Nel suo keynote di ricerca sponsorizzato a SIGGRAPH 2026 a Los Angeles, lunedì 20 luglio, Nvidia ha delineato il suo prossimo capitolo per la grafica: intelligenza artificiale generativa داخل la pipeline di rendering, surrogate neurali che sostituiscono la simulazione fisica e world model abbastanza piccoli da poter girare su un robot.

DLSS 5: la generazione come fase del rendering

Il titolo per i giocatori è DLSS 5, in arrivo nell’autunno 2026. Invece di limitarsi a migliorare la risoluzione dei frame, applica in modo causale, fotogramma per fotogramma, un transformer di diffusione one-step nello spazio dei pixel come una "fase appresa" dopo il renderer — arricchendo materiali, illuminazione e dettagli mentre il motore di gioco continua a creare il mondo. Gli sviluppatori ottengono tre modelli e controlli espliciti: slider per l’intensità di struttura e tono, oltre ad aggiustamenti per singolo oggetto e personaggio per proteggere l’intento artistico. "Il renderer continua a costruire il mondo esattamente come è stato creato dal gioco", ha dichiarato Edward Liu, direttore della ricerca applicata sul deep learning di Nvidia. "La generazione diventa la fase appresa successiva per arricchirne l’aspetto."

Fisica in secondi, non in giorni

Il ricercatore Nvidia Neil Ashton ha mostrato modelli surrogate di AI in grado di produrre risposte su una singola RTX 6000 per problemi che i risolutori tradizionali richiedono ore o giorni per affrontare: un modello di flusso d’aria su un aereo che prevede geometrie mai viste oltre 10.000 volte più velocemente con un’accuratezza di circa l’1-2%, addestrato su 2.000 simulazioni — 200 terabyte compressi in un checkpoint da ~200 MB. Le previsioni meteo, sostiene Nvidia, passano da "ore o giorni" a "secondi o minuti."

I world model arrivano on-device

La spinta sulla robotica si concentra su Cosmos 3 Edge, un world model da 4 miliardi di parametri che gira su hardware Jetson Thor e RTX PRO, con Agile Robots, Doosan Robotics, Siemens, Skild AI e altri che lo stanno valutando. Insieme a questo: Cosmos Dreams, simulatori neurali in closed loop per addestrare veicoli autonomi, e MotionBricks, un modello di movimento in tempo reale addestrato su oltre 350.000 clip e dimostrato dal vivo su un umanoide Unitree G1.

Il filo conduttore

"Che si tratti di videogiochi, cinema, robotica o digital twin industriali, l’obiettivo è lo stesso," ha detto Jensen Huang nei materiali per la stampa: "creare mondi virtuali che si comportino con la fedeltà e il realismo del mondo fisico."