英伟达（NVIDIA）首席执行官与GeForce团队的高级成员们齐聚一堂，庆祝GeForce 3 GPU发布25周年。在黄仁勋（Jensen Huang）看来，这款产品标志着人工智能革命的开始。
GeForce 3实现了从固定功能加速器到可编程着色器的巨大转变。
鉴于黄仁勋及其公司近来忙于人工智能革命，他近期很少谈及游戏。因此，看到他坐下来与GeForce团队畅谈，讲述游戏如何基本开启了现代人工智能革命，这令人欣慰。在与GeForce成员交流时，黄仁勋回忆道，通过GeForce 3，英伟达完成了从固定功能加速器到可编程着色器的转型，其核心理念是将开发者的“艺术”触感注入每一款游戏。
黄仁勋表示，在90年代末，由于Riva 128和TNT等型号中固定功能加速器的存在，每款游戏开始看起来都“一模一样”，因为每个GPU的功能方式缺乏灵活性。这促使英伟达实现飞跃，通过可编程顶点和像素着色器架构，赋予开发者对其游戏最终呈现效果的更多控制权，正如我们在GeForce 3发布时所见证的那样。黄仁勋指出，向这种更新编程方式的转变最终为CUDA铺平了道路，后者为GPU计算增添了并行处理能力。
“游戏是艺术表达的媒介。如果你观察所有这些不同的游戏，我们希望它们看起来各不相同。而如果你希望它们看起来各不相同，就需要有能力以某种编程形式来表达艺术性。它不能是预先编码好的。我们公司当时确实没有太多的编译器技术能力。因此，在我们从固定硬件加速管线转向同样可编程的固定硬件管线时，我们意识到必须进入并转型为一家计算公司。”——英伟达的黄仁勋
黄仁勋谈到的另一个重大飞跃是，英伟达成为首批在光线追踪技术上冒险的公司之一，因为这是一个计算成本高昂的过程，需要英伟达团队依赖原始计算能力之外的其他东西。同样地，RTX技术为诸如DLSS这样的超分辨率技术铺平了道路，后者利用神经渲染将“生成能力带入了计算机图形学”。英伟达首席执行官认为，计算和渲染能力的持续进步为生成式人工智能等技术铺平了道路。
“能够为各位服务是莫大的荣幸。感谢你们为GeForce所做的一切。没有GeForce，就不会有CUDA。没有CUDA，就不会有AI。没有AI，就不会有今天。因此，是你们所有人让这一切成为可能。”
毫无疑问，计算机图形学的进步让英伟达意识到，GPU的用途远不止于渲染工作负载，CUDA及相关技术的逐步改进为我们今天所见的现代人工智能计算铺平了道路。与此同时，当我们谈论游戏和英伟达的未来时，目前的前景看起来有些黯淡，但英伟达团队似乎渴望通过开发利用人工智能来“生成”帧、而无需依赖沉重硬件的超分辨率技术，以打破传统的计算壁垒。
