На своем спонсируемом исследовательском выступлении на SIGGRAPH 2026 в Лос-Анджелесе в понедельник, 20 июля, Nvidia обозначила следующий этап для графики: генеративный ИИ внутри рендерингового конвейера, нейросетевые суррогаты, заменяющие физическую симуляцию, и world models, достаточно компактные для работы на роботе.

DLSS 5: генерация как этап рендеринга

Главная новость для геймеров — DLSS 5, который выйдет осенью 2026 года. Вместо того чтобы только масштабировать кадры, он применяет одношаговый diffusion transformer в пиксельном пространстве причинно-следственно, кадр за кадром, как «обученный этап» после рендера — обогащая материалы, освещение и детализацию, пока игровой движок продолжает создавать мир. Разработчики получают три модели и явные элементы управления: ползунки интенсивности структуры и тона, а также отдельные настройки для объектов и персонажей, чтобы защитить художественный замысел. «Рендерер продолжает строить мир ровно так, как его задумала игра», — сказал Эдвард Лю, директор Nvidia по исследованиям прикладного глубокого обучения. «Потом генерация становится обученным этапом, который обогащает его внешний вид».

Физика за секунды, а не за дни

Исследователь Nvidia Нил Эштон показал, как модели-заменители на ИИ выдают ответы на одном RTX 6000 там, где традиционным решателям нужны часы или дни: модель воздушного потока вокруг самолета предсказывает неизвестные геометрии более чем в 10 000 раз быстрее при точности примерно 1-2%, будучи обученной на 2 000 симуляциях — 200 терабайт, сжатых до контрольной точки размером около 200 МБ. По утверждению Nvidia, прогнозирование погоды сокращается с «часов или дней» до «секунд или минут».

World models переходят на устройство

Робототехнический вектор сосредоточен на Cosmos 3 Edge — world model с 4 миллиардами параметров, которая работает на оборудовании Jetson Thor и RTX PRO; ее оценивают Agile Robots, Doosan Robotics, Siemens, Skild AI и другие. Наряду с ней — Cosmos Dreams, нейросетевые closed-loop-симуляторы для обучения автономных автомобилей, и MotionBricks, модель движения в реальном времени, обученная на более чем 350 000 клипов и продемонстрированная вживую на гуманоиде Unitree G1.

Общий смысл

«Будь то игры, кино, робототехника или фабричные цифровые двойники, цель одна и та же», — сказал Дженсен Хуанг в пресс-материалах: «создавать виртуальные миры, которые ведут себя с точностью и реалистичностью физического мира».