Microsoft está aflojando una "línea dura" que anteriormente trazó en torno a las PC Copilot+, permitiendo que más dispositivos con Windows 11 ejecuten cargas de trabajo de IA nativas si tienen la GPU adecuada.La última actualización muestra que los sistemas con una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX serie 30 o más nueva con al menos 6 GB de memoria de video admitirán la API del modelo de idioma local de Windows. A primera vista, esto es sólo un pequeño cambio para los desarrolladores, pero da a entender que Microsoft está reconsiderando si vincula estrechamente sus capacidades nativas de IA bajo la marca Copilot+.
Cuando Copilot+ PC se lanzó oficialmente el 18 de junio de 2024, el mensaje de Microsoft fue muy claro: el hardware de IA dedicado es un requisito. Algunas de las características definitorias de este tipo de dispositivo son las unidades de procesamiento neuronal (NPU) integradas, así como configuraciones básicas como 16 GB de memoria y unidades de estado sólido. Entre ellos, la NPU se presenta deliberadamente como la clave para desbloquear las capacidades de IA nativas de Windows.
Sin embargo, las NPU no son las únicas capaces de manejar cargas de trabajo de IA. Las GPU modernas, en particular, están diseñadas para computación paralela masiva y se han utilizado durante mucho tiempo para ejecutar modelos de aprendizaje automático. En la práctica, para muchas cargas de trabajo de IA, las GPU a menudo pueden proporcionar capacidades de rendimiento más altas que las NPU actuales, a menudo a costa de un mayor consumo de energía.
Antes de este ajuste, Microsoft había estado limitando la mayoría de las capacidades de IA integradas a dispositivos con NPU. Esto evita que muchas PC con suficiente potencia informática y que dependen únicamente de GPU utilicen la generación local de texto e imágenes, así como una serie de herramientas de inteligencia artificial como Windows Recall. Hoy, esta brecha está comenzando a cerrarse. Microsoft confirmó en un documento técnico actualizado y en una publicación de GitHub que los desarrolladores ahora pueden ejecutar la API del modelo de lenguaje en PC que no sean Copilot+ con GPU compatibles.
En su introducción, Microsoft llama a esta capacidad "API de modelo de lenguaje ejecutadas en GPU (experimental)", y señala que estas API ahora se pueden ejecutar en PC que no sean Copilot+ con GPU compatibles, lo que lleva las capacidades de modelo de lenguaje nativo a una gama más amplia de dispositivos con Windows 11. El funcionario también aclaró que el hardware actualmente compatible incluye la serie NVIDIA GeForce RTX 30 y productos más nuevos equipados con más de 6 GB de memoria de video.
En la etapa actual, esta capacidad todavía se encuentra principalmente a nivel de desarrollador y no está abierta directamente a los usuarios finales comunes. Para llamar a estas API, debe desarrollar o utilizar una aplicación que integre Windows AI Framework. Sin embargo, esto ha sentado las bases para la expansión masiva de las capacidades nativas de IA a más dispositivos Windows.
En el centro de este marco se encuentra un pequeño modelo de lenguaje local llamado Phi Silica. En lugar de estar preinstalado en todos los sistemas, Phi Silica se distribuye bajo demanda a través de Windows Update: el modelo se descarga sólo cuando una aplicación lo solicita. Una vez instalado el modelo, se puede ejecutar en hardware local. Cuando se detecta una GPU disponible, la GPU se utilizará primero para acelerar la inferencia.
Las funciones divulgadas actualmente se centran principalmente en tareas relacionadas con el texto. A través de la API Windows.AI.Text, las aplicaciones pueden realizar operaciones como resumen de contenido, reescritura de texto, conversión de texto a un formato estructurado y generación de mensajes. Desde la perspectiva del usuario, estas capacidades son similares a la experiencia que brindan las herramientas de inteligencia artificial en la nube, excepto que los cálculos se completan completamente localmente.
La ejecución local aporta algunas ventajas prácticas. Al reducir la dependencia de la potencia de la computación en la nube, se espera mejorar la velocidad de respuesta del sistema. Al mismo tiempo, no es necesario cargar los datos en servidores externos, lo que ayuda a que los datos permanezcan dentro de la máquina local. Este modelo es potencialmente atractivo tanto para los desarrolladores como para los usuarios empresariales en términos de latencia, costos de ancho de banda y cumplimiento de la privacidad, lo que podría afectar la forma en que adoptan las capacidades de IA.
Cabe señalar que esta apertura no significa que el sistema Copilot+ esté completamente “desbloqueado”. Algunas de las funciones más visibles de Copilot+, como Windows Recall y Click to Do, todavía están vinculadas a sistemas con NPU. Tal como está, la compatibilidad con GPU se limita principalmente a la capa API del modelo de lenguaje, en lugar de una integración completa en toda la experiencia de IA.
Aunque persisten las limitaciones, la tendencia ya es clara: Microsoft ya no ve la NPU como el único punto de entrada para la IA nativa de Windows. Permitir que la GPU maneje esta parte de la carga de trabajo amplía significativamente la gama de hardware compatible y debilita la imagen de "solo IA nativa" que tenía Copilot+ PC en el lanzamiento.