El caso del robo de la intención artística
En vísperas del lanzamiento oficial de DLSS 5, NVIDIA realizó otra presentación de la tecnología. Una vez más, generó un debate público en Internet: si esta tecnología es necesaria o no, y cómo arruinará los juegos o los mejorará.
NVIDIA, quizás, se enfrentó a una discusión de esta magnitud por primera vez. Cuando DLSS 5 se presentó al público por primera vez en marzo de 2026, estalló casi un escándalo en la red. Algunos desarrolladores y representantes de estudios incluso se apresuraron a distanciarse de ciertos aspectos de esta presentación, afirmando que no sabían de las próximas demostraciones o las vieron al mismo tiempo que el público. Tan fuerte fue la ola de negatividad de los jugadores, que compararon las imágenes de los juegos demostradas con "neuroslopp".
Jensen Huang incluso se quejó en marzo, al hablar con la prensa, de que la compañía no había sido entendida correctamente. O, para ser más precisos, se expresó de forma aún más dura sobre los críticos: "Well, first of all, they're completely wrong" (del inglés, "En primer lugar, ellos [los críticos] están completamente equivocados"). Y la reciente presentación es, en esencia, una versión ampliada de esta tesis. En ella, los especialistas de NVIDIA intentan demostrar, de hecho, que... ¿Y qué intentan demostrar, por cierto? Responderemos a esta pregunta un poco más tarde. Por ahora, planteemos otra pregunta.
¿Por qué NVIDIA tiene que demostrar algo? Si no te gusta la tecnología DLSS 5, no la actives. Como dicen los apologistas de DLSS 5, el perro ladra, la caravana pasa. Pero por alguna razón, específicamente en el caso de DLSS 5, la compañía insiste en demostrar su utilidad. En el caso de DLSS 1-4, no había tal necesidad de una defensa tan activa del concepto de la tecnología. ¿Cuál es la razón?
Es difícil discutir la utilidad fundamental de DLSS 1-4. Las críticas a estas tecnologías generalmente se reducían a la implementación específica y a los problemas de esa implementación específica. Es decir: una imagen algo borrosa al escalar (DLSS 1), problemas de latencia al dibujar fotogramas (DLSS 3) y algunas otras asperezas. Pero en general, la comunidad aceptó este enfoque, y la actitud general hacia DLSS y las soluciones de la competencia, como FSR o XeSS, se reduce a la frase: "¿Por qué no?". ¿Lo activaste y no viste problemas? Lo dejaste. ¿Hay problemas? Lo desactivaste. Eso es todo.
Segundo punto: la imagen con RTX activado en algunos (subrayamos, en algunos) juegos es realmente más atractiva, y la activación de DLSS permite jugar con una cantidad cómoda de fotogramas por segundo incluso en una tarjeta de video relativamente económica.
Es decir, DLSS 1-4 actúa principalmente como una herramienta para aumentar el rendimiento. Lo que antes se lograba aumentando el número de operaciones que un chip podía realizar por ciclo y aumentando la propia frecuencia, ahora, hasta cierto punto, se puede trasladar al plano del software. Dejamos parte del trabajo complejo en el chip —el renderizado— y luego restauramos la información faltante con la ayuda de algoritmos de redes neuronales. Y a partir de DLSS 3, también generamos fotogramas intermedios teniendo en cuenta el movimiento de los objetos y la cámara.
Pero cuanto más trabajo transferimos a la parte de "software" de la red neuronal, más soporte de hardware requiere esta parte de software. Y aquí es donde comienza lo más interesante. De generación en generación, no solo cambia la cantidad de bloques especializados, sino la relación misma de las capacidades de cómputo de la GPU: los cálculos tensoriales se están convirtiendo en una parte cada vez más potente y significativa de la arquitectura de cómputo general.
Y este es, quizás, el punto clave. Con cada generación de tarjetas NVIDIA, no solo crecen las capacidades de renderizado tradicional, sino también las capacidades de cómputo de los bloques especializados de redes neuronales: aparecen nuevas generaciones de núcleos tensoriales, nuevos formatos de cómputo y un rendimiento pico cada vez mayor en tareas de IA. Como resultado, en la arquitectura de las tarjetas de video 3D aparece cada vez más recurso de cómputo especializado que debe utilizarse más allá del renderizado tradicional. Y DLSS, de ser una herramienta que permite obtener más fotogramas de forma relativamente económica, se convierte gradualmente en una de las formas de utilizar este recurso.
¿Por qué NVIDIA hace esto?
Así, NVIDIA se encuentra en una situación en la que necesita vender tarjetas de video que se encarecen de generación en generación, sin mostrar un cambio fundamental en la calidad gráfica en el renderizado tradicional. Y aquí, aparentemente, se ha encontrado la solución. DLSS 5 es capaz de hacer que los gráficos sean más realistas. La red neuronal cambia la apariencia de los materiales, la iluminación y los detalles de la imagen, y la imagen realmente puede transformarse. NVIDIA misma posiciona DLSS 5 precisamente como una transición de la reconstrucción de imágenes ordinaria al renderizado generativo neuronal, que debería agregar en tiempo real aquellas características de iluminación y materiales que el renderizado tradicional se ve obligado a simplificar.
Y en respuesta, una ola masiva de críticas. Además, la crítica resultó ser tan fuerte que la discusión fue mucho más allá de la discusión habitual sobre la calidad de la próxima versión de DLSS: comenzaron las disputas sobre dónde termina la reconstrucción de la imagen y comienza la generación, hasta qué punto la red neuronal conserva la intención artística de los desarrolladores y si tal procesamiento es necesario en los juegos. Incluso la autoridad de Digital Foundry, cuyas evaluaciones de la calidad de los gráficos de los juegos hasta entonces eran percibidas por muchos como una especie de estándar, fue atacada.
A esto hay que añadir que hoy NVIDIA no solo vende tarjetas de video al mercado, sino la idea de una transición a gran escala a los cálculos de redes neuronales. El negocio principal de la compañía está cada vez más ligado a la infraestructura de IA, y en torno a la construcción de centros de datos, la resistencia pública y política está creciendo realmente: en diferentes regiones, la gente y las autoridades ya discuten sobre el consumo de energía, la carga en las redes eléctricas y otras consecuencias del rápido crecimiento de los centros de datos.
Y aquí surge otro problema para NVIDIA. Una persona común puede no ver ningún beneficio directo de otro centro de datos gigante que consume una enorme cantidad de energía. Por lo tanto, es importante para la compañía mostrar los beneficios de la IA no solo a las corporaciones que compran sus aceleradores, sino también a los consumidores comunes. Y los videojuegos son aquí una plataforma de demostración casi ideal. DLSS permite mostrar literalmente al propietario de la tarjeta de video: aquí funciona la red neuronal, aquí ahorra cálculos, y aquí, con su ayuda, la imagen mejora. La IA es maravillosa.
Y si en respuesta a esta demostración el jugador, en lugar de decir "mira lo que la IA puede hacer ahora", dice: "¿Para qué necesito esto?", entonces para NVIDIA esto ya es más desagradable que una disputa común sobre la calidad de otra tecnología. Porque en este caso, no solo se cuestiona el DLSS 5 específico, sino la idea misma de trasladar los cálculos del renderizado tradicional al plano de las redes neuronales cada vez más profundamente.
Intentos de blanquear la tecnología
Y ahora permítanme volver a la pregunta de qué intentan demostrar los especialistas de NVIDIA en la última presentación.
Intentan demostrar que el juego vale la pena.
¿Qué quejas se le hicieron a NVIDIA después de la primera presentación?
- La red neuronal cambia la geometría de la escena.
- La red neuronal producirá un resultado diferente en diferentes ejecuciones.
- La red neuronal le quita al desarrollador el control sobre cómo debe verse el juego.
- La red neuronal puede, de hecho, sustituir la intención artística original por su propia representación de cómo debe verse la escena.
Y a lo largo de todo el video, los especialistas de NVIDIA responden a estas preguntas.
- No, la red neuronal no cambia la geometría original de la escena. NVIDIA muestra que DLSS 5 no debe cambiar arbitrariamente la geometría y la estructura de la escena original. La geometría permanece tal como la crearon los artistas, y DLSS 5 cambia principalmente la reacción de los materiales a la luz y agrega detalles visuales correspondientes.
- No, el resultado del trabajo de la red neuronal no es aleatorio. NVIDIA enfatiza que DLSS 5 funciona de manera determinista y está diseñado para la estabilidad de la imagen de un fotograma a otro.
- No, el desarrollador no pierde el control sobre el resultado. DLSS 5 ofrece varios modelos, que se pueden configurar de diferentes maneras para diferentes escenas, y la intensidad de los cambios estructurales y tonales se puede ajustar por separado.
- No, el desarrollador no está obligado a entregar toda la imagen a la red neuronal. Existe un enmascaramiento semántico y manual que permite determinar a qué objetos y áreas de la escena aplicar mejoras de red neuronal y cuáles dejar prácticamente intactas.
- Y finalmente, no, DLSS 5 no es un generador de imágenes completamente autónomo al que no le importa lo que había en el fotograma original. NVIDIA enfatiza específicamente que el resultado permanece vinculado a la imagen base y a los datos del motor del juego. Además, cuanto mejores sean los datos de origen, por ejemplo, si el juego ya utiliza trazado de rayos o path tracing, más preciso será el resultado final.
Es decir, la presentación de agosto está construida, de hecho, como una respuesta a la ola inicial de críticas.
Por cierto, ya planteamos algunas de estas preguntas en nuestro artículo de marzo, cuando analizamos la primera presentación de DLSS 5. Y la nueva presentación de NVIDIA realmente dio respuestas a algunas de ellas.
En particular, quedó mucho más claro que DLSS 5 no es un "botón mágico" que se puede simplemente presionar y olvidar. Los desarrolladores tendrán que configurar el funcionamiento de la red neuronal, elegir modelos, ajustar la intensidad del procesamiento y, si es necesario, limitar su aplicación a objetos y áreas específicas de la escena. En otras palabras, trabajar. ¿Qué impide trabajar en la optimización del renderizado tradicional? Sin embargo, aquí, quizás, estaremos de acuerdo con NVIDIA. Esta herramienta es más conveniente. Pero los usuarios de tarjetas de video débiles se sentirán muy ofendidos.
Quedó claro que los sobreexposiciones y las sombras profundas en la presentación de marzo fueron un error. Las herramientas de NVIDIA permiten ajustar la iluminación de forma más precisa. ¿Por qué no se hizo esto en marzo? Poniéndonos el gorro de papel de aluminio, se podría suponer que tal conjunto de herramientas aún no existía entonces, y solo apareció en agosto.
Nos quitamos el gorro de papel de aluminio. Ahora NVIDIA muestra directamente que el desarrollador puede controlar cuánto interfiere la red neuronal en la imagen. Queremos creer que en los juegos reales esto realmente se utilizará y que los extraños sobreexposiciones, las caídas en las sombras y otros artefactos de las primeras demostraciones se podrán minimizar.
Pero si esto funcionará así, aún está por verse.
Porque el problema con DLSS 5, nos parece, no está en los detalles técnicos y la implementación de una tecnología específica. El problema es que a los jugadores no les gusta el resultado del trabajo de la red neuronal.
¿El jugador no es el mismo?
La última vez planteamos también esta cuestión: el efecto del valle inquietante. Cuando la imagen de los personajes se vuelve demasiado realista, y las animaciones permanecen como están, el personaje en pantalla puede empezar a repeler. Esto ya no es una cuestión de calidad de texturas, iluminación o cantidad de polígonos. El cerebro nota una inconsistencia entre la apariencia realista y el comportamiento antinatural del personaje, y este comienza a parecer extraño, incorrecto, a veces incluso aterrador. Cuanto más realista se vuelve la apariencia, más evidente puede ser la imperfección de la animación.
Y esta no es solo nuestra impresión subjetiva. Los jugadores y periodistas hablan cada vez más del valle inquietante en juegos con gráficos ultrarrealistas. ¿Cómo actuar en este caso? NVIDIA, en la última presentación, en esencia, no respondió.
Porque DLSS 5 puede mejorar la piel, los ojos, el cabello, la iluminación y los reflejos todo lo que quiera, pero la tecnología en sí misma no corrige la animación del personaje. Si el personaje sigue moviéndose de forma antinatural, la red neuronal solo puede hacer que su rostro sea más realista, y así enfatizar aún más el problema.
Además, queda otra pregunta que planteamos en marzo: ¿cómo se comportará DLSS 5 en escenas dinámicas?
Y aquí hay un detalle revelador: incluso en la última presentación de NVIDIA, el énfasis principal se vuelve a poner en la comparación de escenas individuales y detalles visuales. Nos muestran lo mucho mejor que se ve la piel, cómo cambia la iluminación, cómo se elaboran el cabello, los materiales y los reflejos. Pero cuando se trata de lo principal, de cómo se ve todo esto en un juego dinámico real, quedan muchas más preguntas.
En esos momentos, el ojo no se fija en los detalles en absoluto. Al jugador puede importarle muy poco cuán realista la red neuronal dibujó la piel del personaje o el reflejo de la luz en su ropa, si todo esto lo ve por una fracción de segundo.
Y la situación resulta bastante divertida. NVIDIA ha invertido enormes esfuerzos en demostrarnos que la red neuronal puede hacer la imagen más realista. Pero la pregunta principal puede ser completamente diferente: ¿lo notará el jugador cuando comience el juego normal? Y si nota el funcionamiento de esta tecnología en las escenas de corte, ¿se alegrará?
Mucho antes de la presentación de DLSS 5, concretamente en el artículo de Maxim Ivanov, se planteó una cuestión más general: ¿es necesaria la realidad en los juegos y la realidad gráfica en particular? Aquí me permito citar de ese material:
El realismo en los juegos puede manifestarse de cualquier manera. Pueden ser objetos que obedecen las leyes de la física, personajes que se comportan como tus vecinos, la posibilidad de encender el agua, la luz o verte en el espejo. Son herramientas cuyo uso hábil ayuda a los desarrolladores a sumergir al jugador en lo que sucede. Y en manos especialmente hábiles, el "realismo" se convierte en la dirección principal para un buen juego, sin violar la regla principal: ¡los juegos son divertidos!
Pero hay que recordar que la esencia misma de los juegos se reduce a escapar de la realidad. Son portales a otras medidas, donde la escala de lo que sucede solo está limitada por la imaginación de los desarrolladores. El realismo puede ser tanto un apoyo como un lastre para esos mundos. Y si se usa sin pensar, los jugadores preferirán elementos simples pero divertidos y comprensibles a los elementos superrealistas.
Quizás suene atrevido, pero es una pena que los jefes de NVIDIA no entiendan esto. Y peor aún, si lo entienden, pero fingen que las críticas a DLSS 5 se reducen a un simple conjunto de objeciones técnicas a las que se puede responder con otra presentación.
¿Se puede, pero para qué?
Los jugadores, en su mayoría, no formulan las preguntas correctas, y NVIDIA no da las respuestas correctas.
NVIDIA realmente ha respondido a la mayoría de las objeciones técnicas. Además, después de la presentación de agosto, es mucho más difícil afirmar que DLSS 5 es una red neuronal incontrolable que recibe una imagen de entrada y dibuja quién sabe qué. No. El desarrollador tiene herramientas de control, hay diferentes modelos, hay la posibilidad de limitar el área de aplicación de la tecnología. NVIDIA claramente ha hecho un gran trabajo para abordar precisamente estas cuestiones.
Pero aún no nos han explicado por qué el jugador debería querer que su juego se vea así. Nos han dicho en detalle cómo hacer que la red neuronal haga la imagen más realista: que es capaz de cambiar la piel, el cabello, los materiales, la iluminación y los reflejos. E incluso el desarrollador podrá controlarlo.
Pero la pregunta "¿Para qué?" no ha desaparecido. Si en NVIDIA pensaron que la nueva presentación resolvería todos los problemas y los jugadores amarían el "neuroslopp", parece que no lo lograron. Y este ya es un problema que no se puede resolver con un nuevo modelo, ni con enmascaramiento, ni con control adicional del desarrollador.