• Ferramentas GenAI como Copilot e Adobe Firefly processam tarefas em data centers remotos, exigindo recursos significativos. Os chips Intel Meteor Lake e as NPUs da AMD melhoram a eficiência da IA, com o mecanismo de IA da MSI ajustando automaticamente as tarefas.
  • A IA local está ganhando popularidade nos smartphones Pixel 8 e Pixel 8 Pro do Google, potencialmente melhorando a cibersegurança ao executar modelos extensos de IA localmente.

O Copilot AI da Microsoftpoderá em breve ser executado localmente em PCs, usando unidades de processamento neural capazes de exceder 40 trilhões de operações por segundo (TOPS). A Intel espera que esses PCs habilitados para IA lidem com mais elementos do Copilot diretamente, potencialmente aumentando o desempenho e a privacidade ao reduzir atrasos causados pelo processamento em nuvem.

Usando o Copilot em um PC

O Copilot no Windows 11 e outras ferramentas GenAI como ChatGPT e Adobe Firefly consomem recursos e energia significativos em um data center remoto, enquanto aplicações locais como Stable Diffusion e modelagem de linguagem Llama podem ser executadas localmente. Resultados de alta qualidade exigem um PC com poder de processamento potente, especialmente uma GPU de alta velocidade, que antes era o foco da mineração de criptomoedas.

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Avanços recentes em hardware, incluindo unidades de processamento neural (NPUs) nos chips Intel Meteor Lake e as ofertas da AMD, geraram discussões sobre PCs com IA. Esses componentes de baixo consumo visam melhorar a eficiência do processamento de IA e permitir que tarefas GenAI operem perfeitamente com bateria.

O mecanismo de IA da MSI otimiza o desempenho do laptop ajustando automaticamente as configurações de bateria, velocidade da ventoinha e tela com base nas atividades do usuário, melhorando o desempenho em jogos e restaurando-o para documentos do Word.

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IA em Desenvolvimento

Os smartphones Pixel 8 e Pixel 8 Pro do Google apresentam o chip Tensor G3, que suporta IA generativa no dispositivo. No entanto, este hardware ainda não é capaz de executar modelos extensos de IA como Bard AI, Copilot ou ChatGPT localmente, executando modelos mais compactos. A tendência de IA local se estende além dos PCs.

O processamento local de IA pode melhorar a cibersegurança ao reduzir o risco de fluxo de dados e acesso a tarefas de propriedade intelectual. O consultor de cibersegurança John Bambenek destaca o potencial de perda de dados em violações de serviços de nuvem de terceiros. Ao implementar o Copilot AI da Microsoft localmente, as organizações podem manter o controle sobre seus dados, removendo a maior barreira para a adoção, já que os CISOs se sentem mais seguros.