ASUS ha lanciato ufficialmente Ascent GX10, il suo primo supercomputer AI di nuova generazione, spinto dal potentissimo NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Ma non si tratta solo di un nuovo prodotto nella galassia dell’hardware. GX10 è un manifesto, una dichiarazione d’intenti: rendere l’intelligenza artificiale generativa su scala petaflop accessibile, locale e, soprattutto, personale.
Quando la potenza di un petaflop si fa spazio nel formato di un desktop, non è solo evoluzione: è una rivoluzione silenziosa, ma potente per i suoi effetti.
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L’immagine del supercomputer ha sempre evocato gigantesche sale server, raffreddamento a liquido e rumori di ventole in sottofondo. Ma ASUS ha deciso di riscrivere questa narrazione: GX10 porta quella potenza nel design di un desktop, pronto a sedersi accanto a chi modella algoritmi, addestra reti neurali e crea intelligenza artificiale.
Non si tratta solo di miniaturizzazione:1.000 TOPS di potenza AI, 128 GB di memoria unificata, possibilità di gestire modelli con fino a 200 miliardi di parametri: numeri notevoli, racchiusi in un sistema compatto.
Il segreto? Il Superchip NVIDIA GB10, la nuova frontiera dell’hardware AI. Unisce una GPU Blackwell con Tensor Core di quinta generazione e supporto FP4, a una CPU Arm Grace a 20 core, connessi tramite NVLink-C2C, un’architettura che offre una larghezza di banda 5 volte superiore al PCIe 5.0.
Il risultato è un sistema che non solo elabora, ma lo fa in modo coerente, coeso, sincronizzato. Un cervello digitale che pensa ad alta velocità, ma senza i colli di bottiglia dei sistemi tradizionali.
L’Asus Ascent GX10 parla direttamente a una nuova generazione di innovatori: data scientist, ricercatori, sviluppatori AI. È pensato per chi ha bisogno di testare modelli localmente, fare inferenze rapide, prototipare in libertà. Per chi vuole esplorare i modelli multimodali, testare versioni custom di LLM come Llama 3.1 e spingere oltre la soglia dei 400 miliardi di parametri, magari collegando due GX10 tramite le NIC NVIDIA ConnectX-7.
Il valore di GX10 non si ferma alle prestazioni. ASUS ha costruito una piattaforma che guarda a un ciclo di vita completo del modello AI: prototipazione sul desktop, ottimizzazione locale, e poi, con pochi clic, distribuzione scalabile su NVIDIA DGX Cloud o qualsiasi infrastruttura cloud-ready. Senza dover riscrivere codice, senza dover ricominciare da capo. È una pipeline che rispetta il tempo e il lavoro degli sviluppatori.
“L’AI sta trasformando ogni settore”, ha dichiarato KuoWei Chao, General Manager di ASUS IoT e NUC Business Group. “E con Ascent GX10, vogliamo rendere questa trasformazione accessibile, tangibile. Portiamo la potenza dell’AI direttamente sul banco da lavoro di chi costruisce il futuro.”
In un momento storico in cui l’AI sta ridefinendo la produttività, la creatività e la ricerca, ASUS offre una risposta concreta alla crescente esigenza di risorse di calcolo locali potenti ma accessibili, pronte all’uso ma aperte alla sperimentazione.
Il GX10 supporta modelli fino a 200 miliardi di parametri grazie ai suoi 128 GB di memoria unificata e ai 1.000 TOPS di potenza AI. Questo lo rende perfetto per sviluppare, testare e affinare modelli di linguaggio (LLM), modelli multimodali e motori di ragionamento su scala avanzata.
Applicazioni tipiche:
GPT-style LLM (es. Llama, Falcon, Mistral)
Modelli text-to-image/video (es. Stable Diffusion, Sora-like)
AI agenti autonomi con architetture a più fasi (planning + ragionamento)
Gli sviluppatori possono costruire e testare localmente chatbot avanzati o agenti autonomi con flussi complessi, integrando moduli di NLP, logica simbolica e retrieval aumentato. La bassa latenza e l’elevata banda del NVLink-C2C aiutano nei processi interni tra CPU e GPU.
Applicazioni tipiche:
Chatbot aziendali intelligenti con knowledge base personalizzata
Agenti per customer care, vendite, HR
Copiloti AI in ambito enterprise
Le prestazioni del GX10 lo rendono adatto a elaborare modelli predittivi per la bioinformatica, simulazioni molecolari, analisi di dati genomici e strutture 3D in ambito farmaceutico, anche in fase prototipale.
Applicazioni tipiche:
Previsione strutturale di proteine (AlphaFold-like)
Analisi genomica AI-driven
Drug discovery basata su modelli generativi
Modelli basati su serie temporali, reti neurali profonde o simulazioni di scenari possono essere testati e ottimizzati localmente. La possibilità di collegare due GX10 consente anche modelli combinati con milioni di dati e parametri.
Applicazioni tipiche:
Trading algoritmico basato su deep learning
Ottimizzazione delle reti logistiche
Previsioni di rischio e credito
I creativi possono utilizzare il GX10 per allenare modelli personalizzati, generare video o immagini in tempo reale e fare inferenza su modelli pesanti come Runway, Pika o DALL·E.
Applicazioni tipiche:
Generazione musicale AI-based
Video generativi (con modelli come Sora o Runway)
AI assistant per grafica, montaggio, sceneggiatura
La combinazione tra potenza AI e velocità di orchestrazione CPU permette al GX10 di eseguire modelli di analisi in tempo reale per pattern comportamentali, riconoscimento anomalie e threat detection AI-driven.
Applicazioni tipiche:
Intrusion detection basata su deep learning
Identificazione di comportamenti fraudolenti in transazioni o log
Modelli predittivi per la cybersecurity comportamentale
Il GX10 può gestire modelli di visione artificiale e sistemi di manutenzione predittiva in locale, riducendo la dipendenza dalla latenza del cloud, cosa fondamentale in contesti industriali.
Applicazioni tipiche:
Controllo qualità con visione artificiale
Modelli per robotica intelligente e automazione
Digital twin e simulazioni predittive locali
GX10 abbassa la soglia d’accesso alla sperimentazione AI avanzata. È perfetto per laboratori universitari, centri di ricerca indipendenti o scuole avanzate di formazione AI che vogliono offrire ambienti di lavoro realistici.
Applicazioni tipiche:
Corsi hands-on su modelli transformer
Master e bootcamp AI avanzati
Progetti open source e tesi di ricerca
Il GX10 sarà disponibile per il pre-ordine nel secondo trimestre del 2025. E se il prezzo sarà in linea con l’ambizione del prodotto, possiamo aspettarci un forte interesse da parte di startup, centri di ricerca e aziende AI-driven.
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