电子发烧友网报道（文/周凯扬）根据Cisco VNI的统计报道，视频将会占领80%以上的全球IP流量，这一点在短视频的兴起下也都有目共睹。然而这其中实时视频流量占据的仍然是较小的一部分，除了各种直播以外，云游戏这种实时视频业务更是提出了超高的要求。这种要求不仅是针对服务器质量、延迟和软件栈，也是针对硬件的。

英伟达：线下产能不够，云端加卡来凑

英伟达的Geforce Now可以说是目前最老的云游戏服务之一了，自2015年推出Beta测试版之后，Geforce Now终于在2020年正式发布了。云游戏的特质之一就是在各种终端上都能随意游玩，Geforce Now发展的5年里可以说是逐渐实现了这一目标。如今GeForce Now已经支持到了Windows、macOS、安卓、iOS和TV系统。

过去Geforce Now定为4.99美元每月，提供支持RTX光线追踪的云游戏体验，随着硬件成本与运营成本的增加，这一定价也已经翻倍至9.99美元每月。在云端硬件上，英伟达选择了专业GPU Grid RTX T10-8作为图形处理器，而CPU则选用了英特尔的CC150，一款基于第九代Coffee Lake架构的处理器。

Geforce Now的订阅选择 / 英伟达

Grid RTX T10-8基于台积电12nm工艺，拥有8GB的GDDR6显存和2.86TFLOPS的FP32算力，在性能上与英伟达的RTX 2080TI旗鼓相当，所以运行高配置要求的PC云游戏可谓毫无压力。然而PC云游戏市场在硬件上可不只英伟达一个玩家，竞争对手AMD同样在虎视眈眈，与谷歌合作推出了Stadia云游戏平台。

Stadia同样选用了英特尔的定制CPU，但GPU却选择了AMD定制的Vega架构GPU，算力达到10.7 TFLOPS。12.86对阵10.7，不算大的差距下使得英伟达的Geforce Now缺乏得天独厚的优势。

RTX3080 / 英伟达

于是，英伟达决心拿出杀手锏，推出了基于旗舰GPU RTX3080的订阅等级，费用达到每年200美元。如此一来，29.77TFLOPS的性能加上优秀的光追表现，足以和市面上所有云游戏服务拉开差距。要知道RTX30系列的产能并不算充裕，市面上的RTX3080也处于一个溢价状态，更不用说被黄牛或矿工时刻盯着，基本很难以合理的价格入手。英伟达大力发展云游戏的原因，也有尽可能为玩家提供服务的意思在里面。

英特尔：Arc GPU的Endgame计划

如今英特尔的Arc GPU业务刚做起来，就开始来凑云游戏的热闹。作为与AMD一样同时拥有CPU与GPU业务的半导体公司，发展云游戏可以说是一条必经之路。

视觉计算路线图 / 英特尔

英特尔在不久前的投资者大会上公布了全新的Project Endgame计划，内容为打造一个“永久可用且低延迟”的云端计算体验，其算力来源正是自己的Arc GPU。虽然该计划定位一个为软件基础设施，且面向的对象是用户和开发人员，但很明显Project Endgame的一大市场必将是云游戏。

此前英特尔在云游戏市场已经有所涉猎，但只是提供硬件，并非自己的业务。比如2020年英特尔就与腾讯的先游（现已改名为腾讯先锋）云游戏合作，打造腾讯自研的GameMatrix云游戏平台。腾讯先锋与腾讯的另一个云游戏平台Start不同，主打的是一个安卓游戏的云游戏。该平台采用了英特尔的Xeon可扩展处理器加上H3C打造的XG310 PCIe卡，每张卡内包含4个英特尔服务器GPU。这套架构在两卡组成的单个服务器上运行超过100多个游戏实例，让用户畅玩王者荣耀之类的游戏。

不过安卓云游戏由于低成本易部署，相关的服务已经层出不穷，而且流畅度都不成问题，云游戏市场最大的变数依然是PC云游戏，这也就是Project Endgame能够大展拳脚的地方。英特尔也在近一两年的时间里，申请了诸多云游戏专利，比如基于云端的实时光线追踪等。

其中一项专利对于云游戏来说至关重要，那就是“GPU应用的高速恢复”。在打开云游戏的过程中，加载游戏程序的时间必须要尽可能缩短，因为云游戏并不是真正意义上的一台可以肆意操作的电脑，用户在加载过程中是无法使开启其他应用的。

SSD固然能起到很大的助力，但这仅仅是对通用数据加载有帮助，对于图形渲染的加载则作用有限。英特尔在这项专利中提到利用非易失性内存（NVM）来存取数据，加速GPU应用程序的加载和恢复，而GPU可以直接读取NVM中的数据，而无需再通过CPU和CPU内存，让GPU显存拥有更快的读取速度。从该专利的说明来看，简直就是为英特尔的傲腾量身定制的。

小结

不得不说英特尔的直接入局确实为云游戏带来了新的选择，但大战最终结果如何首先看的还是GPU之间的性能比拼。像AMD和英伟达在云游戏上其实都还有所保留，并没有拉出旗下最顶尖的硬件。在GPU竞争白热化的当下，英特尔如果能为其CPU和GPU提供一些专用的优势，或许能在这个市场更快站稳脚跟。