W 2026 roku sztuczna inteligencja przestała być funkcją dodaną do urządzenia. Stała się architekturą, wokół której urządzenie jest projektowane od podstaw. Google Pixel i Nintendo Switch 2 to dwa produkty z różnych kategorii, które ilustrują tę zmianę lepiej niż większość sprzętu na rynku. Jeden z nich to smartfon, w którym procesor zaprojektowany przez Google i DeepMind istnieje przede wszystkim po to, żeby obsługiwać modele językowe i wizyjne w czasie rzeczywistym. Drugi to konsola do gier, w której NVIDIA zastosowała ten sam algorytm DLSS, który rewolucjonizuje PC gaming, tyle że w urządzeniu mieszczącym się w plecaku.
Google Pixel – telefon, którego chip zaprojektowano pod AI
Większość producentów smartfonów dodaje funkcje AI do istniejącej architektury procesorowej. Google poszło w drugą stronę: zaprojektowało chip Tensor pod konkretne modele AI, a potem zbudowało wokół niego telefon.
Tensor G4, który napędza serię Pixel 9 (i Pixel 9a jako bardziej dostępny wariant), to pierwszy chip Google wspierający Gemini Nano z multimodalnością. Oznacza to, że telefon może jednocześnie przetwarzać tekst, obraz i dźwięk w jednym modelu, bez przesyłania danych do chmury. To fundamentalna różnica względem rozwiązań, gdzie “AI w telefonie” oznacza w praktyce API call do zdalnego serwera. Na Pixelu te operacje dzieją się lokalnie, co ma dwie konsekwencje: szybkość niezależna od połączenia sieciowego i prywatność danych, które nie opuszczają urządzenia.
Tensor G4 powstał przy współpracy z Google DeepMind i jest zoptymalizowany pod rzeczywiste przypadki użycia AI, nie pod benchmarki. W praktyce oznacza to funkcje, które na innych platformach wymagają znacznie więcej czasu obliczeniowego lub działają gorzej. Magic Eraser usuwa niechciane elementy ze zdjęć z dokładnością, która eliminuje większość pracy w edytorze. Auto Best Take analizuje serię zdjęć grupowych i składa jedno, w którym każda osoba ma najlepszą mimikę. Auto Unblur odtwarza szczegóły rozmazanych fotografii bez artefaktów charakterystycznych dla upscalingu. Call Screen w czasie rzeczywistym transkrybuje i analizuje rozmowy przed ich odebraniem. Live Translate tłumaczy mowę na bieżąco, bez opóźnienia.
Pixel 10, który zadebiutował z Tensorem G5, idzie w tym samym kierunku z jeszcze wyraźniejszą przewagą nad poprzednikiem w zadaniach AI. Google otwarcie komunikuje, że Tensor nie jest przeznaczony do wygrywania benchmarków CPU i GPU. Jest projektowany pod konkretne zadania i robi je lepiej niż chipy zoptymalizowane pod ogólną wydajność. Aktualny wybór modeli Pixel z różnych generacji i w różnych konfiguracjach znajdziesz pod adresem google Pixel.
Nintendo Switch 2 – DLSS w dłoni
Nintendo Switch 2 to zupełnie inne zastosowanie AI w hardware, ale mechanizm jest pokrewny. DLSS (Deep Learning Super Sampling) to algorytm NVIDII, który używa sieci neuronowych do upscalingu obrazu. Zamiast renderować grę natywnie w 4K (co wymagałoby ogromnej mocy obliczeniowej), GPU renderuje ją w niższej rozdzielczości, a DLSS rekonstruuje szczegóły i krawędzie z precyzją, której klasyczne algorytmy skalowania nie osiągają.
Efekt: Switch 2 doczekuje 4K przy podłączeniu do telewizora drogą, która nie wymaga GPU klasy PC. W trybie przenośnym ekran 7,9 cala z rozdzielczością 1080p i odświeżaniem 120 Hz dostarcza obraz znacznie ostrzejszy i bardziej stabilny niż oryginalny Switch na tym samym typie wyświetlacza. DLSS nie jest tu marketingowym nadpisem do specyfikacji. Jest tym, co umożliwia konsoli tej klasy osiągnięcie wyników graficznych, które jeszcze kilka lat temu były niewyobrażalne w urządzeniu przenośnym.
Switch 2 zadebiutował 5 czerwca 2025 roku i poza DLSS wprowadza pełną kompatybilność wsteczną z tytułami dla oryginalnego Switcha, złącze USB-C z obsługą DisplayPort, kartridże nowego formatu i mysz podczerwieni wbudowaną w prawy Joy-Con (używaną w tytułach wybranych przez Nintendo jako wsparcie dla trybu FPS). Aktualną dostępność i ceny znajdziesz pod adresem Nintendo Switch 2 Rozetka.
Dwa podejścia do tego samego problemu
Google i Nintendo rozwiązują z pomocą AI zupełnie różne problemy, ale oba podejścia reprezentują ten sam trend w consumer hardware: przeniesienie ciężaru obliczeniowego z procesorów ogólnego przeznaczenia na wyspecjalizowane układy trenowane na konkretnych zadaniach.
W przypadku Pixela AI jest główną propozycją wartości. Tensor G4 i G5 nie pretendują do tytułu najszybszego chipu mobilnego w benchmarkach Geekbench. Są po prostu lepsze od konkurencji przy zadaniach, które użytkownicy Pixela wykonują na co dzień: edycja zdjęć, transkrypcja, tłumaczenie, asystent głosowy. To architektura projektowana pod zastosowanie, nie pod parametry.
W przypadku Switch 2 AI jest warstwą renderingu, niewidoczną dla użytkownika końcowego, ale fundamentalną dla tego, co widzi na ekranie. Gracze nie konfigurują DLSS. Korzystają z lepszego obrazu i płynniejszej rozgrywki, nie wiedząc (lub nie dbając o to), że za każdą klatką stoi model sieci neuronowej.
Oba urządzenia pokazują, że rok 2026 to moment, w którym pytanie “czy to urządzenie ma AI?” traci sens. Ważniejsze jest, do czego ta AI jest zoptymalizowana i jak przekłada się na rzeczywiste doświadczenie użytkownika.
Może Cię zainteresować:
Koniec z hałaśliwym dzwonkiem – inteligentne dzwonki szkolne
