PC 업계에서 가장 큰 기대를 모았던 제품인 엔비디아 지포스 50 시리즈 그래픽 카드가 출시된 다음 날, 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CES 무대에 올라 기자들의 질문에 답했다.

AI가 프레임 생성이나 보간(interpolate) 작업에 점점 더 많이 사용되는 상황에서, PC 그래픽이 완전히 AI로 대체될 가능성이 있는지 묻는 질문에 황은 “아니다”라고 답했다.

이 질문을 한 데는 이유가 있다. 엔비디아에 따르면 DLSS 3은 GPU가 렌더링한 모든 프레임 사이에 AI로 생성된 프레임을 삽입할 수 있으며, CES 2025에서 소개된 DLSS 4는 단 하나의 전통적인 프레임에서 3개의 전체 프레임을 추론할 수 있다.

하루 전, 경쟁사인 AMD 역시 같은 질문을 받았다. 이에 대해 AMD의 게임 솔루션 수석 아키텍트 프랭크 아조르는 “미래에는 모든 픽셀이 ML(machine learning)로 생성될 것이라고 말할 수 있을까? 물론이다. 미래에는 그렇게 될 것이다”라고 답했다.

황은 이에 동의하지 않았다. PCWorld 기자 아담 패트릭 머레이가 던진 질문에 대해 황은 “아니오”라고 답했다. 이어 다음과 같이 설명했다.

그 이유는 챗GPT가 처음 나왔을 때를 떠올리면 알 수 있다. 사람들은 ‘이제 책을 만들어 보자’라고 말했지만, 현재는 아무도 그런 기대를 하지 않는다. 그걸 인정해줘야 하기 때문이다. 이를 조건(condition)이라고 부른다. 이제 우리는 컨텍스트에 따라 대화나 프롬프트를 조절한다. 질문에 답하기 전에 과정을 이해해야 한다. 컨텍스트는 PDF일수도 있고 웹 검색일수도 있다. 혹은 사용자가 컨텍스트를 명확히 알려주기도 한다.

비디오 게임에서도 같은 원리가 적용된다. 컨텍스트를 제공해야 한다. 비디오 게임의 컨텍스트는 단순히 스토리와의 관련성뿐 아니라 공간적, 세계적, 시공간적 관련성도 있어야 한다. 따라서 컨텍스트를 부여하는 방식, 즉 조건을 설정하는 방법은 초기의 지오메트리나 텍스처를 제공하는 것이다. 그런 다음 시스템은 나머지를 생성하거나 업스케일할 수 있다.

챗GPT에서는 컨텍스트를 RAG(Rapid Retrieval Augmented Generations)라고 부르며, 이는 텍스트 출력을 안내하는 역할을 한다. 황은 “미래에는 3D 그래픽이 3D로 기반을 둔 조건 생성(3D grounded condition generation)이 될 것”이라고 말했다.

또한 황은 DLSS 4에서 엔비디아의 GPU 래스터화 엔진이 미래 지향적 4개의 프레임 중 단 하나만 렌더링한다고 설명했다. “그래서 4개의 프레임에서 3,300만 개의 픽셀 중 엔비디아는 단지 200만 개만 렌더링한다. 놀랍지 않은가?”

핵심은 정확한 렌더링이다. 황은 “정확히 필요한 부분만 렌더링하고, 이 조건에서 나머지를 생성할 수 있다”라고 말했다.

이어 “미래의 비디오 게임에서는 픽셀뿐 아니라 지오메트리, 애니메이션, 그리고 머리카락과 같은 요소를 렌더링할 때도 동일한 방식이 적용될 것”이라고 설명했다.

마지막으로 황은 비디오 게임에서 아티스트와 렌더링은 여전히 중요한 역할을 하고 있으며 앞으로도 그러할 것이라고 결론지으며 “생성형 AI가 진정한 미래라는 점을 이제 모두가 인식하게 됐지만 이를 위해서는 작가, 아티스트, 그리고 의도에 기반을 둔 조건 설정과 연결이 필요하다”라고 강조했다.
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