Microsoft przygotowuje największe od ponad dwóch lat wydarzenie poświęcone jednocześnie Windows i urządzeniom Surface. Konferencja odbędzie się 7 października 2026 roku w San Francisco, a jej głównym tematem ma być przyszłość komputerów osobistych w świecie sztucznej inteligencji. Tym razem nie chodzi jednak wyłącznie o Copilota działającego w chmurze. Firma wyraźnie kieruje uwagę na „local AI”, czyli modele oraz funkcje AI uruchamiane bezpośrednio na komputerze użytkownika. W wydarzeniu wezmą udział między innymi szef Microsoftu Satya Nadella, odpowiadający za Windows i Surface Pavan Davuluri oraz CEO Nvidii Jensen Huang. Obecność szefa Nvidii może być szczególnie istotna, ponieważ Microsoft coraz mocniej rozwija Windows jako platformę zdolną wykorzystywać do AI nie tylko jednostki NPU, lecz także bardzo wydajne układy GPU. Nadchodząca konferencja może więc pokazać, w jakim kierunku zmienią się komputery z Windowsem, gdy lokalne modele staną się równie naturalnym elementem systemu jak przeglądarka, wyszukiwarka czy pakiet biurowy.
Kiedy odbędzie się nowe wydarzenie Microsoft Windows i Surface i czego możemy się po nim spodziewać?
Microsoft zaplanował wydarzenie Windows i Surface na 7 października 2026 roku w San Francisco. Będzie to pierwsza tak duża konferencja łącząca oba obszary od wydarzenia z maja 2024 roku, kiedy firma prezentowała między innymi nową generację komputerów Copilot+ PC oraz mocno eksponowała współpracę z Qualcommem i platformę Windows on Arm. Tym razem temat został sformułowany jeszcze szerzej. Microsoft chce pokazać, jak lokalna sztuczna inteligencja będzie kształtowała kolejny etap rozwoju komputerów osobistych. To ważna zmiana akcentu, ponieważ przez ostatnie lata większość użytkowników kojarzyła AI przede wszystkim z usługami działającymi na zewnętrznych serwerach. Nowa strategia zakłada przeniesienie znacznej części obliczeń bezpośrednio do laptopa lub komputera stacjonarnego, dzięki czemu część funkcji będzie mogła działać szybciej, prywatniej i bez ciągłego połączenia z internetem.
Lista zapowiedzianych uczestników pokazuje, że wydarzenie prawdopodobnie nie ograniczy się do demonstracji kilku nowych funkcji Windows 11. Obecność Satyi Nadelli nadaje konferencji strategiczny charakter, natomiast Pavan Davuluri odpowiada w Microsoft za obszar Windows i Surface. Szczególnie interesująca jest obecność Jensena Huanga, ponieważ Nvidia staje się jednym z kluczowych partnerów w rozwoju lokalnych obciążeń AI na komputerach PC. Microsoft rozwija już rozwiązania pozwalające uruchamiać modele na GPU, CPU i NPU, a w 2026 roku coraz wyraźniej promuje również klasę komputerów przeznaczonych do lokalnej pracy z większymi modelami. Dlatego można oczekiwać, że wydarzenie pokaże nie tyle pojedyncze urządzenie czy aplikację, ile szerszą wizję Windows jako platformy, na której AI będzie działać bezpośrednio obok tradycyjnych programów.
Co oznacza „lokalna AI” w Windows i czym różni się od Copilota działającego w chmurze?
Lokalna AI oznacza, że model sztucznej inteligencji wykonuje część lub całość obliczeń na urządzeniu użytkownika, zamiast wysyłać dane do centrum danych. W przypadku komputerów Copilot+ PC Microsoft wykorzystuje między innymi jednostki NPU, czyli specjalizowane procesory przeznaczone do obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. Obecna definicja Copilot+ PC wymaga NPU zdolnego wykonywać ponad 40 bilionów operacji na sekundę, czyli ponad 40 TOPS. Taki układ może obsługiwać zadania AI przy znacznie niższym poborze energii niż klasyczny procesor czy wydajna karta graficzna. Windows korzysta z tego już między innymi przy efektach kamery, przetwarzaniu obrazów, automatycznych napisach oraz innych funkcjach, które nie muszą angażować zewnętrznych serwerów.
Microsoft rozwija również własne modele przeznaczone właśnie do takiego zastosowania. Przykładem jest Phi Silica - niewielki model językowy zoptymalizowany do działania na NPU komputerów Copilot+ PC. Może wykonywać lokalnie takie zadania jak rozumienie tekstu, podsumowywanie, przepisywanie czy generowanie krótkich treści. Firma podkreśla przede wszystkim trzy zalety takiego podejścia: niższe opóźnienia, możliwość działania bez stałego dostępu do chmury oraz pozostawienie przetwarzanych danych na urządzeniu. W praktyce oznacza to zmianę sposobu myślenia o AI w komputerze. Zamiast za każdym razem uruchamiać usługę internetową, aplikacja będzie mogła wywołać lokalny model podobnie jak dziś korzysta z procesora graficznego czy systemowej biblioteki.
Dlaczego Microsoft chce przenieść coraz więcej sztucznej inteligencji bezpośrednio na komputer?
Najbardziej oczywistą zaletą lokalnej AI jest szybkość reakcji. Jeżeli model działa na komputerze, użytkownik nie musi czekać na wysłanie danych przez internet, wykonanie obliczeń na serwerze i przesłanie odpowiedzi z powrotem. W przypadku generowania krótkich podsumowań, analizowania plików, przetwarzania obrazu czy rozpoznawania mowy różnica może być zauważalna. Jeszcze ważniejsza jest możliwość działania offline. Laptop wyposażony w odpowiednio wydajny NPU lub GPU może wykonywać część zadań AI podczas podróży, w samolocie czy w miejscu ze słabym dostępem do sieci. Microsoft już dostarcza komponenty umożliwiające lokalne generowanie i edycję obrazów na wspieranych komputerach Copilot+ PC, przy czym dane i polecenia mogą pozostać na urządzeniu.
Drugim argumentem jest prywatność. W przypadku pracy z dokumentami firmowymi, zdjęciami, kodem źródłowym czy poufnymi danymi użytkownicy i przedsiębiorstwa mogą nie chcieć przesyłać wszystkich informacji do zewnętrznej usługi. Lokalny model pozwala przynajmniej część zadań wykonać bez opuszczania urządzenia. Nie oznacza to oczywiście, że chmura przestanie być potrzebna. Największe modele nadal wymagają ogromnej mocy obliczeniowej i trudno będzie uruchomić ich pełne wersje na typowym laptopie. Bardziej prawdopodobny jest model hybrydowy: prostsze zadania będą obsługiwane lokalnie, natomiast bardziej wymagające zapytania będą kierowane do chmury. Komputer może dzięki temu sam decydować, który sposób wykonania zadania jest w danym momencie najbardziej efektywny.
Czy NPU stanie się równie ważnym elementem komputera jak procesor i karta graficzna?
Przez dziesięciolecia wydajność komputera oceniano przede wszystkim na podstawie CPU, pamięci RAM oraz karty graficznej. Rozwój AI dodaje do tej listy kolejny element - NPU. Neural Processing Unit jest wyspecjalizowany w wykonywaniu dużej liczby stosunkowo prostych operacji matematycznych wykorzystywanych przez modele uczenia maszynowego. Jego najważniejszą zaletą nie jest zawsze maksymalna wydajność, ale stosunek osiągów do poboru energii. W laptopach ma to ogromne znaczenie, ponieważ funkcje AI mogą działać w tle przez wiele godzin bez ciągłego angażowania CPU czy GPU. To właśnie dlatego Microsoft stworzył kategorię Copilot+ PC i powiązał część funkcji Windows z konkretnymi wymaganiami dotyczącymi wydajności NPU.
Nie oznacza to jednak, że NPU zastąpi kartę graficzną. Bardziej zaawansowane modele lokalne mogą wymagać znacznie większej mocy obliczeniowej oraz dużej ilości szybkiej pamięci. Windows rozwijany jest więc jako platforma, która potrafi rozdzielać obciążenia pomiędzy CPU, GPU i NPU. Microsoft udostępnia Windows ML, dzięki któremu aplikacje mogą wykorzystywać różne rodzaje akceleratorów zależnie od sprzętu dostępnego w konkretnym komputerze. To szczególnie ważne w ekosystemie Windows, ponieważ w przeciwieństwie do bardziej zamkniętych platform system działa na urządzeniach wykorzystujących procesory i układy graficzne wielu producentów. Przyszłość AI PC prawdopodobnie nie będzie więc należała do jednego rodzaju procesora, lecz do efektywnego współdziałania wszystkich dostępnych jednostek obliczeniowych.
Jaką rolę w nowej strategii Microsoftu może odegrać Nvidia i komputery RTX?
Obecność Jensena Huanga na wydarzeniu Windows i Surface jest jednym z najbardziej interesujących elementów zapowiedzi. Nvidia kojarzy się przede wszystkim z kartami graficznymi GeForce i akceleratorami wykorzystywanymi w centrach danych, ale coraz wyraźniej chce również uczestniczyć w rynku lokalnej AI. Wydajne układy RTX potrafią uruchamiać znacznie większe modele niż niewielkie NPU montowane w ultrabookach. Microsoft pokazał już kierunek tej współpracy podczas Build 2026, prezentując rozwiązania związane z lokalnymi modelami oraz platformą RTX Spark. We wrześniu firma ponownie podkreśliła możliwość konfigurowania i uruchamiania modeli AI lokalnie na obsługiwanych komputerach Windows korzystających z układów Nvidia RTX Spark.
Może to prowadzić do powstania wyraźnego podziału rynku AI PC. Lekkie laptopy będą wykorzystywały energooszczędne NPU do codziennych funkcji systemowych, natomiast znacznie wydajniejsze maszyny przeznaczone dla programistów, twórców i specjalistów będą używały dużych GPU do pracy z bardziej rozbudowanymi modelami. Microsoft już przygotowuje Windows na taki scenariusz. W jednej z aktualizacji Windows 11 26H1 zmieniono politykę zarządzania pamięcią w sposób umożliwiający komputerom wyposażonym w ponad 32 GB RAM uruchamianie większych lokalnych modeli AI. Takie zmiany nie są efektowną funkcją widoczną na pulpicie, ale pokazują, że system jest przebudowywany również od strony technicznej pod znacznie większe lokalne obciążenia AI.
Czy Microsoft pokaże nowe urządzenia Surface stworzone specjalnie do lokalnej AI?
Nazwa Surface znajduje się w centrum zapowiedzi wydarzenia, dlatego można oczekiwać nowych informacji sprzętowych. Microsoft w ostatnich latach wykorzystuje własne komputery jako platformę referencyjną dla nowych funkcji Windows. Tak było między innymi w przypadku premiery Copilot+ PC, gdy Surface Laptop i Surface Pro pokazywały możliwości nowych procesorów z wydajnymi jednostkami NPU. W 2026 roku oferta została rozszerzona również o biznesowe modele Surface wykorzystujące procesory Intel Core Ultra Series 3. Nowa konferencja może pokazać kolejny etap tej strategii, w którym sprzęt będzie projektowany nie tylko pod energooszczędne funkcje AI działające w tle, ale również pod uruchamianie większych modeli bezpośrednio na urządzeniu.
Media branżowe wskazują między innymi na możliwość pojawienia się dalszych informacji dotyczących Surface Laptop Ultra, ale na obecnym etapie nie jest to oficjalnie potwierdzona premiera i należy traktować takie doniesienia jako oczekiwania przed wydarzeniem. Znacznie pewniejsze jest to, że Microsoft chce pokazać szerszą gamę urządzeń dostosowanych do różnych poziomów lokalnej AI. Nie każdy użytkownik potrzebuje bowiem komputera z ogromną ilością pamięci i wydajnym GPU. Dla większości wystarczy urządzenie Copilot+ PC obsługujące lokalne funkcje systemowe, podczas gdy programista czy twórca pracujący z własnymi modelami będzie potrzebował zupełnie innej klasy sprzętu. Właśnie ta segmentacja może stać się jednym z najważniejszych elementów nowej generacji Surface.
Czym jest Project Zenith i dlaczego może być ważny dla przyszłości komputerów z Windows?
Project Zenith pokazuje, że Microsoft myśli o lokalnej AI również z perspektywy programistów. Projekt został zaprezentowany we wrześniu 2026 roku jako gotowe do pracy środowisko Windows przeznaczone dla urządzeń klasy deweloperskiej. Microsoft zakłada tutaj wykorzystanie komputerów wyposażonych w co najmniej 64 GB zunifikowanej pamięci oraz przepustowość pamięci przekraczającą 250 GB/s. Pierwsze urządzenia mają korzystać z platformy AMD Ryzen AI Halo. Takie parametry nie są potrzebne do zwykłego działania Copilota czy poprawiania obrazu z kamery. Są natomiast bardzo istotne wtedy, gdy użytkownik chce uruchamiać lokalnie znacznie większe modele językowe lub modele wspierające programowanie.
Microsoft podkreśla przy tym możliwość korzystania z lokalnych modeli bez rozliczania każdego tokena, co może mieć znaczenie dla programistów intensywnie eksperymentujących z AI. Jeśli model działa na własnym sprzęcie, koszt obliczeń został w dużej mierze poniesiony przy zakupie urządzenia i zużyciu energii, zamiast pojawiać się przy każdym zapytaniu do komercyjnego API. Project Zenith może więc zwiastować nową kategorię komputerów - coś pomiędzy bardzo wydajną stacją roboczą a osobistym serwerem AI. Dla zwykłego użytkownika będzie to prawdopodobnie produkt niszowy, ale technologie rozwijane dla takich urządzeń mogą później trafiać do znacznie tańszych laptopów. Podobną drogę wcześniej przechodziły karty graficzne, szybkie dyski SSD czy procesory wielordzeniowe.
Czy Windows będzie potrafił uruchamiać agentów AI bezpośrednio na komputerze?
Lokalna AI nie ogranicza się do generowania tekstu czy obrazów. Microsoft rozwija Windows również jako platformę dla agentów, czyli systemów AI zdolnych nie tylko odpowiadać na pytania, ale wykonywać konkretne działania. Agent może przykładowo analizować lokalne pliki, korzystać z aplikacji lub realizować wieloetapowe zadanie. Taka funkcja niesie jednak znacznie większe ryzyko niż zwykły chatbot. Jeśli model otrzyma dostęp do komputera, trzeba dokładnie określić, które pliki, programy i zasoby może wykorzystywać. Dlatego Microsoft pracuje nad mechanizmami izolacji przeznaczonymi specjalnie dla agentów działających lokalnie w Windows.
Jednym z rozwijanych rozwiązań są Microsoft Execution Containers, które mają pozwalać twórcom aplikacji definiować granice dostępu agenta i izolować wykonywane przez niego zadania. Windows może dzięki temu stać się platformą, na której agent otrzyma możliwość działania na komputerze bez automatycznego dostępu do całego systemu. To szczególnie ważne w kontekście planów Microsoftu dotyczących „agentic experiences”, czyli środowiska, w którym AI wykonuje coraz więcej czynności w imieniu użytkownika. Jeśli firma pokaże podczas październikowego wydarzenia praktyczne zastosowania tej technologii, może to być jedna z bardziej fundamentalnych zmian Windows - znacznie ważniejsza niż kolejny element interfejsu czy kosmetyczna aktualizacja menu Start.
Czy 7 października Microsoft pokaże Windows 12?
Na obecnym etapie nic nie wskazuje na to, aby wydarzenie miało być klasyczną premierą Windows 12. Według informacji opublikowanych przed konferencją Microsoft zamierza koncentrować się na Windows, Surface i lokalnej sztucznej inteligencji, a także na dalszym poprawianiu jakości obecnego systemu. Windows 11 pozostaje aktywnie rozwijany, a Microsoft dostarcza kolejne wersje systemu oraz osobne aktualizacje komponentów AI. W Windows 11 26H1 lokalne modele, komponenty generowania obrazu i inne elementy AI są już aktualizowane podobnie jak pozostałe części systemu. Pokazuje to, że firma nie musi wprowadzać całkowicie nowej nazwy Windows, aby przeprowadzić dużą zmianę technologiczną.
To może być zresztą najważniejsza różnica między obecną transformacją a dawnymi premierami Windows. Kiedyś znaczące nowe funkcje były kojarzone z przejściem z Windows 7 na 8, z 10 na 11 czy z kolejnymi dużymi aktualizacjami. Teraz Microsoft może rozwijać warstwę AI znacznie bardziej niezależnie od numeru systemu. Modele, runtime'y i komponenty AI są dostarczane oraz aktualizowane osobno, dzięki czemu ich możliwości mogą rosnąć bez instalowania całkowicie nowej wersji Windows. Dlatego pytanie po wydarzeniu 7 października może brzmieć nie „czy dostaliśmy Windows 12?”, ale raczej „czy Windows stał się systemem operacyjnym zaprojektowanym od podstaw do współpracy z lokalnymi modelami AI?”.
Jak lokalna AI może zmienić zwykłe korzystanie z komputera w najbliższych latach?
Dla przeciętnego użytkownika największa zmiana może polegać na tym, że AI przestanie być osobną stroną internetową lub aplikacją. Modele działające lokalnie mogą zostać wbudowane bezpośrednio w system i programy. Edytor tekstu będzie mógł poprawić lub podsumować dokument bez wysyłania go do chmury, aplikacja fotograficzna przeanalizuje bibliotekę zdjęć lokalnie, a narzędzie wyszukiwania zacznie rozumieć zawartość plików zamiast polegać wyłącznie na ich nazwach. Transkrypcja rozmowy, tłumaczenie napisów, redukcja szumów, generowanie obrazu czy podstawowa analiza danych mogą działać niezależnie od połączenia internetowego. Część tych mechanizmów już istnieje w Copilot+ PC, ale obecnie przypominają jeszcze zestaw dodatkowych funkcji. Kolejny etap może polegać na uczynieniu lokalnej AI podstawowym elementem architektury Windows.
Zmieni się również sposób kupowania komputerów. Dotychczas przeciętny klient porównywał przede wszystkim procesor, pamięć RAM, dysk i ewentualnie kartę graficzną. Coraz większe znaczenie będą miały wydajność NPU, możliwości GPU, przepustowość pamięci oraz ilość pamięci dostępnej dla lokalnych modeli. Komputer z 16 GB RAM może doskonale wystarczać do podstawowych zadań, ale osoba chcąca uruchamiać większe modele AI będzie potrzebowała 32, 64 GB lub jeszcze więcej. Microsoft próbuje więc przygotować Windows na rynek, na którym określenie „AI PC” przestanie być marketingowym dodatkiem, a zacznie oznaczać konkretną architekturę sprzętu i systemu. Wydarzenie 7 października może pokazać, jak szybko ta zmiana faktycznie trafi z demonstracji technologicznych na biurka zwykłych użytkowników.
