Quanta energia stiamo consumando con i nuovi strumenti di intelligenza artificiale? Un'idea l'abbiamo dagli ultimi report di sostenibilità dei due colossi Microsoft (2024) e Google. Il primo, ad esempio, è passato dagli 11,2 TWh consumati nel 2020 ai 24 TWh del 2023, un aumento spiegato solo e soltanto dall'AI. Simili consumi anche per Google lo scorso anno, con un confronto energetico impietoso che ha posizionato le due multinazionali al pari di alcuni paesi come l'Azerbaijan (24 TWh) e la Libia (25 TWh).
Una fotografia preoccupante che sta spingendo queste realtà ad investire sempre di più sulle fonti rinnovabili, come fatto di recente da Microsoft in Germania. L'AI generativa non deve necessariamente pesare sui server dei data center, sono sempre di più infatti le soluzioni che ci permettono di far girare in locale dei piccoli modelli e Nvidia in questo si sta attrezzando a dovere insieme ai suoi principali partner.
L'intelligenza "locale"
Le schede grafiche dedicate sono diventate centrali in questa fase di ascesa senza sosta dell'AI e Nvidia si è trovata di certo in una posizione di vantaggio, non a caso è diventata in pochi mesi una delle aziende più ricche del mondo.
Avere a bordo del proprio PC una delle loro schede permette quindi di accedere oggi ad una serie di soluzioni interessanti, capaci di girare in locale e senza alcuna necessità di una connessione di rete. Il peso energetico delle operazioni non va così a gravare sulle spalle dei data center e gli utenti riescono ad avere comunque le risposte che cercavano.
Un esempio è Chat RTX, una piattaforma che sfrutta alcuni modelli LLM open source per creare il proprio "chatbot" interno, capace di navigare tra i propri file e cartelle (opportunamente condivise) e interagire anche vocalmente. In questo caso siamo ancora ad una versione poco evoluta, ma è già possibile utilizzarla con discreta soddisfazione.
Disegnare in tempo reale
Poi c'è Nvidia Canvas, un’evoluzione nel mondo della creazione digitale, che va oltre la semplice generazione di immagini da testo. Questa piattaforma, ancora in fase beta, sfrutta le potenzialità delle reti generative avversarie (GAN) per permettere agli utenti di disegnare scenari in modo intuitivo, selezionando filtri e materiali realistici come erba, nuvole e neve. L’interfaccia consente di creare paesaggi unici, trasformando un semplice schizzo in un’opera visiva dettagliata, adattando lo scenario con pochi clic, dal paesaggio invernale a una spiaggia tropicale.
Una delle caratteristiche più interessanti di Nvidia Canvas è l'integrazione con Photoshop, che permette di esportare i file direttamente nel software di Adobe per un'ulteriore personalizzazione. Gli utenti possono quindi sfruttare sia l’AI di Canvas sia quella di Photoshop, combinando il meglio di entrambe le piattaforme per ottenere risultati professionali. Grazie alla compatibilità con vari formati, come PSD ed EXR, le creazioni possono essere facilmente inserite nei flussi di lavoro di grafica 2D e 3D, permettendo un controllo senza precedenti sulle immagini.
La potenza conta
Delegare tutto ciò sul proprio hardware ha ovviamente un costo, ed è quello della macchina a disposizione. Se guardiamo i requisiti di Nvidia Canvas, ad esempio, scopriamo che per utilizzare con successo la piattaforma bisogna montare almeno una GeForce RTX o una RTX TITAN, con 4 GB di RAM per la funzione Standard e 6 GB per quella Panorama.
Per provare Nvidia Canvas noi abbiamo usato l'Asus Vivobook Pro 15 OLED, un ottimo portatile che oltre ad avere una GPU GeForce RTX 4060 Laptop con 8GB di memoria GDDR6, vanta anche un eccellente display 3K OLED a 120Hz capace di elevare l'esperienza di creazione delle immagini. La qualità dei pannelli è infatti determinante quando si lavora con le immagini, siano esse statiche o dinamiche, e in questo caso la combo risulta particolarmente azzeccata.
