NVIDIA RTX AI PC: A Deep Dive into the Media Briefing

第2世代のTransformerを実装したDLSS 4.5が登場！

昨年開催された「CES 2025」では、Transformer【※】ベースの超解像技術と4倍のマルチフレーム生成を搭載したDLSS 4が発表されていた。DLSSとは「Deep Learning Super Sampling」の略で、簡単に言えばAIを使用した性能向上技術のことだ。

当時対応していたゲームやアプリは75タイトルだったが、それから1年が経過した現在、対応タイトルの数は250本にまで増加している。

たとえば、2025年に発売された新作ゲームトップ20のうち、16本でDLSS 4が利用可能だ。そのなかには、ゲーム・オブ・ザ・イヤーを獲得した『Clair Obscur: Expedition 33』を始め、『モンスターハンターワイルズ』、『ボーダーランズ4』なども含まれている。その勢いは今年に入っても続いており、これから発売されるタイトルもDLSS 4に対応した作品が多数登場する予定だ。

そして、満を持して今年の「CES 2026」で発表されたのが、最新アップデートとなるDLSS 4.5だ。

本バージョンでは超解像技術に第2世代のTransformerを採用。それに加えて、新たなダイナミックマルチフレーム生成と、6倍のマルチフレーム生成を実現している。

NVIDIAはDLSSの改良に向け、出力画像を分析して学習データを拡充し、ツールや実際のゲームで検証する「分析→学習→検証→改善」というフィードバックループを継続して行ってきた。初代DLSSが登場した2018年以降、同社はこの反復を通じて、畳み込みニューラルネットワークベースのアプローチの可能性を追求してきた。

昨年、その基盤をTransformerベースの超解像技術へとアップグレードしたが、この新モデルに対しても同様のプロセスで改良を行い、初のメジャーアップデートとして今回のDLSS 4.5のリリースに至ったというわけだ。

この第2世代のTransformerは、初代と比較して5倍のデータセットを使ってトレーニングしたモデル。FP8のTensor コアを搭載したGeForce RTX 40シリーズと50シリーズで利用可能になっているという。

DLSS 4.5では、第2世代Transformerによってゲームシーンをより深く理解し、ピクセル サンプリングやモーションベクターなど、ゲームエンジン側のデータをさらに高度に活用できるようになっている。

これにより、従来以上にリアルなライティングを実現したほか、ゴーストの低減や、動く物体のエッジに発生しがちなジャギーの解消など、映像の表現力がさらに豊かに向上している。また、高リフレッシュレートのディスプレイの性能も、最大限に活かせるようになった。

さらにDLSS 4.5では、ダイナミック マルチフレーム生成という技術も導入されている。こちらは、ディスプレイのリフレッシュレートに合わせてFPSを最大化するという技術だ。

たとえば、グラフィックの負荷が高い場面ではフレームの生成数を増やしてパフォーマンスが低下することを防ぐ。逆に負荷が軽いシーンは、生成数を減らして必要な計算のみを行うようになっているという。

このDLSS 4.5の超解像度は、グラフィックカードが対応していれば、最新の「NVIDIAアプリ」を利用することで使用可能になるという。ちなみに、6倍マルチフレーム生成とダイナミック マルチフレーム生成については、RTX 50シリーズ向けに今年の春から利用可能になる予定だという。

急激に盛り上がって来たAI PCのエコシステムもサポート

こうしたAIテクノロジーの活用シーンは、ゲーム分野だけにとどまらない。近年ではAI PCへの関心も高まっており、ローカル環境下でのAI処理のメリットも注目されている。

PC内で処理を完結させることでプライバシーを完全に保つことができるほか、個人で所有するファイルに基づいた回答を得えることも可能だ。さらに、通信やサービスのコストを気にする必要もない。

現在AI PCは、その普及を後押しする3つの要素が整いつつある状況だ。
ひとつは、PC向けモデルの急激な進化だ。従来はクラウド型と比べて性能面で著しく劣っているとされていたものの、最新のモデルではクラウド型に比べてもわずか「半年」程度の遅れにまで迫っているという。

さらにローカルでAIを動かすためのツールの人気も、この1年間で約2倍にまで膨らんでいる。それに合わせてコミュニティも急成長しており、たとえば主要なモデルが公開された初月のダウンロード数は、この1年間でおよそ10倍にまで急増している。AI PCを取り巻くエコシステムは、まさに急激な盛り上がりを見せているのだ。

これら3つの要素が組み合わさることで、AI PCのエコシステムは今年爆発的な成長を遂げる、というのが同社の見込みだ。同社ではオープンソースのコミュニティやアプリの開発者と連携して、無料のパフォーマンスアップグレードを提供しており、それぞれのツール類においても性能を向上させることに成功している。

またモデルを動かすためには、こうしたパフォーマンスの向上だけではなく、メモリの確保も重要だ。近年AIモデルは巨大化・複雑化しており、たとえば最新のFLUX.2というモデルでは、全てを読み込むと90GB近くVRAMを消費してしまう。これは一般的なコンシューマー向けのVRAMを、遥かに上回るサイズだ。

こちらに対してNVIDIAは、NVFP4やFP8といった新たなデータフォーマットをサポートすることで、消費VRAMの削減を実現している。NVFP4では最大60パーセント、FP8では最大40パーセントの消費VRAMを抑えることが可能だという。

また、同社ではComfyUIと協力して、VRAMの容量が不足したときに、ワークロードの一部をシステムメモリに待避させるオフロード機能も搭載している。このふたつの技術を組み合わせることで、巨大なFLUX.2の最大モデルでも、PC上で実用的に動かすことができるようになる。

低解像度の映像も4Kにアップスケール！

今年に入って公開された高性能AIモデル「LTX-2」も、RTXシリーズに最適化されて登場した。この「LTX-2」は、最大4K解像度・50FPSという高精細な映像を、最長20秒間まで生成することができるという映像生成AIだが、その分モデルのサイズも大きく、全体で70GBのVRAMが必要になる。だがこれも、最新の量子化モデルを採用することで、約26GBにまで抑えられている。

先述のオフロード機能を組み合わせれば、VRAM 16GBクラスのグラフィックスカードでも「LTX-2」を利用することが可能だ。RTX 50シリーズを使ってNVFP8の量子化モデルを動かした場合、最大2倍の高速化も実現。数秒間の短いビデオであれば、30秒程度で生成が可能だ。10秒のビデオクリップであっても、約3分ほどの時間で生成することができる。

こうした技術の進化に伴い、アップスケーラーにも注目が集まっている。実は映像生成のAIモデルは、4K解像度の出力に最適化されておらず、映像の生成自体にも膨大な時間が掛かってしまうという課題がある。そのため、ほとんどのユーザーは480pや720pといった低解像度で生成したビデオを、アップスケールによって4K映像に変換しているのだ。

優れたアップスケーラーはいくつかあるが、10秒程度の映像をアップスケールするのに10分以上掛かってしまう、という場合もある。

そこでNVIDIAはComfyUIと協力して、リアルタイムアップスケーラーの「RTX Video」をComfyUIに直接統合している。これにより、アップスケールに掛かる時間は大幅に削減された。この「RTX Video」は、2月からComfyUIで利用可能になる予定だ。

さらに、このフローに3Dソフトウェアを組み合わせることで、クリエイターの手で細部まで制御可能なビデオ生成パイプラインも構築することもできる。

具体的な作業例としては、最初にストーリーをテキストで書き、必要な3DオブジェクトをAIで生成。生成されたアセットを、3DCGソフト「Blender」の中に読み込んでシーンのレイアウトを決定し、そのレイアウト情報をベースに「Flux AI Image Generator」で高精細なキーフレームを生成する。

こうして制作された静止画を「LTX-2」で映像化し、最終的に「RTX Video」で4Kにアップスケールして出力する……といった高度な映像制作プロセスが、短時間で簡単にできるようになるのだ。

こうした作業は、従来であれば数時間から数日程度掛かっていたもの。これがわずか数分程度で実現できるようになるというのだから、凄まじい技術の進歩と言わねばならないだろう。

AIを活用して見つけにくい動画のシーンも簡単に検索可能に

動画のファイルが手元に増えてくれば、それを管理するのも難しくなってしまう。通常ならばサムネイルを頼りに整理したり、動画を再生しながら目的のファイルを探していくことになるだろうが、肝心のシーンがなかなか見つからない、なんてこともザラにある。

そうした問題に対してNexa.aiが提供するのが、「Hyperlink」というAIビデオ検索のためのアプリだ。これはストレージ内のデータのインデックスを生成し、そこから生成AIを活用することで、「映像の中身」を検索するという難しい課題に対処している。

ちなみに検索対象は動画ファイルのみならず、画像やドキュメントも扱うことができる。単にファイル名を見つけ出すだけではなく、映像内の特定のオブジェクトやコンテンツでさえ検索可能なのだ。RTXシリーズにも最適化されているため、素早く目的のファイルを見つけ出すことができるのもポイントだ。

たとえば「特定の人物が講演を行っているシーン」を動画の中から探したいときは、そのシーンをピンポイントで特定する、といったことも可能だ。こちらの「Hyperlink」ベータ版は今月リリース予定で、現在サイト上では利用登録が開始されている。

「NVIDIA DGX Spark」のパフォーマンスも向上！

昨年10月に、パーソナルなデスクトップAIスーパーコンピューターとして登場した「NVIDIA DGX Spark」。こちらは、エージェント型AIを開発するために必要な計算能力と大規模なメモリ、AIソフトウェアを提供している製品である。

今年の「CES 2026」では、この「NVIDIA DGX Spark」のパフォーマンスを最大化する、最新の最適化技術について紹介されていた。大規模言語モデルの「Qwen-235B」では、「NVIDIA DGX Spark」の最新アップデートによりパフォーマンスが最大2.5倍にまで向上。同様にほかのAIモデルでも大きくパフォーマンスが向上しているという。

「NVIDIA DGX Spark」の実行の仕方などを紹介している「DGX Spark Playbook」も、同じくアップデートが行われている。こちらでは、新たに6種類のPlaybookが追加されているほか、既存の4つのPlaybookも最新情報に更新されている。

この「DGX Spark Playbook」を見ることで、ユーザーは「NVIDA DGX Spark」が持つ可能性やポテンシャルを引き出す方法を理解し、自分のプロジェクトに反映させることができるのだという。

以上が、「CES 2026」で発表された主要なトピックとなる。

中でも最大の注目は、やはりなんといってもDLSS 4.5だろう。AIの進化がそのままゲーミングのパフォーマンス向上に直結するこの技術は、NVIDIAのAI技術の象徴とも言えそうだ。

日々進歩するテクノロジーは、AIという存在をより身近な、そしてよりパーソナルな存在に近づけつつある。今回の発表会は、そうした感覚を強く呼びおこさせるものだった。何はともあれ、今後も同社の動向に注目していきたいところである。