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NVIDIA RTX Spark arriva a ottobre, ma la vera novità è un'altra
NVIDIA vuole rendere l'intelligenza artificiale locale più semplice da installare, più rapida da eseguire e capace di sfruttare più computer presenti nella stessa abitazione. A IFA 2026 l'azienda, insieme a Microsoft e ai suoi partner, ha presentato una serie di novità che interessano agenti, motori di inferenza e PC Windows basati sulla piattaforma RTX Spark. Il filo conduttore è spostare una parte crescente dei carichi IA dal cloud al dispositivo, così da ridurre la latenza, mantenere più dati sul sistema e lavorare senza dipendere continuamente da crediti o connessioni remote.
Il primo tassello riguarda la configurazione degli agenti. Hermes Agent, OpenClaw e Perplexity Portable Computer adotteranno procedure più immediate per utilizzare modelli locali su hardware NVIDIA. Nel caso di Perplexity, da settembre Portable Computer sarà disponibile anche sui sistemi Windows e Linux dotati di GPU RTX con almeno 24 GB di VRAM (quindi RTX 3090, 4090 o 5090, rimanendo nel mondo consumer). I flussi di lavoro potranno essere eseguiti interamente sul PC, con la possibilità di affidare singole fasi a oltre 15 modelli cloud quando servono ricerca o capacità di ragionamento aggiuntive; prima del trasferimento dei contenuti, l'applicazione chiederà comunque il permesso dell'utente.
Per Hermes Agent sui PC NVIDIA RTX è invece in arrivo una configurazione con un clic su Windows e Linux. Il software rileverà automaticamente la GPU, sceglierà un modello e una configurazione adatti e avvierà llama.cpp con le ottimizzazioni NVIDIA già integrate. Anche l'app Windows di OpenClaw punta a ridurre l'attrito iniziale sui sistemi RTX con almeno 24 GB di memoria video. L'obiettivo è eliminare passaggi come la scelta manuale del server di inferenza, il download dei modelli e la regolazione della quantizzazione.
Le novità non riguardano soltanto la facilità d'uso. Gli ultimi interventi su llama.cpp promettono fino a 1,9 volte il throughput su GeForce RTX 5090 grazie a kernel ottimizzati, tecniche di speculative decoding e una fase di prefill più rapida. Sul fronte vLLM, NVIDIA indica un incremento di 1,2 volte su RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition e fino a 1,4 volte su configurazioni con due cluster DGX Spark. Questi miglioramenti sono già accessibili attraverso LM Studio, Ollama, llama.cpp e vLLM.
È qui che entra in gioco NVIDIA PAIR, acronimo di Personal AI Router, di cui vi parlo in maniera più approfondita in questo articolo dedicato. Si tratta di uno strumento gratuito e open source che individua i computer compatibili sulla rete locale e distribuisce le richieste di inferenza verso il sistema che dispone di capacità libera. I workflow agentici possono così suddividere un'attività in più operazioni parallele, evitando che ogni richiesta resti in coda sulla stessa GPU. PAIR funziona con Ollama e LM Studio e si adatta dinamicamente quando un dispositivo entra o esce dalla rete.
La beta di PAIR è disponibile con interfaccia grafica e da terminale su Windows, macOS e Linux. Il supporto comprende le GPU GeForce dalla serie RTX 20 in poi, le workstation RTX PRO basate su architettura Turing o successiva, DGX Spark e i Mac con chip Apple M4 o più recente. In uno scenario pratico, un agente potrebbe analizzare una casella di posta tramite più sotto-agenti, mentre PAIR assegna le singole operazioni ai PC disponibili: il sistema principale resta così utilizzabile per il gioco, la creazione di contenuti o altre attività.
L'altra parte dell'annuncio è hardware. I PC Windows NVIDIA RTX Spark arriveranno a ottobre, con nuovi sistemi già mostrati da vari brand in questi primi giorni di IFA, tra cui il desktop compatto Acer SFF RTX Spark e i sistemi ASUS ProArt con RTX Spark. La piattaforma combina una GPU RTX Blackwell da 1 petaflop, fino a 128 GB di memoria unificata e una CPU Grace a 20 core, con l'intento di alimentare agenti sempre attivi in notebook sottili e desktop compatti.
La spinta verso l'elaborazione sul dispositivo coinvolge anche la crea