Acer presenta Veriton GN100: è la nuova mini workstation per l'AI con chip Nvidia

Sempre più AI, sempre più in locale per proteggere i propri dati e il proprio lavoro. La nuova Acer Veriton GN100 ridefinisce il concetto di workstation AI, offrendo una potenza computazionale tipica dei grandi sistemi, ma racchiusa in un formato mini, ideale per chi cerca efficienza, prestazioni e flessibilità senza rinunciare allo spazio. Questo nuovo dispositivo, lanciato in occasione di IFA 2025, si candida a diventare un punto di riferimento per l’elaborazione AI locale, grazie a un’architettura avanzata che segna un netto cambio di paradigma rispetto alle soluzioni tradizionali.

Veriton GN100 con Nvidia GB10 Grace Blackwell

Il cuore pulsante della Veriton GN100 è il superchip Nvidia GB10 Grace Blackwell, frutto di una collaborazione strategica tra Acer, Nvidia e MediaTek. Questa piattaforma hardware all’avanguardia integra core Cuda di ultima generazione, Tensor Core di quinta generazione e una CPU Arm a 20 core, assicurando prestazioni server di livello enterprise in uno chassis dalle dimensioni ridotte.

Il risultato? Una workstation capace di raggiungere 1 PFLOPS di potenza AI, con 128 GB di memoria unificata e fino a 4 TB di storage SSD, parametri che fino a poco tempo fa erano appannaggio esclusivo di soluzioni rack di grandi dimensioni.

Questa nuova workstation AI nasce per rispondere alle crescenti esigenze di elaborazione locale, riducendo al minimo la dipendenza dal cloud. In un’epoca in cui la sicurezza dei dati e la privacy sono sempre più centrali, la possibilità di processare modelli e dati direttamente in azienda e senza ricorrere a fornitori cloud rappresenta un vantaggio competitivo notevole.

L’architettura della Veriton GN100 è pensata proprio per questo: gestire carichi di lavoro complessi, come il training e l’inferenza di modelli linguistici di grandi dimensioni, senza dover trasferire dati sensibili su server remoti.

Una delle caratteristiche più innovative di questa soluzione è la possibilità di collegare in cascata due unità tramite la scheda di rete Nvidia ConnectX-7. In questo modo, la capacità di elaborazione si espande ulteriormente, permettendo di lavorare su modelli AI con fino a 405 miliardi di parametri.

Questa funzionalità apre scenari di utilizzo avanzati, dalla ricerca scientifica all’analisi predittiva, passando per l’automazione industriale e la gestione di sistemi intelligenti su larga scala.

Dal punto di vista software, la Veriton GN100 offre un ecosistema completo, pensato per facilitare il lavoro di sviluppatori, data scientist e ricercatori. Sono preinstallati strumenti di riferimento come PyTorch, Jupyter e Ollama, che consentono di progettare, testare e implementare modelli di intelligenza artificiale con la massima efficienza.

L’integrazione di questi ambienti garantisce compatibilità con i workflow professionali più diffusi, accelerando i tempi di sviluppo e semplificando la gestione dei progetti AI.

La connettività rappresenta un altro punto di forza di questa workstation AI. La presenza del Wi-Fi 7 assicura velocità di trasferimento dati senza precedenti, mentre le quattro porte USB-C 3.2, l’uscita HDMI e la porta Ethernet garantiscono massima flessibilità nell’integrazione con periferiche e reti aziendali. La sicurezza fisica è affidata al supporto Kensington, mentre il design compatto consente di collocare la workstation anche in ambienti dove lo spazio è una risorsa preziosa.

Veriton GN100: prezzi e disponibilità

Il debutto ufficiale della Veriton GN100 è atteso all’IFA 2025 di Berlino, uno degli appuntamenti più importanti del settore tecnologico a livello globale. Il prezzo di lancio, fissato a partire da 3.999 euro, posiziona questa soluzione come un’opzione interessante non solo per le grandi aziende, ma anche per piccole e medie imprese che desiderano integrare l’intelligenza artificiale nei propri processi senza affrontare investimenti infrastrutturali eccessivi.

La strategia di Acer risponde così a una domanda crescente del mercato: disporre di una potenza di calcolo AI elevata, ma senza le complessità e i rischi legati all’adozione massiva del cloud.