Ormai è chiaro che il futuro dell’intelligenza artificiale non sarà confinato esclusivamente al cloud, ma avrà invece un’anima ibrida capace di sfruttare al meglio la potenza sia dei data center, sia dei dispositivi locali. In questo scenario, Microsoft ha annunciato la disponibilità generale di Windows ML, un runtime di inferenza IA integrato in Windows 11 e progettato per eseguire modelli IA direttamente sul dispositivo e per gestire in maniera trasparente le dipendenze hardware e software. Presentato per la prima volta all’evento Build 2025, Windows ML rappresenta oggi la spina dorsale di Windows AI Foundry, garantendo compatibilità con CPU, GPU e NPU di un ecosistema eterogeneo di partner tecnologici.

IA locale: sicurezza, reattività ed efficienza

L’approccio di Windows ML porta tre benefici concreti: maggiore velocità di risposta, protezione dei dati personali e riduzione dei costi operativi. Gli sviluppatori possono così creare applicazioni che sfruttano l’intelligenza artificiale in tempo reale, mantenendo le informazioni dell’utente sul dispositivo e offrendo esperienze fluide anche senza connessione a internet.

La compatibilità con ONNX Runtime (ORT) rende la transizione semplice per chi lavora già con modelli basati su PyTorch o altri framework e, grazie agli strumenti integrati, i modelli possono essere convertiti, ottimizzati e distribuiti rapidamente, con Windows che si occupa della distribuzione e dell’aggiornamento degli Execution Providers, i componenti che permettono di sfruttare al meglio le varie architetture hardware.

Un’infrastruttura pensata per gli sviluppatori

Windows ML funziona come uno strato di astrazione hardware, semplificando il lavoro degli sviluppatori. Invece di dover creare versioni multiple della stessa applicazione per supportare CPU, GPU o NPU differenti, è il sistema a gestire automaticamente la selezione del silicio più adatto. Gli sviluppatori possono comunque definire politiche di utilizzo, ad esempio privilegiando l’efficienza energetica con l’NPU o le massime prestazioni con la GPU.

Un altro aspetto cruciale riguarda la riduzione del peso delle applicazioni. Poiché Windows si occupa di distribuire il runtime e i provider necessari, non è più indispensabile includerli nei pacchetti software e ciò si traduce in app più leggere e facili da mantenere, con un risparmio che può arrivare a centinaia di megabyte.

Il successo di uno strumento come Windows ML dipende anche dalla collaborazione con i principali produttori di hardware. Microsoft ha quindi lavorato fianco a fianco con AMD, Intel, NVIDIA e Qualcomm per ottimizzare le prestazioni dei loro processori all’interno dell’ecosistema Windows.

AMD ha integrato Windows ML all’interno della piattaforma Ryzen AI, permettendo agli sviluppatori di sfruttare CPU, GPU e NPU in maniera coordinata. Intel, con la tecnologia OpenVINO, garantisce massima flessibilità sui processori Core Ultra, mentre NVIDIA utilizza TensorRT per eseguire modelli AI ottimizzati sulle proprie GPU RTX, con incrementi prestazionali significativi rispetto alle soluzioni precedenti. Infine, Qualcomm contribuisce con il provider dedicato per la serie Snapdragon X, abilitando un utilizzo efficiente della NPU anche in scenari mobili.

Windows ML IA

Prime applicazioni e casi d’uso concreti

Molti sviluppatori hanno già iniziato a integrare Windows ML nei loro prodotti. Adobe, ad esempio, sta lavorando per rendere Premiere Pro e After Effects più intelligenti, introducendo funzioni come la ricerca semantica dei contenuti multimediali e il rilevamento automatico delle scene, tutto accelerato localmente dalla NPU. McAfee utilizza l’IA per identificare deepfake e tentativi di truffa online, mentre Topaz Labs sfrutta le capacità locali per migliorare la qualità delle immagini fotografiche in tempo reale.

Altri esempi includono Filmora, che introduce effetti visivi potenziati dall’intelligenza artificiale, e Reincubate Camo, che migliora la qualità delle webcam durante videoconferenze e streaming. Anche nel campo dell’accessibilità, Windows ML offre nuove possibilità, come nel caso di Dot Inc., che utilizza riconoscimento vocale e OCR per rendere più inclusiva l’esperienza digitale. Questi scenari mostrano come la disponibilità di un’infrastruttura IA locale possa accelerare l’adozione di funzionalità avanzate, riducendo i tempi di sviluppo e aumentando la portata delle innovazioni.

Strumenti e semplificazione del workflow

Per facilitare l’adozione, Microsoft ha messo a disposizione degli sviluppatori l’AI Toolkit per Visual Studio Code, che centralizza conversione, ottimizzazione e valutazione dei modelli in un unico ambiente. Con questo set di strumenti è possibile ridurre al minimo la complessità tecnica e distribuire modelli efficienti su Windows 11. Inoltre, l’AI Dev Gallery permette di sperimentare scenari IA direttamente con modelli personalizzati, accelerando la fase di test e prototipazione.

Windows ML è incluso nella Windows App SDK a partire dalla versione 1.8.1 e funziona su tutti i dispositivi aggiornati a Windows 11 24H2 o successivi. Questo significa che la piattaforma è già pronta per essere utilizzata su una vasta gamma di PC, dai notebook ultraportatili alle workstation di fascia alta.