Anche senza NPU: Microsoft si allenta i criteri per „Copilot+“

Lanciato circa due anni fa, il marchio „Copilot+“ di Microsoft, destinato a una categoria specifica di laptop Windows 11, aveva tra i requisiti obbligatori l'inserimento di una Neural Processing Unit (NPU) in grado di elaborare almeno 40 trilioni di operazioni al secondo in numeri interi a 8 bit (40 Tops).

Ma oggi, Microsoft sembra abbandonare queste restrizioni. Con la versione sperimentale 9 del SDK Windows App 2.2 è ora possibile eseguire modelli linguistici anche sui laptop e computer desktop che non dispongono di un’NPU, ma che montano una GPU supportata. Nello specifico, sono richieste almeno 6 GB di memoria video (VRAM) e un’architettura Nvidia GeForce RTX 3000 o superiore. Anche il modello linguistico locale „Phi Silica“ precedentemente riservato ai laptop Copilot+ funziona ora su una GPU Nvidia con gli stessi requisiti minimi. Microsoft ha inoltre dichiarato che in futuro si aprirà a schede grafiche AMD.

La strategia iniziale del programma Copilot+ non ha avuto il successo sperato. Il motivo principale sembra essere che pochissime applicazioni finora sfruttano l’NPU, e quindi gli utenti non vedono vantaggi tangibili nel pagare di più. Questa perplessità si è manifestata chiaramente durante l'esposizione di un manager di Dell alla fiera US CES di gennaio, che ha sottolineato che i consumatori non scelgono i dispositivi in base alle funzionalità di intelligenza artificiale.

All’inizio del programma, soltanto dispositivi dotati di Qualcomm Snapdragon X, un chip Windows-on-ARM, avevano ottenuto il titolo „Copilot+“. I tradizionali processori x86 hanno potuto essere inclusi soltanto in un secondo momento, ma con scarse disponibilità e prezzi elevati.

La GPU prende il posto dell’NPU in diversi scenari

Attualmente, quasi tutti i nuovi SoC per laptop integrano una CPU, una GPU e in molti casi anche un’NPU. Spesso queste GPU integrano una potenza di calcolo maggiore rispetto ai requisiti delle operazioni 40 Tops necessarie per le applicazioni di intelligenza artificiale. Questo riduce la necessità dell’NPU, salvo per alcune operazioni in background come il riduzione del rumore video o il corretto posizionamento dell’utente durante una videoconferenza. Un’altra applicazione potrebbe essere la riconoscimento vocale, sempre attiva, per consentire il controllo del laptop tramite comandi vocali.

In previsione dell’anno 2026, Microsoft ha annunciato il modello linguistico „Microsoft Aion 1.0“, che sarà utilizzabile in una futura versione del browser Edge. Sorprendemente, a differenza del modello Phi-4-mini, questo funzionerà tranquillamente anche con soli CPU, eliminando quindi la necessità di risorse dedicati come la GPU.

Il futuro Nvidia e l’RTX Spark

Un ulteriore cambiamento arriverà con i nuovi laptop e workstation mini equipaggiati con il processatore mobile Nvidia RTX Spark. Anche se l’azienda non ha parlato dell’inclusione di un'NPU, il potenziale dell’AI integrata sulla GPU è stato sottolineato in modo evidente. Lavorando però col partner MediaTek per la sua unità CPU, potrebbe esserci un’NPU anche nel progetto RTX Spark, ma non si ha alcuna certezza sull’attivazione di questa funzione.

Perplessità tra sviluppatori

Le oscillazioni di Microsoft sui criteri per l’esecuzione delle applicazioni di AI, specialmente riguardo a Copilot+ e ai requisiti hardware necessari, stanno generando confusione sia tra i consumatori che tra gli sviluppatori. Se i prodotti finiti richiedono troppe modifiche per funzionare bene su diverse architetture hardware, gli sviluppatori tendono a evitare il lancio in ambito Windows. La mancanza di una road map chiara per integrare l’AI nei software Windows è dunque un ostacolo significativo.

Quali scenari per le NPUs?

Nonostante le recenti evoluzioni, le funzionalità dell’intelligenza artificiale nei dispositivi Windows continueranno ad ampliarsi. Ma la questione che rimane è su dove saranno eseguite: CPU, GPU o NPU. Ogni componente ha i propri vantaggi. Ad esempio, le GPU integrate nei SoC mobili, se correttamente progettate, eseguono le operazioni AI in modo efficiente abbassando la frequenza quando non necessario. L’efficacia in termini energetici può rendere quest’utilizzo molto vantaggioso.

Anche altre aziende come AMD e Intel puntano a integrare funzionalità di calcolo AI direttamente nei futuri chip CPU, introducendo nuove estensioni dedicate, rispettivamente le „Advanced Matrix Extensions“ (ACE) e una versione simile da parte di Qualcomm denominata „ARM Scalable Matrix Extension“ (SME). Anche Apple ha adottato una struttura simile nei suoi chip M, a partire da M4.

Dove trovare l'informazione

• GitHub: Il sito Windows Latest ha rilevato un riferimento sui „non-Copilot+“ laptop all’interno del repository relativo al Windows App SDK 2.2 Experimental 9.
• Transparent Note: L’indicazione sull’uso della GPU Nvidia per Phi Silica appare in una nota di trasparenza rilasciata da Microsoft.

La situazione mostra in maniera chiara una tendenza di Microsoft a sperimentare con differenti strategie tecnologiche, cercando la massima flessibilità nel supporto dell'intelligenza artificiale, ma mettendo in discussione a volte i principi fondamentali del programma. Un approccio definito potrebbe facilitare gli sviluppatori e portare a un rapido incremento delle applicazioni AI sull'ecosistema Windows.

La comunità osserva con interesse come Microsoft si evolvendo per rispondere sia alle esigenze dell’utenza che all’interessamento di partner qualificati come Nvidia e Qualcomm.