![Imagem de: Máquinas com RTX são AI PCs; testamos um notebook com a GeForce RTX 4060 [Review]](https://tm.ibxk.com.br/2024/12/10/10065042933009.jpg?ims=1280x480)
Desde 2022 a inteligência artificial se tornou sinônimo para a mais recente e inovadora tecnologia a chegar ao mercado doméstico. Para alavancar as vendas e trazer um ar de novidade, a indústria trouxe os AI PCs para a cena, ou seja, um conjunto de computadores com chips dedicados para execução de tarefas relacionadas com IA.
No entanto, a verdade é que computadores com IA já estão no mercado há algum tempo e a Nvidia é uma das responsáveis por isso. Para entender melhor essa história, o TecMundo testou um notebook Avell equipado com uma GeForce RTX 4060 focado em atividades sobre inteligência artificial, provando que o time verde tem a dianteira nesse assunto.
A revolução das RTX
Antes de começar com a experiência de uso, vale a pena voltar no tempo e explicar como as GeForce RTX revolucionaram não somente o portfólio de produtos da Nvidia, como também catapultaram uma série de inovações em IA.
Lançadas em setembro de 2018, as RTX 20 chegaram com uma série de funcionalidades até então bem desconhecidas pelo público geral. O icônico prefixo GTX (Giga Texel Shader eXtreme) usado por anos dava espaço para o RTX (Ray Tracing Texel eXtreme) que se tornaria um destaque na indústria.
Com essa geração, a companhia introduziu os Tensor Cores, ou Núcleos Tensores em português. Esses núcleos são estruturas especializadas que permitem computação de precisão-mista para aumentar cenários de produtividade, jogatina em alto nível e até mesmo a execução mais aprofundada de atividades relacionadas com IA, por meio de aprendizado de máquina.
Assim, a Nvidia conseguiu trabalhar tecnologias nos anos seguintes que poderiam utilizar inteligência artificial e LLMs (grandes modelos de linguagem) em larga escala. Um exemplo claro desses recursos é o DLSS (Deep Learning Super Sampling), que utiliza IA e machine learning para dar mais performance em games ao realizar o upscaling da imagem.
O grande truque dos tensor cores e outras estruturas mais técnicas presentes em todas RTX é facilitar com que essas aplicações sejam executadas diretamente no hardware da placa de vídeo. Se antes era preciso recorrer à nuvem para utilizar ferramentas de IA, ou a componentes extremamente mais complexos, a chegada das RTX fez com que as GPUs domésticas entrassem nessa disputa.
RTX e IA funcionam bem?
Pude testar o Avell A65 Ion com a RTX 4060 por cerca de um mês como meu notebook principal e realizar diversos testes práticos com inteligência artificial. Apesar de não ser registrado como um Copilot+ PC, o notebook consegue executar basicamente qualquer carga de trabalho relacionada com esse assunto sem problemas e, como era de se esperar, com muita rapidez.
Para começar a leva de testes, utilizei o Photoshop em sua versão mais recente e recheada com os recursos de IA da Adobe. Diferente de alguns AI PCs que testei nos últimos meses, o modelo da Avell consegue realizar as função de Preenchimento e Expansão Generativa mais rapidamente e sem apresentar travamentos.
Assim, foi possível corrigir fotografias que tirei para as análises do TecMundo, removendo imperfeições das imagens, como cabos aparecendo ou problemas de sombras gerados pela iluminação. Como não temos um AI PC “oficial” para testar, não é possível realizar um comparativo direto com gráficos, velocidade, etc, mas a ideia está na experiência de uso.
No Photoshop, aproveitei para testar a geração de imagem nativa do software com o comando “Um híbrido entre carro e helicóptero baseado nos modelos da Tesla e Porsche”. A aplicação fez imagens realistas em pouco menos de dez segundos e sem ocasionar engasgos na máquina, como geralmente acontece.
Na onda das imagens artificiais, quis testar o Adobe Firefly para saber como a ferramenta se comportaria nesse notebook. O resultado foi igualmente satisfatório ao aplicar o comando “Um tubarão mecânico no estilo cyberpunk com olhos vermelhos e tatuagens”.
Nvidia Canva
Uma das tecnologias Nvidia que nunca pude utilizar é o Nvidia Canva, que transforma simples desenhos em uma área parecida com o Paint para criar paisagens e terrenos realistas. Com o software já instalado, resolvi criar uma praia com algum tipo de vegetação mais seca, certas plantas, uma faixa de areia e, certamente, o mar.
A combinação desses elementos é bem interessante, embora não fique 100% perfeita como um comando realizado no Copilot ou no próprio Photoshop. O mais interessante é a suavidade quase instantânea com que os componentes da imagem são gerados. A cada traço rabiscado, a IA presente no Canva imediatamente transformava em algo relativamente realista.
Chat com RTX
Se a OpenAI tem o ChatGPT e o Google tem o Gemini, a Nvidia deu um jeito de criar seu próprio chatbot por meio do ChatRTX. Essa é outra tecnologia do time verde que testei pela primeira vez e devo dizer que me decepcionei.
A interface é parecida com a dos assistentes convencionais, mas o software funciona apenas em inglês. O ChatRTX até entendeu meu comando “Como escolher a melhor placa de vídeo para rodar games em 2025?” em português, mas enviou a resposta no idioma nativo.
O grande problema é a demora nas respostas, já que o chatbot demorou consideravelmente mais do que seus concorrentes, como o Copilot nativo do Windows. É difícil afirmar se esse é um problema da própria tecnologia, ou se a IA da Nvidia não funciona tão bem com chatbots — algo bem improvável.
E em games?
Assim como já foi explicado no primeiro tópico desta matéria, desde 2018 as placas da Nvidia são compatíveis com a tecnologia do DLSS. Embora não seja amplamente visto como uma tecnologia de inteligência artificial, o DLSS é lotado de IA para deixar os games com melhor qualidade gráfica ao reduzir o serrilhamento, e entregar mais frames na tela.
Como no TecMundo somos bem curiosos com desempenho, claro que faríamos alguns testes em games para entender as capacidades do DLSS. Nesse benchmark, utilizei Cyberpunk 2077 com qualidade máxima, resolução Quad HD+ (2.560x1.600) e Ray Tracing no ultra com a tecnologia de upscaling da Nvidia.
O resultado é uma diferença extremamente notória ao usar as tecnologias de IA da empresa. Somente com a ativação do DLSS em modo equilibrado, os jogadores atingem uma faixa muito mais estável de framerate perto dos 40 FPS. A situação é ainda melhor ao ligar o Frame Generation, que utiliza vetores de movimento para criar novos quadros, alavancando a performance em quase 60%.
RTX são AI PCs
Desenvolvidas para rodar games e aplicações profissionais, as placas de vídeo RTX mostram que podem ser enquadradas no conceito de AI PCs. A grande diferença nessa nomenclatura é que os AI PCs são atualmente chamados assim por terem uma NPU (Unidade de Processamento Neural) embutida no chip do processador, enquanto a GPU já tem essas estruturas em seu próprio chip.
Realizando um comparativo teórico, os processadores Ryzen AI 300 da AMD têm no máximo 50 TOPS (Trilhões de Operações Por Segundo) apenas no processador, sem considerar as capacidades da placa de vídeo dedicada ou integrada presente no notebook. A RTX 4060 de notebook que testamos tem, sozinha, 233 TOPS.
Com preços absurdamente caros nesse início de ciclo, assim como qualquer nova tecnologia disponível no mercado, os AI PCs ainda são um grande nicho no mercado de eletrônicos. As placas de vídeo para desktops ou notebooks da Nvidia, no entanto, são amplamente disponíveis no varejo brasileiro por preços que variam entre R$ 1.800 a quase R$ 30.000 para diversos públicos.
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Querendo ou não, os AI PCs vieram para ficar, mas é indiscutível que todo computador com uma GeForce RTX, também é uma máquina com IA. Seja para games, estudos ou aplicações profissionais, a indústria já trabalha com inteligência artificial há algum tempo e pode ser que você já até tenha essa tecnologia em casa.
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