Boom AI PC: la leva è nel cloud. «Entro il 2027 saranno il 60% del mercato PC»

Boom AI PC: la leva è nel cloud. «Entro il 2027 saranno il 60% del mercato PC».

Le recenti analisi di IDC e Canalys disegnano un futuro in cui gli AI PC, dispositivi dotati di intelligenza artificiale, prenderanno il sopravvento sul mercato, rappresentando quasi il 60% delle vendite entro il 2027. Questa evoluzione promette non solo di rivitalizzare l’industria dei PC attraverso nuovi cicli di sostituzione ma anche di migliorare significativamente l’esperienza utente in ambiti come il gaming e la creazione di contenuti digitali

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Come abbiamo avuto modo di sottolineare in altri articoli, la pervasività che sta accompagnando la crescita e l’attenzione sulle tematiche relative all’intelligenza artificiale sta influenzando l’intero panorama tecnologico, con un impatto che non riguarda solo infrastrutture e piattaforme, ma si estende fino agli endpoint.
Degli AI PC abbiamo avuto già modo di parlare, ma due recenti indagini di IDC e Canalys ci aiutano a dare una lettura dimensionale di quello che possiamo a ragione considerare “il” prossimo fenomeno.

La crescita del mercato degli AI PC secondo IDC

L’analisi di IDC si proietta al prossimo triennio, arrivando a preconizzare che gli AI PC rappresenteranno quasi il 60% del totale delle vendite entro il 2027.
In termini assoluti, questo significa passare dai quasi 50 milioni di unità previsti alla fine di questo 2024 a oltre 167 milioni nel 2027.
Sono crescite davvero importanti, che testimoniano l’entusiasmo e l’interesse che si sono sviluppati nei confronti dell’AI generativa. Entusiasmo e interesse che spingono i big player dell’industria dei pc a une vera e propria corsa per integrare capacità AI direttamente nei loro dispositivi, con la promessa di miglioramenti significativi in termini di produttività, privacy, sicurezza e riduzione dei costi di inferenza.

Cosa sono i costi di inferenza e perché è importante tenerne conto

Quest’ultimo è un aspetto specifico di cui tener conto, quando si parla di macchine progettate per applicazioni in ambito AI.
Ogni volta che viene fornito un input, un prompt, a un LLM, Large Language Model, serve potenza di calcolo per poter generare un output.
Il processo di invocazione di un LLM addestrato per generare un output è chiamato inferenza. Il costo di questo processo, principalmente guidato dal calcolo eseguito su GPU (Unità di Elaborazione Grafica), è denominato costo di inferenza.§
In altre parole, quando si chiede a un modello di intelligenza artificiale come GPT di rispondere a una domanda o di completare un testo, si sta eseguendo una operazione che richiede risorse di calcolo e il “costo di inferenza” si riferisce a quanto effettivamente costa eseguire queste operazioni in termini di utilizzo delle risorse di calcolo (anche in cloud), che può includere il consumo di energia elettrica e l’usura dell’hardware.

Quali tipologie di AI PC

Nella sua analisi, IDC suddivide gli AI PC in tre categorie principali:

• AI PC con hardware abilitato: Dotati di NPU (Neural Processing Unit) con prestazioni inferiori a 40 TOPS, destinati a funzionalità AI specifiche.
• AI PC di nuova generazione: Includono NPU con prestazioni tra 40 e 60 TOPS, abbinati a sistemi operativi progettati con un focus AI per funzionalità pervasive.
• AI PC avanzati: più futuristici, con prestazioni NPU superiori a 60 TOPS, non ancora annunciati al momento dello studio.

Secondo la società di analisi, le due tipologie di “fascia superiore” sono destinate a prendere il sopravvento nei prossimi anni.
Quanto ai mercati target, anche se il mondo professionale è il primo destinatario di questa innovazione, per gli utenti consumer i benefici si rifletteranno sia in ambito gaming, sia nella creazione di contenuti digitali.

Canalys: molte opportunità, ma tante resistenze

Concorda sulle numeriche anche il report di Canalys, che evidenza, come il market share degli AI PC, vale a dire macchine che integrano chipset dedicati per gestire carichi di lavoro AI direttamente sul dispositivo, potrebbero passare dal 19% previsto per la fine del 2024, a un ben più sostanzioso 60% nell’arco dei prossimi tre anni.
Non concordano solo sui numeri i due analisti.
Per entrambi gli AI PC rappresentano la leva che potrebbe ridare linfa all’industria dei pc, incoraggiando nuovi cicli di sostituzione con la promessa di esperienze utente notevolmente migliorate.
Non mancano tuttavia ostacoli da superare.
Da un lato la necessità di lavorare con i partner commerciali per creare una cultura rispetto a questa nuova tipologia di dispositivi, dall’altro quella di superare la resistenza degli utenti, in particolare su tematiche di trasparenza e pratiche etiche.

Sia IDC sia Canalys concordano anche sul fatto che l’era dei PC AI sia effettivamente all’orizzonte e promette di ridefinire l’esperienza di computing.
Siamo di fronte a una nuova classe di dispositivi dal forte potenziale trasformativo, che offrono l’opportunità di migliorare significativamente sia la produttività personale sia quella professionale.
C’è un ulteriore aspetto sul quale gli analisti invitano a riflettere ed è legato al cloud.
Trasferendo i carichi di lavoro AI dal cloud al dispositivo, si migliorano le prestazioni, eliminando il viaggio di andata e ritorno che i carichi di lavoro AI attuali devono fare fino al cloud e viceversa; si potenziano privacy e sicurezza mantenendo i dati sul dispositivo; si riducono i costi limitando la necessità di accedere a costose risorse cloud.

All’orizzonte gli AI Phone

Se per gli AI PC la roadmap è già in qualche modo tracciata, all’orizzonte si profila le prossima nuova ondata di innovazione: quella degli AI Phone.
Se qualche avvisaglia si è già colta in occasione del CES di Las Vegas, qualcosa di più potrebbe vedersi in occasione del Mobile World Congress di Barcellona.
Finora, va detto l’implementazione effettiva dell’AI sui dispositivi mobili è stata limitata, principalmente a causa delle restrizioni tecniche che impediscono agli LLM di funzionare direttamente sui telefoni. La situazione sta iniziando a cambiare con l’introduzione di nuovi modello che promettono di eseguire modelli di base AI direttamente sul dispositivo, sebbene le funzionalità implementate finora siano state piuttosto modeste.