Las laptops Nvidia RTX Spark están diseñadas para destacar en un ámbito concreto: ejecutar localmente cargas de trabajo exigentes de IA. PCWorld probó varios modelos, entre ellos la Surface Laptop Ultra de Microsoft, la OmniBook Ultra de HP y una ASUS ProArt P16 de 7.000 dólares con 128 GB de memoria unificada. Las pruebas abarcaron tareas cotidianas, juegos y modelos de IA locales, incluido gpt-oss de OpenAI, con 120.000 millones de parámetros.
La plataforma combina una CPU Arm de 20 núcleos y una GPU integrada Blackwell con un conjunto compartido de memoria que puede alcanzar los 128 GB. A diferencia de una laptop convencional para juegos, que dispone de una cantidad menor de memoria dedicada a la tarjeta gráfica, RTX Spark permite que la CPU y la GPU accedan al mismo conjunto. En la ProArt, se podían asignar aproximadamente 96 GB a la GPU, lo que permitía ejecutar modelos que superan la memoria disponible en muchos sistemas convencionales.
En una prueba, la ProArt procesó 472.084 tokens con el modelo gpt-oss en 33 minutos y 13 segundos. Una computadora de escritorio equipada con una GeForce RTX 5090 tardó 52 minutos y 51 segundos en la misma carga de trabajo. PCWorld señaló que la GPU de la laptop no suele ser más rápida: el resultado se debió a la cantidad inusualmente grande de memoria accesible para la GPU que requería esa tarea en particular. Cuando una carga de trabajo cabe en los 32 GB de memoria gráfica de la RTX 5090, la computadora de escritorio puede aprovechar mejor su GPU más rápida.
Por eso, RTX Spark resulta más pertinente para desarrolladores e investigadores que ejecutan modelos grandes en sus propias máquinas, o que quieren evitar pagar por inferencia en la nube y mantener sus datos localmente. Para modelos locales más pequeños o el uso habitual de servicios de IA en línea, quizá no se necesite esa capacidad adicional. La reseña advirtió que quienes estén considerando una configuración de precio elevado deberían tener cargas de trabajo que puedan aprovechar su memoria.
También se puede jugar. En las pruebas de PCWorld, los gráficos integrados Blackwell tuvieron un rendimiento aproximadamente comparable al de una GeForce RTX 5070, y ofrecieron funciones de Nvidia como el escalado DLSS y la generación de fotogramas en los juegos compatibles. Sin embargo, las laptops convencionales GeForce ofrecieron un mejor rendimiento en juegos por menos dinero, y la memoria unificada adicional no mejoró los resultados. Por eso, la reseña considera los juegos un extra útil, más que un motivo para comprar una máquina RTX Spark.
En el uso cotidiano, estas laptops se comportan de forma muy parecida a otras PC con Windows 11. La Surface Laptop Ultra ofreció un sólido rendimiento multinúcleo, aunque sus resultados de un solo núcleo fueron menos impresionantes. Su batería duró unas 10 horas en las pruebas de PCWorld con tareas de oficina. El trabajo intenso de IA exige más: durante una ejecución en la ProArt, los ventiladores hicieron mucho ruido y la laptop consumió el 46 por ciento de la batería en 33 minutos.
La arquitectura del procesador Arm es otro aspecto que hay que tener en cuenta. La capa de traducción Prism de Microsoft es compatible con una amplia variedad de programas tradicionales de Windows para x86, y la compatibilidad nativa con Arm va en aumento, pero no es universal. Durante las pruebas, PCWorld tuvo problemas con algunos programas; entre ellos, tuvo que usar una versión beta de Adobe Premiere porque la versión publicada no ofrecía compatibilidad adecuada con la GPU de la plataforma. Quienes dependan de programas, controladores o complementos especializados deberían comprobar la compatibilidad antes de comprar.
La conclusión de PCWorld es que RTX Spark está dirigida a un grupo relativamente pequeño: personas con cargas de trabajo locales de IA importantes, incluidos algunos profesionales creativos cuyo software esencial funciona en la plataforma. Los jugadores y quienes busquen una laptop premium para el uso diario pueden encontrar opciones más adecuadas por menos dinero. El atractivo de RTX Spark reside en ofrecer grandes cantidades de memoria compartida y una potente capacidad de cómputo de IA local en una PC portátil, no en ser la opción con mejor relación calidad-precio para todos.
Fuentes: PCWorld.