面对内存供应如此严峻的大环境，NVIDIA首席执行官黄仁勋于 COMPUTEX 2026 期间 GTC Taipei 2026 主题演讲会后向媒体解释，GeForce GPU 与新发布的 RTX Spark 超级芯片，都通过算法优化，降低对实体内存的依赖。
黄仁勋解释道，改善内存用量的最佳方法之一，就是使用极低精确度的算法。
以RTX Spark为例，NVIDIA推出了一种名为NVFP4的新格式，它不仅仅是4位浮点数，更是一个完整的张量/数学结构，能够以低至4-bit的精确度进行处理，也能视情况在4-bit、8-bit、16-bit甚至32-bit间动态切换，并尽可能地使用4-bit，借此有效压缩放入内存的神经网络。
结果就是，在只有 128GB 的环境下，依旧能让参数容量翻倍。 因此精度降低的 Tensor Core 确实成为改善内存用量最佳策略。
另一方面，GeForce GPU 大家熟知的 DLSS 技术，就是先通过降低原生渲染分辨率，以降低内存使用量，再通过 AI 算法扩张成高解度画面。
黄仁勋还提到，NVIDIA 运用神经网络纹理压缩取代传统区块压缩，让内存占用量缩减至8分之1，变相让使用效率提升8倍。
总结来说，NVIDIA 运用 AI、低精确度算法与超解系度技术，降低运算对物理内存/缓冲区的依赖。
