Negli ultimi anni, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nei personal computer ha suscitato un crescente interesse, con produttori e sviluppatori che promuovono dispositivi dotati di capacità AI avanzate. Tuttavia, dietro l’enfasi su metriche come i TOPS (trillion operations per second), emergono questioni cruciali riguardo all’effettiva utilità e alle implicazioni di queste tecnologie per gli utenti finali.
Lisa Su, CEO di AMD, ha riferito che Pavan Davuluri di Microsoft le ha spesso chiesto: “Parli sempre di più TOPS, Lisa. Più TOPS, cosa stai facendo con tutti questi TOPS? Qual è la tua visione?” Questa domanda riflette una crescente curiosità sull’effettivo impatto dell’aumento dei TOPS nelle applicazioni quotidiane.
Attualmente, aziende come HP, ASUS, Acer e Dell stanno sviluppando AI PC, presentandoli come il futuro del computing personale su piattaforma Windows. Anche Microsoft sostiene questa visione, promuovendo l’idea che ogni individuo dovrebbe possedere un AI PC in grado di eseguire modelli e gestire dati localmente. Lisa Su ha ribadito questo concetto durante una recente discussione all’IISc di Bangalore, sottolineando l’importanza di dispositivi capaci di operare autonomamente senza dipendere da servizi cloud.
In occasione del Computex 2024, il CEO di Intel, Pat Gelsinger, ha dichiarato che il mercato dei PC sta vivendo il momento più entusiasmante degli ultimi 25 anni, paragonando l’attuale evoluzione all’introduzione del Wi-Fi. Allo stesso modo, Cristiano Amon, CEO di Qualcomm, ha definito l’integrazione dell’AI nei PC come lo sviluppo più significativo dai tempi del sistema operativo Microsoft 95.
Nonostante queste prospettive ottimistiche, l’adozione degli AI PC non ha ancora raggiunto i livelli previsti dall’industria. Attualmente, l’attenzione sembra concentrarsi su una corsa alle specifiche tecniche, con particolare enfasi sui TOPS. I processi intensivi legati all’AI sono generalmente gestiti dalle GPU, ma l’integrazione di queste componenti in laptop leggeri e a basso consumo energetico risulta complessa. Per questo motivo, si ricorre alle NPU (neural processing units), unità dedicate all’interno dei SoC, progettate per eseguire calcoli specifici per le attività AI.
Molti AI PC si basano sulle funzionalità di Microsoft Copilot+, che richiedono specifiche hardware minime: 16 GB di memoria, un SSD da 256 GB e un’NPU capace di elaborare almeno 40 TOPS. Attualmente, l’AMD Ryzen AI 9 HX PRO 370 offre 50 TOPS, posizionandosi al vertice, mentre i processori Snapdragon X Elite Plus di Qualcomm e Lunar Lake di Intel forniscono 45 TOPS. È importante notare che il valore dei TOPS rappresenta una capacità teorica, indicativa delle prestazioni massime del chip in condizioni ideali. Pertanto, un numero elevato di TOPS non garantisce necessariamente prestazioni AI ottimali; l’efficacia di un’NPU dipende da vari fattori che operano in sinergia.
Un altro aspetto da considerare è la terminologia utilizzata. Ad esempio, Apple, con i suoi MacBook dotati di chip della serie M basati su architettura ARM, integra NPU capaci, ma evita l’uso del termine “AI”, preferendo “Apple Intelligence”. Nonostante Apple non enfatizzi le specifiche tecniche, i produttori di AI PC spesso confrontano i loro prodotti con quelli dell’azienda di Cupertino.
Attualmente, le funzionalità degli AI PC includono generazione di immagini, sfocatura dello sfondo durante le videochiamate e strumenti di fotoritocco. Tuttavia, molte di queste caratteristiche sono già disponibili tramite piattaforme cloud. Microsoft sta lavorando per ampliare le applicazioni che possono essere eseguite localmente su dispositivi Copilot+, cercando di offrire un valore aggiunto agli utenti.