NVIDIA 日前舉行「NVIDIA RTX for Windows AI」活動，分享 GeForce RTX 遊戲顯示卡產品線，在這波 AI 浪潮裡可以提供哪些助益。
最近幾年的 GeForce RTX 產品線，NVIDIA 陸續導入提供 AI 相關應用功能，自 2018 年登場 DLSS、RTX Ray Tracing 等技術，近期還有 RTX Video Super Resolution / RTX Video HDR 影片相關處理功能、NVIDIA Broadcast 視訊特效等，所有使用者在日常都能體驗到 AI 效益。
對於 GeForce RTX 產品線可觸及的 AI 層面，NVIDIA 將之歸納為遊戲、內容創作、影音體驗、生產力、開發與日常等類別，除了 NVIDIA RTX 特定功能，其餘應用所需算力不盡相同。
在個人電腦領域，現在廣泛談論配備 NPU 處理器的必要性，已知產品（無論正式推出與否）的運算能力在 10～45 TOPS 之間。NVIDIA 認為，這只夠用來處理很基本的 AI 運算，例如 Windows Studio 視訊特效處理，特別是為考量電池續航力因素的筆電，NPU 可扮演 AI 運算輔助角色。
反觀在內容創作、生產力、開發，或說本地 LLM、Chat 等 AI 應用，搭載 GeForce RTX 獨立顯示卡的桌機環境，可提供 100～1,300+ TOPS 不等運算能力，相對而言更快速、更有效率可言，同時能獲得更好的品質或能夠使用進階功能，NVIDIA 自然是推崇使用 NVIDIA RTX 獨立顯示卡。
NVIDIA 指出，GeForce RTX 已有超過 500 款 AI 應用程式與遊戲支援，同時也提供豐富的軟體堆疊相容性 / 支援性，像 PyTorch、ONNX 和 TensorFlow 都包含在內，提供高度可用性並且能發揮出應有算力。
GeForce RTX 在遊戲應用上，NVIDIA 強調相容遊戲超過 370 款，深度學習超高取樣已發展至 DLSS 3 世代，可玩性還包含 RTX Remix 模組改造、NVIDIA ACE 動態互動 / 對話、LLM 大語言模型來當玩家的遊戲教練等，諸如此類都是導入 AI 應用的成果。
下方 NVIDIA ACE 對話互動應用展示。
GeForce RTX 對於內容創作也有很好的利基點，包含推出多年的 Studio 版驅動程式，提高與軟體的相容性與穩定度，另外也有廣泛的 AI SDK 支援與生態系，在影像生成、影音編輯等 AI 應用效率，NVIDIA 指出都能輕鬆樂勝 MacBook Pro M3 Max。
下方配備 GeForce RTX 4090 的筆電與 MacBook Pro M3 Max 執行 Stable Diffusion 比較。
UL Benchmark 近來積極為 UL Procyon 加入 AI 測試功能，AI Image Generation Benchmark對應支援多種 AI 引擎，是當前少數可用於橫向測試比較 AI 算力的工具軟體，NVIDIA 指出其 GeForce RTX 4070 Super，即能有壓制對有旗艦產品的性能（Stable Diffusion 1.5）。
至於在生產力與日常應用面向，GeForce RTX 對於LLM 大型語言模型本地布署，同樣提供高度相容性，NVIDIA 指出 GeForce RTX 4050 LT 即能勝過 Apple M3 處理器。對一般玩家而言，像開頭提到的 RTX Video Super Resolution 影片升頻，還有 NVIDIA Broadcast 所提供視訊去背、眼神追蹤、降噪等功能，都是無需動手、動腦就能體驗到 AI 效益。
NVIDIA 即將釋出 ChatRTX。
總和而言，NVIDIA 旨在強調 GeForce RTX 顯示卡在 AI 世代，能提供豐富的相關工具軟體相容性，並且具備優越的運算能力。截至目前為止，搭載 GeForce RTX 顯示卡的電腦已超過 1 億台，它能為遊戲提供更真實的畫面體驗並兼具流暢度，附加效益包含低延遲、AI 生態圈等。
