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还有一个好处。
由於二者底层架构高度同源，在优化叠代方面，可互相反哺技术成果，加速全链路技术进化的同时，指数级降低开发成本。
此外，二者对於实时渲染负载均衡、物理模擬並行计算、ai驱动的动画生成场景等，可为极光云骄阳系列算力卡的优化叠代，提供真实业务场景的压力测试数据、算力调度模型参考、能效比优化方向等等。
极光引擎和崑崙引擎，除了承担各自本身的任务之外，其实也为骄阳系列，搭建了两座“活体实验室”
，以及一个茁壮成长的复合生態。
达子是怎么起来的？
靠的就是將图形处理晶片，从游戏显卡拓展为通用计算平台，並通过cuda生態，绑定开发者。
极光也正走在这条路上。
不过极光自研晶片，专注於ai算力卡，最起码短期內，没有转通用gpu的打算。
等极光扶持的那几家国產gpu厂商，拿出成品之后，他们会以“api接口兼容+联合开发工具链+算力调度协议共享”
的方式，陆续將对方拉进生態之中。
共同构建“国產gpu+ai算力卡+引擎工具链”
的协同体系，实现从底层硬体到上层应用的全栈优化。
这种设计，类似於英伟达的cuda生態，但更强调“ai+图形”
的异构协同及国產化整合。
避免重复造轮子的同时，也將国產gpu，纳入极光的算力调度体系。
扯远了。
总之，崑崙引擎的开发工作，对於其他公司来说，可能有点难。
但对於极光来说，其实也就洒洒水的程度。
更难的，其实是如何適配，国內动漫创作者的操作、创作习惯。
说到底，动漫製作，是极光此前从未接触过的领域。
极光都是一帮工程师、程序猿。
技术他们懂，而且很擅长。
但他们懂个√8艺术创作啊~
虽然崑崙引擎的定价，相较於海外动画软体，有著绝对的价格优势。
且亲自体验过后，洛川自信，崑崙引擎的性能，不会比对方差太多。
甚至在分布式渲染、协同作业方面，还有著不小的优势。
但也要儘可能降低，国內动漫创作者的学习成本、迁移成本。
爭取实现“傻瓜式操作”
。
为此，引擎开发团队成员，近半年时间，每月都会邀请百余名中小创作者，参与崑崙引擎內测，反覆调试叠代。
从界面布局，到快捷键逻辑、素材管理、渲染输出，都按照国內创作者的肌肉记忆重新设计。
比如，他们將不少创作者吐槽的“菜单栏”
，从海外软体的“英文树状结构”
，改为“中文標籤+功能区块化”
。
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