Foto di Rubaitul Azad.

Microsoft ha iniziato a consentire l'esecuzione locale delle API dei modelli linguistici di Windows 11 anche sulle GPU Nvidia RTX, superando per la prima volta il vincolo che limitava queste funzionalità ai soli PC Copilot+ dotati di NPU. L'aggiornamento, destinato inizialmente agli sviluppatori, permette ai sistemi con GPU GeForce RTX serie 30 o successive, con almeno 6 GB di VRAM, di utilizzare il percorso GPU per l'elaborazione dei modelli linguistici. La modifica è stata confermata nella documentazione aggiornata e in un post su GitHub, dove Microsoft descrive la funzione come Language Model APIs on GPU [Experimental], specificando che le API «ora funzionano su PC non‑Copilot+ dotati di una GPU supportata» e che l'hardware compatibile include «NVIDIA GeForce RTX serie 30 e successive con almeno 6 GB di VRAMx . Si tratta di un cambiamento significativo rispetto al modello iniziale dei Copilot+ PC, presentati nel 2024 come dispositivi che richiedevano necessariamente una NPU per accedere alle funzionalità IA locali.

Le GPU moderne sono progettate per elaborazioni parallele e vengono utilizzate da anni per il machine learning. Microsoft aveva però mantenuto la maggior parte delle funzioni IA integrate — come generazione locale di testo e immagini — vincolate alla presenza di una NPU. Questo approccio aveva escluso molti PC da gaming e workstation con GPU potenti ma privi di acceleratori neurali dedicati. L'apertura del percorso GPU riduce questo divario e amplia la platea di dispositivi in grado di eseguire modelli locali. L'esecuzione locale si basa su Phi Silica, un modello leggero scaricabile tramite Windows Update quando richiesto da un'applicazione. Una volta installato, il modello può sfruttare la GPU per attività come riassunti, riscrittura di testi, generazione di prompt e conversione di contenuti in formati strutturati, senza ricorrere al cloud. Questa architettura consente tempi di risposta più rapidi e una maggiore protezione dei dati, che non devono lasciare il dispositivo.

La novità riguarda esclusivamente le API dei modelli linguistici e non sblocca le funzionalità Copilot+ complete. Strumenti come Windows Recall, Click to Do e altre integrazioni avanzate restano riservati ai dispositivi con NPU. L'apertura del percorso GPU è quindi un'estensione mirata del framework Windows AI, non un allineamento totale tra PC Copilot+ e PC tradizionali. L'abilitazione delle API su GPU è attualmente destinata agli sviluppatori. Per sfruttarla è necessario utilizzare applicazioni costruite sul framework Windows.AI.Text, che devono essere aggiornate per riconoscere e utilizzare la GPU come backend di esecuzione. Gli utenti finali vedranno i benefici solo quando software di terze parti o applicazioni Microsoft integreranno il supporto al nuovo percorso.

La modifica rappresenta un cambiamento nella strategia di Microsoft, che in precedenza aveva promosso i Copilot+ PC come unica piattaforma per l'IA locale. L'azienda sembra ora riconoscere che le GPU moderne possono svolgere un ruolo significativo nell'elaborazione dei modelli, soprattutto in scenari in cui la potenza di calcolo supera quella delle NPU attualmente disponibili. Secondo le analisi tecniche, la scelta di aprire il percorso GPU potrebbe accelerare l'adozione delle funzionalità IA locali, poiché milioni di PC già equipaggiati con GPU RTX soddisfano i requisiti minimi. Questo ampliamento della base hardware potrebbe favorire lo sviluppo di applicazioni che sfruttano l'IA locale senza dipendere dal cloud.

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Il supporto GPU è comunque ancora sperimentale e soggetto a modifiche. Microsoft potrebbe estendere in futuro il supporto ad altre funzionalità IA locali, ma al momento non ci sono indicazioni ufficiali su un allineamento completo tra GPU e NPU. L'azienda continua a considerare le NPU come elemento centrale per i dispositivi Copilot+, soprattutto per motivi di efficienza energetica. L'apertura delle API ai PC con GPU Nvidia RTX segna comunque un primo passo verso un ecosistema Windows più flessibile, in cui l'IA locale non è più vincolata a una singola categoria di hardware. La transizione potrebbe influenzare anche le future strategie dei produttori di PC e dei fornitori di software, che potranno contare su un bacino più ampio di dispositivi compatibili con l'elaborazione locale dei modelli linguistici.

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