Le fortune di Nvidia sono aumentate notevolmente negli ultimi anni, principalmente grazie all'immenso valore delle sue GPU per l'accelerazione dell'IA. Sebbene molti utenti utilizzino le GPU Nvidia principalmente per il gioco, c'è potenziale per un uso doppio. Nvidia ha recentemente lanciato il suo G-Assist AI sperimentale, che può funzionare in parallelo per assistere gli utenti nell'ottimizzazione dei loro PC e nel miglioramento delle loro esperienze di gioco. Sebbene vanti alcune capacità impressionanti, Nvidia sottolinea che questo strumento è ancora sperimentale. G-Assist può essere accesso tramite l'app desktop di Nvidia, che presenta un overlay flottante. Una volta attivato, gli utenti possono interagire con G-Assist digitando o parlando per chiedere informazioni sulle statistiche di sistema o per regolare le impostazioni. È possibile porre domande fondamentali, come "Come funziona la generazione di frame DLSS?" e può anche gestire alcune configurazioni a livello di sistema. Attivando G-Assist, gli utenti ricevono informazioni sulle prestazioni del loro sistema, complete di grafici di dati generati su misura. Inoltre, l'IA può modificare le impostazioni, come ottimizzare le configurazioni per un gioco specifico o attivare/disattivare caratteristiche particolari. G-Assist ha persino la capacità di overcloccare la tua GPU, accompagnato da un grafico che illustra i possibili guadagni di prestazioni. Lo scorso anno, Nvidia ha mostrato G-Assist con caratteristiche impressionanti legate al gioco attivo. Quella versione poteva analizzare le tue attività e offrire suggerimenti per raggiungere il tuo prossimo obiettivo. Purtroppo, l'integrazione del gioco nella versione pubblica è limitata, supportando solo alcuni titoli come Ark: Survival Evolved. In un aspetto positivo, G-Assist è compatibile con diversi plugin di terze parti, consentendogli di controllare periferiche di marchi come Logitech G, Corsair, MSI e Nanoleaf. Ad esempio, può regolare i profili termici tramite la tua scheda madre MSI o modificare le impostazioni LED attraverso Logitech G. Mentre i produttori di PC si affrettano a introdurre laptop alimentati da IA, Nvidia sottolinea spesso che i computer dotati di GPU genuine sono le principali macchine per l'IA. Tuttavia, le opportunità per sfruttare questa capacità sono state scarse, con la maggior parte delle applicazioni IA che dipendono dall'elaborazione in cloud.

Sebbene Nvidia abbia precedentemente lanciato l'app ChatRTX a uso generale, G-Assist è specificamente progettato per i giocatori, che probabilmente possiedono GPU robuste. Nvidia afferma che G-Assist utilizza un Small Language Model (SLM) ottimizzato per l'operatività locale. L'installazione di testo predefinita occupa 3GB di spazio, mentre l'aggiunta del controllo vocale aumenta questo a 6. 5GB. Per utilizzare G-Assist, è necessaria una GPU della serie GeForce RTX 30, 40 o 50 con un minimo di 12GB di RAM. Le prestazioni di G-Assist migliorano con GPU più potenti. Anche se il supporto per le GPU dei laptop è previsto per il futuro, molte potrebbero non essere sufficientemente potenti per un uso efficace. Sebbene G-Assist operi sulla tua GPU piuttosto che nel cloud, quella stessa GPU è probabilmente utilizzata per il gioco. Abbiamo testato G-Assist con una RTX 4070, e l'interazione con il modello ha notevolmente aumentato l'uso della GPU. Generare output dal modello può rallentare le prestazioni, il che potrebbe ostacolare le esperienze di gioco. Al di fuori del gioco, G-Assist funziona molto più velocemente, ma se prevedi di usarlo frequentemente, è consigliabile avere una GPU molto potente. Attualmente, le prestazioni di G-Assist sono lente e un po' problematiche, rendendo meno pratico fare affidamento su di esso per le esigenze immediate. Regolare manualmente la maggior parte delle impostazioni di sistema e di gioco è generalmente più veloce. Tuttavia, rappresenta un passo interessante verso l'utilizzo di modelli IA sull'hardware personale. Le future GPU potrebbero raggiungere un punto in cui possono eseguire simultaneamente giochi e modelli di linguaggio in modo efficace, ma per ora, G-Assist rimane uno strumento sperimentale interessante.