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？

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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。

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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。

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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。

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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。