Nvidia RTX Spark lleva los agentes de IA locales al PC personal

Una sola memoria para CPU y GPU

En los portátiles tradicionales, la memoria gráfica queda limitada por la gama de la GPU. RTX Spark, en cambio, hace que CPU y GPU compartan el mismo espacio de memoria y mantengan coherentes sus cachés. Según Nvidia, esto permite ejecutar a la vez grandes modelos de IA y tareas creativas exigentes en un único espacio. Además, mantiene la pila de GeForce RTX, con CUDA, DLSS y TensorRT.

La compañía afirma que RTX Spark logró un rendimiento entre 2,7 y 4,6 veces superior al de sistemas en chip convencionales en tareas como agentes locales, ajuste fino, renderizado 3D, generación de imágenes y vídeo, y videojuegos. Jeff Yen, director de marketing técnico para Asia-Pacífico, aseguró que ningún SoC de Windows se acerca en rendimiento y eficiencia energética.

Por qué agentes y por qué ahora

Yen calificó este año como un punto de inflexión para los agentes locales, cuya inteligencia, dijo, está alcanzando rápidamente a los modelos de frontera en la nube. A diferencia de los chatbots basados en LLM, los agentes entienden el objetivo del usuario, razonan y ejecutan acciones, de modo que el PC pasa de herramienta a compañero de trabajo.

Junto al hardware, Nvidia mostró modelos ligeros que reducen de forma notable el uso de memoria y una tecnología híbrida que combina procesamiento local y en la nube. El objetivo declarado es completar un ecosistema de IA en el dispositivo en torno al chip.