엔비디아는 CES 2026에서 RTX AI PC 기반 생성형 AI 개발과 활용을 지원하는 소프트웨어 업그레이드를 공개했다. LTX-2 영상 모델과 ComfyUI의 RTX 최적화를 통해 4K 영상 생성 성능과 메모리 효율을 개선하고, llama.cpp와 Ollama의 RTX 가속으로 로컬 언어 모델 추론 성능을 높였다. RTX 비디오 기술과 브로드캐스트 업데이트를 통해 영상 업스케일링과 마이크·웹캠 품질 개선 기능도 확대했다.
엔비디아는 CES 2026에서 지포스 RTX, RTX PRO, DGX 스파크 환경을 대상으로 생성형 AI 워크플로우를 강화하는 소프트웨어 업데이트를 발표했다. 엔비디아는 PC 기반 소형 언어 모델과 로컬 생성형 AI 도구 사용이 증가하는 흐름을 배경으로, 성능과 메모리 요구 사항을 낮추는 방향의 최적화를 적용했다고 밝혔다.
영상 생성 분야에서는 라이트릭스의 LTX-2 오디오·비디오 생성 모델을 중심으로 RTX 최적화가 적용됐다. 엔비디아는 LTX-2의 오픈 웨이트 출시를 위해 NVFP8 최적화를 지원했다고 설명했으며, ComfyUI는 PyTorch와 CUDA 최적화 및 NVFP4, FP8 정밀도 지원을 통해 성능과 VRAM 사용량을 개선했다고 밝혔다. 엔비디아는 RTX 50 시리즈에서 NVFP4를 사용할 경우 성능이 3배 향상되고 VRAM 사용량이 60퍼센트 감소하며, NVFP8 사용 시 성능은 2배 향상되고 VRAM 사용량은 40퍼센트 감소한다고 안내했다.
엔비디아는 RTX 기반 영상 생성 파이프라인도 공개했다. 스토리보드를 키프레임으로 변환한 뒤 4K 영상으로 완성하는 흐름을 제시했으며, 3D 객체 생성기, 블렌더 기반 3D 가이드 이미지 생성기, 키프레임 기반 영상 생성기와 RTX 비디오 기술을 활용한 4K 업스케일링 단계로 구성된 블루프린트를 안내했다. ComfyUI에는 RTX 비디오 슈퍼 레졸루션 통합이 예정돼 있으며, 영상 클립 생성 이후 RTX 비디오 노드를 통해 4K 업스케일링을 지원하는 방식으로 설명됐다. 엔비디아는 웨이트 스트리밍 기반 메모리 오프로딩 개선도 함께 언급하며, VRAM이 부족한 환경에서는 시스템 RAM을 활용해 더 큰 모델을 실행할 수 있도록 했다고 밝혔다.
로컬 파일 검색 분야에서는 넥사AI의 로컬 검색 에이전트 하이퍼링크에 RTX 가속이 적용됐다고 설명했다. 하이퍼링크는 문서, 슬라이드, PDF, 이미지 등을 인덱싱해 자연어 질의에 인라인 인용 형태로 응답하는 구조로 소개됐으며, 로컬 처리 방식으로 데이터가 PC 내부에만 저장된다고 밝혔다. 엔비디아는 RTX 5090 기준 텍스트 및 이미지 파일 인덱싱이 기가바이트당 30초, 응답 시간 3초 수준으로 안내됐고, CPU 기준 대비 성능 차이를 수치로 제시했다. 영상 콘텐츠 검색을 지원하는 하이퍼링크 베타도 공개됐다고 전했다.
언어 모델 분야에서는 llama.cpp와 Ollama의 RTX 최적화 업데이트를 통해 소형 언어 모델 추론 성능이 향상됐다고 밝혔다. 엔비디아는 최근 4개월간 llama.cpp에서 35퍼센트, Ollama에서 30퍼센트 성능 향상이 확인됐으며, 전문가 혼합 모델에서 효과가 크다고 설명했다. 관련 개선은 LM Studio 업데이트와 일부 에이전틱 애플리케이션에도 반영될 예정이라고 밝혔다.
엔비디아 브로드캐스트 2.1 업데이트도 공개됐다. 브로드캐스트 앱은 AI 효과로 마이크와 웹캠 품질을 개선하는 도구로 소개됐으며, 가상 키 라이트 효과 성능을 개선하고 적용 가능한 GPU 범위를 RTX 3060 데스크톱 이상으로 확장했다고 안내했다. 색온도 제어 범위를 확대하고, HDRi 기반 맵을 적용해 조명 환경 대응을 강화했다고 밝혔다.
DGX 스파크는 책상 위에서 사용할 수 있는 컴팩트한 AI 슈퍼컴퓨터로 소개됐으며, CES에서 출시 이후 최대 2.6배 성능 향상 업데이트와 신규 플레이북을 발표했다고 밝혔다. DGX 스파크에서도 llama.cpp 기반 LLM 성능 개선이 적용된다고 안내했다.
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