Google ha annunciato Gemma 4 E2B per TPU, una nuova variante del suo modello AI open source pensata per girare direttamente sui Pixel 10. La novità è stata presentata durante I/O Connect India e riguarda in modo specifico il chip Tensor G5, il cuore hardware della nuova generazione di smartphone Google.
Il punto centrale è semplice: Gemma 4 E2B è progettato per sfruttare la TPU integrata nel Tensor G5, portando elaborazione AI locale sui modelli Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL e Pixel 10 Pro Fold, senza dipendere necessariamente dal cloud.
Gemma 4 E2B nasce per il Tensor G5 dei Pixel 10
Gemma 4 era già stato presentato ad aprile come base del futuro Gemini Nano 4, il modello on-device di Google. La variante E2B, però, introduce un passaggio più mirato: non è solo un modello compatibile con smartphone, ma una versione costruita attorno all’unità di elaborazione tensoriale del Tensor G5.
Questo dettaglio è rilevante perché nei Pixel precedenti il TPU non aveva un modello Gemma dedicato per l’inferenza AI locale. Con Pixel 10, Google prova quindi a legare in modo più stretto hardware e software, usando il silicio proprietario non solo per fotografia computazionale e funzioni di sistema, ma anche per modelli generativi multimodali eseguiti direttamente sul dispositivo.
La compatibilità indicata da Google è limitata alla serie Pixel 10. Non sono citati Pixel 9, Pixel 8 o modelli precedenti, segno che l’ottimizzazione dipende da caratteristiche specifiche del Tensor G5 e della sua TPU.
AI offline, funzioni multimodali e comandi locali
Google descrive Gemma 4 E2B come un modello “potente ma notevolmente leggero”. La promessa è quella di eseguire attività AI senza connessione, con elaborazione interamente locale e capacità multimodali, quindi non limitate al solo testo.
Tra gli esempi mostrati ci sono scenari pratici: la generazione offline di una lista della spesa partendo da una ricetta, oppure il supporto alla diagnostica visiva per meccanici che fotografano componenti difettosi. Sono casi d’uso pensati per mostrare cosa cambia quando il modello non deve inviare continuamente dati a un server remoto.
Google ha mostrato anche Mobile Actions, una funzione che consente di controllare impostazioni del telefono tramite comandi vocali o testuali elaborati sul dispositivo. Gli esempi includono azioni legate a Wi-Fi e mappe, quindi operazioni di sistema che possono essere interpretate localmente dal modello.
Privacy e strategia: l’AI dei Pixel si sposta sul dispositivo
L’elaborazione locale cambia soprattutto il rapporto tra AI e dati personali. Se il modello gira sui Pixel 10, richieste, immagini o comandi possono restare sul telefono, riducendo la necessità di trasferire informazioni sensibili verso l’infrastruttura cloud di Google.
È la stessa direzione già vista con i Pixel Audio Services introdotti sui Pixel 10, parte di un ecosistema in cui funzioni AI e servizi di sistema vengono progressivamente avvicinati all’hardware del dispositivo. Il vantaggio non riguarda solo la privacy: l’elaborazione on-device può ridurre la latenza e mantenere alcune funzioni disponibili anche in assenza di rete.
Per Google, Gemma 4 E2B è anche un modo per differenziare i Pixel rispetto agli altri smartphone Android. Mentre molti produttori integrano funzioni AI appoggiandosi a cloud o modelli di terze parti, Mountain View sta provando a usare insieme modello, sistema operativo e chip proprietario. La compatibilità ufficiale resta circoscritta a Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL e Pixel 10 Pro Fold.
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