En los últimos años, NVIDIA ha sido líder en el campo de la tecnología y ha lanzado una serie de características técnicas revolucionarias, la más destacada de las cuales es su tecnología de mejora de imágenes con inteligencia artificial DLSS. En la reciente conferencia GTC 2026, la compañía lanzó otra tecnología negra: la compresión de texturas neuronales.
Se dice que esta tecnología de inteligencia artificial reduce el uso de la memoria de video en un 85% al jugar, sin pérdida de calidad de imagen. Su demostración de compresión de textura neuronal muestra que logra una "increíble consistencia de efectos visuales" entre 6,5 GB y 970 MB de memoria de video.
A medida que los juegos se vuelven más complejos y realistas, la industria del juego depende cada vez más de la tecnología de mejora de imagen para satisfacer las crecientes demandas de hardware. Un problema importante causado por esta falta de optimización es el uso de la memoria de video, que ha aumentado dramáticamente en los últimos años. Para resolver este problema, Nvidia desarrolló una tecnología llamada "Compresión de textura neuronal" (NTC) y la mencionó nuevamente hoy en la conferencia GTC. Las tarjetas gráficas más potentes podrán aprovechar al máximo la tecnología NTC de Nvidia.
NTC permite a los desarrolladores utilizar pequeñas redes neuronales para descomprimir texturas en cualquier escena. Esto no sólo reduce significativamente el tamaño de las texturas, lo que facilita la instalación del juego, sino que también reduce el uso de la memoria gráfica durante el tiempo de ejecución. Además, la calidad de la textura final generada también es mayor, y Nvidia afirma que la resolución del renderizado final se puede aumentar hasta 4 veces.
En el siguiente ejemplo, Nvidia ejecutó una escena de villa toscana que ocupaba 6,5 GB de memoria de video cuando usaba compresión de bloque estándar (BCN), pero después de cambiar a NTC, el uso de memoria de video se redujo a solo 970 MB, mientras que el efecto de imagen era exactamente el mismo.
Otra demostración de la compañía mostró previamente un casco volador con una textura sin comprimir que ocupaba 272 MB; la compresión de bloques lo redujo a 98 MB, mientras que NTC lo redujo a solo 11,37 MB, que es aproximadamente 1/24 del espacio de la textura original.
No está claro si esta tecnología se implementará en tarjetas gráficas más antiguas, pero los usuarios de tarjetas gráficas de 8 GB como RTX 5060 o 5060Ti deberían beneficiarse. DLSS 5 ha sido controvertido, pero la tecnología debería ser popular entre muchos usuarios.
Nvidia también mostró Neural Materials, que tienen la misma idea: usar redes neuronales para evaluar y descomprimir datos de textura de materiales, en lugar de depender de matemáticas computacionalmente costosas de la Función de Distribución de Reflectancia Bidireccional (BRDF).
A menudo, un material tendrá múltiples mapas de textura apilados uno encima del otro, y la GPU debe calcular cómo interactúa la luz con cada capa simultáneamente en el proceso de renderizado. La tecnología Neural Material simplemente pregunta a una red neuronal cómo reaccionará la luz en una escena específica y ajusta el sombreado de los píxeles en consecuencia. La red neuronal se entrena con todos los datos de textura, por lo que ya sabe cuáles serán los resultados para una luz y un ángulo determinados. Debido a esto, en la escena de demostración, NVIDIA logró un renderizado hasta 7,7 veces más rápido con una resolución de 1080p sin pérdida alguna en la calidad de la imagen.
La razón por la que NTC es tan eficiente es porque utiliza un motor de aceleración matricial. En las GPU modernas, el motor de aceleración matricial es un módulo de hardware independiente y, por lo tanto, no afecta el rendimiento básico. NVIDIA lo llama Tensor Core, Intel lo llama motor XMX y AMD lo llama acelerador de IA. Las tecnologías de mejora de imágenes como DLSS, FSR y XeSS también se basan en esto para reconstruir cuadros de baja resolución en resultados de mayor resolución, por lo que esto también es parte de la iniciativa de renderizado neuronal de Nvidia.
El concepto de representación neuronal aún no está ampliamente reconocido en la industria, y el término "red neuronal" puede hacer pensar que se trata simplemente de otro pobre intento de inteligencia artificial. Pero al contrario, es una de las mejores aplicaciones de la inteligencia artificial porque no implica ningún proceso generativo. NTC solo entrenará en conjuntos de texturas específicos a los que se debe hacer referencia durante el desarrollo del juego, por lo que no habrá ilusiones.
Las texturas son el componente que consume más memoria de cualquier juego, por lo que cualquier tecnología que pueda controlar el uso de las texturas es bienvenida. Sin embargo, cabe señalar que esta tecnología no es exclusiva de Nvidia. Microsoft lo ha estandarizado como "Vectores cooperativos" en DirectX. Intel también mostró anteriormente sus demostraciones de texturas, que mostraron resultados significativamente mejores en comparación con la compresión de bloques. AMD mencionó esta tecnología por última vez en 2024, pero es probable que también participe activamente.
Actualmente, ningún juego admite vectores cooperativos o la tecnología de compresión de texturas neuronales de Nvidia, pero dadas las tendencias de la industria, deberíamos verlos implementados pronto. La inteligencia artificial parece haberse convertido en la llave maestra para resolver todos los problemas antiguos, y las grandes empresas exploran constantemente su aplicación en diversos campos aparentemente inapropiados. Sin embargo, innovaciones como la compresión de textura neuronal muestran que la IA se puede aplicar inteligentemente en la práctica para tener un impacto verdaderamente significativo.
