【ITBEAR】近年来，国产游戏《黑神话：悟空》凭借其卓越的剧情、场景和配乐，在发布后迅速走红，不仅吸引了众多游戏爱好者的关注，还促使一些已“戒游戏”的老玩家升级电脑硬件，特别是更换高端显卡，以更好地享受游戏体验。这一现象并非孤例，回顾游戏发展史，每当一款现象级游戏走红，总会有大量玩家为了它而升级显卡。
1999年，英伟达发布了其首款游戏显卡——GeForce 256，这一产品的问世，标志着GPU（图形处理器）这一概念的诞生。在此之前，市场上已存在多个GPU品牌，但这些产品缺乏统一的3D加速标准，导致游戏开发者需针对不同显卡进行优化，增加了开发难度和成本。同时，当时流行的3D游戏如《古墓丽影》和《雷神之锤2》等，也推动了玩家对更高质量3D游戏的期待。正是在这样的背景下，GeForce 256应运而生。
GeForce 256不仅首次将图形处理的多个功能集成于单一芯片，还首次引入了T&L（变换与光照）硬件加速，极大地提升了3D游戏画面的复杂性和细节表现，推动了3D游戏时代的到来。其出色的性能也为GPU在科学计算、金融分析等领域的应用奠定了基础。
2008年，英伟达发布的GeForce 8800 GTX进一步解放了GPU的性能，并提出了CUDA（统一计算架构）这一概念，使GPU不仅能处理图形运算，还能执行和加速基于CUDA的通用计算，让电脑成为真正的通用工具。随后，英伟达又引入了RT Core和Tensor Core的概念，进一步提升了GPU的算力，并在多个领域实现了AI的应用。
然而，尽管GPU的算力提升推动了AI的普及，但AI计算并不完全依赖GPU。在2024云栖大会上，阿里集团CEO吴泳铭表示，AI时代将是“GPU算力为主，CPU算力为辅”的计算模式。将GPU算力集中在云端，配合设备本地的CPU、NPU进行混合AI运算，不仅可以缓解算力瓶颈，提升计算灵活性，还能使设备保持轻量化且功耗低，特别适合边缘设备和移动终端。
尽管英伟达目前在AI算力市场占据优势，但随着竞争的加剧，其他厂商也在迅速崛起。AMD的MI300系列AI显卡市场份额增长迅速，已经对英伟达构成了挑战。这种竞争不仅推动了AI技术的创新与发展，还降低了AI的应用成本，使其得到更快、更广泛的应用。
总的来说，从GeForce 256的发布到CUDA的提出，再到RTX AI的应用和混合AI运算模式的探索，GPU的计算能力不断提升并推动着AI技术的发展。而随着AI领域的竞争加剧，一个围绕AI而生的新生态正在我们面前展现。
