游戏测试一直是游戏开发中最关键、最耗费资源的阶段之一。测试是开发者从最初的原始游戏内容创建最终完善游戏版本的过程。为了确保玩家获得稳定、无错误且完美的体验，需要全面的质量保证 (QA) 流程，而这些流程传统上依赖于庞大的人工测试团队和大量的游戏玩法测试。随着现代 AAA 级游戏的兴起以及游戏开发周期日益复杂的趋势，传统的游戏测试方法正变得过时。
人工智能驱动的 QA，也称为人工智能游戏测试或游戏 QA 自动化，正在通过将先进的人工智能功能引入游戏开发流程、加速 QA 周期并使开发人员能够更快地进行迭代来改变游戏行业。
领先的测试提供商，例如Keywords Studios、iXie和GlobalStep，正在采用尖端的游戏QA自动化技术，以大幅提升测试覆盖率，同时减少人工测试人员的手动参与。富有远见的QA提供商正在引入强化学习机器人、计算机视觉系统和大规模模拟环境，以增强其能力和其他AI游戏测试功能。这些基于AI的QA工具已被证明在识别错误、验证性能和对游戏逻辑进行压力测试方面非常高效。
人工智能正在革新众多行业，它能够增强工作流程并最大限度地提高效率。然而，由于人工智能解决方案对 GPU 计算能力的需求巨大，将人工智能游戏测试集成到日常运营机制中对企业来说成本高昂。质量保证 (QA) 提供商拥有强大的人工智能工具，但为了在日常运营中顺利集成和使用它们，他们需要可扩展且经济高效的 GPU 计算能力。Aethir 的去中心化 GPU 云拥有丰富的资源和网络架构，能够在全球范围内支持这项由人工智能驱动的 QA 创新。
人工智能驱动的 QA 和自动化游戏测试的兴起
GPU 是 AI 工作负载背后的驱动力。大型语言模型 (LLM)、AI 推理、生成式 AI、代理工作流以及 AI 增强型用户界面只是依赖高性能 GPU 计算的众多热门 AI 用例中的几个。AI 游戏测试和游戏 QA 自动化利用了许多此类先进的 AI 功能来支持 QA 流程并提高其效率，因此也需要可靠的 GPU 计算。
AI 游戏测试中最繁重的工作包括：
强化学习机器人
机器人会模拟数千个场景来优化行为并识别错误。即使大规模训练一个代理也需要大量的 GPU 计算时间，这对于集中式云平台来说可能是不堪重负的。
视觉检查和推理
逐帧图像处理需要快速并行的 GPU 计算，以检测渲染中的故障、丢帧或不一致问题。这需要 GPU 工作负载的动态扩展，而集中式云平台难以支持这一点。
模拟压力测试
AI代理被置于沙盒环境中，以测试游戏在负载下的性能，这需要实时多代理计算。这是一项极其耗费GPU资源的任务，需要不间断、超低延迟的GPU计算支持。
这些由AI驱动的QA操作必须快速高效，因为测试反馈的延迟可能会导致生产流程出现瓶颈，并最终导致发布延迟。速度的提升意味着计算量将呈指数级增长，从而增加对高端GPU的需求。
Aethir 内部：去中心化 GPU 即服务详解
Aethir 为市场上的 AI 和游戏公司打造了唯一的企业级去中心化 GPU 即服务平台。我们的生态系统涵盖 AI、Web3 和游戏领域的 150 多个合作伙伴和客户，为 Aethir DePIN 堆栈创造了超过 1.41 亿美元的年度经常性收入。我们的核心优势在于利用去中心化云基础设施的强大功能，为全球客户提供可靠、安全且可扩展的 GPU 计算，摆脱中心化云提供商常见的限制和瓶颈。
Aethir 的去中心化 GPU 云如何解决 AI 驱动的 QA 计算瓶颈
对于人工智能驱动的 QA，Aethir 拥有资源和专业知识来支持游戏测试工作流程，并具有增强游戏开发流程所需的计算能力。
让我们来看看 AI 游戏测试中的一些关键 Aethir 用例。
大规模分布式强化学习训练
Aethir 使 QA 团队能够利用数千个 GPU 并行训练 AI 测试人员，实现前所未有的 QA 规模。每个 GPU 容器处理不同的状态或环境，从而加快学习周期，并能够比手动 QA 流程更快地发现错误。
并行应力模拟
通过在 Aethir 的去中心化 GPU 基础架构上部署代理，可以对游戏进行负载测试，实时模拟峰值流量或游戏混乱情况，避免中心化基础架构故障的风险。本质上，游戏工作室可以模拟真实的高网络流量环境，这对于测试多人游戏尤为重要。
用于实时 AI 游戏测试的边缘计算 GPU 推理
利用计算机视觉进行视觉错误检测可以在网络边缘运行，靠近测试地点。Aethir 的架构支持实时推理和反馈，无需将每一帧都发送回中央服务器。我们使用本地化的 GPU 集群，以支持拥有物理上最接近可用 GPU 容器的客户端。
通过利用 Aethir 的 GPU 基础设施，测试人员可以大规模地进行全天候游戏 QA 自动化，从而有助于缩短游戏开发时间表并提高测试质量。
Aethir 的 GPU 即服务定价与集中式云的比较
与传统云计算提供商相比，请查看我们的优质 NVIDIA H100 GPU定价结构。
质量保证团队和游戏工作室的主要优势
Aethir 去中心化 GPU 云的集成可以为 QA 团队带来多项关键优势，最终通过我们的分布式 GPU 架构改进游戏制作流程。
- 更快的发布周期： Aethir 的去中心化 GPU 云可以支持 QA 团队利用 AI 游戏测试进行加速测试，并在比手动测试人员少得多的时间内完成构建验证。这为工作室提供了更多准备时间，使开发者能够将游戏改进到完美，而无需担心截止日期。
- 按需 GPU 计算降低成本：集中式云提供商需要客户进行大量的前期投资，并且由于使用超大规模数据中心而产生高昂的运营费用。Aethir 的按需付费模式减轻了这一负担，客户只需为实际使用的 GPU 计算能力付费。Aethir 无需锁定任何供应商。
- 提升测试覆盖率： Aethir 的 DePIN 堆栈可为 QA 团队提供必要的计算能力，使其能够将大量 AI 代理集成到日常运营中。 强化学习代理能够探索预定义测试用例之外的内容，发现人类可能忽略的隐蔽错误和行为。
- 不受供应链瓶颈影响的可扩展性： Aethir 的 GPU 基础设施遍布全球，不受地缘政治变化或关税影响。无论是测试独立游戏还是 AAA 级开放世界游戏，QA 团队都可以根据工作负载需求动态扩展 GPU 资源，方法是从Aethir 去中心化 GPU 云中最近的容器中获取额外的处理能力。
- 不受地点限制的全球测试： Aethir 的边缘计算基础设施使地理位置分散的团队能够访问就近的高性能 GPU 计算资源，从而降低延迟并提升协作效率。我们拥有超过 43 万个 GPU 容器，分布在 94 个国家/地区，使我们能够高效地为就近可用的 GPU 客户提供服务。
Aethir 的去中心化 GPU 云提供了基于 AI 的 QA 基础设施层，为下一代 AI 增强型游戏测试工作负载提供支持。
