No keynote de pesquisa patrocinado na SIGGRAPH 2026, em Los Angeles, na segunda-feira, 20 de julho, a Nvidia delineou sua próxima etapa para gráficos: IA generativa dentro do pipeline de renderização, substitutos neurais no lugar da simulação física e world models pequenos o suficiente para rodar em um robô.

DLSS 5: geração como etapa de renderização

A principal novidade para os gamers é o DLSS 5, com lançamento previsto para o outono de 2026. Em vez de apenas fazer upscaling de frames, ele aplica de forma causal, frame a frame, um transformer de difusão de um passo no espaço de pixels, como uma "etapa aprendida" após o renderizador — enriquecendo materiais, iluminação e detalhes enquanto o motor do jogo continua a construir o mundo. Os desenvolvedores recebem três modelos e controles explícitos: sliders de intensidade de estrutura e tom, além de ajustes por objeto e por personagem para proteger a intenção artística. "O renderizador continua construindo o mundo exatamente como o jogo o escreveu", disse Edward Liu, diretor de pesquisa aplicada em deep learning da Nvidia. "A geração se torna a etapa aprendida depois, para enriquecer sua aparência."

Física em segundos, não em dias

O pesquisador da Nvidia Neil Ashton mostrou modelos substitutos de IA produzindo respostas em uma única RTX 6000 para as quais solucionadores tradicionais precisariam de horas ou dias: um modelo de fluxo de ar em aeronaves prevendo geometrias não vistas mais de 10.000x mais rápido, com precisão de aproximadamente 1% a 2%, treinado com 2.000 simulações — 200 terabytes comprimidos em um checkpoint de cerca de 200 MB. A previsão do tempo, afirma a Nvidia, cai de "horas ou dias" para "segundos ou minutos."

World models vão para o dispositivo

A aposta em robótica gira em torno do Cosmos 3 Edge, um world model de 4 bilhões de parâmetros que roda em hardware Jetson Thor e RTX PRO, com Agile Robots, Doosan Robotics, Siemens, Skild AI e outras empresas em avaliação. Ao lado dele: Cosmos Dreams, simuladores neurais de circuito fechado para treinar veículos autônomos, e MotionBricks, um modelo de movimento em tempo real treinado com mais de 350.000 clipes e demonstrado ao vivo em um humanoide Unitree G1.

O fio condutor

"Seja para jogos, cinema, robótica ou gêmeos digitais de fábricas, o objetivo é o mesmo", disse Jensen Huang em materiais para a imprensa: "criar mundos virtuais que se comportem com a fidelidade e o realismo do mundo físico."