Cuando Microsoft anunció la certificación «Copilot+ PC«, lo hizo dejando claro una cosa: para disfrutar de las funciones avanzadas de Inteligencia Artificial de forma local en el ordenador es necesario que el procesador cuente con una NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal) dedicada.
Aquella decisión, obviamente unilateral, dejó a millones de usuarios con ordenadores de escritorio y portátiles potentes con la sensación de haber quedado obsoletos de la noche a la mañana, al menos en lo relacionado con la Inteligencia Artificial.
Ya no es necesario una NPU para utilizar LLMs de forma local
Sin embargo, el gigante tecnológico ha decidido dar marcha atrás. Según una actualización en sus documentos oficiales de desarrollo y en GitHub, Microsoft ya permite que las tarjetas gráficas de NVIDIA ejecuten las API de sus modelos de lenguaje locales en Windows 11. El único requisito de hardware es contar con una gráfica RTX de la serie 30 o superior que tenga al menos 6 GB de memoria VRAM.
Este movimiento sirve para demostrar una realidad que muchos de nosotros sabíamos: las tarjetas gráficas modernas son perfectamente válidas para tareas de IA. De hecho, los chips de NVIDIA han sido el motor de la revolución de la IA en la nube durante años gracias a su espectacular capacidad de procesamiento en paralelo.
Aunque las NPU de los nuevos procesadores son extremadamente eficientes en términos de consumo energético (ideales para estirar la batería de un portátil), las GPU dedicadas ofrecen una potencia bruta y una velocidad de procesamiento que, en muchos escenarios, supera con creces lo que un chip NPU actual puede lograr. Microsoft simplemente había decidido bloquear esta capacidad en Windows para impulsar las ventas de la nueva marca «Copilot+».
Entonces ¿Por qué se crearon las NPU si las GPU podían hacerlo mismo?
Si bien es cierto que una GPU ya podía hacer la misma función que una NPU, el principal motivo para crearlas fue poder hacerlo de forma más eficiente en equipos portátiles. Una GPU, a diferencia de una NPU, consume mucha energía, genera más calor y reduce la duración de la batería.
Las NPU existen, además, para estar siempre en funcionamiento de forma silenciosa y barata, algo que una GPU no puede hacer sin afectar la autonomía o disparar el consumo.
| Característica | NPU (Neural Processing Unit) | GPU (Graphics Processing Unit) |
|---|---|---|
| Diseño | Dedicada a IA, operaciones matriciales optimizadas | Procesador masivo paralelo para gráficos y cómputo general |
| Rendimiento IA | Alto rendimiento por vatio | Rendimiento bruto muy superior |
| Consumo energético | Muy bajo (1–5 W típicos) | Alto (50–300 W según GPU) |
| Calor generado | Mínimo | Elevado |
| Tamaño de modelos | Limitado por la arquitectura y RAM del sistema | Mucho mayor gracias a VRAM dedicada |
| Velocidad en inferencia | Rápida en modelos pequeños/medianos | Muy rápida en modelos medianos/grandes |
| Integración con Windows | Requisito para funciones Copilot+ (Recall, etc.) | Ahora compatible con Language Model APIs, pero sin acceso a funciones exclusivas |
| Disponibilidad | Solo en CPUs modernas (AMD Ryzen AI, Intel Core Ultra, Snapdragon X) | Muy extendida: RTX 30/40/50, Radeon, etc. |
| Escenarios ideales | IA siempre activa, bajo consumo, tareas del sistema | Modelos grandes, cargas intensivas, desarrollo, inferencia pesada |
| Limitaciones | No escala bien a modelos enormes | Consumo, ruido, calor, dependencia de drivers |
¿Qué se puede y que no se puede hacer ahora?
Esta funcionalidad tiene la etiqueta “experimental”, no es un simple botón o aplicación que podamos activar cuando la necesitemos, sino una herramienta para que los desarrolladores puedan aprovechar al máximo su hardware.
A través de Phil Silica, un modelo de lenguaje de Microsoft diseñado para funcionar de forma local con el hardware del PC, los usuarios pueden crear resúmenes de textos largos, reescribir correos, cambiar el tono o estilo y generar respuestas a conversaciones.
Todo de forma local, lo que ofrece una mayor privacidad, ya que los datos no salen del PC. Sin embargo, es importante tener en cuenta que Microsoft sigue limitando el funcionamiento de funciones como Recuerdos (ReCall) a equipos que incorporen una NPU dedicada.
Al abrir el acceso a sus modelos de lenguaje locales a los millones de tarjetas RTX de NVIDIA ya presentes en muchos hogares, Microsoft amplía las oportunidades para los desarrolladores y refuerza el papel de Windows 11 como una plataforma de IA más abierta y potente.
Fuente: hardzone.es