AI 在游戏领域的应用主要包括以下方面：
[title]生成式AI在游戏领域的机会（市场假设+预测）当然，人工智能在游戏中并不新鲜。即使是早期的游戏，如雅达利的《Pong》早就有计算机控制的对手和玩家进行对战。(笔者注：游戏开发商雅达利，创办时期在微处理器诞生后不久，在1972年推出首款街机Pong，奠定街机鼻祖地位。1974年，苹果的乔布斯加入雅达利，负责开发电子游戏)然而这些计算机中的虚拟对手和我们今天讲的生成式人工智能并不一样，这些计算机对手只是游戏设计师精心设计的脚本程序，它们确实模拟了一个人工智能的对手，但它们不能学习和迭代，水平和编写它们的工程师一样。那么，生成式AI和游戏的结合，技术底层有哪些变化？微处理器的速度更快，云计算和各种计算能力更强，具备建立大型的神经网络的潜力，可以在识别高度复杂领域的模式和表征。（Thanks to faster microprocessors and the cloud.With this power,it’s possible to build large neural networks that can identify patterns and representations in highly complex domains.笔者注：这里的意思是越来越快的微处理器单体能力乘上云计算的规模化系数，使建立能够支持复杂的模式识别，啥是模式识别？模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分）本篇文章主要两部分：第一部分，包括A16Z对游戏领域生成式AI的观察和预测；第二部分，包括A16Z是我们对游戏+生成式AI领域的市场生态：Market Map，这部分概述了各个细分市场，指出了每个细分市场的主要公司。
生成性AI是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。当然，AI在游戏中并不是什么新鲜事。即使是早期的游戏，如雅达利的Pong，也有计算机控制的对手来挑战玩家。然而，这些虚拟的敌人并不是我们今天所知道的AI。它们只是由游戏设计师制定的简单脚本程序。它们模拟了一个人工智能对手，但它们不能学习，它们的能力只取决于创建它们的程序员。现在与以前的不同之处在于，由于更快的微处理器和云技术，我们有了更多的计算能力。有了这种能力，我们可以构建大型的神经网络，这些网络可以在高度复杂的领域中识别模式和表示。这篇博文分为两部分：第一部分包括我们对游戏领域的生成性AI的观察和预测。第二部分是我们对该领域的市场地图，概述了各个细分市场并确定了每个市场的关键公司。
[title]生成式AI在游戏领域的机会（市场假设+预测）[heading2]市场生态概述声音效果是人工智能的另一个有吸引力的领域。已经有学术论文探讨了使用人工智能在电影中生成"foley"的想法（例如脚步声），不过目前能够直接在游戏中应用的商业产品还很少。笔者认为，这只是一个时间问题，因为游戏的互动性使其成为生成式人工智能的一个明显的应用，既可以创造静态的声音效果作为生产的一部分（"游戏里的激光枪音效等等"），也可以在运行时创造实时的互动声音效果。想象一下，如何给玩家角色生成脚步声（笔者注：例如CS和吃鸡里的脚步声..）？大多数传统游戏，会通过少量预先录制的脚步声来解决这个问题：例如，在草地上行走、在砾石上行走、在草地上跑步、在砾石上跑步等等。这些声音的发布和管理都很繁琐，而且运行的时候听起来重复且不真实。更好的方法是实时通过生成式AI的模拟音效，产生合适且更真实的的音效，通过游戏中的参数，如地面、角色、的重量、步态、鞋类等不同的介质，表现出不同的音效。音乐（游戏配乐）配乐对游戏来说很重要，因为它可以帮助故事主题设定感情基调，就像在电影或电视中一样。但由于游戏持续的时间更长，有的时候能持续数百甚至数千小时，不变的音乐可能很快变得重复或令玩家厌烦。此外，由于游戏具备互动性质，游戏配乐很难完全精确地配合屏幕上随机发生的场景和动作。二十多年来，自适应音乐（Adaptive music）一直是游戏配乐的一个受关注的话题，它可以一直追溯到微软的"DirectMusic"系统，用于创建互动音乐。不过，DirectMusic并没有被广泛采用，主要是因为用这种格式作曲难度较大，只有少数游戏，如Monolith的《无人生还》，创造了真正的互动配乐（Monolith’s No One Lives Forever,）。