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V-Smart.

L'intelligenza artificiale a casa tua

Stessa memoria. Buone prestazioni. Metà del prezzo.

Per far girare in casa un modello linguistico serio non serve una scheda grafica top di gamma da 4.650 € (5.350 $). Due schede di fascia media offrono esattamente la stessa memoria — ed è la memoria a decidere quanto grande può essere il modello che si riesce ad avviare. Abbiamo costruito una macchina così, l'abbiamo misurata e mostriamo i risultati.

RTX 5090 — una scheda top di gamma

Memoria
32 GB
Prezzo
4.400–4.650 € (5.100–5.350 $)

RTX 5070 Ti — due schede

Memoria
16 GB + 16 GB
Prezzo
2 × 1.050 € = 2.100 € (2 × 1.200 $ = 2.400 $)

La memoria delle due schede si somma: il modello si divide a metà e una metà calcola sulla prima scheda, l'altra sulla seconda. Dall'esterno sembra un unico computer con 32 GB di memoria grafica — al 47% del prezzo del modello di punta.

Prezzi al dettaglio europei, agosto 2026. NVIDIA ha già alzato i prezzi due volte quest'anno — del 10–15% a gennaio su tutta la linea RTX 50 e a maggio sulla sola RTX 5090 — e la terza correzione annunciata dovrebbe arrivare al 20–30%. Il motivo è la memoria GDDR7, sempre più cara, la cui scarsità è prevista almeno fino al 2028. Il rincaro colpisce entrambe le varianti, ma non in parti uguali: lo stesso 30% vale circa 630 € (720 $) sulla coppia di schede e quasi 1.390 € (1.600 $) sul modello di punta.

di memoria grafica per i modelli
32 GB
di memoria grafica per i modelli
token al secondo: scrive più in fretta di quanto tu legga
~200
token al secondo: scrive più in fretta di quanto tu legga
token di contesto, cioè qualche centinaio di pagine in una volta
262 mila
token di contesto, cioè qualche centinaio di pagine in una volta
di consumo quando la macchina è in attesa
120 W
di consumo quando la macchina è in attesa

Applicazioni

Le quattro cose per cui l'abbiamo costruita

Conversazione

La tua lingua, senza calchi

Un assistente che scrive e traduce con naturalezza nella tua lingua: i modelli sono multilingue, e la qualità l'abbiamo verificata sul nostro polacco — una delle lingue più difficili da rendere bene. Risponde più in fretta di quanto tu riesca a leggere la frase precedente, e l'intera conversazione resta su un disco a casa tua.

Immagini e video

Vede quello che le mostri

Una foto, la scansione di un documento, una clip fino a un minuto: il modello descrive, riassume ed estrae i dati. Senza inviare file privati su un server altrui.

Programmazione

Scrive codice e lo verifica da sola

Riceve la descrizione del compito e lavora in autonomia: crea i file, esegue i test, corregge gli errori. Nel nostro test consegnava progetti completi da 1500–3000 righe.

Ricerca

Va a cercare informazioni fresche

Un motore di ricerca proprio, sulla stessa macchina, permette al modello di verificare i fatti di oggi — senza account e senza lasciare traccia delle ricerche presso un intermediario.

La prova

Quaranta progetti scritti senza il nostro aiuto

Invece di affidarci alle dichiarazioni, abbiamo dato alla macchina dieci compiti di programmazione difficili e quattro diverse configurazioni del modello. Poi abbiamo verificato i risultati con i nostri strumenti — perché il modello sa scrivere nella documentazione che i test passano anche quando non passano.

esecuzioni autonome
40
esecuzioni autonome
per la serie completa di dieci progetti
3,8 h
per la serie completa di dieci progetti
criteri di accettazione verificati
284
criteri di accettazione verificati
soddisfatti nella configurazione migliore
71/71
soddisfatti nella configurazione migliore
  • I test li abbiamo eseguiti noi. La dichiarazione del modello sui test «verdi» non veniva presa sulla fiducia — il runner li lanciava in modo indipendente.

  • I requisiti di prestazione li abbiamo verificati misurando. Uno dei modelli si è annotato nella documentazione una soglia più morbida di quella richiesta dal compito. È emerso solo all'esecuzione.

  • L'intera macchina lavorava in isolamento — su un account separato senza privilegi, con accesso alla sola cartella di lavoro.

La bolletta elettrica

Quanto un buon frigorifero

Abbiamo misurato con una presa intelligente, contando il consumo dell'intero computer. Non delle sole schede, non in teoria.

in attesa di una domanda
120 W
in attesa di una domanda
lavoro tipico
256 W
lavoro tipico
la configurazione più pesante
352 W
la configurazione più pesante
picco momentaneo
580 W
picco momentaneo

1,32 €

(1,52 $): con questa somma sono nati i quaranta progetti del test qui sopra, alla nostra tariffa polacca — circa 0,03 € (0,04 $) a compito. Quattro decimi di questa cifra se ne vanno solo per tenere acceso il computer.

Onestamente

Che cosa questa soluzione non fa

Velocità.

La scheda top di gamma ha una memoria due volte più veloce e con i modelli più pesanti sarà più rapida. Il vantaggio delle due schede sono la capienza e il prezzo, non il record di velocità — anche se il ritmo di scrittura resta comunque più veloce di chi legge.

Uno alla volta.

La macchina tiene in memoria un modello per volta. Passare a un altro richiede una quindicina di secondi — in pratica si sceglie il modello adatto al compito, come si sceglie un programma.

Non sostituisce tutto.

I più grandi modelli commerciali vincono ancora nei compiti più difficili. Per conversazione, documenti, immagini e codice quotidiano la differenza smette di contare.

Richiede cura.

È un server, non un apparecchio pronto all'uso: aggiornamenti, copie di sicurezza, scelta dei modelli. Per questo descriviamo l'intera configurazione — compreso ciò che da noi non ha funzionato.

Laboratorio

Tutte le misurazioni descritte passo per passo

Documentiamo questa macchina dal primo avvio. Dai un'occhiata se vuoi costruirne una simile — o verificare i nostri numeri.

01

Perché due schede hanno senso: come il modello si divide tra loro

Due schede grafiche non calcolano due volte più in fretta — e non è per questo che si comprano. Si comprano per sommare la memoria. Ecco che cosa succede esattamente all'interno quando il modello si distribuisce su due schede, e perché proprio questo tipo di divisione vince sull'hardware di casa.

Leggi l'articolo → 6 min di lettura

02

Quanto contesto entra davvero in 32 GB

Il contesto è la memoria della conversazione — tutto ciò che il modello ha davanti agli occhi mentre formula la risposta. È il secondo consumatore di memoria della scheda dopo i pesi del modello, e di solito è lui a decidere se la configurazione parte o no. Abbiamo verificato dove sta il limite con 32 GB. La risposta è stata una sorpresa: quasi mai dal lato dell'hardware.

Leggi l'articolo → 5 min di lettura

03

I modelli che abbiamo testato — e quelli che sono rimasti

Per la macchina sono passate trentadue versioni configurate di modelli. In pianta stabile sono rimasti dieci profili di lavoro costruiti su quattro file. Ecco che cosa decideva la promozione e che cosa l'eliminazione — e perché il file più costoso non sempre è il migliore.

Leggi l'articolo → 5 min di lettura

04

Quanta corrente consuma un'AI domestica in un anno

Abbiamo misurato il consumo con una presa intelligente — dell'intero computer, non delle sole schede, per molte ore di lavoro continuo. La conclusione è scomoda per l'intuizione: la corrente non la mangia il calcolo, ma il semplice tenere accesa la macchina.

Leggi l'articolo → 4 min di lettura

05

Un motore di ricerca privato per il modello, senza account da intermediari

Un modello linguistico conosce il mondo fino al giorno in cui è finito il suo addestramento. Perché risponda a domande sull'oggi, deve saper cercare. Per questo abbiamo costruito un motore di ricerca tutto nostro, sulla stessa macchina — e già che c'eravamo abbiamo misurato quanto lavoro serve perché i risultati arrivino nella lingua di chi cerca.

Leggi l'articolo → 4 min di lettura

La macchina di prova Home AI — un computer con due schede grafiche
La nostra macchina di prova — tutti i numeri di questa sezione vengono da misurazioni fatte su di lei.