ASUS ProArt P14 y P16: la nueva era de la IA local con RTX Spark y 128 GB de memoria

ASUS ha presentado en la IFA 2026 sus nuevos portátiles ProArt P14 y P16, los primeros equipos Windows diseñados desde la base para ejecutar cargas de inteligencia artificial generativa directamente en local, apostando por la plataforma NVIDIA RTX Spark con arquitectura ARM y hasta 128 GB de memoria unificada.

La propuesta de ASUS y NVIDIA va más allá de integrar funciones de IA en un equipo convencional. RTX Spark es una plataforma que combina una GPU Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA y una CPU NVIDIA Grace de hasta 20 núcleos basada en arquitectura ARM, alejándose del tradicional esquema x86 de Intel o AMD. Esta configuración, junto con la memoria unificada que comparten procesador y gráfica, permite a los nuevos ProArt ejecutar modelos de lenguaje de hasta 120.000 millones de parámetros, manejar escenas 3D de más de 90 GB o editar vídeo en 12K, según cifras de la compañía.

La firma taiwanesa plantea esta ejecución local como una alternativa económica a los servicios de IA en la nube de pago por uso, un argumento que ya han explotado otros fabricantes como Apple con sus chips Apple Silicon. Sin embargo, la diferencia clave aquí reside en llevar estas capacidades al ecosistema Windows con un formato ultradelgado: el ProArt P14 ofrece una pantalla OLED 3K de 14 pulgadas, un grosor de 13,9 mm y un peso de 1,48 kg, mientras que el P16 sube a un panel OLED 4K, pesa 1,77 kg y es ligeramente más fino, con 12,9 mm. Ambos modelos incorporan pantallas ASUS Lumina Pro OLED con precisión de color Delta E < 1 y hasta 1.600 nits de brillo HDR, orientadas a profesionales de la edición y el diseño.

El salto a ARM introduce incógnitas sobre el comportamiento del software. Aunque Windows 11 sobre ARM puede emular aplicaciones x86 y x64 mediante Prism, algunas herramientas profesionales con plugins específicos podrían no ofrecer un rendimiento idéntico al nativo. ASUS aún no ha comunicado los precios ni la fecha de disponibilidad en España, por lo que habrá que esperar a las pruebas reales para comprobar si esta apuesta por la IA local en formato delgado cumple con las expectativas de rendimiento sostenido y autonomía.

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