雷科技数码组 |   编辑：小林同学 |   监制：罗超

你知道 RTX 5090 在《赛博朋克 2077》里开满路径追踪、原生 4K 渲染，不靠任何 AI 作弊器能跑多少帧吗？答案是 30 帧。

此前，外媒 ComputerCity 在 RTX 5090 发售后做了实测：4K 原生 + 满路径追踪 + 不开任何 DLSS ，结果是约 27 FPS，原文描述是 "can't maintain a consistent 30 fps"，意思是连 30 都稳不住，所以我写的 "30 帧 " 还偏乐观了，实际是比 30 还差一点。

图源：《赛博朋克 2077》游戏截图

一张 2025 年卖一万五的旗舰卡，在一个 2020 年的游戏面前，差点跪了。但只要你 DLSS 4 一开、多帧生成拉到 4x，帧数直接飙到280 帧，翻了快十倍，这就是插帧的实力。

AMD 有 FSR 3 帧生成，Intel 有 XeSS，手机阵营里 iQOO、Redmi、realme 纷纷搭载独显芯片做超帧，甚至连电视厂商都在玩这套，把 24fps 的电影插到 120fps，让画面看起来更流畅。

这不禁让人产生一个疑问：我们是不是正在进入一个「硬件不够，算法来凑」的时代？以下是雷科技（ID：leitech）的看法。

2nm 难产、晶圆破本，

纯光栅算力已到极限

先别急着骂老黄挤牙膏，他也没办法，摩尔定律的棺材板已被钉上最后一根钉子。

台积电从 7nm 到 3nm，每一次节点跃迁的间隔都在拉长，到了 2nm 世代，台积电 N2 的进度更是反复延迟，截至 2026 年第一季度，良率也只有约 78%，距离 90% 的量产达标线还差一截。

同时，2nm 单片晶圆的价格已经突破 2 万美元，而 3nm 时代这个数字大约是 1.6 万。晶体管每缩小一轮，你需要对抗的量子隧穿效应就指数级上升，付出的代价也越来越不成比例，芯片不是越做越强，是越做越贵、越做越慢。

反映到显卡上，RTX 5090 相比 2020 年的 RTX 3090，纯光栅化性能的增幅被卡在一个很尴尬的区间：综合不到 40%。隔了整整五年、跨了两代架构，去掉 DLSS 这个遮羞布，真正靠晶体管算出来的帧数增幅，甚至还比不上当年 1080 Ti 到 2080 Ti 那一跳。

图源：英伟达

这不是老黄一个人的问题。AMD 的 RX 9070XT 一样在制程的红海里挣扎，靠 RDNA 4 架构优化勉强挤出一点效率提升，英特尔的 Arc Battlemage 更是把 " 能亮机就算赢 " 写在了脸上。

当硬件这条腿迈不动的时候，算法那条腿自然就被推上了 C 位。

DLSS 的进化史，就是一场夺权史， 第一代 DLSS 本质上就是个 AI 图像锐化滤镜，画质拉胯，玩家当笑话看。第二代引入了通用 AI 模型和时间反馈，质量终于能看了，但定位还是锦上添花，基础性能不够的时候，超分来补。

真正的转折点发生在 DLSS 3，黄仁勋在 GPU 里塞进了一个叫光流加速器的独立硬件模块，专门用来做一件事：在两帧画面之间，画出中间帧。

DLSS 4 更进一步，多帧生成直接把一块变成了三块，每两帧真实渲染之间，AI 可以凭空画三帧插进去。这才是 30 帧变 280 帧的魔法来源，280 帧里有多少是 GPU 真正算出来的？大约 70 帧，剩下两百多帧，全是 AI 猜的。

虽说是猜的，但也确实在一定程度上解决了摩尔定律失效的问题，于是行业几乎全在同时跟进。

AMD 随后推出 FSR，英特尔推出 XeSS，移动芯片厂商则开始内置独立显示芯片或超帧协处理器，从硬件层面支持 AI 插帧，硬生生把《原神》从 45 帧优化到 90 帧甚至 120 帧。

这几年甚至未来 3 年，你看到的帧数增长，一大半可能都是 AI 算出来的。

画面凭空多了 16 毫秒，

延迟代价转嫁给消费者

插帧的原理说起来不难理解，但细究下去问题就多了。

插帧的核心逻辑叫光流法，GPU 同时拿到第 N 帧和第 N+2 帧两帧真实画面，分析每个像素在这两帧之间往哪个方向移动、速度多快，然后推演出第 N+1 帧应该长什么样。

NVIDIA 的杀手锏就是这个光流加速器，用独立硬件算运动矢量，比纯软件方案快得多，也准得多。

但这里有一个物理上无法绕过的矛盾：要插第 N+1 帧，你必须先等第 N+2 帧渲染完，这个 " 等 " 的代价就是延迟。

知名硬件评测频道 Hardware Unboxed 实测过这一幕：在《赛博朋克 2077》里，DLSS 2 超分模式下延迟是 47 毫秒（70 帧）；开启 DLSS 3 的帧生成之后，帧数飙升到 112 帧，但延迟涨到了 63 毫秒，凭空多了 16 毫秒。在《F1 2022》里，DLSS 3 帧生成比不开时多出 11 毫秒延迟。

Digital Foundry 的测试也得出相似结论：帧生成会暂扣一帧画面，用来生成插帧，这个暂扣动作天然增加延迟。用大白话说就是：画面看着更丝滑了，但操作手感反而更 " 肉 " 了。 

你看到的是 170 帧的流畅画面，手感受到的却是大约 100 帧的反应速度。对于单机剧情游戏，这个差距你可能完全不 care。但如果你是《CS2》或者《Apex》玩家，多出 10 毫秒就是你爆头和被人爆头的区别。

这就引出了另一个套娃式操作：NVIDIA Reflex。Reflex 的作用是降低 CPU-GPU 之间的渲染队列延迟，本质上是在弥补帧生成额外造成的那部分输入滞后，用算法 A 去修正算法 B 的副作用，这个技术本身就有种黑色幽默的味道。

光流法还有一个致命缺陷：在快速运动场景容易露馅。

比如当 F1 赛车以 300 公里时速行驶时，车身上的赞助商标识和轮胎辐条，在两帧之间发生了什么，AI 得靠猜。FPS 里 180 度转身时，整个画面在 1/60 秒内完全换了一遍，光流矢量到处都是断裂的，AI 猜错一次，你的屏幕就会出现一团鬼影或画面撕裂。

手机端的超帧问题更严重，以 Pixelworks X7 这类独立显示芯片为例，其物理功耗只有 3-5 瓦，算力跟桌面 GPU 比差了不止一个数量级，它干的也是插帧的活，但能用的计算资源少得多。

因此，90 帧《原神》在高速转动视角的时候，边缘撕裂和运动伪影肉眼可见，但这不重要，软件上显示的确实是 90 帧，宣传海报上打的也是 " 满帧体验 "，至于有多少帧是芯片硬算的、多少帧是独立显示芯片画的，消费者根本无从分辨。

好消息是，消费者其实不反感插帧本身。

如果你面前有两个选择，第一个是《赛博朋克》4K 路径追踪，不开任何 AI，30 帧但延迟低；第二个是同样画面，DLSS 4 全开，280 帧但延迟多十几毫秒。说实话，99% 的人会毫不犹豫选后者。

人对帧数的感知远远强于对延迟的感知，尤其在你用游戏手柄而不是键鼠的时候。

所以问题不在技术本身问题，问题在于厂商有没有把底牌摊在桌面上，明确告诉消费者，这是插帧，而不是性能翻倍，不然有些消费者以为是在为性能买单，实际上买到手的却是一个越来越贵、越来越能装的 AI。

硬件不够、算法来凑，

硬件厂商集体躺平了？

曲线救国这种方式，在历史上并不罕见。MP3 用有损压缩替代了无损音频，但市场选择了它，因为 " 听感足够好 " 且文件足够小；H.265 编码让 4K 视频得以在有限的带宽下传播，虽然它是压缩过的，但观众并不在意；JPEG 让图片文件缩小了十倍，虽然损失了细节，但成为了互联网的标准。

这些案例的共同点在于：感知足够好往往比 " 绝对真实 " 更有商业价值。

专用 NPU 和 AI 加速单元的出现，也说明 "AI 算力 " 本身也是硬件创新，只是创新的赛道从传统晶体管堆叠，转向了神经网络专用架构。

未来，我们可能会看到更彻底的变革，比如 " 原生 AI 渲染管线 " 不再先渲染再插帧，而是让 AI 直接参与整个渲染流程，从光影到材质全部由神经网络生成。到那时候，插帧这个概念本身可能就不存在了，因为所有帧都是 AI 画的。

但这种乐观结局必须有一个前提，就是厂商没有因此选择躺平。

如果插帧技术让厂商和消费者都满足于 " 数字好看 "，那么底层硬件的研发投入必然收缩。消费者被 120fps 麻痹，对真实性能差距的感知力下降；厂商发现算法比堆料更省钱，于是选择躺平。

因此，雷科技（ID：leitech）忠心希望现在所谓的 " 插帧繁荣 "，只是制程停滞期无奈之举，而非终极答案。

回到开头，《赛博朋克 2077》的 280fps 里，有多少帧是真的？

答案取决于你问的是哪个层面，AI 生成的帧确实出现在了你的屏幕上，你的眼睛确实感知到了流畅。但如果你问的是这些帧是否来自硬件的真实算力，那答案可能只有四分之一。

插帧是对物理极限最聪明的妥协，甚至可以说，它是这代工程师在摩尔定律的尸体上开出的最后一朵花，但妥协终究是妥协，很难说这是进步。

帧数成为一门玄学，买卡人买的到底是算力还是算法，可能连卖卡的人也说不清楚。

End

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