作者：JON RADOFF  编译：Cointime Lu Tian

在不久的将来，我们将目睹整个宇宙的数字化。

本文旨在为那些正在开发生成式人工智能技术的公司提供指南，这些技术将推动虚拟世界（如游戏、模拟和元宇宙应用程序）的发展。

现有的生成式 AI 市场地图缺乏明确的组织结构，而是基于看似随意的功能框架。由于大部分读者对推动游戏、模拟和元宇宙应用程序等领域的技术和公司感兴趣，此地图有助于描绘出驱动这些特定体验向前发展的主要参与者。

以下是市场地图的 3.0 版（更新于 2023 年 6 月 15 日）：

如果大型公司在任何类别中进行了重大投资、研究或运营活动，它们可能会在地图上多次出现。对于较小的公司，我们努力将它们归属于一个类别。

接下来，我们将进一步探讨用于组织此图表的价值链的各层级，以及生成式 AI 在虚拟世界中如此复杂的原因。

生成式 AI 支持的创作者

游戏开发提供了一个角度来理解生成式人工智能如何支持虚拟世界的发展。创作者有多种类型：工作室构建的世界（这是游戏开发的常规模式，即从个人到超过 1000 人的团队共同构建虚拟世界）；扩展这些世界的修改者；以及在玩耍过程中填充并创造内容的玩家。甚至世界本身也可能具有生成式特征。

虚拟世界的复杂性与多样性

虚拟世界之所以复杂，是因为它们具有涌现性特征：内部结构越庞大且多样，就越可能产生意想不到的行为。这些世界不仅仅局限于三维空间，它们涉及多个维度：时间、社交网络、经济以及生动的故事情节。

虚拟世界在生产过程中同样具有高度复杂性，涉及无数不断演进且难以拼凑的组件。以下图示可以让您对其中的一些组件有一个初步了解：

仅仅为了创建一个 3D 模型，您需要经历从概念设计到建模、优化、纹理贴图、UV 展开、装配、动画、合成、照明等多个阶段，并且在过程中可能需要不断回溯、进行各种改进。接下来，您还需要将这些内容呈现给虚拟世界中不断变化的参与者。在这一过程的每个步骤中，都需要大量的专业知识和广泛的支持技术。

尽管可以在上述图表中添加更多的创意流程，如音乐、音效和旁白，但如果涵盖了所有内容，图表甚至可能变得难以阅读。

生成式 AI 可以帮助解决这些问题的组合部分，以便更轻松地将这些不同任务与所需的工作流程相联系。然而，仍存在许多空白领域：如今，在虚拟世界中应用生成式 3D 模型的技术仍处于初级阶段。

价值链层级与解释

让我们重新关注市场地图。以下是各类别的定义以及它们之间的关系：

体验：受生成 AI 影响最大的游乐场、应用程序和虚拟世界。要纳入此类别，公司需要直接在体验的“循环中”拥有生成元素，而不仅仅是使用生成技术提高生产力的方面创建的产品。例如，AI Dungeon 这样的游戏属于体验类别，而 ChatGPT 也是如此，因为它本质上是一个基于 GPT-3 的应用程序。

探索：帮助用户更轻松地查找和连接虚拟世界内容和体验的公司。这些公司在社交、社区或搜索方面直接利用生成人工智能，或者支持创作者构建虚拟世界。

创作者经济：提供制作工具和组合框架的公司，这些工具和框架可以让创作者更轻松地为虚拟世界创建内容。这还包括采用 SaaS 或 API 驱动方法来启用 AI 应用程序的公司，例如 OpenAI。

空间计算：连接生成 AI 技术和 3D 环境（如生成模型、动画模型和神经辐射场等）领域的公司。

权力下放：将人工智能应用于世界各地的公司。尽管许多 AI 软件非常集中（例如 OpenAI 的大部分软件），但生成技术进步的指数级加速是由广泛传播的可访问研究和模型所推动的。这包括开源 AI 社区（如 Hugging Face）、开源模型（如 Stability AI 的工作）以及开源软件（如矢量数据库）和作为生成 AI 核心的库。

人机界面：让我们能够使用人工智能的技术。在我的元宇宙市场地图中，这主要是打包的硬件产品，例如 AR/VR 设备。但对于生成式 AI 而言，这主要集中在自然语言和语音上，作为广泛的创造性任务的最简单的人机界面。

基础设施：实现人工智能的基础技术。这是物理设备的领域：包括 ASML 的芯片制造设备、NVIDIA 等芯片制造商以及部署设备网络的公司。在这里，我还包括了构建关键支持软件的集中式（例如 SaaS）模型，如 Pinecone。

人工智能领域的主要公司及其在虚拟世界的投资

以下是人工智能领域最大的公司，以及他们在支持虚拟世界方面的投资：

NVIDIA：作为 AI 技术的关键推动者，NVIDIA 制造了广泛应用于 AI 的芯片。鉴于他们在 3D 图形领域的深厚背景，他们在与虚拟世界相关的大部分类别中的研究并不令人惊讶。他们的 Omniverse 平台充当了集成生成输入的 3D 创作协作工作区，而他们在多种模型的研究使他们能够与其他公司共同开发半导体和软件。

Meta：Meta 在几乎每个领域都有研究和产品，从用于训练 AI 模型的超级计算集群（基础设施）到直接受益于生成技术的 Quest 等平台的体验。

谷歌：同样地，谷歌在每个类别都有产品，从芯片到最终用户体验。

微软：微软目前的生成人工智能主要关注创造者经济技术，使他人能够构建应用程序。考虑到他们对 OpenAI 的投资，这个领域可能会迅速扩大。将 AI 集成到 Bing Chat 中是未来更多功能的明确信号。

苹果：苹果公司相对低调，很少发表研究，但他们的芯片现在在设备中提供了世界级的 AI 性能。例如，手机中的 A16 Bionic 芯片在其神经引擎上执行 17 TOPS，这比 2023 年大多数独立计算机初始性能还要高。

OpenAI：尽管 OpenAI 在特定 AI 模型（特别是 LLM 和图像）方面非常强大，但其主要关注创作者经济领域的 API 导向系统。ChatGPT 实际上是一个基于底层模型的最终用户应用程序，它提供了一种体验，甚至可视为虚拟世界。

尽管还有其他大公司在 AI 领域进行了大量投资，例如特斯拉，但由于目前无法确定与虚拟世界相关的应用，本文并未包括这些公司。然而，如果特斯拉开始让其超级计算基础设施供第三方生成使用，或者 Optimus 的生成元素浮出水面，这种情况可能会发生变化：我们将密切关注此类进展。

去中心化人工智能是一个值得关注的有趣领域。像 Stability 这样的公司已将模型的开源访问作为其使命。相比之下，像 OpenAI 这样的公司会严密保护其模型，将其隐藏在 API 背后。到目前为止，大型科技公司在是否提供对其训练有素的 AI 模型的访问权限方面一直持谨慎态度。然而，其中一些公司对直接支持去中心化 AI 开发的开源软件做出了重大贡献：例如，谷歌发明了 TensorFlow，Meta 对 PyTorch 做出了重大贡献；这是用于构建 AI 系统的两个最流行的软件库。