在AI領域一路高歌猛進的NVIDIA，在CES 2026上也沒有忘記將注意力放在游戲上。黃仁勛CES 2026特別演講過后，筆者有幸參觀了GeForce RTX新技術展示區(qū)，一整套游戲新技術組合拳著實帶勁，比如DLSS 4.5動態(tài)多幀生成最高可以將幀率提升6倍，G-SYNC Pulsar顯示器也終于蓄勢待發(fā)，圍繞RTX AI PC構建出的創(chuàng)作生態(tài)也展現(xiàn)出了全新可能，趁著現(xiàn)場體驗，不妨讓我們直觀的感受一下GeForce RTX給PC帶來的更多可能性。

DLSS 4.5：游戲幀率暴增6倍

DLSS 4.5帶來的最重要的更新之一是第二代Transformer和DLSS 4.5 超分辨率模型。它的工作方式在AI服務器集群上將畫質(zhì)訓練提升至16K分辨率下開啟路徑追蹤畫質(zhì)作為最終參考幀，針對游戲新增700+小時的錄像訓練，并重點采集高運動、高對比、粒子密集的場景，確保畫質(zhì)提升有更多可能性。

同時DLSS 4.5也首次引入大模型訓練中常見的反向標注方式，通過人工和AI的方式找到原來模型訓練中鬼影、撕裂、閃爍的反向樣本，然后針對性進行訓練，以避免DLSS開啟后可能產(chǎn)生的不真實感。

這些DLSS 4.5的訓練都是在H100上通過FP8精度訓練超過六周完成的。由于FP8只能在Blackwell，也就是GeForce RTX 50系列GPU上實現(xiàn)，GeForce RTX 40以前的GPU在運行DLSS 4.5的時候則會使用FP16完成，在畫質(zhì)相同的前提下，GeForce RTX 50系列無疑更有優(yōu)勢。

在幀生成過程中，Transformer 模型會把前后4幀的運動矢量、深度、粗糙輻照度一起送進注意力，提前預測遮擋，進而將鬼影可能性降低42%。同時還會在1/4分辨率下運行一次邊緣檢測，進而補償幾何邊緣可能出現(xiàn)的損失，讓抗鋸齒AA質(zhì)量提升0.8 dB LPIPS。與此同時，粒子/透明支路有所增強，避免火焰、雨水、UI因為開啟DLSS之后被抹掉，最顯著的例子就是火焰迸發(fā)出的火星得意保留。

在提前溝通會上，NVIDIA展示了《心靈殺手Remastered》手電筒高速會動時候殘影情況，原本會出現(xiàn)至少3層殘影的手電筒光照現(xiàn)在降低到了1層。《天國：拯救2》中木紋桌面上的抖動完全靜止。《奪寶奇兵：古老之圈》中鐵欄的斷裂情況概率顯著降低。

即將發(fā)布的《影之刃零》也同樣會在新技術中受益，由于《影之刃零》注重細膩的雨水渲染場景氣氛，傳統(tǒng)方式會模糊雨滴的細節(jié)，讓畫面產(chǎn)生模糊感，DLSS 4.5中的第二代Transformer 模型很好解決了這個問題，在大幅提升幀率的同時，還能獲得更為細膩和清晰的沉浸感，顯然也是玩家最愿意見到的。

得益于FP8加持，第二代Transformer模型可以幫助Blackwell GPU在不增加任何能耗的前提下提升相應速度，例如140W GeForce RTX 5080 Laptop GPU筆記本獲得更好的畫質(zhì)和幀率后，功耗沒有任何提升。

在這個基礎上，引入6x的Dynamic Multi-Frame Generation動態(tài)多幀生成變得順理成章。以往的幀生成是按照原生幀和生成幀的固定比例完成的，比如DLSS 3的1:1，即1幀原幀，1幀生成幀，DLSS 4的1:3，即1幀原幀，3幀生成幀。在動態(tài)多幀生成下，幀生成變成了0-5幀隨機調(diào)整，這樣做的目的是讓幀生成永遠吃滿顯示器VRR上限。

比如顯示器有240Hz刷新率，那么動態(tài)多幀生成就會泡在240FPS，沒必要運算出更多的幀率，即浪費GPU資源，還增加系統(tǒng)延遲。

NVIDIA在啟動中埋入了2ms為單位的檢測動作，即每2ms查看GPU占用率，幀時間抖動情況，顯示器實時刷新率，根據(jù)實際情況做出調(diào)整。根據(jù)這三個變量實時調(diào)整，在16.7ms內(nèi)就能完成0到5幀生成的來回切換，做到6x動態(tài)多幀生成。

配合第二代Transformer，幀生成會先做1/4分辨率的全局運動判斷，然后向上逆采樣，進而節(jié)省顯存帶寬。在技術上還增加了遮擋置信圖，主要是防止UI、十字準心、血條在幀生成狀態(tài)下閃爍的問題。

在現(xiàn)場《黑神話：悟空》體驗中，最高特效開啟DLSS 4.5后，會自動將游戲幀率匹配到4K 240Hz顯示器的上限，可以看到右側(cè)成功開啟了6x多幀生成，且系統(tǒng)延遲沒有降低。將幀率維持在顯示器上限另一個好處就是不會浪費額外幀率計算的功耗，對于節(jié)能而言更有效果。

事實上現(xiàn)場展示的GeForce RTX 50系列Laptop GPU就使用了類似的結(jié)束，在《賽博朋克2077》中，開啟DLSS 4.5不僅獲得了更好的畫質(zhì)，同時也沒有超額消耗GPU資源，能夠確保筆記本更容易低發(fā)熱、風扇安靜的前提下運行。

G-SYNC Pulsar蓄勢待發(fā)

NVIDIA G-SYNC Pulsar定位高端電競顯示器認證，即把NVIDIA G-SYNC算法和協(xié)議一次性做到27英寸電競顯示器中，從而獲得360Hz高刷、1000Hz感知運動清晰度，提供環(huán)境光感應，并且能夠直接檢測Reflex延遲。首發(fā)的四款產(chǎn)品型號包括：

– AOC AGON PRO AG276QSG2

– Acer Predator XB273U F5

– ASUS ROG STRIX XG27AQNGV

– MSI MPG 272QRF X36

不過NVIDIA G-SYNC Pulsar顯示器并非第一次發(fā)布，此前NVIDIA已經(jīng)公布了技術白皮書和Project Pulsar計劃，這次G-SYNC Pulsar顯示器終于算是開售，并與時俱進增加Ambient Adaptive環(huán)境光傳感器、Reflex Analyzer USB-C等細節(jié)。

現(xiàn)場用《守望先鋒2》和《紀元117：羅馬和平》進行了對比。由于NVIDIA G-SYNC Pulsar顯示器可變頻率背光頻閃技術，實現(xiàn)超過1000Hz的有效動態(tài)清晰度，大幅提升動態(tài)畫面的清晰度和可見性，即使是同樣的幀率，仍然可以直觀感受到G-SYNC Pulsar有著更為明顯的清晰度，敵人和畫面移動更為清晰流暢。

RTX Remix Logic：一步到位加個氛圍

RTX Remix的使用邏輯是在原游戲的基礎上，通過全局替換的方式給經(jīng)典老游戲換上高清材質(zhì)、模型和光追效果。RTX Remix Logic則是更進一步，相當于在渲染管線上增加了一條無代碼的事件總線，讓游戲畫面可以隨著游戲中的變量，比如主角血條、關卡、開關、NPC狀態(tài)等隨時變換，這些動作在RTX Remix上都是需要創(chuàng)作者手動一個一個調(diào)整的，現(xiàn)在可以一步到位了。

這個過程的實現(xiàn)原理是Remix Runtime把DirectX 8和DirectX 9 Draw Call攔截到USD場景圖中，將超過30種游戲事件注冊成命名信號，隨后依靠邏輯層Node-Graph UI綁定到超過900種圖形參數(shù)中做匹配。比如天氣中的體積霧密度、散射顏色，材質(zhì)的粗糙度、自發(fā)光強度，后處理中的曝光、色散、暗角等。

最后RTX Remix Logic可以在渲染層將節(jié)點編譯成USD層棧，實時Hot-Reload，0.3 ms內(nèi)完成切換，無需重啟關卡，對于Modder而言，所見即所得的游戲重置體驗，五一是很酸爽的。

這意味著整個過程中，創(chuàng)作者即使不會C++語言，Modder也能做到隨著劇情需要切換光追天氣變化，并且創(chuàng)作節(jié)點可以隨時復用，可以直接將RTX Remix Logic的文件復制給其他游戲關卡或者游戲，實現(xiàn)同樣的效果。在SDK的生態(tài)中，社區(qū)已經(jīng)準備好了Blender和Substance插件，這個過程可以一鍵導入。

NVIDIA計劃將RTX Remix Logic在1月份的Remix 2025.1 SDK中添加，并且已經(jīng)給50位《半衰期2 RTX》創(chuàng)作者提前內(nèi)測，后續(xù)會在GitHub中同步開源示例節(jié)點圖。NVIDIA在現(xiàn)場也提供了《半衰期2 RTX》演示DEMO，比如推開門后檢測到事件，游戲環(huán)境中的體積霧、冷色調(diào)體積光線、落葉粒子瞬間切換到冬季預設。

游戲中敵人靠近但尚未進入主角視野，也會出發(fā)隱藏敵人事件，RTX Remix Logic隨即做出對應的Paranoia濾鏡效果，包括脈沖暗角、色差強度隨距離線性提升，UI血條邊緣同步閃爍。

當玩家在《半衰期2 RTX》游戲中啟動機器，引發(fā)MachineActivate事件，時間軸節(jié)點依次拉高粒子速率、屏幕泛白、最終核爆閃屏，敵人角色被同步消滅的著色器也隨之被觸發(fā)。

RTX AI：3分鐘內(nèi)生成4K視頻

NVIDIA ACE也迎來了全面升級，可以在本地運行14B大模型，并且支持RAG檢索實時獨擋。整個功能鏈路在本地實現(xiàn)，無需聯(lián)網(wǎng)，但需要6GB的常駐顯存，如果后期使用FP4量化之后，可以壓縮到3.8GB左右。

NVIDIA ACE可以做到根據(jù)游戲?qū)崟r狀態(tài)進行RAG檢索，以現(xiàn)場展示的《全面戰(zhàn)爭：法老》為例，新版的NVIDIA ACE會把每個回合中的經(jīng)濟、外交、兵力、科技樹情況導入向量庫進行判斷，整個過程只需要80ms不到的延遲。

比如玩家問游戲中為什么忽然產(chǎn)生叛亂，NVIDIA ACE主導的游戲顧問會以自然語言的形式總結(jié)原因，并且提供對應的決策。或者玩家提出下一步的方向，讓游戲顧問根據(jù)玩家希望的方向指定游戲中的策略，確保游戲順利進行。有意思的是，NVIDIA ACE還可以根據(jù)游戲場景切換到不同的角色，比如在扮演埃及國王的時候，游戲顧問是埃及祭司，還會發(fā)出法老腔音色給游戲產(chǎn)生沉浸感。

這一套NVIDIA ACE至少需要GeForce RTX 4070 8GB以上的顯存才能進行，NVIDIA也推薦12GB顯存以上保證游戲體驗。首發(fā)將支持中文、英語、日語和德語，后續(xù)語種會在2026 Q2后追加。

隨著NVFP4和NVFP8量化付諸實踐，模型體積還可以降低60%，顯存需求也同步降低40%到60%，并且支持Tensor Core原生指令，不再依賴于Hopper或者Blackwell GPU中的專屬硬件，這也是NVIDIA近期技術發(fā)展趨勢之一。

在現(xiàn)場NVIDIA展示通過PyTorch-CUDA形式將FLUX.1生成速度提升3.7倍，并且在顯存用滿之后，自動切換到DDR5內(nèi)存，F(xiàn)LUX.2 87GB在本地AI PC上完成4K圖生圖也完全沒有問題。

NVIDIA描述了這一套升級組合拳帶來的可能性，創(chuàng)作者可以通過文本Qwen SLM直接生場景描述，然后利用Trellis 3D建立基礎模型并通過Blender手動調(diào)整需要的擺放位置。隨后通過FLUX Image直接完成4K起始幀和結(jié)束幀。并通過LTX-2模型完成720p的視頻輸出，最后通過RTX Video Super-Resolution將視頻分辨率提升至4K。

如果通過GeForce RTX 4090在FP 16上運行，上述一套工作至少需要8分鐘，但通過GeForce RTX 5090 FP4，現(xiàn)在只需要3分鐘就能完成了。NVIDIA表示FLUX.1/2 NVFP4、LTX-2模型會在發(fā)布活動結(jié)束后同步在HuggingFace 和ComfyUI上線,RTX 視頻超分辨率則會在2月份融入到ComfyUI中。

重點是這一套功能都是免費的，所有功能都是基于GeForce RTX 50系列GPU實現(xiàn)，從而獲得效率最大化。

DGX Spark：性能瞬秒M4 MAX

在演示現(xiàn)場，我們也看到了近期剛剛開賣的NVIDIA DGX Spark。

NVIDIA將DGX Spark定位一款緊湊型 AI 超級計算機，它可以獨立使用，也可以作為家用服務器中的一員，通過PC、MAC或者其他設備訪問使用，定制化Linus平臺意味著對模型的廣闊兼容性，也使得家里任何設備都有機會擁有AI加速的超級算力。

在CES 2026上，NVIDIA發(fā)布了Spark的重大AI性能更新，使其相較于不到三個月前首次發(fā)布時，最高可獲得高達2.6倍的性能提升。在展示區(qū)，工作人員通過使用旗艦款MacBook Pro M4 MAX筆記本與NVIDIA DGX Spark進行性能比較。

通過ComfyUI動態(tài)調(diào)節(jié)一段4K高清視頻，將視頻中的綠色跑車調(diào)成紅色。兩者同時開始運行。NVIDIA DGX Spark利用NVFP4的優(yōu)勢在數(shù)秒內(nèi)就完成了顏色切換，同樣的操作在頂配的MacBook Pro M4 MAX上運行超過三分鐘，差距非常大。

有意思的是，現(xiàn)場展示的NVIDIA DGX Spark利用旁邊的MacBook Pro即可直接訪問，省略大量的調(diào)試和部署成本，足以一窺Spark的便利性。

無論是將14B模型的NVIDIA ACE塞入游戲顧問中，讓游戲體驗獲得深入的一對一指導，再或者3分鐘內(nèi)從無到有生成一整套高規(guī)格的4K視頻，不發(fā)布任何新硬件的前提下，GeForce RTX 50系列的AI含金量依然在持續(xù)提升。

對于N卡用戶而言，軟件和技術的免費升級也已經(jīng)成為日常顯卡增值的一部分，雖然CES 2026沒有發(fā)布新款的消費級GPU，但一波迅猛的軟件升級，對于已經(jīng)配好GeForce RTX 50系列AI PC的同學而言，顯然已經(jīng)賺翻了。