DLSS 5 của Nvidia sử dụng AI tạo sinh để tăng cường độ chân thực cho trò chơi điện tử, với tham vọng vượt xa lĩnh vực game

DLSS 5 của Nvidia sử dụng AI tạo sinh để tăng cường độ chân thực hình ảnh trong trò chơi điện tử, với tham vọng vượt xa lĩnh vực game

CEO Nvidia Jensen Huang đã sử dụng bài phát biểu quan trọng của công ty tại Nvidia GTC vào thứ Hai để giới thiệu DLSS 5, một phiên bản mới của công nghệ đồ họa AI của nhà sản xuất chip này, được thiết kế để làm cho trò chơi điện tử trở nên chân thực hơn đồng thời sử dụng ít sức mạnh tính toán hơn. Hệ thống DLSS 5 mới kết hợp dữ liệu đồ họa 3D truyền thống với các mô hình AI tạo sinh có thể dự đoán và điền vào các phần của hình ảnh, cho phép GPU của Nvidia tạo ra các cảnh chi tiết và các nhân vật sống động như thật mà không cần phải hiển thị từng thành phần từ đầu.

"Chúng tôi đã kết hợp đồ họa 3D có thể kiểm soát, sự thật cơ bản của thế giới ảo, dữ liệu có cấu trúc... với AI tạo sinh, điện toán xác suất," Huang nói trong bài phát biểu quan trọng của mình. "Một trong số chúng hoàn toàn mang tính dự đoán, cái còn lại mang tính xác suất nhưng lại vô cùng chân thực."

Huang cho biết việc kết hợp hai ý tưởng đó - dữ liệu có cấu trúc với AI tạo sinh - cho phép các nhà phát triển tạo ra nội dung "tuyệt đẹp, đáng kinh ngạc, cũng như có thể kiểm soát được."

Đang tải người chơi...

"Khái niệm kết hợp thông tin có cấu trúc và AI tạo sinh này sẽ lặp lại trong hết ngành công nghiệp này đến ngành công nghiệp khác," Huang nói. "Dữ liệu có cấu trúc là nền tảng của AI đáng tin cậy."

Ngày nay, doanh thu từ lĩnh vực game chiếm một phần nhỏ hơn trong tổng doanh thu của Nvidia so với trước đây, mặc dù đó là ngành công nghiệp đã đưa Nvidia trở thành như ngày nay. Huang trình bày cách tiếp cận của DLSS 5 như một ví dụ về sự thay đổi rộng lớn hơn trong điện toán, cho thấy cách tiếp cận này có thể mở rộng ra ngoài lĩnh vực game và thậm chí cả điện toán doanh nghiệp.

Sự kiện Techcrunch San Francisco, CA | 13-15 tháng 10 năm 2026

Vị giám đốc điều hành tỷ phú này đã chỉ ra các nền tảng dữ liệu doanh nghiệp như Snowflake, Databricks và BigQuery làm ví dụ về các tập dữ liệu có cấu trúc mà các hệ thống AI trong tương lai có thể phân tích và tạo ra thông tin chi tiết.

"Trong tương lai, điều sẽ xảy ra là các cấu trúc dữ liệu này sẽ được AI sử dụng và AI sẽ nhanh hơn chúng ta rất nhiều," Huang nói. "Các tác nhân tương lai sẽ sử dụng cả cơ sở dữ liệu có cấu trúc cũng như cơ sở dữ liệu phi cấu trúc, cơ sở dữ liệu tạo sinh. Cơ sở dữ liệu này đại diện cho phần lớn thế giới."

Rebecca Bellan là phóng viên cấp cao tại TechCrunch, nơi cô đưa tin về các xu hướng kinh doanh, chính sách và mới nổi định hình trí tuệ nhân tạo. Các tác phẩm của cô cũng đã xuất hiện trên Forbes, Bloomberg, The Atlantic, The Daily Beast và các ấn phẩm khác. Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin liên hệ từ Rebecca bằng cách gửi email đến rebecca.bellan@techcrunch.com hoặc qua tin nhắn được mã hóa tại rebeccabellan.491 trên Signal. Xem Tiểu sử