- El RTX Spark es un SoC de Nvidia para PC y portátiles que integra CPU y GPU basadas en ARM.
- Las filtraciones de Geekbench revelan dos configuraciones: una de 20 núcleos y otra de 18, con GPUs de 6.144 y 5.120 núcleos CUDA respectivamente.
- El chip está diseñado para ejecutar modelos de IA en local, con hasta 128 GB de memoria unificada.
- Se espera que compita directamente con los procesadores de Apple, Intel, AMD y Qualcomm en el segmento de gama alta.
Nvidia ha dado un paso importante en el mercado de los procesadores para ordenadores personales con la presentación de su nuevo chip RTX Spark. Este componente, que ya se ha dejado ver en algunas filtraciones y pruebas de rendimiento, está pensado para llevar la inteligencia artificial a los equipos de sobremesa y portátiles sin depender de la nube. La compañía lleva años dominando el sector de las tarjetas gráficas para centros de datos, pero ahora apunta directamente al usuario común con un producto que integra en una sola pieza el procesador central y la tarjeta gráfica.
El RTX Spark se basa en la arquitectura ARM, lo que supone un cambio significativo respecto a los diseños tradicionales de x86 que dominan el mercado. Esta decisión permite un consumo energético mucho más eficiente, algo clave para portátiles delgados y ligeros. Además, al integrar CPU y GPU en el mismo chip, se eliminan los cuellos de botella que aparecen cuando ambos componentes están separados. La memoria unificada, que puede llegar hasta los 128 GB, facilita que los datos se compartan de forma instantánea entre el procesador y la parte gráfica, algo esencial para cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Un chip diseñado para ejecutar IA en local
La principal novedad del RTX Spark es que permite ejecutar modelos de IA directamente en el dispositivo, sin necesidad de enviar datos a servidores externos. Esto tiene implicaciones directas en la privacidad, ya que la información que se procesa no sale del equipo. El chip está pensado para manejar modelos de hasta 120.000 millones de parámetros, una cifra que hasta hace poco solo era posible en supercomputadores. Para conseguirlo, Nvidia ha integrado una GPU basada en su arquitectura Blackwell, con miles de núcleos CUDA, y una CPU ARM de alto rendimiento.
Según las especificaciones que se han filtrado, el RTX Spark contará con dos variantes principales. La más potente tendrá una CPU de 20 núcleos (10+10) a 4,00 GHz, acompañada de una GPU con 6.144 núcleos CUDA. La segunda, más modesta, reduce la CPU a 18 núcleos (10+8) a 3,90 GHz y la GPU a 5.120 núcleos. Ambas configuraciones comparten la misma arquitectura y están diseñadas para ofrecer un rendimiento gráfico similar al de tarjetas de sobremesa de gama alta, pero con un consumo energético mucho menor.
Rendimiento: dos configuraciones a la vista
Las pruebas de Geekbench 7 publicadas recientemente han revelado los primeros datos de rendimiento del RTX Spark. En la configuración de 20 núcleos, el chip alcanza 2.570 puntos en la prueba de un solo núcleo y 23.126 en multinúcleo. La versión de 18 núcleos obtiene 2.541 y 21.776 puntos respectivamente. Estos resultados sitúan al RTX Spark muy cerca del M4 Max de Apple en cargas de trabajo multihilo, aunque todavía por detrás en tareas que dependen de un solo núcleo. La diferencia entre ambas variantes es de aproximadamente un 6% en multinúcleo, lo que coincide con la reducción del 10% en el número de núcleos de la CPU.
Es importante señalar que estos datos provienen de muestras de ingeniería y que el hardware final podría variar. Sin embargo, las cifras dan una idea clara del potencial del chip. La memoria unificada de 64 GB utilizada en las pruebas es inferior a la máxima de 128 GB que soporta el diseño, por lo que el rendimiento real podría ser incluso mejor en configuraciones más completas. Además, Nvidia ha confirmado que su tecnología de compresión de texturas por IA (Neural Texture Compression) será compatible con el RTX Spark, lo que permitirá reducir el consumo de VRAM hasta siete veces en juegos y aplicaciones exigentes.
Qué significa para el mercado
La llegada del RTX Spark supone un desafío directo a los procesadores de Apple, Intel, AMD y Qualcomm en el segmento de gama alta. Hasta ahora, Nvidia se había centrado en el mercado de servidores y estaciones de trabajo, pero con este chip busca conquistar a los usuarios que quieren ejecutar IA en local sin renunciar al rendimiento gráfico. La integración de CPU y GPU en un solo paquete, junto con la memoria unificada, ofrece una ventaja clara frente a los diseños tradicionales, que requieren comunicar dos componentes separados a través de un bus más lento.
Para los desarrolladores, el RTX Spark llega con un ecosistema de software maduro, gracias a la compatibilidad con CUDA y las herramientas de Nvidia. Esto significa que las aplicaciones de IA que ya funcionan en los centros de datos podrán ejecutarse en un portátil sin apenas modificaciones. La posibilidad de tener modelos de lenguaje de gran tamaño funcionando de forma local abre la puerta a asistentes personalizados, traducción automática en tiempo real y otras aplicaciones que hoy dependen de la nube. Todo ello con la ventaja de que los datos nunca salen del dispositivo.
En cuanto a la disponibilidad, Nvidia no ha anunciado oficialmente ni la fecha de lanzamiento ni el precio. Las filtraciones apuntan a que el chip llegará primero a portátiles de gama alta, y es probable que veamos anuncios en los próximos meses. La competencia en este segmento es feroz, pero el RTX Spark tiene un as bajo la manga: la experiencia de Nvidia en inteligencia artificial. Si la compañía consigue trasladar su dominio del mercado de centros de datos al ámbito personal, podría cambiar las reglas del juego.
En definitiva, el RTX Spark representa un paso adelante en la democratización de la IA. Al permitir que los ordenadores personales ejecuten modelos complejos sin conexión a internet, Nvidia está allanando el camino para una nueva generación de aplicaciones más privadas y eficientes. Las primeras pruebas muestran un rendimiento muy competitivo, y todo apunta a que este chip será uno de los protagonistas tecnológicos de los próximos meses. Habrá que esperar a su lanzamiento oficial para ver hasta dónde llega, pero las expectativas son altas.