NVIDIA DLSS 5, GDC에서 공개되자마자 반발 촉발
NVIDIA는 GTC 2026에서 DLSS 5를 공개하며 이를 "그래픽의 GPT 순간"이라고 불렀다. 이 새로운 기술은 생성형 AI를 사용해 조명과 재질을 실시간으로 재구성하며, 이전 DLSS 버전이 하던 프레임 생성과 업스케일링을 훨씬 뛰어넘는다. CEO 젠슨 황은 이를 전통적인 3D 그래픽과 AI를 융합해 게임 프레임에 사실적인 디테일을 더하는 "뉴로 렌더링"이라고 설명했다.
게이밍 커뮤니티의 반응은 압도적으로 부정적이었다.
4K 뉴럴 렌더링을 보여주는 NVIDIA의 DLSS 5 Zorah 기술 데모
"야시피케이션(yassification)" 문제
게이머들은 DLSS 5가 캐릭터 얼굴을 바꾸고 있다는 사실을 금세 알아챘다. Resident Evil Requiem 데모 영상에서 캐릭터 Grace Ashcroft는 DLSS 5를 켰을 때 눈에 띄게 달라 보였다. 얼굴이 더 매끄럽고 더 다듬어졌으며 덜 자연스러워 보였다. 비평가들은 이를 "플라스틱 같고, 에어브러시로 보정한 듯하며, 이상하게 과하게 강조됐다"고 표현했다. Hogwarts Legacy 데모에서도 비슷한 문제가 나타났는데, 나이 든 여성의 얼굴이 기묘하면서도 인위적으로 매끄러워졌다.
소셜 미디어에서 "yassifying"이라는 표현이 퍼지며 DLSS 5의 얼굴 보정을 필터를 잔뜩 입힌 인스타그램 셀카에 비유했다. NVIDIA 공개 영상에 달린 YouTube 댓글은 "거의 100% 부정적"이라고 묘사됐다. 전후 비교를 보여주는 밈이 빠르게 퍼졌다.
핵심 불만은 성능에 관한 것이 아니었다. 이전 DLSS 버전들은 바로 눈에 띄지 않는다는 점 때문에 호평을 받았다. 게임이 더 빠르게 돌아가면서도 겉모습은 눈에 띄게 바뀌지 않았다. DLSS 5는 아티스트의 의도를 눈에 띄게 바꾸며, 반발이 집중된 지점이 바로 거기다.
생성된 프레임 속 환각
테스트 결과 DLSS 5의 생성 방식이 프레임에 환각으로 만들어진 디테일을 만들어낼 수 있다는 점이 드러났다. 시스템이 기존 픽셀을 단순히 업스케일링하는 대신 AI 추론으로 요소를 재구성하기 때문에, 원본 소재에는 존재하지 않는 디테일을 가끔 생성한다. 이는 모든 생성형 AI 모델에 영향을 주는 근본적인 한계와 동일하며, 이제 실시간 게임 렌더링에서 나타나고 있다.
말이 바뀌는 NVIDIA의 설명
NVIDIA는 처음에 DLSS 5가 "3D 장면 이해" 능력을 갖췄다고 발표하며 AI 모델이 장면의 지오메트리와 재질을 이해한다는 인상을 줬다. 이후 한 NVIDIA 엔지니어는 DLSS 5가 실제로는 모션 벡터와 결합된 2D 프레임 데이터 위에서 동작한다고 정정했다. 전체 3D 장면 그래프에는 접근하지 못한다는 것이다. 이 정정은 미묘하지만 중요했다. DLSS 5가 실제 3D 정보를 다루는 것이 아니라 평면 이미지로부터 조명과 재질을 추측하고 있다는 뜻이기 때문이다.
DLSS 5 논란에 대한 NVIDIA의 대응
스튜디오의 반응
Baldur's Gate 3를 만든 개발사 Larian Studios는 팬들의 반발 이후 다음 프로젝트에서 일부 생성형 렌더링 도구 사용을 철회한 것으로 알려졌다. 최근 가장 호평받은 RPG 중 하나를 만든 스튜디오가 어떤 기술에서 손을 떼면, 그것은 업계 나머지에 보내는 신호가 된다.
젠슨 황은 비평가들이 "완전히 틀렸다"고 반박하며, 개발자가 결과를 세밀하게 조정할 수 있기 때문에 DLSS 5가 아티스트의 통제권을 보존한다고 말했다. 하지만 GDC에서 보여준 데모는 그 주장을 뒷받침하지 못했다. 여러 게임에서 눈에 띄는 얼굴 변형은 이 기술이 기본적으로 아티스트의 결정을 무시한다는 점을 시사했다.
왜 중요한가
DLSS 5가 GDC 2026 최대의 쟁점이 된 것은, 업계가 충분히 마주하지 않았던 질문을 끌어냈기 때문이다. 성능 도구로서의 AI와 미학적 결정자로서의 AI 사이의 경계는 어디인가? DLSS 1부터 4까지는 확고하게 성능 쪽에 머물렀다. DLSS 5는 캐릭터와 장면이 어떻게 보여야 하는지에 대한 눈에 띄는 창작적 선택으로 넘어갔다. 많은 플레이어와 개발자에게 이것은 근본적으로 다른 제품이다.
Digital Foundry 팀은 처음에 호의적인 분석을 발표했다가, 이후 후속 글을 내며 "너무 일찍 올렸다"고 인정하고 그 기술을 칭찬하기 전에 더 폭넓은 피드백을 기다렸어야 했다고 밝혔다.