Nvidia cambió su enfoque hacia mejoras de software en CES, renunciando a la introducción de nuevas GPU GeForce Super por primera vez en años. La medida señala un giro estratégico hacia el aprovechamiento del software para mejorar las capacidades del hardware existente, particularmente en el sector de los videojuegos, mientras que la compañía continúa dominando el panorama de la IA.

La presentación principal del CEO Jensen Huang, que duró 90 minutos, abordó principalmente los avances de Nvidia en inteligencia artificial, relegando los anuncios relacionados con los videojuegos a un video separado. Esto subrayó la creciente importancia de la IA para la estrategia comercial general de Nvidia. Si bien no se revelaron cifras financieras específicas relacionadas con las mejoras de software, el énfasis en DLSS 4.5 sugiere una inversión significativa en investigación y desarrollo destinada a mejorar el rendimiento y la experiencia del usuario de las tarjetas GeForce existentes.

La decisión de priorizar el software sobre el nuevo hardware se produce en un momento en que el mercado de tarjetas gráficas enfrenta una demanda fluctuante y complejidades en la cadena de suministro. Al centrarse en mejorar el rendimiento de las tarjetas existentes a través del software, Nvidia puede potencialmente extender la vida útil de su línea de productos actual, mantener la competitividad y mitigar los riesgos asociados con el lanzamiento de nuevo hardware en un mercado incierto. Esta estrategia también podría afectar a los competidores, obligándolos a innovar en el frente del software para seguir el ritmo de los avances de Nvidia en tecnologías de escalado y generación de fotogramas.

Nvidia ha sido durante mucho tiempo un líder tanto en hardware como en innovación de software en el mercado de unidades de procesamiento gráfico (GPU). Su línea GeForce de GPU es ampliamente utilizada por jugadores y creadores de contenido, mientras que sus chips de IA se utilizan en centros de datos y otras aplicaciones. La tecnología DLSS (Deep Learning Super Sampling) de la compañía ha sido un diferenciador clave, permitiendo a los jugadores lograr velocidades de fotogramas más altas y una mejor calidad de imagen.

De cara al futuro, el enfoque de Nvidia en las mejoras de software sugiere un énfasis continuo en maximizar el valor de su ecosistema de hardware existente. Se espera que las mejoras a DLSS, incluido el nuevo modelo de transformador de segunda generación y las mejoras a la generación de fotogramas múltiples, brinden beneficios tangibles a los jugadores. Bryan Catanzaro señaló que el nuevo modelo ha sido entrenado en un conjunto de datos ampliado para mejorar las predicciones, especialmente en los modos Rendimiento y Ultra Rendimiento. Esta estrategia posiciona a Nvidia para mantener su ventaja competitiva y potencialmente atraer nuevos clientes que buscan un rendimiento mejorado sin necesariamente requerir el hardware más reciente.