PC玩家面臨著一個持續存在的問題：更強大的遊戲需要更強大的硬件配置，這一切都是為了提供更真實的遊戲體驗和更精美的畫面。但是，玩家們能否避免為了跟上潮流而花費巨資?
紋理壓縮或許能解決這個問題，它既能縮小遊戲體積，又能讓遊戲適配老舊廉價顯卡有限的顯存。英偉達和英特爾都在研究相關方案，這些方案有望在未來幾個月內應用於新老硬件。總而言之，紋理壓縮有望成為解決內存和顯存持續短缺問題一個“令人振奮的途徑”。
英偉達和英特爾最近幾周都概述了各自的計劃：英特爾發佈了其神經紋理集壓縮SDK，而英偉達在GTC 2026上發表的神經紋理壓縮演講也展示瞭如何使用其硬件有效地壓縮紋理。
英特爾正在開發自己的紋理集神經壓縮技術TSNC（Texture Set Neural Compression），該技術和英偉達的“神經紋理壓縮”（NTC）技術類似，都是用來減少玩遊戲時紋理對顯存或存儲空間中的佔用。此前，英偉達宣稱其NTC技術可將玩遊戲時“顯存的佔用降低85%，且畫質零損失”。
英特爾最近發佈了一段視頻，展示了其最新的紋理集神經壓縮 (TSNC) 技術。該技術能夠將紋理體積縮小至原來的 1/18，同時保持視覺質量，與行業標準壓縮相比，幾乎沒有可察覺的差異。
英特爾的圖形團隊利用基於人工智能的神經網絡，處理來自行業標準BCN紋理的輸入數據。這些紋理首先通過AI模型編碼器進行壓縮，然後以最新的空間值進行編碼，最後由網絡解碼器進行解碼以解壓縮。最終輸出的紋理數據體積縮小至原來的1/18，即使在最大壓縮設置下，質量也會有所損失。與任何神經網絡技術一樣，TSNC也需要使用數百萬個標準化紋理進行訓練，以創建一個能夠替代傳統BCN格式壓縮紋理的AI模型。這使得遊戲紋理體積更小，加載速度更快，佔用更少的顯存，並且得益於現代GPU技術，性能也更出色。
根據所需結果的不同，TSNC神經壓縮有多種應用方式，例如節省遊戲安裝包大小、減少顯存佔用或提升性能。
英特爾稱之為“變體A”的方案，能夠將標準紋理集壓縮至9倍，而視覺質量幾乎沒有變化——下降幅度幾乎難以察覺。
然而，當目標是追求極致效率，需要高達18倍的紋理壓縮時，英特爾提供了 TSNC神經網絡的“變體B”。該變體顯著提升了性能，但代價是視覺效果略有下降。
英特爾使用英偉達FLIP工具測量生成圖像的質量下降情況，結果顯示“變體A”的視覺質量下降了5%，而“變體B”的質量下降幅度高達7%，明顯更高。
最後，英特爾使用搭載Arc B390集成顯卡的最新酷睿Ultra Series 3處理器對其紋理集神經壓縮技術進行了基準測試。該系統還包含XMX核心，可無縫加速這些技術。
人工智能模型生成第一個紋理像素僅需約0.194納秒，速度之快足以讓用戶感覺不到任何額外的延遲，也不會在遊戲渲染中遇到任何異常。預計這項技術將於今年晚些時候以alpha版本發佈，隨後還將推出beta版和正式穩定版，但目前尚未公佈具體時間表。
