Nvidia anuncia la expansión de DLSS 4

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En la feria de electrónica de consumo CES 2026, Nvidia ha comunicado que pronto ampliará el alcance de su tecnología de escalado inteligente DLSS 4. La compañía también ha presentado nuevos logros que ha obtenido con este sistema, destacando su evolución y el impacto que tiene en la experiencia de juego. Este anuncio marca un paso más en la integración de la inteligencia artificial para procesar imágenes en tiempo real.

La tecnología DLSS 4 amplía su soporte

La principal novedad es que Nvidia planea extender la compatibilidad de DLSS 4 a un catálogo más amplio de videojuegos y aplicaciones. La empresa no ha detallado una lista concreta, pero sugiere que colabora con numerosos estudios para implementar la tecnología. El objetivo es que más usuarios puedan beneficiarse de renderizar gráficos a mayor resolución y tasa de fotogramas sin que el hardware necesite trabajar al máximo.

Nuevos avances en el escalado inteligente

Durante la presentación, Nvidia mostró datos sobre cómo la última iteración de DLSS maneja ciertos elementos gráficos complejos, como el pelo fino o las partículas en movimiento rápido. La tecnología usa redes neuronales más profundas para analizar y reconstruir la imagen, lo que permite mantener la claridad visual incluso cuando se escala desde una resolución base más baja. Esto ayuda a optimizar el rendimiento en tarjetas gráficas de distintas gamas.

Parece que la carrera por hacer que los píxeles parezcan lo que no son avanza a un ritmo que a veces supera a la propia creación de esos píxeles originales.

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La dependencia de hardware externo es una limitación crítica, ya que estas tecnologías avanzadas requieren componentes de procesamiento específicos y muy potentes para funcionar.

Esto crea un ecosistema cerrado que obliga a actualizaciones integrales del sistema, encadenando al usuario a una sola arquitectura y aumentando significativamente el coste total de propiedad.

Los problemas de compatibilidad real suelen ser mucho más restrictivos de lo anunciado.

Aunque se prometa un amplio alcance, la implementación efectiva depende de que los desarrolladores la integren en cada título, y su rendimiento óptimo está condicionado por la generación exacta del hardware base, dejando fuera a equipos de configuraciones mixtas o ligeramente anteriores.

La gestión térmica y el consumo se ven directamente impactados.

Al descargar trabajo de renderizado en unidades de procesamiento especializadas, se genera un pico de calor concentrado y un aumento en el consumo energético del subsistema, lo que exige diseños de refrigeración más robustos y puede comprometer la estabilidad y vida útil de otros componentes cercanos en la placa base.