L'AI a portata di mano: integrata nei device

Gartner prevede una crescita importante per i PC e gli smartphone "AI powered", già a partire da quest'anno

Autore: Redazione ImpresaCity

Praticamente tutti i comparti almeno un po' significativi dell'IT puntano su qualche aspetto o applicazione dell'AI generativa per migliorare nel prossimo futuro i loro tassi di crescita. Il ragionamento vale anche per il settore dei device, quindi principalmente dei PC e degli smartphone. Per entrambe queste classi di prosotti, integrare funzioni "generative" basate sugli algoritmi di Intelligenza Artificiale può essere una strada per superare l'attuale momento di sofferenza.

Del mercato nascente degli "AI PC" si è già parlato diffusamente. L'idea di integrare nei PC processori dedicati all'AI, che possano eseguire in locale modelli e algoritmi di machine learning, è in generale sensata. Almeno per alcuni casi d'uso tipicamente business, in prima battuta. Diversi vendor del mercato PC hanno dato ampie anticipazioni dei loro prossimi prodotti "AI-powered".

Nel caso degli smartphone il fattore novità è minore. L'AI è già integrata da tempo negli smartphone, anche se in forme relativamente semplici e relativamente appariscenti. Pensiamo al suggerimento dei testi nelle app di messagging, il riconoscimento vocale, l'elaborazione delle immagini nelle app-fotocamere. Per arrivare ovviamente ad app più specifiche che mettono decisamente in primo piano le loro funzioni AI, come diverse app di Google.

Ora Gartner ha dato delle cifre abbastanza "aggressive" sul volume di "AI PC" e "AI smartphone" che dovrebbero essere commercializzati già nel 2024: 295,5 milioni in totale in tutto il mondo, di cui la gran parte (240 milioni) smartphone e il resto PC. Grosso modo, la quota di device con funzioni e componenti integrati per l'AI dovrebbe rappresentare il 22% del totale, tanto in campo PC quanto in campo smartphone.

Gartner definisce un "AI PC" come un personal computer dotato di acceleratori o core AI dedicati, Neural Processing Unit (NPU), Accelerated Processing Unit (APU) o Tensor Processing Unit (TPU): tutti elementi progettati per ottimizzare e accelerare i task AI sul dispositivo. Questa integrazione, spiegano gli analisti, "consente di migliorare le prestazioni e l'efficienza nella gestione dei carichi di lavoro AI e GenAI senza dover ricorrere a server esterni o servizi cloud".

Analogamente, quelli che Gartner chiama "GenAI smartphone" sono dotati di componenti hardware e software specifici per permettere e migliorare l'esecuzione a bordo di funzioni e applicazioni GenAI-driven. Gli algoritmi eseguiti in locale non possono ovviamente superare una certa soglia di complessità perché i processori e gli acceleratori da smartphone non hanno (mediamente) la stessa potenza di quelli dei PC, ma in linea di principio il funzionamento previsto è lo stesso.

Un aiuto gradito

Gartner ribadisce comunque che l'integrazione dell'AI generativa nei device aiuta, ma fino a un certo punto. Gli AI PC riguarderanno quest'anno essenzialmente il mercato business e comunque le aziende prima di investire dovranno percepirne chiaramente i vantaggi. Serve quindi che le software house offrano subito applicazioni che sfruttino bene il nuovo hardware. Meglio un piccolo aiuto che niente, sottolinea comunque Gartner: portare l'AI a bordo dei PC sosterrà gli attuali cicli di sostituzione e compenserà alcuni degli effetti negativi dell'attuale scenario socioeconomico.

Lato smartphone, l'impatto della GenAI "a bordo" non si sentirà concretamente prima del 2027, spiega Gartner, perché "è improbabile" che gli utenti di qualsiasi fascia "paghino un sovrapprezzo per gli smartphone GenAI senza la disponibilità di applicazioni davvero innovative".

Qui quello che potrebbe davvero fare la differenza è la presenza a bordo di uno smartphone di un assistente virtuale molto più efficace di quelli che sono disponibili adesso. Un assistente cioè in grado di comprendere e rispondere adeguatamente alle indicazioni e alle richieste fatte con il linguaggio umano e, sempre più, con i gesti. Questo però richiede una decisa evoluzione nei Large Language Model (LLM) "taglia mini" che vengono integrati negli smartphone.


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