NVIDIA presenta el RTX Spark Superchip en Computex — 1 petaFLOP, 128 GB de memoria unificada y Windows en Arm

Jensen Huang tomó el escenario de Computex el 1 de junio para presentar el NVIDIA RTX Spark Superchip: un solo chip que integra 20 núcleos de CPU Grace basados en Arm, una GPU de generación Blackwell con 6.144 núcleos CUDA/RTX y hasta 128 GB de memoria unificada LPDDR5X a unos 270-300 GB/s de ancho de banda. El rendimiento de IA alcanza 1 petaFLOP FP4. El rendimiento gráfico es comparable al de una RTX 5070 de portátil. Esta es la respuesta de NVIDIA a Apple Silicon, y corre Windows.

El posicionamiento es explícito: CUDA llega a Windows en Arm. Toda la pila de software de IA de NVIDIA —TensorRT, cuDNN, DLSS, el flujo completo de inferencia— funciona ahora de forma nativa en instrucciones Arm sin capas de traducción. Eso es lo que importa a los desarrolladores. No solo las especificaciones de hardware, sino la portabilidad del ecosistema. Flujos de trabajo de ML en Python, inferencia local de modelos, entornos de ejecución de agentes: si corre en CUDA, corre en RTX Spark.

Microsoft es socio de lanzamiento. El Surface Laptop Ultra llegará con RTX Spark este otoño. También más de 30 modelos de portátiles y más de 10 configuraciones de escritorio de Dell, HP, Lenovo, ASUS y MSI. Precios de salida: Lenovo Yoga Slim 9i Spark Edition desde $1.499, HP Spectre x360 16 desde $1.699, Dell XPS 15 Arm Edition desde $1.899. Todo en otoño de 2026.

El pool de 128 GB de memoria unificada es el diferenciador real frente a los portátiles convencionales con GPU discreta. Ejecutar un modelo de 70B parámetros en cuantización de 4 bits requiere aproximadamente 35-40 GB de memoria contigua. Ninguna GPU de portátil actual ofrece esa capacidad. RTX Spark cambia el cálculo: se puede correr Llama 3.3 70B, un destilado local de Claude o Mistral 8x22B sin descargar capas a la RAM del CPU. Eso no es un número de benchmark; es una capacidad que transforma lo que la IA local, privada y sin conexión realmente significa.

La comparación con el Apple M5 Max tiene sus matices: el ancho de banda de memoria y la eficiencia energética de Apple Silicon en el segmento premium siguen siendo ventajas. Pero NVIDIA gana en profundidad de ecosistema: la biblioteca CUDA acumula más de 15 años de código ML optimizado para GPU, y su adaptación a Metal de Apple sigue incompleta para la mayoría de cargas de trabajo de investigación.

NVIDIA describió esto como una plataforma “OS de IA agéntica” en colaboración con Microsoft. Ese encuadre —no solo hardware de IA, sino el chip como sustrato para flujos de trabajo de agentes autónomos en Windows— es la capa de marketing. Los datos técnicos justifican la afirmación. Un petaFLOP y 128 GB de memoria unificada rápida son suficientes para ejecutar pipelines agénticos capaces de varios pasos localmente.

Las herramientas de desarrollo y los drivers se lanzarán junto con las primeras unidades de hardware este otoño.

Fuentes

• Tom’s Hardware — NVIDIA RTX Spark Superchip en Computex