英伟达的黄仁勋在2024年Computex展会上的问答环节中，提前透露了公司未来几代深度学习超采样（DLSS）技术的发展方向。在回答有关DLSS的问题时，黄仁勋表示，未来我们将看到通过纯粹的人工智能生成的纹理和对象。他还提到，AI控制的非玩家角色（NPC）也将完全通过DLSS生成。
使用DLSS生成游戏内资源将有助于提升RTX GPU的游戏性能。转移到张量核心的工作会减少对着色器（CUDA）核心的需求，释放资源并提高帧率。黄仁勋解释说，他预见DLSS能自主生成纹理和对象，并像当前DLSS提升帧率那样改善对象质量。
我们可能离这项下一代DLSS技术的实现已经不远了。英伟达已经在研发一种新的纹理压缩技术，该技术利用训练有素的人工智能神经网络，在保持与现代游戏相似的视频内存（VRAM）需求的同时，显著提升纹理质量。传统的纹理压缩方法受限于8倍的压缩比率，而英伟达基于神经网络的新压缩技术可以将纹理压缩至高达16倍。
这项技术应该能应用于黄仁勋所讨论的通过DLSS增强的游戏对象图像保真度。游戏中对象本质上是包裹在三维空间中的纹理，因此这种纹理压缩技术必将提升纹理质量。
黄仁勋对未来DLSS迭代更吸引人的一面在于游戏资产生成。这是对英伟达DLSS 3帧生成技术的增强，该技术在真实帧之间生成帧以提升性能。资产生成超越了DLSS 3的帧生成，游戏中的资产将完全从零开始通过DLSS生成。（虽然DLSS需要被告知游戏世界中哪些位置需要放置资产以及需要渲染哪些资产，但这些资产将完全是新生成的。）
黄仁勋还讨论了围绕NPC的DLSS未来。他不仅期待DLSS生成游戏内资产，还设想DLSS生成NPC。他举例说，在一个游戏中存在六个人物，其中两人是真实角色，其余四人完全由AI生成。
这让人回想起英伟达在2023年演示的ACE（AI Content Engine）。ACE是一种游戏内置的大型语言模型，旨在赋予NPC生命，根据游戏角色互动提供独特的对话和响应。英伟达相信ACE（或其未来形态）将在PC游戏中发挥关键作用，并成为DLSS不可或缺的一部分。
