\n<\/p>\n
Las tecnolog\u00edas impulsadas por inteligencia artificial (IA) se han utilizado para mejorar las tarjetas gr\u00e1ficas GeForce desde hace varios a\u00f1os, pero sus crecientes capacidades pronto podr\u00edan dejar a las GPU fuera del asiento del conductor en el futuro. Esto es seg\u00fan NVIDIA<\/strong> El director ejecutivo, Jensen Huang, imagina un futuro en el que cada p\u00edxel de un juego ser\u00e1 generado por IA en la pr\u00f3xima d\u00e9cada.<\/p>\n Funciones como la mejora de Frame Generation y Deep Learning Super Sampling (DLSS), ambas basadas en IA, contribuyen en gran medida a darle a Nvidia la ventaja en el actual tira y afloja de las mejores tarjetas gr\u00e1ficas contra sus competidores. Sin embargo, por impresionantes que sean estas tecnolog\u00edas, requieren datos de fotogramas generados mediante t\u00e9cnicas de renderizado tradicionales como base para trabajar y, de hecho, pueden afectar negativamente la velocidad de fotogramas si el rendimiento de la GPU es insuficiente.<\/p>\n Este tipo de cuello de botella, causado por la dependencia de la GPU, podr\u00eda convertirse en una cosa del pasado si Jensen Huang tiene algo que decir al respecto. Reci\u00e9n salido de una demostraci\u00f3n de las nuevas GPU Blackwell y ACE NPC en GTC 2024, el director ejecutivo de Nvidia respondi\u00f3 preguntas de los medios despu\u00e9s de su discurso de apertura.<\/p>\n Durante la sesi\u00f3n de preguntas y respuestas, a Huang se le pregunt\u00f3: \u201c\u00bfHasta qu\u00e9 punto crees que estamos en este mundo en el que cada p\u00edxel se genera a velocidades de fotogramas en tiempo real? \u00bfY cu\u00e1l es su visi\u00f3n de las experiencias de juego y no juegos en ese nuevo paradigma?<\/p>\n La respuesta de Huang fue algo larga y la incluimos a continuaci\u00f3n, pero en aras de la brevedad nos centraremos en algunas afirmaciones que hizo, espec\u00edficamente: \u201cProbablemente ya llevamos dos a\u00f1os en esto. Y yo dir\u00eda que dentro de cinco a diez a\u00f1os\u201d.<\/p>\n Esto puede parecer fant\u00e1stico, pero no parece del todo imposible, especialmente teniendo en cuenta la rapidez con la que han mejorado el escalado DLSS y la generaci\u00f3n de fotogramas. S\u00f3lo hay que mirar el poder de la plataforma de IA generativa de OpenAI, Sora y, en menor medida, ChatGPT para ver qu\u00e9 tan r\u00e1pido puede moverse este sector.<\/p>\n Como alguien que usa con frecuencia la mejora de DLSS, ya me he acostumbrado a los juegos parcialmente renderizados por IA. Con esto en mente, la idea de que mi GPU quede subordinada o reemplazada por una unidad de procesamiento neuronal (NPU) no parece un futuro imposible.<\/p>\n Aqu\u00ed est\u00e1 la respuesta completa de Jensen Huang (a trav\u00e9s de Tom’s Hardware):<\/p>\n \u201cCreo que con casi todo lo relacionado con la tecnolog\u00eda, la curva S no dura m\u00e1s de una d\u00e9cada una vez que se hace realidad, una vez que se vuelve pr\u00e1ctica y mejor. Y, por supuesto, ChatGPT no s\u00f3lo es pr\u00e1ctico; en la mayor\u00eda de los casos, es mejor. Creo que faltan menos de diez a\u00f1os. Dentro de diez a\u00f1os estar\u00e1s en el otro extremo de esa curva S. Dentro de cinco a\u00f1os, probablemente estar\u00e1s justo en el medio donde todo cambiar\u00e1 en tiempo real y todo el mundo dir\u00e1: ‘Oh, mira eso, esto est\u00e1 sucediendo’. Y entonces solo tienes que decidir: \u00bfllevamos dos a\u00f1os o diez a\u00f1os? Probablemente, ya llevamos dos a\u00f1os en esto. Y entonces yo dir\u00eda que dentro de los pr\u00f3ximos cinco a diez a\u00f1os, en alg\u00fan punto intermedio, en gran medida ser\u00e1 as\u00ed\u201d.<\/p>\n Sin embargo, por ahora, nuestra atenci\u00f3n m\u00e1s inmediata deber\u00eda centrarse en las pr\u00f3ximas tarjetas gr\u00e1ficas de la serie GeForce RTX 50, especialmente dadas las filtraciones recientes que apuntan a un rendimiento de trazado de rayos RTX 5080 potencialmente impresionante.<\/p>\n<\/p><\/div>\n