不需要程式碼！AI靠一支遊戲影片就完美複製《超級瑪利歐酷跑》|數位時代 BusinessNext

不需要程式碼！AI靠一支遊戲影片就完美複製《超級瑪利歐酷跑》

AI（人工智慧）不只可以下圍棋、開車，甚至還能「複製」出遊戲！喬治亞理工學院（Georgia Tech）做了一項全新的嘗試，讓AI在不接觸遊戲原始碼的情況下，單純觀看影片就複製出幾乎相同的《超級瑪利歐酷跑》遊戲。

不接觸遊戲程式碼，光看影片就能複製遊戲

喬治亞理工學院研究團隊在今年八月，於澳洲墨爾本舉辦的國際人工智慧聯合會議（IJCAI’17）中，發布了一份「從影片學習遊戲開發引擎」（Game Engine Learning from Video）的研究報告，團隊描述AI系統可以在不接觸遊戲程式碼的狀況下，單純透過觀看影片學習，就能複製出像《超級瑪利歐酷跑》這類的遊戲。

看影片就能做出遊戲？AI的秘密武器就是在觀看遊戲影片後，掌握遊戲畫面中所有的物件、物體在畫面中的位置以及移動速度等元素，透過這些蒐集來的素材，AI再將這些資料標籤分類，在一幀一幀的畫面中分析所看到的內容並找出規則，再透過研究框架和對未來事件進行預測，建立出遊戲的運作模式。

喬治亞理工學院副教授Mark Riedl在Medium上表示，「這是全世界第一款遊戲開發引擎的AI技術，用遊戲畫面來模擬出遊戲世界。」如果不特別挑出AI複製遊戲中的瑕疵、稜角，將兩個版本放在一起比較，幾乎看不出差別。

除了虛擬遊戲，未來還要讓創作、生產有更多可能

「我們有一個解析器，可以蒐集影片中每一幀馬力歐在畫面中的狀態或發生的變化。」首席研究員Matthew Guzdial解釋，「想像一下在一個畫面中，馬力歐在蘑菇(Goomba）的上面，但到了下一個畫面蘑菇消失了，因此AI就可以得出，當馬力歐在蘑菇上面時，他的速度就是負的，接著蘑菇就會消失的規則。」經過幾次觀察後，系統會建立起一道道的規則，將這些規則記錄成一套順序、邏輯，這些規則就能被轉換成用來「再創造」遊戲的素材。

副教授Mark Riedl在Medium中進一步談到，目前這套系統還需要依賴人類來定義任何特定遊戲中可能發生的情況，要用3D的方式去定義資訊仍需要大量的時間及更高階的視覺機器工具，因此現階段這套系統只能在2D平台上運作。

喬治亞理工學院團隊甚至認為不只是虛擬遊戲，這樣的技術未來也能在現實生活當中運用，讓創作、生產有更多不同的可能。

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。