Apenas unos días después de que Jensen Huang pusiera el mundo del hardware patas arriba con el anuncio del DLSS 5 en el GTC 2026, NVIDIA ha vuelto a la carga con una sesión mucho más profunda.
Si el anuncio principal se centraba en el resultado final que vemos en pantalla, esta charla ha girado en torno a las tripas del renderizado y a cómo la inteligencia artificial no solo va a generar píxeles, sino a cambiar radicalmente la forma en que el software se comunica con el hardware.
Adiós al cuello de botella: La era de la compresión neuronal
Con texturas cada vez más pesadas, las tarjetas gráficas de gama media sufren para mantener el tipo ante resoluciones 4K. Aquí es donde entra Neural Texture Compression (NTC). Durante una demostración, NVIDIA mostró su escena «Tuscan Wheels», que habitualmente consume unos 6.5 GB de VRAM utilizando la compresión tradicional BCN. Con NTC, ese consumo se desplomó hasta los 970 MB.
Lo asombroso no es solo la reducción drástica de espacio, sino que la calidad de imagen se mantiene prácticamente indistinguible frente al original. De hecho, NVIDIA afirma que, con el mismo presupuesto de memoria, su tecnología es capaz de conservar mucho más detalle que los métodos de compresión por bloques que hemos usado durante décadas.
Neural Materials: Menos canales, más velocidad
NVIDIA también ha presentado los Neural Materials, una evolución lógica que busca optimizar cómo se procesan las superficies y sus propiedades físicas. En lugar de manejar una pila enorme de datos separados para cada material y ejecutar cálculos matemáticos complejos de BRDF, el sistema comprime el comportamiento del material en una «representación latente» compacta que una pequeña red neuronal decodifica al vuelo.
En las pruebas realizadas, una configuración de material de 19 canales se redujo a solo ocho. ¿El resultado? Un rendimiento de renderizado a 1080p entre 1.4 y 7.7 veces más rápido.
Tras el anuncio de DLSS 5, algunos calificaron la tecnología como «AI slop», temiendo que destruyera la intención artística original de los desarrolladores. Al centrarse ahora en la optimización de VRAM, NVIDIA demuestra que la IA no solo sirve para «inventar» píxeles.
Puedes seguir a HardwarePremium en Facebook, Twitter (X), Instagram, Threads, BlueSky o Youtube. También puedes consultar nuestro canal de Telegram para estar al día con las últimas noticias de tecnología.
