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L’intelligenza artificiale sta già cambiando il modo in cui molti di noi interagiscono con Internet, per non parlare dei nostri computer. Con la prevista crescita di strumenti di intelligenza artificiale come Copilot e ChatGPT nelle macchine Windows e macOS, l’acquisto di computer diventerà molto più interessante.
I rapidi progressi nella tecnologia dell’intelligenza artificiale possono sembrare vertiginosi, ma una cosa che stiamo imparando è che se acquisti un nuovo hardware per computer oggi, devi pensare a come funzionerà l’intelligenza artificiale domani, soprattutto se stai pensando di eseguire l’intelligenza artificiale a livello locale. AI, piuttosto che versioni basate su cloud.
Potrebbe sembrare facile semplicemente acquistare il miglior computer disponibile in questo momento. Certo, probabilmente ti ritroverai con specifiche che generalmente funzionano per quello che desideri. Ma se speri di essere il più possibile a prova di futuro per le future esigenze dell’intelligenza artificiale, è importante pensare ora alle funzionalità che ti aiuteranno di più, come la tecnologia dei chip di apprendimento automatico, RAM/memoria e spazio sul disco rigido.
Apprendimento automatico e chip AI
La caratteristica più semplice da cercare in ogni nuovo acquisto è il machine learning e l’hardware specifico per l’intelligenza artificiale.
AMD, NVIDIA e Apple hanno iniziato a inserire funzionalità IA aggiuntive nei loro chip, siano essi schede grafiche o pacchetti completi di silicio. Stiamo ancora imparando quali funzionalità offrono queste funzionalità extra alla gente comune, ma sappiamo che in questo momento vengono già utilizzate per velocizzare l’editing di video, foto e audio.
Intel è stata all’avanguardia nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei suoi ultimi processori Core Ultra, progettati specificamente per ottimizzare l’elaborazione dell’intelligenza artificiale, soprattutto se si installano gli strumenti di intelligenza artificiale direttamente sull’hardware locale, anziché nel cloud. AMD ha seguito l’esempio, parlando di processori con funzionalità AI migliorate come il Ryzen 7 8700G, e NVIDIA continua a stupire con i suoi progressi incentrati sull’intelligenza artificiale, sia nell’hardware che nel software.
Un modo fondamentale per trarre vantaggio da questi chip con funzionalità AI è attraverso gli assistenti offline, come Siri, Google Assistant o altri. Non sono la stessa cosa di Gemini di Google o ChatGPT, che possono rispondere a domande con ragionamenti complessi come “Quanti M&M posso inserire nel bagagliaio di una Hyundai Sonata?” ma possono invece velocizzare attività come chiamare un amico, impostare timer, creare attività o persino organizzare il calendario.
L’intelligenza artificiale viene utilizzata sempre più spesso anche per facilitare l’elaborazione delle immagini. Molte app fotografiche sono già in grado di identificare persone, animali domestici e luoghi attraverso le foto. Sia Apple che Google dispongono di barre di ricerca in cui puoi digitare “spiaggia” e ottenere immagini della spiaggia. Questi tipi di funzionalità probabilmente miglioreranno man mano che la tecnologia AI avanza sui tuoi dispositivi.
È tutta una questione di memoria
Oltre ai chip specifici per ML realizzati da Apple, AMD, Intel e NVIDIA, la prossima cosa a cui devi prestare maggiore attenzione è la memoria.
La tecnologia AI sul dispositivo richiede tanta memoria, sia RAM che spazio di archiviazione, quanta ne puoi fornire, e non è un’esagerazione. Uno dei migliori modelli che puoi eseguire oggi su un computer, Llama 2 di Meta, proprietario di Facebook, può utilizzare fino a 37 GB di RAM . Sì, è RAM.
Nel frattempo, la nuova Chat with RTX di NVIDIA, disponibile come download gratuito per PC con GPU NVIDIA serie 30 e serie 40, richiede circa 36 GB di spazio di archiviazione solo per scaricare il programma di installazione.
Anche se oggi può sembrare una quantità di memoria strabiliante, non preoccuparti ancora troppo. È più probabile che per ora le IA sul dispositivo saranno limitate ad attività più semplici, che richiedono l’esecuzione di una frazione della memoria di sistema, mentre salviamo alcune attività avanzate per le IA basate sul web come ChatGPT di OpenAI, Gemini di Google, Copilot di Microsoft e altri.
È difficile dire esattamente di quanta memoria abbiamo bisogno tutti, ma è una scommessa sicura se prevedi di acquistare computer che durano più di un paio d’anni, ti consigliamo di pianificare almeno 16 GB di memoria, ma più probabilmente 32 GB.
ARM contro x86
Uno degli aspetti più interessanti che abbiamo imparato finora sulla tecnologia AI è quanto sia dipendente dalla GPU. E, stranamente, per ora risulta che i chip basati su ARM hanno un’integrazione più stretta tra GPU, memoria e CPU.
Un esempio chiave è Apple, i cui chip della serie M sono competitivi con dispositivi simili progettati da Intel, AMD e dal produttore di chip mobili Qualcomm.
La buona notizia per i consumatori è che è probabile che la concorrenza faccia scendere i prezzi e stimoli l’innovazione. Microsoft ha già detto che prevede di integrare l’intelligenza artificiale in molti aspetti dei suoi prossimi aggiornamenti di Windows, e si dice che anche Apple non sia molto indietro . Nel 2024 sono attesi anche nuovi sistemi Windows avanzati per l’intelligenza artificiale basati su chip Qualcomm ARM.
Specifiche consigliate
Se stai cercando di costruire o acquistare un sistema che sarà pronto per l’intelligenza artificiale non solo per gli strumenti di intelligenza artificiale di oggi ma anche per quelli di domani, alcune specifiche da cercare in questo momento includono:
CPU: Intel Meteor Lake di quattordicesima generazione o AMD Ryzen 7 serie 8000G
GPU: serie NVIDIA 4000 o serie AMD 7000 con almeno 12 GB di VRAM
RAM: almeno 32 GB di memoria DDR5
Spazio di archiviazione: 512 GB o più di spazio di archiviazione SSD
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Ottime spiegazioni alla portata di tutti e base per approfondimenti. Complimenti