Nvidia llega a los portátiles Windows con 128 GB de memoria unificada

Con el cable desenchufado, este ASUS ProArt Creator 16 de 16 pulgadas sigue ejecutando un modelo de lenguaje de 27.000 millones de parámetros. En las pruebas de Ifanr, la batería pasó del 100 % al 85 % en unos diez minutos. El equipo pesa unos 1,77 kg, su punto más fino mide 12,9 mm y es uno de los primeros productos de la plataforma RTX Spark de Nvidia. El 16 de octubre salieron a la venta los primeros modelos equipados con ella.

Hasta ahora, el límite para ejecutar modelos grandes en local solía estar en la memoria de vídeo y no en la potencia de la GPU. Ifanr señala que, incluso con una RTX 5080 de gama alta, la VRAM llega a 16 GB, por lo que cargar los pesos de un modelo algo grande ya resulta difícil. RTX Spark sigue otro enfoque: la CPU y la GPU comparten la misma memoria, la llamada memoria unificada, y la GPU puede usar todo el bloque, con un máximo de 128 GB. El chip combina una CPU diseñada por Nvidia junto con MediaTek y mantiene el ecosistema CUDA de Nvidia, es decir, el conjunto de herramientas de programación para GPU que usan los desarrolladores, de modo que el código que funciona en un equipo de sobremesa puede trasladarse directamente a un portátil.

Los resultados varían según el equipo y el modelo. Con Ollama y Open WebUI, Ifanr ejecutó Qwen3.5 35B-A3B (cuantización Q4) a 59,65 tokens por segundo, siendo el token la unidad básica con la que los modelos procesan el texto. Con Qwen3.8 27B, que tiene más parámetros activos por token, la velocidad fue de 20,98 tokens por segundo tras el precalentamiento. En el equipo de Asus, con LM Studio y Qwen 3.8 27B, la generación alcanzó unos 14,3 tokens/s. Son pruebas de un medio en condiciones reales, no evaluaciones independientes y uniformes.

Para quien necesite desplegar modelos en las instalaciones de un cliente, depurar hardware en movimiento o trabajar con documentos que no conviene subir a la nube, la plataforma ya tiene aplicaciones prácticas. El agente WorkBuddy puede descargar modelos locales y completar algunas tareas sin conexión. Nvidia también afirma que su función NVIDIA PAIR puede ofrecer la capacidad de inferencia de IA de este equipo a otros ordenadores de la misma red doméstica. Sin embargo, WorkBuddy todavía no cambia automáticamente entre modelo local y en la nube, de modo que el usuario tiene que elegir cuál utilizar.

El precio y el ecosistema son las principales reservas. El Surface Laptop Ultra parte de 21.988 yuanes, y su modelo de entrada solo incluye 24 GB de RAM y 512 GB de almacenamiento. En los juegos, Microsoft y Nvidia trabajan con los desarrolladores para adaptar uno a uno los sistemas anticheat, y Microsoft asegura que Call of Duty llegará a la plataforma RTX Spark en 2027. Para los usuarios que solo utilizan herramientas en la nube como ChatGPT o Gemini, la conclusión de Ifanr es directa: por ahora no compensa cambiar de portátil para ejecutar modelos en local.