NVIDIA ha sfruttato l'IFA di Berlino per mettere Windows al centro della sua strategia di intelligenza artificiale locale. Il post del 3 settembre dell'azienda illustra un nuovo framework Windows Agent per agenti che vengono eseguiti in background sotto il controllo del sistema operativo, configurazioni con un solo clic per OpenClaw e Hermes Agent di Nous Research, una versione beta di un router di inferenza chiamato NVIDIA PAIR, una serie di nuovi modelli locali e la conferma della data di lancio, prevista per ottobre, dei PC Windows con RTX Spark di Lenovo, Acer e altri sei produttori.
Questa settimana è successo anche qualcos'altro che NVIDIA non ha annunciato. Dopo aver applicato l'ultimo aggiornamento del firmware a un cluster DGX Spark nel nostro laboratorio, l'elenco dei dispositivi fwupd ha aggiunto una voce che non avevamo mai visto prima: Windows UEFI CA. Si tratta del certificato Microsoft che il firmware di una macchina utilizza per considerare attendibile il boot loader di Windows. Windows è quasi disponibile per Spark, la funzionalità più richiesta per questi dispositivi.
Cosa è cambiato nel firmware del nostro DGX Spark?
Lo screenshot qui sotto è sudo fwupdmgr upgrade Su uno dei nostri Spark dopo l'aggiornamento di questa settimana, il controller integrato, il TPM, la CA UEFI e il firmware del dispositivo UEFI sono tutti aggiornati all'ultima versione. Più in basso, nell'elenco dei dispositivi senza aggiornamenti in sospeso, compare "Windows UEFI CA" insieme alla chiave del database del BIOS, alla chiave di scambio chiavi, a SBAT, all'elenco di revoca dbx UEFI e a ConnectX-7.
Una breve spiegazione del perché quella riga sia importante. UEFI Secure Boot mantiene un database di certificati attendibili (.db) che il firmware utilizza per avviare un sistema operativo. Le distribuzioni Linux si avviano tramite un file di configurazione (shim) firmato dalla CA UEFI di terze parti di Microsoft, che fwupd traccia come "UEFI CA". Windows Boot Manager è firmato con un certificato Microsoft diverso, la CA di produzione di Windows, che fwupd traccia separatamente come "Windows UEFI CA". Poiché DGX OS necessitava solo del certificato di terze parti, non c'era motivo per cui quello di Windows dovesse essere presente nel database di Spark. Dopo l'aggiornamento di questa settimana, è presente e fwupd lo elenca senza aggiornamenti in sospeso.
L'avvio di Windows su ARM su questo hardware richiede ancora i driver per la GPU Blackwell, i dispositivi della piattaforma della CPU Grace, le schede di rete ConnectX-7 e il resto della scheda, oltre a un programma di installazione, e NVIDIA non ha detto nulla al riguardo per DGX Spark. Ciò che ha affermato è che lo stesso silicio di classe GB10 verrà integrato nei PC Windows il mese prossimo con il nome RTX Spark, con uno stack Windows che NVIDIA e Microsoft stanno sviluppando insieme sin dal Computex . Affidarsi al certificato di avvio di Microsoft nel firmware di DGX Spark è il tipo di lavoro preliminare necessario per rendere ciò possibile.
Perché è importante: il supporto nativo per Windows è stata la richiesta più frequente da parte di chi era interessato a Spark, ed è il motivo principale per cui la nostra recensione di AMD Ryzen AI Halo ha avuto un tale successo. Halo supporta Windows 11 o Linux sullo stesso box da 128 GB; Spark esegue esclusivamente DGX OS. Con l'arrivo di Windows su DGX Spark, il divario più grande in questo confronto si colmerà e il pubblico di riferimento del dispositivo si amplierà ben oltre gli sviluppatori di intelligenza artificiale che si trovano a proprio agio con Ubuntu.
I PC Windows con RTX Spark arriveranno a ottobre.
NVIDIA afferma che i PC con RTX Spark saranno disponibili "a partire da ottobre". Lenovo ha presentato Yoga Pro 9n e Yoga 9n 2-in-1 all'IFA; Acer ha mostrato un concept di desktop compatto; e altri sei produttori inizieranno le spedizioni a ottobre. La pagina di NVIDIA dedicata a RTX Spark include nella lista dei laptop ASUS ProArt P16, Dell XPS 16, HP OmniBook X 14, Microsoft Surface Laptop Ultra e MSI Prestige N16 Flip AI+, e nei desktop Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo e MSI.
Le specifiche tecniche sono quelle presentate da NVIDIA a giugno: i laptop possono essere equipaggiati con una GPU Blackwell RTX fino a 6,144 core, una CPU Grace a 20 core e fino a 128 GB di memoria LPDDR5X unificata, con un consumo energetico compreso tra 45 W e 80 W, mentre i desktop si fermano a 5,120 core CUDA, 18 core CPU e 64 GB di memoria, con un consumo di 140 W. Entrambi i modelli raggiungono una potenza di calcolo AI FP4 di 1 petaflop e dispongono di PCIe Gen5, HDMI 2.1b e tre uscite DisplayPort 2.1b. Per quanto riguarda il gaming, NVIDIA elenca Electronic Arts, Embark, Ubisoft, KRAFTON, NetEase, Riot Games e Xbox tra gli sviluppatori che pubblicheranno titoli per la piattaforma. CyberLink offrirà al lancio una modalità PC AI per PhotoDirector 365 ottimizzata per RTX Spark, che utilizza TensorRT-RTX e FP8.
Agenti che rimangono sul PC
La parte software del post si concentra sul mantenimento degli agenti in locale. NVIDIA descrive un nuovo framework per agenti Windows che consente agli agenti di "essere eseguiti in modo sicuro in background sotto il controllo del sistema operativo" e ha collaborato con Microsoft e OpenClaw, che definisce il più grande progetto di intelligenza artificiale su GitHub con oltre 380,000 stelle, per semplificare la configurazione dell'app OpenClaw per Windows su GPU RTX con 24 GB o più di VRAM. Hermes Agent di Nous Research offre ora la configurazione del modello locale con un solo clic su Windows, con il supporto per Linux in arrivo, e Portable Computer di Perplexity funziona attualmente su Linux con una GPU RTX da 24 GB o più, con il supporto per Windows "in arrivo a breve". La proposta di NVIDIA per tutte e tre le soluzioni è la stessa: flussi di lavoro completi sulla macchina locale, senza consumare crediti cloud.
PAIR, llama.cpp e vLLM più veloci e una nuova serie di modelli
NVIDIA PAIR, acronimo di Personal AI Router, è uno strumento gratuito e open-source che individua i PC compatibili su una rete locale e instrada le richieste di inferenza indipendenti al sistema che ha la capacità necessaria; si può pensare a questo strumento come a una versione domestica di LLM-D. Funziona con Ollama e LM Studio e l'elenco dell'hardware è ampio: dalle GeForce RTX serie 20 e successive, alle GPU workstation RTX PRO fino a Turing, DGX Spark e Mac Apple M4 o successivi. La versione beta è ora disponibile per Windows, macOS e Linux, con interfaccia grafica e da terminale.
In base all'inferenza grezza, NVIDIA dichiara un throughput di llama.cpp fino a 1.9 volte superiore su una GeForce RTX 5090 grazie alle ottimizzazioni del kernel e alla decodifica speculativa migliorata, e guadagni vLLM di 1.2 volte su RTX PRO 6000 Blackwell e fino a 1.4 volte su cluster DGX Spark a due nodi, il tutto confluendo in LM Studio e Ollama. Il pacchetto di modelli include Nemotron 3.5 Lightning, un modello da 30 miliardi di parametri dimensionato per PC RTX, workstation RTX PRO, DGX Spark e Jetson; il modello multimodale MoE GLM-5.3-Flash di Z.ai; Qwen3.8-Flash-Next e Qwen3.8-27B; LTX 2.5 e MiniMax-H3 per la generazione video; il modello Muse Glimmer da 30 miliardi di Meta per la codifica e il lavoro di agenzia; e DeepSeek v4 Flash, un MoE da 284 miliardi di parametri con 13 miliardi di parametri attivi che, secondo NVIDIA, funziona su un cluster a due Spark o su una DGX Station.
Terremo d'occhio fwupd. Se si aprirà una strada per Windows per DGX Spark, lo Spark che si trova accanto all'Halo sul nostro banco di prova sarà il primo dispositivo su cui lo proveremo.
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