长期以来，社会公众和政府监管对游戏抱有一种审慎甚至负面的态度，主要因为游戏行业存在青少年易沉迷、部分内容有不良价值观导向、部分商业化模式有争议等问题。更深层次的原因在于产业定位：游戏被视为“不创造实体价值”的虚拟行业，难以与芯片、能源、人工智能等“硬科技”相提并论。
然而，人工智能的快速发展正在重塑我们理解游戏价值的方式。游戏过去已经为AI的算力基础设施和算法发展提供了重要支持。现在，随着AI进入新阶段，面对新挑战，游戏很可能在智能体训练、具身智能以及应对数据枯竭等方面提供更为关键的基础设施价值。
游戏产业在多个关键节点上为AI的发展提供了不可或缺的条件。20世纪90年代，游戏玩家对实时渲染、复杂光影和高帧率的需求催生了图形处理器（GPU）。到了21世纪初，AI研究者发现原本为游戏画面服务的GPU非常适合高效训练深度神经网络。从那时起，游戏产业培育出的算力体系成为深度学习革命的重要基础设施。英伟达的财报显示，从2016财年到2025财年，数据中心业务占比从3.4亿美元增长到总营收的88%，而游戏业务则降至8.7%。
2015年，DeepMind在《自然》杂志发表DQN研究，首次大规模将深度学习和强化学习结合，使AI在几十款雅达利游戏中达到接近专业人类测试员的水平。2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，成为AI史上的里程碑。2017年的AlphaGoZero完全抛弃人类棋谱，仅靠自我对弈，在几天内达到超越人类的水平。这些表明，游戏不仅能帮助AI模仿人类，还能让AI在规则清晰、反馈明确的环境中发现新策略。
