在周一（7月20日）于洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2026 赞助研究主题演讲上，Nvidia 列出其图形业务的下一步方向：把生成式 AI 引入渲染管线，用神经代理模型取代物理仿真，并让世界模型小到可以在机器人上运行。

DLSS 5：将生成作为渲染阶段

面向游戏玩家的重头戏是 DLSS 5，将于 2026 年秋季推出。它不再只是提升画面分辨率，而是以 一步像素空间扩散变换器的方式，按因果关系逐帧运行，作为渲染器之后的“学习型阶段”——在游戏引擎继续构建世界的同时，增强材质、光照和细节。开发者将获得三种模型和明确控制：结构与色调强度滑块，以及按对象和角色分别调整的选项，以保护艺术意图。Nvidia 应用深度学习研究总监 Edward Liu 表示：“渲染器继续按照游戏已经创作好的方式精确构建世界。生成则成为之后的学习型阶段，用来丰富其外观。”

物理计算从数天缩短到数秒

Nvidia 研究员 Neil Ashton 演示了 AI 代理模型在单块 RTX 6000 上给出的结果，而传统求解器需要数小时甚至数天：一套飞机气流模型在约 1-2% 的精度下，基于 2,000 次仿真训练后，对未见过的几何形状进行预测的速度 快出 10,000 倍以上——相当于将 200 terabytes 压缩进约 200 MB 的检查点。Nvidia 称，天气预测也会从“数小时或数天”降至“数秒或数分钟”。

世界模型开始走向本地设备

机器人方向的重点是 Cosmos 3 Edge：这是一款 40 亿参数的世界模型，可在 Jetson Thor 和 RTX PRO 硬件上运行，Agile Robots、Doosan Robotics、Siemens、Skild AI 等正在评估。与之同时推出的还有 Cosmos Dreams，用于训练自动驾驶汽车的神经闭环模拟器，以及 MotionBricks——一款实时动作模型，基于 350,000+ 段视频片段训练，并在 Unitree G1 人形机器人上进行了现场演示。

共同主线

Jensen Huang 在新闻材料中表示：“无论是游戏、电影、机器人还是工厂数字孪生，目标都相同：创造出其行为忠实且逼近物理世界真实度的虚拟世界。”