Aethir 的去中心化 GPU 云如何驱动 AI 游戏用户获取（UA）
关键要点
- AI 驱动的游戏用户获取为游戏工作室带来全新的方式来扩展玩家群体。
- 实施 AI 驱动的 UA 活动需要可靠且可扩展的 GPU 算力支持。
- Aethir 的去中心化 GPU 云具备资源与专业能力，可通过高性价比的 AI 算力服务支持 AI 驱动的游戏用户获取活动。
全球游戏市场已趋于饱和，成千上万的游戏项目同时竞争同一批用户。要真正脱颖而出并吸引玩家，工作室必须在用户获取（UA）活动上投入大量资源。UA 行业正经历巨变，AI 驱动的 UA 活动正在重塑格局，为工作室带来由 AI 赋能的竞争优势。
仅仅投放广告已不足够。UA 活动必须具备战略性，并精准触达最有价值的用户。AI 正在改变 UA 版图，加速用户规模增长。
为什么 AI 驱动的游戏 UA 需要去中心化 GPU 云基础设施
现代游戏营销团队不仅仅是在投放广告，他们正在运作由 AI 模型驱动的系统：聚类受众、按需生成创意变体，并跨地域和平台进行结果模拟。这些复杂的 AI 驱动 UA 功能需要庞大、可靠、安全且动态可扩展的 GPU 算力支撑。
中心化云无法以成本可控的方式提供所需算力。而 Aethir 的去中心化 GPU 云帮助团队解锁更快的迭代、更深入的洞察和更高的 ROI，同时避免厂商锁定、延迟与过高服务费用等问题。
如今 UA 已全面模型驱动。工作室依赖聚类与用户画像发现来细分玩家，使用生成式 AI 模型来产出数百种创意变体，并通过批量模拟预测广告支出回报率（ROAS）和生命周期价值（LTV），再决定预算分配。SuperScale、Liftoff、Bidstack 等领先 UA 平台已集成先进 AI 来开展用户获取。
现代 UA 流程需要按需获取高端 GPU 算力，以保持灵活性并利用先进 AI 工具。Aethir 的 GPU 即服务（GPU-as-a-Service）具备支持 AI 驱动 UA 的资源与经验。
驱动现代 UA 的 AI 技术
AI 驱动的游戏 UA 正在全方位增强广告获取能力，成为广告运营的关键组成部分。Google 已在 Performance Max 广告中推出生成式资产创建功能，加速创意产出与测试。这类 AI 功能加快了速度，却也提升了对算力的需求。
创新型 AI 广告技术依赖大语言模型（LLM）与自动化，这需要高性能 GPU 云基础设施。Aethir 的去中心化云 GPU 能在大规模上支持 AI 驱动的 UA 活动。
AI 驱动 UA 的主要工作负载包括：
- 无监督聚类：基于行为、付费节奏、游戏遥测数据，构建多维用户画像，实现隐私友好的地理定位，提升广告投放效果和漏斗设计，进而提高 ROI 与用户吸引力。
- 大规模生成式创意：通过生成式 AI，营销团队可以根据地域、画像等生成数十种变体，调整语言、语气、动作与价值主张，大幅加快 UA 流程。创意更新周期可从数周缩短至数小时。
- 批量模拟以降低预算风险：专业 UA 团队在预算投入前，会运行批量模拟模型，预测不同细分市场的 ROAS/LTV。SuperScale（Aethir 的 UA 合作伙伴）就以预测曲线规划广告活动。
上述所有工作负载均依赖高性能 GPU 算力，特别是在跨国家、平台和创意概念并行计算时。创意生成与模拟往往在同一时间窗口爆发（如上线前、重大更新日），需求峰值巨大，中心化云难以高效支撑。而 Aethir 的去中心化云基础设施具备丰富资源与成熟经验，能为 AI 驱动的 UA 提供保障。
中心化云的挑战
关键问题包括：
- 供应链瓶颈与低效排队系统
- 距离过远导致的延迟问题
- 厂商锁定风险
传统云（如 AWS）集中 GPU 于昂贵的数据中心，导致成本转嫁给用户，难以适应 UA 的动态算力需求。
计算需求与限制：中心化数据中心的 GPU 等待时间长，可能出现任务中断或性能降级，严重影响实时迭代，而这正是 UA 成功的关键。
延迟问题：UA 越来越依赖区域化学习循环与本地推理，这要求极低延迟算力支持。中心化数据中心难以满足远离节点用户的需求。
厂商锁定：UA 团队往往被迫依赖某一云厂商的专有体系，数据、模型、编排、计费全部受制，缺乏灵活性。Aethir 的 GPU 即服务通过最近的 GPU 容器分配，解决了这一问题。
Aethir GPU 即服务的核心优势
Aethir 的去中心化 GPU 云采取完全不同的模式。它不依赖少数超大数据中心，而是通过全球 93 个国家、超过 43.5 万 GPU 容器的网络提供服务，其中包括 H200、GB200 等最新高端 AI 芯片。
资源由社区节点提供，客户无需承担中心化云的维护费用，只需为实际使用的算力付费，因此成本优势显著。
主要优势包括：
- 并行化 UA 工作负载：支持跨游戏、用户群与地域的并行模拟与创意生成。
- 边缘部署降低延迟：将推理与训练靠近流量发生地，缩短响应时间。
- 高性价比 GPU 算力：无第三方数据中心分成，服务价格远低于中心化云。
- Instant Play 功能：为 UA 活动提供即点即玩的体验，降低 CPI、提高转化率。
SuperScale 案例研究显示，利用 Aethir 的 Instant Play 功能，Tiny Tower 与 Doctor Who: Worlds Apart 等游戏的 UA 活动取得显著成功。
AI 驱动 UA 的未来
AI 工具正成为 UA 活动的未来标配：实时创意 A/B 测试、预算动态分配、跨游戏深度用户洞察，都需要去中心化 GPU 云的支撑，才能避免广告支出失控和中心化云的算力瓶颈。
Aethir 为全球 AI、游戏和 Web3 公司提供企业级 GPU 云，支持 UA 平台进行批量模拟、快速创意生成，并将算力部署在最接近流量的地方。
Aethir 的去中心化 GPU 云专为 AI 驱动的游戏用户获取而构建，帮助工作室降低成本、减少延迟，并在全球范围内扩展 AI 驱动的 UA 活动。
常见问题（FAQs）
- 什么是去中心化 GPU 云，它如何帮助游戏 UA？
去中心化 GPU 云（如 Aethir）利用社区分布式 GPU 资源，直接为客户提供算力，消除供应瓶颈和高昂维护费用。 - Instant Play 如何降低移动游戏获取的 CPI？
Instant Play 让用户在下载前即可试玩，大幅提升转化率，降低 CPI。 - 为什么 AI 驱动的 UA 工具需要 GPU 即服务？
因为 AI 功能算力需求极高，只有高性能 GPU 才能高效支持 UA 流程中的实时集成。 - 边缘部署如何降低创意测试延迟？
Aethir 的 GPU 资源覆盖整个网络，任务被分配至物理上最近的 GPU 容器，减少延迟。
中心化云对 AI UA 有哪些风险？
主要风险包括：厂商锁定、供应瓶颈、成本效率低。
