Non siamo più costretti a usare l’AI solo sul cloud. Ora puoi completare attività AI potenti sul tuo computer come creazione di testi, generazione di immagini creative ed esecuzione di modelli di dati complicati. Per questo motivo, la scelta del processore è più importante che mai. Per anni, la maggior parte degli utenti di PC ha usato Intel. Ma con l’avvento dell’AI integrata nei dispositivi, potresti chiederti se ci sono opzioni migliori per i tuoi carichi di lavoro incentrati sull’AI.
Questo articolo parlerà dello stato attuale dei processori AI. Vedremo come Intel sta cambiando, come se la cavano i nuovi concorrenti e cosa dovresti considerare per preparare il tuo computer al futuro dell’AI.
Come Intel gestisce oggi le attività AI oggi
Intel non si ferma. Ha aggiunto la sua Neural Processing Unit (NPU) ai nuovi processori Core Ultra, come quelli della serie “Meteor Lake”. Progettata apposta per velocizzare le attività di intelligenza artificiale, una NPU è una parte del chip che fa funzionare tutto più velocemente e in modo più efficiente rispetto a un normale processore da solo.
In alcuni test, il cambiamento è davvero evidente. Per esempio, i primi test di PCMag sul Core Ultra 7 155H hanno mostrato che può gestire l’elaborazione AI “molto meglio” rispetto ai vecchi chip Intel che potevano usare solo il processore principale e la scheda grafica. Questo vuol dire che operazioni come l’upscaling delle immagini o il riconoscimento degli oggetti che usano l’AI funzioneranno più velocemente.
Ma Intel non vince proprio su tutti i fronti. L’intelligenza artificiale è un campo vasto e non tutti i compiti sono uguali. Quando si usa nel mondo reale, le cose si complicano un po’. Anche se la NPU di Intel è una buona mossa, deve affrontare una concorrenza tosta, soprattutto in cose come l’efficienza energetica e la velocità di accelerazione dell’AI.
L’ascesa dell’AI di AMD Ryzen e il vantaggio di RDNA 3.5
AMD, che è stata a lungo la rivale di Intel, ha fatto un grande passo avanti nel campo dell’AI con i suoi processori Ryzen AI. Questi chip sono particolarmente efficienti per le attività AI perché combinano una NPU con la loro potente architettura grafica RDNA 3.5.
Cosa vuol dire questo per te? Se metti a confronto due cose, i risultati potrebbero sorprenderti. Tom’s Hardware ha testato alcune cose con OpenVINO, il toolkit software AI di Intel. Anche se Intel aveva il vantaggio di giocare in casa, i chip Ryzen di AMD hanno spesso vinto. Ad esempio, il processore AMD era più veloce in attività come la digitazione di audio e il blocco del rumore. Questo vuol dire che AMD potrebbe essere migliore per alcuni tipi di lavoro di intelligenza artificiale, specialmente quelli che possono usare la parte grafica del chip.
Spesso è il numero di operazioni al secondo, o TOPS, a fare la differenza. Questo dato mostra quanto è potente un processore AI. Le NPU Core Ultra di prima generazione di Intel hanno tra 11 e 13 TOPS, ma la nuova Ryzen AI 9 HX 370 di AMD ha 50 TOPS, che è molto di più. I TOPS non sono l’unica cosa che conta, ma sono un buon indicatore di quanto un chip sia in grado di gestire compiti AI complessi.
| Caratteristica | Intel Core Ultra (serie 1) | AMD Ryzen AI 9 HX 370 |
|---|---|---|
| NPU TOPS | ~11-13 | 50 |
| Architettura | NPU integrata | NPU + scheda grafica RDNA 3.5 |
| Punti di forza | Buon aumento delle prestazioni rispetto ai chip senza NPU | Prestazioni AI grezze elevate, eccelle in compiti specifici del mondo reale |
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Apple Silicon e la frontiera dell’efficienza
Quando si parla di processori moderni, non si può non citare Apple. Apple ha fatto qualcosa di diverso con i suoi chip della serie M, creando un’architettura di “memoria unificata”. Questo vuol dire che la CPU, la GPU e il Neural Engine (NPU) di Apple condividono tutti lo stesso pool di memoria. Questo rende molto veloce e facile spostare grandi quantità di dati per le attività AI.
Per esempio, l’ultimo chip M4 ha un Neural Engine che può eseguire ben 38 bilioni di operazioni al secondo. È chiaro che Apple vuole puntare sulle prestazioni dell’intelligenza artificiale, come dice PCMag. Non si può negare il fascino che questo ha per gli sviluppatori e i professionisti creativi che usano un MacBook o un Mac Mini per fare semplici attività di intelligenza artificiale. Dato che Apple Silicon è così efficiente, si ottengono ottime prestazioni senza scaricare la batteria.
Ma questo potere ha un costo. L’ecosistema Apple è come un giardino recintato. Si può usare solo hardware Apple. Non è possibile aggiornare le parti o scegliere tra una vasta gamma di dispositivi come si fa con i PC. Per chi ama avere molte opzioni e flessibilità, questo può essere un grosso problema.
GPU e NPU: quando l’hardware specializzato fa la differenza
Finora abbiamo parlato degli acceleratori AI che sono integrati nel processore principale. Ma per i compiti AI più complicati, serve hardware ancora più specifico. È qui che entrano in gioco le unità di elaborazione grafica (GPU).
A quanto pare, aziende come NVIDIA e AMD producono da un bel po’ di tempo potenti GPU per i videogiochi. Questi chip sono perfetti anche per fare i calcoli paralleli che servono per l’addestramento dei modelli di AI e altri lavori pesanti con AI. Una GPU di fascia alta è ancora la scelta migliore se sei un ricercatore, un data scientist o un appassionato di AI che vuole addestrare i propri modelli.
Ma che dire della NPU? Ecco come vederla:
- Una NPU è tipo un assistente personale AI che funziona alla grande. Qualsiasi cosa che riguarda l’AI, tipo sfocare lo sfondo in una videochiamata o scrivere durante una riunione, dovrebbe essere facile tramite di essa. È sempre attiva e pronta ad aiutare, senza rallentare gli altri programmi.
- Una GPU è davvero potente per l’AI. Progettata per avere una potenza incredibile, può fare calcoli enormi e complicati. È ciò che ti serve per fare i lavori pesanti, ma consuma una grande quantità di energia.
Quindi, un sistema che ha entrambe le cose è il migliore, e ne vediamo sempre di più in giro. In questo modo, il tuo computer può usare lo strumento giusto per ogni lavoro: la NPU per le piccole cose che si ripetono spesso e la GPU per i compiti più grossi che richiedono una quantità elevata di lavoro.
I migliori mini PC e sistemi per carichi di lavoro AI (2025)
Potrebbe sembrare un po’ vago parlare sempre di processori e hardware. Forse stai pensando: “Va bene, ma non voglio configurare il mio PC”. Quali opzioni ho a disposizione se voglio un sistema pronto per AI e immediatamente utilizzabile?
È qui che entrano in gioco i mini PC predisposti per AI. Questi piccoli computer sono progettati per avere una potenza sorprendente nonostante le dimensioni ridotte e molti di essi sono ora dotati dei più recenti processori con accelerazione AI. Considerato tutto l’hardware AI necessario già integrato, questi dispositivi sono fantastici perché sono pronti all’uso non appena acquistati.
Diamo un’occhiata al GEEKOM A9 Max. Il processore AMD Ryzen AI 9 HX 370 di questo mini PC gli dà quelle fantastiche prestazioni AI da 50 TOPS di cui parlavamo prima. È piccolo, ma può gestire compiti AI pesanti come creare immagini locali, trascrivere video e persino semplici attività di machine learning. Funziona bene come un computer desktop, ma occupa meno spazio di un libro da salotto.
Se ti piace di più l’ecosistema Intel, il GEEKOM IT15 è un’ottima alternativa. Grazie ai processori Intel Core Ultra, ha la tecnologia NPU dell’azienda e un supporto software e driver ben collaudato. I clienti che usano app ottimizzate per Intel o semplicemente amano la comodità della piattaforma Intel troveranno questo prodotto un ottimo modo per iniziare a usare l’elaborazione accelerata dall’AI.
La cosa più bella di questi mini PC è che sono sia portatili che veloci per l’AI. Le dimensioni non significano che devi rinunciare alle prestazioni. Puoi mettere questi sistemi sulla scrivania, dietro un monitor o persino portarli con te quando viaggi. Dato che consumano molto meno di un normale computer desktop, spenderai meno in elettricità e avrai meno calore da gestire. Comunque, funzionano bene quando devi eseguire un modello AI o elaborare un sacco di immagini.
Questi mini PC sono perfetti per chi crea contenuti usando strumenti di montaggio video e foto potenziati dall’AI, per gli sviluppatori che testano modelli di apprendimento automatico o per i professionisti che hanno bisogno di strumenti di intelligenza artificiale affidabili per la trascrizione e l’analisi. Puoi usarli per lavorare sul serio, ma sono così piccoli ed efficienti che stanno bene in qualsiasi spazio di lavoro.
Dai un’occhiata ai mini PC ottimizzati per AI e pensati per i carichi di lavoro di ultima generazione, in modo da scoprire come possono aiutarti a essere più produttivo senza occupare troppo spazio sulla scrivania.
Fare la scelta più intelligente per prestazioni AI
È chiaro che Intel è ancora importante e i suoi processori Core Ultra sono un grande passo avanti per rendere l’AI più veloce sui computer normali. La tecnologia NPU dell’azienda funziona bene e, per molti, un computer con processore Intel sarà più che sufficiente per gestire le attività AI ora e in futuro. Dato che Intel ha passato decenni a migliorare il suo software e ha grande supporto dal settore, non dovresti avere molti problemi di compatibilità.
Detto questo, le cose sono cambiate parecchio. Adesso ci sono alternative valide tra cui scegliere che a volte potrebbero essere più adatte alle tue esigenze.
I processori AMD Ryzen AI sono diventati un punto di riferimento nel mondo del calcolo AI. I processori AMD stanno spingendo al massimo le possibilità del calcolo accelerato dall’AI. Hanno punteggi TOPS più alti e funzionano bene nella vita di tutti i giorni per cose come la trascrizione e la creazione di contenuti. Se cerchi potenza AI pura, soprattutto su Windows, AMD è un’ottima scelta da considerare.
Quando si parla di velocità, i chip della serie M di Apple sono i migliori. Questi processori sono perfetti per le attività AI e consumano pochissima energia perché hanno un’architettura di memoria unificata e un potente Neural Engine. M4 e i suoi successori sono ottimi se sei uno sviluppatore o un professionista creativo che tiene alla durata della batteria e lavora bene con i prodotti Apple. Ricorda che rinunci a un po’ di libertà in cambio dell’efficienza.
In futuro, nessun produttore di chip sarà migliore degli altri nel campo dei personal computer. Stiamo invece andando verso una sinergia ibrida, cioè sistemi che usano più di un tipo di potenza di elaborazione in modo intelligente. Sapere quando usare la CPU per le attività generali, quando attivare la NPU per lavori di intelligenza artificiale costanti e a basso consumo energetico e quando attivare la GPU per lavori di calcolo pesanti renderà i computer più intelligenti e potenti.
La prossima generazione di computer sarà basata su questa organizzazione intelligente delle risorse. Non dovrai pensarci tu: il tuo sistema operativo e i tuoi programmi invieranno automaticamente i compiti all’hardware più adatto, garantendoti il miglior equilibrio tra velocità ed efficienza.
Quando compri un nuovo computer, pensa al lavoro con AI che vuoi fare. Sei un programmatore che ha bisogno di tanta potenza per addestrare i modelli? Un creatore di contenuti che vuole velocità e batteria che duri per lavorare in viaggio? O semplicemente una persona normale che vuole un sistema veloce e intelligente che possa gestire le moderne funzionalità di intelligenza artificiale senza problemi?
Se conosci i pro e i contro di ogni piattaforma, puoi scegliere un computer che sia davvero pronto per l’era dell’intelligenza artificiale. Per esempio, Intel è compatibile con tanti dispositivi, AMD offre prestazioni AI elevate mentre Apple è più efficiente.
Scopri come i mini PC ottimizzati per AI possono proteggere il tuo flusso di lavoro per il futuro e aiutarti a sfruttare al massimo l’intelligenza artificiale integrata nei dispositivi. Gli strumenti ci sono, la tecnologia è pronta e tu puoi fare la tua scelta.
Geekom
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