但是已经可以进行复杂的运算了,而且价格非常亲民,就是说如果搞一个电子产品,安装上这个 6502 处理器,就可以卖给工薪阶层了。

如何把一项新技术转化为普罗大众都可以购买到的产品,而且大家乐于购买,这是一个新兴行业是否能席卷全球的重要判断标准,其中包含了三个要素:

技术要是新的;

技术已经可以落地成产品了;

产品足够便宜;

大家回顾下这几十年划时代的科技产品发展,是不是都是符合了这三要素:家用电脑,互联网,手机,移动互联网等等。为什么我们要写这个系列的长文?就是感觉 AI 和区块链都有可能发展成如上所述的划时代产品啊...

在摩托罗拉公司性价比颇高的 8 位处理器横空出世当年,一家公司和一个人都非常敏锐的发现了这里面可能蕴藏的巨大商机,于是他们各自选了一个方向花开两枝:那个人类找了一个好基友,组装了下面这台丑丑的电子设备:

对了,这就是苹果计算机一代(Apple I)的原型,那个天选之人是苹果创始人之一乔布斯,他的好基友就是沃兹尼亚克。世界上第一台家用个人电脑就这么诞生了,那时就是这么一个丑小鸭,能卖到 500 美元一个(按照美国劳工局的保守数据, 1975 年左右的美元购买力等于现在的 6 倍,所以类比成目前的 3000 美元一台,算是天价了)。更不可思议的是,在第一台苹果电脑诞生的 48 年后,这家苹果公司的市值达到了 2.7 万亿美元,如果把苹果算是独立的国别经济体,它的 GDP 在全球排名第五,高于英国,仅仅低于德国,日本,中国和美国。乔布斯建立了个新兴科技王国。

停停停,那这和游戏有啥关系?别急,刚刚说了第一个方向是出现了家用个人计算机,再说下第二个方向,就是一家叫雅达利(Atari)的公司,把 6502 处理器加入到一个玩游戏的设备中,研发了两年,终于在 1977 年推出了 Atari 2600 游戏机,这是第一款家用的游戏机。

这台游戏机在 1980 年就卖到了 20 亿美元的年收入(等于现在的 120 亿美元)。现在的玩家对雅达利的辉煌完全无感,但是它开创的「一个平台,多个游戏」的模式直到现在还在被应用着:主机公司开发,卡带里的游戏可以交给游戏工作室。电影《头号玩家》里要过的最后一关,就是站在冰面上玩的那个《吃豆人》游戏,就是在 Atari 2600 游戏机上爆火的。

雅达利的暴富让很多当时的科技公司突然间看到了科技能力迅速转化为财富的新方向,于是直到现在还大名鼎鼎的世嘉啊(Sega),任天堂啊就开始入场了。1983 年任天堂的红白机(FC 游戏机:Famicom)如一股龙卷风,席卷了全球的游戏市场,也给我们这代人带来了最不可磨灭的童年记忆《水管工:玛丽兄弟》。红白机直到 2003 年才停产,总共卖了 6000 多万台。我们东方国所熟悉的小霸王学习机,就是红白机的仿盘。

这里再八卦下,上文说的第一个方向也是乔布斯从 Atari 公司偷师学艺学来的。做了一辈子老板的乔布斯,唯一一份打工的履历就是在 Atari 公司的游戏机团队工作过,他在打工期间了解到了 6502 芯片的强大功能,这才出去创业搞出了个苹果。

 在 1980 年代末,世嘉和任天堂竞争白热化, 8 位的处理器运算能力不够了,那就搞 16 位的!就这样,在终端产品和市场需求的倒逼下,芯片技术研发突飞猛进,谁先搞出来,谁就有钱赚,毕竟这条转化路径已经通了。

所以现在大言不惭的说,在 1980 年代,是电子游戏带动了芯片和计算机产业的发展应该不为过吧?还有后续任天堂的掌机 Game Boy(卖了超过 1 亿台)发展了硬件的适配技术,索尼的 Play Station 推动了光盘和光驱技术。这些都是游戏行业对于科技新技术的重要贡献,游戏行业提供了最大的民用消费场景,而市场需求才是新技术的衣食父母。  

随着这波 AI 热潮的兴起,英伟达(NVIDIA)的名字频频被媒体报道出来,有过攒机经验的小伙伴们,还有各位挖矿致富的大 V 们,对于英伟达应该不陌生,它是全球最大的显卡厂商。高端的 3 A 游戏需要显卡,挖矿也需要显卡(其实需要的是显卡上的 GPU,GPU 在某方面的计算能力超过 CPU),但是它又和 AI 有什么关系?我们就来简单梳理下。

电子游戏发展了快五十年,玩家们对于游戏图像和视频的需求越来越高,于是显卡上 GPU 的计算能力就不断地迭代和进化;后来一些外延产业,比如视频捕捉和加密行业发现了 GPU 高计算能力的特点,又给了显卡新的赋能;在 2000 年左右,AI 进入深度学习阶段(具体可以参考本系列长文的第一篇,辛顿创造了一种描述神经网络的方式——深度学习),科学家们发现显卡的计算方式特别适用于神经网络的学习,就是投喂的信息和数据越多,效果越好。据说 OpenAI 的突破,是来源于某一次用了上万张英伟达 GPU A 100 的内部测试,然后就像上帝的金手指一点,一个新世界开始揭开了神秘的一角。

于是乎,显卡成为了 AI 公司成长道路上的必备粮草,大家看看英伟达这二十年的股价,真正起飞是在 2016 年左右,而上一篇文章中大家知道 OpenAI 成立是在 2015 年,英伟达借着 AI 这波大潮完成了逆袭:目前的市值约 6800 亿美元,远超其他的芯片公司英特尔和 AMD,成为了仅次于苹果、微软、谷歌的神奇科技大牛股。

当前为 AI 大模型提供算力的主流 GPU 就是英伟达生产的两个型号:A 100 和 H 100 。一些分析师甚至把 AI 公司所拥有的 A 100 和 H 100 数量作为企业重要指标之一,就是「含英量」,含英量高就像是吃了伟哥,很快就能发达... 这是我诠释的「英伟达」定义,哈哈哈,乱哈拉的啦。

最近连马斯克也宣布了 Twitter 已经采购了大约 1 万张英伟达 GPU。就在所有人都在羡慕英伟达的好运时,我们不能忽略的一个事实就是,早在 2016 年,英伟达创始人黄仁勋就向 OpenAI 捐赠了一台 AI 超算机 DGX-1 ,以展示英伟达的 GPU 在 AI 算力上的独特优势,这台特制机器的算力已经可以把 OpenAI 一年的训练时间压缩到了一个月。因此可以看出英伟达也早就在布局 AI 赛道了, 6800 亿美元市值的公司不会是天上掉馅饼得来的,幕后的战略决策和商业谈判应该很精彩,不是简单的上帝金手指就能诠释的。

那么英伟达到底是怎么来的?为啥它可以从横跨电子游戏,工业视频,加密挖矿和 AI 算力几个行业?我们继续八卦下去:

其实和互联网一样,集成芯片这个东西一开始也是因为军用需求而诞生的,在 1950 年代,美国国防部希望给导弹等武器加个控制单元,能更精准打到目标,于是就找了几个大学实验室悬赏做研究,其中麻省理工的大牛科学家肖克利(肖克利被称为晶体管之父,获得过诺贝尔物理学奖)带着一群青年才俊就搞出了芯片这个概念。

肖克利早就功成名就了,搞出了点成绩后最大的爱好就是天天出去 AMA,享受着鲜花和掌声,对外说「项目方在做事」,其实一直花的是投资人美国国防部的钱。但是他手下的青年才俊们是真的想做事实现暴富梦啊,他们一直要求要加大研发,降低成本,规模化生产,这样才能突破到大大的民用领域挖啊挖啊挖,赚大大的钱,但是肖克利就是压着不让干。

后来肖克利实验室就出来了八个青年人裸辞,新成立了一个公司叫仙童(Fairchild),号称「仙童八叛将」,其中最有名的就是定义了摩尔定律的摩尔。

八个人的盟约也特别梦幻,拿了一张美元签署了大家的名字,意思再明显不过了:老肖你不要再给我们画大饼了!老子们要的是绿油油的钞票!

其实在科技发展史上,这种团伙作战经常能带来颠覆性的革命,从早期的仙童八叛将带动了芯片革命,到 2000 年初的 Paypal 黑帮(成员创立了特斯拉,领英,Youtube 等公司)发起了互联网革命,再到上一篇我们提到的 2015 年 OpenAI 的创立团伙。       

说回仙童,这个公司是有划时代意义的:

第一,在科技上它定义半导体行业,整个研发思路转向了以以硅为材料,可以批量生产集成电路;

第二,它定义了「风险投资+孵化公司」的商业模式。仙童八叛将是先找了华尔街的风险投资业之父亚瑟·洛克(Arthur Rock)做 FA,介绍了金主爸爸谢尔曼·费尔柴尔德 (Sherman Fairchild),仙童公司的名字就来自于金主爸爸的名字。这样跪舔是有效果的,这位谢尔曼·费尔柴尔德大有来头,是 IBM 最大的个人股东,仙童成立后的第一笔订单就是来自 IBM 公司。从此这类风险投资的商业模式大行其道,一直流行到今天,即投资人不是光给钱,而要介入到公司管理和运营当中,利用自己的资源帮助创业者成功,简而言之,需要更深度的绑定(这也是 W Labs 正在做的事儿啊,哈哈哈)。

第三,推动了硅谷的出现。仙童慢慢成了半导体行业的黄埔军校,仙童八叛将和金主费尔柴尔德合作几年后,后面条件没谈好,也纷纷出来单干了,还带动了其他一批同事出来。大家都新成立了公司,在仙童办公室周围分散办公,这个区域就成了现在的硅谷,这些新公司中就有英特尔和 AMD。从仙童出走的年轻人共创立了 100 多家半导体公司,仙童真的成为了神仙孵化器。

说回到英伟达,仙童出来的人创立了 AMD,而英伟达的老大黄仁勋就是 AMD 的工程师,后来出来创业做了英伟达。这些公司和人都有千丝万缕的联系,据说黄仁勋和 AMD 现在的话事人苏姿丰还有拐弯抹角的亲戚关系。

英伟达创立的思路就是:你们 Intel 和 AMD 去 PK CPU 吧,我专门做 GPU。反正电脑游戏越做越精良,传统 CPU 的计算能力越来越吃力,我就专门把图形处理这一块分离出来做一个新的芯片,定义成 GPU,装在显卡上,这在当时还是蓝海。

早期游戏行业贡献了英伟达 100% 的收入,黄仁勋赚到钱后疯狂加大研发力度,把 GPU 拓展到工业等领域,这几年又搞了 AI,始终保持了公司的产品竞争力,这点打法和华为很像:研发先行,市场紧跟。图形处理这个细分行业现在越来越吃香,除了 AI,连战场上的无人机都用了 GPU 做图形识别处理。

所以拿英伟达为案例,游戏作为最吃资源的软件,反向倒逼了硬件性能的进步,同时游戏是最好的链接 B 端和 C 端的产业,用户们是愿意为了玩游戏时的爽点去买单的。

至此,再次成功点题,游戏就是这半个世纪以来科技进步的幕后推手啊。

瓜田实验室

个人专栏

阅读更多

金色荐读

金色财经 善欧巴

迪新财讯

Chainlink预言机

区块律动BlockBeats

白话区块链

金色早8点

Odaily星球日报

Arcane Labs

欧科云链

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

金智博客

LTC模块化将成为跨链的终局?_NFT:AIN

无论是资产跨链还是信息/数据跨链,目前市场上已有太多的跨链桥及各类跨链协议,据 chainspot,目前市场上约有 114 个跨链桥及 130 余个网络,赛道拥挤.

比特币交易比SBT更有价值的DAO声誉量化模型_SBT:makerdao白皮书

原文作者:TalentDAO@xrex 原文标题:Quantifying Reputation in DAOs  与 SBT 提供的单一定性数据点相比,声誉的定量模型可能更有意义。本文主要探讨在DAO网络中,如何量化贡献者声誉。在下一篇文章中,我们将探讨该量化模型框架对 DAO 治理的潜在影响。

[0:15ms0-7:93ms