L’intelligenza artificiale sta integrandosi sempre di più nel nostro quotidiano e il recente annuncio della collaborazione tra NVIDIA e Microsoft segna una presa di posizione importantissima verso questa costante implementazione delle IA. Con il lancio ufficiale degli RTX AI PC, annunciati in occasione del Microsoft Build 2025 in apertura del COMPUTEX, le due aziende hanno mostrato come i futuri personal computer saranno progettati per rendere l’adozione dell’IA generativa non solo accessibile, ma anche estremamente performante, integrandosi a fondo nell’esperienza utente quotidiana con Windows 11.
Il cuore di questa rivoluzione è TensorRT per RTX, una libreria di inferenza completamente ripensata da NVIDIA per offrire prestazioni elevate e tempi di implementazione ridotti. Invece di richiedere che i motori IA vengano pre-generati e confezionati con le applicazioni, TensorRT per RTX adotta una strategia just-in-time, costruendo motori ottimizzati direttamente sul dispositivo dell’utente in pochi secondi. Questo non solo migliora la velocità e la personalizzazione dell’esecuzione, ma permette anche una riduzione dell’8x della dimensione complessiva della libreria, rendendola molto più leggera da distribuire.
Questo nuovo approccio si integra perfettamente con Windows ML, il nuovo stack di inferenza di Microsoft costruito su ONNX Runtime. Il sistema è in grado di rilevare automaticamente l’hardware più adatto su cui far girare ogni funzione AI, scaricare i componenti necessari al momento opportuno, e offrire agli utenti finali gli ultimi aggiornamenti delle ottimizzazioni NVIDIA appena vengono rilasciati. Rispetto a DirectML, TensorRT per RTX garantisce un miglioramento delle prestazioni superiore al 50%, con compatibilità garantita per qualsiasi modello ONNX.
Ma l’impegno di NVIDIA non si ferma qui. Con l’intento di rendere l’IA locale più accessibile, l’azienda ha presentato NIM (NVIDIA Inference Microservices) una nuova gamma di modelli AI preconfezionati e ottimizzati, pronti all’uso sia su PC che in ambienti cloud. Ogni NIM include modelli selezionati, le dipendenze necessarie e le configurazioni ideali, consentendo agli sviluppatori e agli appassionati di superare gli ostacoli tipici della configurazione manuale, come la scelta tra oltre 1,2 milioni di modelli su Hugging Face o la gestione delle dipendenze tecniche.
Tra i nuovi NIM spicca FLUX.1-schnell, un modello per la generazione di immagini ad alta velocità realizzato da Black Forest Labs, rilasciato in occasione del Computex. In parallelo, il già noto FLUX.1-dev viene aggiornato per supportare una gamma più ampia di GPU GeForce RTX delle serie 40 e 50. Su GPU Blackwell, entrambi i modelli raggiungono performance più che raddoppiate grazie all’utilizzo delle ottimizzazioni TensorRT e alla quantizzazione FP4.
Questi microservizi sono già stati integrati in strumenti largamente utilizzati come AnythingLLM, Microsoft Visual Studio Code e ComfyUI, permettendo anche agli utenti meno esperti di iniziare a utilizzare l’IA in modo semplice ed efficace.
Per facilitare ulteriormente lo sviluppo, NVIDIA propone gli AI Blueprints, progetti e flussi di lavoro già pronti che possono essere adattati e personalizzati secondo le esigenze. Un esempio recente è il 3D Guided Generative AI Blueprint, che consente di controllare la composizione e l’inquadratura delle immagini generate usando una scena 3D come riferimento visivo. Il blueprint, open source, può essere facilmente esteso o modificato per casi d’uso specifici.
Un altro tassello fondamentale di questa nuova esperienza incentrata sulla IA è Project G-Assist, un assistente intelligente integrato direttamente nell’app NVIDIA. Consente agli utenti di gestire il proprio sistema RTX attraverso comandi vocali o testuali, semplificando operazioni che normalmente richiederebbero l’utilizzo di diverse interfacce e pannelli di controllo. G-Assist, però, è anche una piattaforma di sviluppo. Con il G-Assist Plug-in Builder (un’applicazione no-code basata su ChatGPT) sviluppatori e appassionati possono creare facilmente plug-in utilizzando comandi in linguaggio naturale. I plug-in sono leggeri, scritti in JSON e Python, e progettati per offrire automazioni su misura.
Tra i plug-in più interessanti già disponibili troviamo quello per Spotify, che consente il controllo musicale senza mani; l’integrazione con Twitch, che permette di monitorare lo stato delle dirette; e la connessione con Discord, utile per condividere messaggi e highlight senza interrompere il gioco. Inoltre, è stata aggiornata l’integrazione con Google Gemini, ora dotata di capacità di ricerca in tempo reale. IFTTT consente invece di creare routine automatiche che collegano dispositivi e servizi digitali e fisici, mentre il plug-in di SignalRGB permette un controllo centralizzato dell’illuminazione RGB tra diversi brand.
Tutti questi strumenti sono open source, disponibili su GitHub, e supportati dalla community ufficiale su Discord, dove NVIDIA invita chiunque sia interessato a partecipare, condividere le proprie creazioni e ricevere supporto.
L’ecosistema software intorno agli RTX AI PC sta crescendo rapidamente. Software house di primo piano come Topaz, Chaos, Autodesk e Bilibili stanno già rilasciando aggiornamenti per integrare le funzionalità NVIDIA nei loro prodotti. Topaz ha annunciato un nuovo modello generativo per il miglioramento video accelerato da CUDA; Chaos Enscape e Autodesk VRED hanno adottato DLSS 4 per offrire immagini più fluide e dettagliate; mentre Bilibili ha integrato le funzionalità di NVIDIA Broadcast per migliorare la qualità delle live direttamente dalla propria piattaforma.
Tutto questo dimostra come l’intelligenza artificiale non sia più una promessa futura, ma una realtà integrata nei PC moderni. NVIDIA e Microsoft, con gli RTX AI PC, offrono una piattaforma completa e scalabile per chiunque voglia portare l’IA nelle proprie applicazioni creative, produttive o ludiche. L’interfaccia del PC non è più rappresentata solo da mouse e tastiera: l’IA è ormai parte integrante del modo in cui interagiamo con la tecnologia. Per chi vuole approfondire, NVIDIA aggiornerà settimanalmente il blog “RTX AI Garage” con storie, progetti e innovazioni realizzate dalla community.