英伟达的游戏生意，还剩多少想象力？

如果一个人刚刚认识英伟达，那他很容易忽视英伟达的游戏部门——其收入贡献已滑落至个位数。然而，在 CEO 黄仁勋"从桌面到数据中心"的理念下，消费级 PC 已被重新定位为"技术验证场"。

英伟达在 GTC 2026 大会主题演讲中，黄仁勋回顾了 GeForce PC 平台历史，并强调英伟达会讲将 AI 与 CUDA 带入消费端，但本次 GTC 2026 英伟达未直接宣布全新 PC 芯片产品。 焦点转向 Vera Rubin 平台和代理式 AI，PC 相关的内容主要为 RTX PRO Blackwell 工作站与 DGX Spark 桌面 AI 系统。

当英伟达专注于高利润的企业未来时，英特尔和 AMD 将目光对准了普通消费者所在的消费市场。英伟达却并未对游戏市场有 「特别照顾」，看起来 「算力之王」 英伟达正在减少对游戏市场的关心。

那么，英伟达放弃游戏市场了吗？

01 与游戏深深绑定的英伟达

英伟达 1995 年推出首款 NV1 芯片，因支持 2D/3D 图形市场反响热烈，截至 1995 年底，英伟达已售出超过 10 万个 NV1 芯片，这主要归功于与显卡捆绑销售的 《VR 战士》 游戏的需求。

1996 年第一季度，在 《VR 战士》 的热度减退之后，游戏玩家发现 NV1 无法优秀的渲染其他游戏，NV1 的刚需消失了，英伟达一度濒临破产，这是英伟达在游戏市场的第一课。

1997 年，NV3 作为 「实时互动视频和动画加速器」，挽救了英伟达。在那之后，游戏业务一直是英伟达的基石业务，英伟达的每次显卡更新也是游戏玩家们翘首以待的热点话题。

2000 年，斯坦福大学计算机图形学专业的研究生伊恩·巴克，将 32 个 GeForce 单元联结起来，借助 8 个投影仪，实现了 《雷神之锤 III：竞技场》 的 8K 分辨率渲染。在追求游戏体验更佳的时候，巴克无意间打造了一台低成本的超级计算机。

2003 年，巴克牵头推出了一种名为 「Brook」 的开源编程语言，借助 Brook，科学家们可以通过 GPU 完成过去要求严苛的数学任务，并行计算热潮开启。GeForce 显卡成为学术界的硬通货。

之后巴克加入英伟达，加入名为 「计算统一设备架构」 的英伟达项目中。这一项目的核心理念为 「将原本用于视频游戏的并行计算电路重新定向给科学家使用」，建成 CUDA。

游戏对于英伟达是来时路，根据英伟达历年财报，2013 年，游戏业务在英伟达占比 37%；2016 年游戏业务占比达到最高 59%。随后，英伟达游戏业务占比迅速缩减，如今 CUDA 成为了英伟达最核心的生态壁垒之一，英伟达开始走一条新路。

02 CUDA 为游戏玩家带来了什么

CUDA 技术发展初期，英伟达推出了双用途芯片导致成本增长，这让游戏玩家成为了 CUDA 的 「原始股东」——为 CUDA 的研发成本买单。

随着 CUDA 在超算和专业计算机的应用，游戏玩家现在能够感受到 CUDA 的红利。或许在游戏玩家群体中，「人工智能创新」 尚未得到充分认可。但通过在设备端实现计算和人工智能，英伟达正在开拓潜在市场。

以英伟达的 DLSS 技术为例，DLSS 4 是英伟达的神经网络渲染技术，引入了多帧生成 (MFG) 技术和 Transformer 模型。DLSS 4.5 则更新了动态多帧生成技术和第二代 Transformer 模型。

这套智能系统是英伟达为 GPU 配备的自动变速功能。该系统不会采用固定的帧率倍数，而会在不同的帧率倍数之间自动切换，以便在帧率、画质和延迟之间达到平衡。系统会根据用户设定的帧率或匹配显示器刷新率，仅生成必要的帧。

这一技术在提高游戏用户体验的同时，也让英伟达通过云端超级计算机的优化，继续深化自己的生态优势。

让我们来看看，DLSS 技术背后，英伟达能够构建怎样的生态。

首先，为了让游戏能够更好呈现，游戏开发者需要将 DLSS 4.5 动态多帧生成和其他 DLSS 4.5 功能原生集成至游戏中。一方面游戏开发者与英伟达技术进一步加深绑定，另一方面随着 AI 技术的应用，游戏开发公司对算力的需求也会日益增长。算力需求增长背后的收益正是英伟达本达。

其次，DLSS 技术的应用，本质上是英伟达智能体在消费端上的应用。英伟达没有推出面向所有人的大模型，但已经默默将智能体应用推广至桌面级产品中。英伟达的 AI PC 也强调了产品在图像生成上的优势，英伟达表示：「借助 NVIDIA RTX GPU，经 NVIDIA TensorR 加速，在 Stable Diffusion 中可更快地生成图像和视频。」

游戏行业及相关的开发者与英伟达的生态完成深度绑定。

至此，基于游戏业务的增长飞轮雏型显现：智能体 AI 应用先在桌面使用 CUDA 生态系统构建，随后作用于至价值万亿美元的数据中心基础设施。

从价格上看，RTX 已经和游戏渐行渐远。

03 英伟达游戏市场的缺口

英伟达产品组合中的缺口之一是缺乏掌机 SoC 芯片。

AMD 在 Windows 掌机市场建立 75% 的垄断地位，凭借 Zen 5 + RDNA 3.5 + 50 TOPS NPU 的组合，目前在性能、生态、性价比上全面领先。在生态上，AMD 与华硕、联想、微星通过深度定制完成绑定。

英特尔方面，代号为 Panther Lake 的掌机专用版本芯片预计将 2026 年 5 月～6 月间正式推出。据透露，该掌机平台将采用 16 核 CPU 设计，具体构成为 4 个性能核心、8 个能效核心及 4 个低功耗核心；图形方面最高可集成 12 个 Xe3 架构计算单元，相关型号或基于 Ultra X9 388H 或 X7 368H 进行深度优化定制。另有一款定位稍低的衍生版本，预计将配备 10 核 Xe3 显卡。

在实际性能表现上，当前已发布的锐炫 B390 与 B370 核显实测数据表明，其相较上一代 Lunar Lake 平台实现了显著提升。不过，目前掌机平台芯片的配置尚未获得英特尔官方确认。

英伟达并非没有加入过移动端市场，英伟达曾斥资 3.67 亿美元收购了蜂窝式调制解调器制造商 Icera，并发布 Tegra 2 双核处理器首用于 Android 平板，2013 年 Tegra 3、2014 年 Tegra 4 扩展智能手机，2015 年 Tegra X1 成 Nintendo Switch 核心。

此阶段积累了一定 SoC 经验，但移动市场竞争激烈，英伟达逐步退出消费手机。当时英伟达总结的经验是，同时涉足的领域过多，无法顾及太多领域。

老对手们进入掌机赛道，英伟达转身走入 PC 市场。2024 年，英伟达的 PC 处理器传闻出现。

据报道，英伟达 Arm-based N1 系列，集成 Grace CPU+Blackwell GPU，针对 AI PC 笔记本/桌面，性能对标 RTX 5070。2025 年初进入生产，但工程测试发现缺陷，先轻微修复，后需重新设计，导致从 2025 年推迟至 2026 年底。

消息显示，英伟达的 ARM 架构笔记本电脑芯片将与联发科合作打造，延续 GB10 SoC 的合作模式。英伟达试图通过为用户提供边缘计算能力，在 AI PC 领域奠定基础。

从优势上来讲，英伟达的 PC 芯片支持 CUDA 和 NVLink，优化边缘 AI 计算，从数据中心向 PC 端转移算力重心，强化开发者生态并对抗苹果 Mac 生态。然而，Arm on Windows 兼容性差，应用优化落后 x86，高通 Snapdragon X 案例已经展示了开发者迁移难度。

不过，英伟达似乎还有探索 x86 架构的想法。据报道英伟达可能会与英特尔合作开发一款基于 x86 架构的笔记本电脑芯片。因此，英伟达实际上有可能成为唯一一家同时提供 x86 和 ARM 架构笔记本电脑芯片的厂商。

对于英伟达来说，PC 芯片有望让更多产品走向市场，毕竟目前英伟达显卡的价格，对于消费者并不友好。

04 写在最后

回顾英伟达的发展，这家公司总会采用一些 「反常规」 的策略。例如，在游戏事业欣欣向荣时，探索 「零亿美元市场」。当 CUDA 首次在乳腺 X 光扫描仪上通过测试时，或许没人想到这样的生态将会打造出市值超 4 万亿美元的芯片帝国。

曾经有人评价 CUDA 生态是 「耗费了数十亿美元，却瞄准了学术和科学计算这一偏门领域」，但事实却验证了学术和科学计算同样能给消费市场带来机遇与增长。

回答开篇的问题，游戏市场会不会被放弃？

来看一组数据，Newzoo 预测 2025 年，全球游戏市场创造 1888 亿美元的收入，同比增长 3.4%；其中，PC 和主机游戏的总营收将达到 858 亿美元约占总市场的 45%。在玩家方面，到 2025 年，全球玩家基数将达到 35.8 亿人；到 2028 年，该行业有望达到 39 亿玩家。

无论是主机游戏还是手机端游戏，英伟达知道玩家和游戏开发者之间，总有一方离不开自己的产品与生态。

那么答案不言而喻，黄仁勋曾预测 2025-2027 年 AI 需求带来 1 万亿美元收入，或许单纯分许游戏业务的营收并不能凸显出其潜力，但从技术与生态构建的角度来看，游戏业务是英伟达距离用户最近的场景之一。

值得注的是 AMD 的 FSR 4（代号"Redstone"） 正通过 「全平台」 兼容性发起挑战。Redstone 可在英伟达、AMD 和主机硬件上运行。在游戏领域，英伟达并非没有对手。

英伟达将怎样布局游戏业务以及 PC 业务，或许在他们未来推出的 PC 芯片上，我们能够得到一个答案。