幾個“AI大腦”NPC，帶我看到了一場RTX AI PC的生產力革命

上週五，我在一場NVIDIA的媒體分享會上，看到了幾位擁有最新“AI大腦”的NPC。

它們來自基於NVIDIA ACE技術製作的一個Demo，能實時識別玩家說出的話，然後讓NPC用對應的嘴型、表情和動作隨機應變地給出反應。

在之前NVIDIA官方展示過的一個演示Demo裏，我們已經看到過在當時足以稱得上驚豔的效果。可如果說上一版Demo是讓人看到了這項技術應用到遊戲中的可能性，那這一版NVIDIA ACE Demo就完全可以看作一個完整的迷你遊戲了。

此前的“賽博拉麪店”Demo

這次NVIDIA與Inworld AI合作開發的全新技術Demo中，玩家將扮演一名私家偵探。在一個高檔酒店的大堂裏，他不僅能通過對話瞭解NPC和世界設定，而且還帶着一個主線任務——打探一名目標人物的房間號。

和此前只能進行對話和簡單移動的拉麪店Demo不同，這次帶着調查任務的玩家，可以在更大的場景裏自由移動，調查、翻看大堂內的物品，從中獲取線索或是直接拿走。這些功能都讓Demo趨近於一個完整的遊戲。

作爲一個ACE的技術演示Demo，想要完成任務自然繞不開與幾位AI NPC的對話。

大堂裏的三名NPC有着不同的性格和做事方式：亞裔門童一張嘴就是美國街頭風格，前臺服務員主打一個一切按規矩辦事，休息區忙着做PPT的公司高管則對陌生人充滿了戒心。

玩家可以和幾位NPC聊任意話題，不管是和亞裔門童聊聊他的種族背景，還是和高管交流交流酒文化，他們每次都會給出不重樣的回答。

這些NPC的對話或行動看似完全自由，但仍會建立在他們的人設基礎上，是基於玩家“打探房間號”的任務進行的設計。

如果沒能取得高管信任，聊再多紅酒他也會以工作爲由禮貌地送客；想要冒充FBI套話，但因爲拿不到證件也只能被警惕地趕走；但是如果利用一份遺失工牌讓他以爲你是工作人員，簡單幾句話就能讓他起身趕去詢問前臺，從而偷聽到目標人員的房間號。

不用再受預設腳本的約束，只要玩家願意，就能親自用嘴說出任何想說的對話，在達成任務觸發條件的前提下，可以用任何能想到的方式完成任務——雖然只是個Demo，但以前玩家想象中的未來遊戲的樣子，確實已經以極高的完成度出現了。

這個Demo就有好幾種通關方式

NVIDIA ACE演示Demo給人的感受，是原來AI已經和我們如此之近了，但事實上，AI早就出現在了我們身邊。比如玩家都很熟悉的DLSS 3.5，就是NVIDIA對神經渲染AI使用方式不斷迭代後的技術。從2018年DLSS技術的誕生之初，我們就已經是AI的使用者了。

這次的演示會上，除了遊戲還有更多領域的創作者和藝術家，也都分享了他們在工作中對AI的使用方式。其中RTX AI對他們工作方式的改變程度也讓我感到驚訝。

建築設計領域，前沿建築設計師言蕭使用基於Stable Diffusion的建築圖專用模型，在RTX 4090 D GPU和模型插件的加速下，實現了幾乎實時的出圖效率，幾根線條就能快速傳達自己的創意。

Morph Studio 產品經理、AIGC創作者海辛，將大量美甲圖片作爲數據集訓練出一個AI美甲模型，再將AI程序與UV打印機集成，實現了從設計生成到打印製作的“可穿戴美甲生產線”。

Blender藝術家、AI創作者Simon阿文，使用ComfyUI搭建Stable Diffusion工作流，已經實現了對《芭比》《愛樂之城》《低俗小說》等電影進行快速畫風轉繪，讓真人影像獲得了像素風、油畫和皮影戲等多種風格化視覺效果。

在這些分享AI創作經驗的人中，大部分創作者仍然沒離開以前從事的創作領域，只不過他們的創作形式和創作效率，都因爲AI的介入發生了很大的改變。

比如前沿建築設計師言蕭靠着自己的AI模型生成效果圖，能在和甲方溝通時節約大量精力，大幅提高設計前期的溝通效率。

分享會現場，RTX AI的技術專家還向我們直觀地展示瞭如今RTX GPU對SD的加速，在RTX 4090 D臺式機上，1秒超過8張的出圖速度放在一年前是不可想象的。

AI模型平臺吐司/Tensor.Art 創始人沈振宇，也向我們分享了他們對所有RTX 40系顯卡和AI PC筆記本進行的測試。從數據層面，我們也能看到直觀地看到不管是SD1.5還是SDXL，都能在TensorRT在幫助下獲得顯著的性能提升。

SDXL上的測試情況基本相同

他們還對比了RTX 4090筆記本電腦GPU和Intel iGPU，二者的性能差距更是巨大

到場分享的藝術家中，Simon阿文作爲國內較早關注AI發展的藝術家之一，一直以來都在嘗試往傳統Blender工作流中加入AI的輔助，一次次重新搭建工作流改變設計流程、大幅提高設計效率——這也離不來幾年間AI生產力的高速提升。

最早用Disco Diffusion跑圖時，他一晚上生成十來張圖就會驚歎於它的效率。但是現在有了TensorRT的幫助SD出圖速度翻了4倍，已經能做到1秒出圖。

放在幾年前，用AI創作視頻這種事是他不敢奢望的，也想象不出“秒出圖太慢”這種甜蜜的煩惱，完全就是技術版的“農民與皇帝的金鋤頭”。但在本次分享會上，這種技術的躍升就實時展現在我們面前。

和Simon阿文聊到現場的這些Demo時，他提到讓他感觸最深的，是在場其他創作者對AI的使用方式和垂直領域應用——即便他對這些Demo使用了哪些模型和插件都一清二楚，但依然會驚訝於他們得到的直觀效果和實用性。

現場還展示了基於開源InstantID模型和工作流的AI證件照等Demo

這些創作方式和創作思路上的改變，也是AI在算法和算力的不斷提升下，除了生產力革命以外帶來的改變，一個早已不是個例的改變。

例如在遊戲領域，今年的GDC上官方就統計過，到場的三千多位開發者中已經有超過半數的人，開始將生成式AI當做創作工具。這種改變早就隨着AI PC和AI工具的普及、算力和模型的進化，悄然發生在各行各業中。

距離真正玩上完全擁有“AI大腦”NPC的遊戲，或許早已不再像我們想象中那麼遙遠。