✨︎ Resumen (TL;DR):
- Nvidia indicó que los primeros equipos con RTX Spark llegarán el 16 de octubre de 2026.
- La plataforma comparte hasta 128 GB de memoria entre la CPU y la GPU, mientras Nvidia mostró modelos de hasta 120,000 millones de parámetros.
- Las pruebas la acercan a una RTX 4070 en 3DMark, pero la CPU, el ancho de banda y la emulación complican el rendimiento en juegos.
Las primeras pruebas de RTX Spark, publicadas el 15 de octubre de 2026 por Windows Central y Tom’s Hardware, muestran una plataforma de Nvidia que combina una CPU Grace basada en Arm con una GPU Blackwell RTX, rendimiento cercano a una RTX 4070 en 3DMark y hasta 128 GB de memoria compartida para IA. Nvidia prevé que los primeros equipos lleguen el 16 de octubre, pero el desempeño en videojuegos depende también de la CPU, el ancho de banda y Prism, la capa de emulación de Windows para ejecutar software x86 en Arm.
RTX Spark es una plataforma de cómputo que combina una CPU Grace basada en Arm con una GPU Blackwell RTX y permite que ambas accedan al mismo conjunto de memoria. Funciona con Windows 11. A diferencia de una computadora con RAM y memoria gráfica separadas, aquí CPU y GPU comparten ese espacio para alojar modelos de IA y escenas grandes. La velocidad de cada tarea depende de los demás recursos del sistema.
Dos variantes N1X, no una sola cifra de 128 GB
La ficha oficial de Nvidia distingue dos variantes N1X para laptops:
- 20 núcleos de CPU, 6,144 núcleos CUDA y hasta 128 GB de memoria LPDDR5X.
- 18 núcleos de CPU, 5,120 núcleos CUDA y hasta 64 GB de memoria.
Los 128 GB y los 64 GB son máximos de plataforma. La memoria instalada depende de la laptop que integre cada versión, un detalle que evita leer la cifra superior como una capacidad garantizada para todas las computadoras.
Windows Central probó una Microsoft Surface Laptop Ultra con la configuración superior. En el ajuste predeterminado, el equipo repartía los 128 GB en 64 GB para el sistema y 64 GB para la GPU. El medio explicó que es posible asignar más memoria a la GPU cuando un modelo de IA necesita más de esos 64 GB.
La diferencia importa al interpretar las demostraciones de Nvidia con modelos de hasta 120,000 millones de parámetros. La empresa anuncia esa capacidad para la plataforma, pero una computadora con menos memoria tendrá un margen distinto para cargar el modelo y mantener Windows y las aplicaciones en funcionamiento. La preventa de Surface Laptop Ultra ya mostraba capacidades de memoria diferentes según la versión.
La GPU se acerca a una RTX 4070, con límites
Windows Central situó el rendimiento de la GPU cerca de una RTX 4070 en 3DMark. En juegos exigentes, la configuración probada necesitó DLSS y generación de fotogramas para superar los 60 FPS. Esa comparación corresponde a la variante superior de la plataforma.
Tom’s Hardware señaló otra diferencia entre capacidad y velocidad. RTX Spark ofrece un ancho de banda compartido de hasta 300 GB/s, mientras una RTX 5060 Mobile cuenta con 384 GB/s dedicados. En el primer caso, la CPU y la GPU compiten por el mismo recurso.
La emulación añade otra variable. Muchos juegos recurren a Prism, la capa de Windows que permite ejecutar software x86 en Arm. Por eso, tener memoria suficiente para cargar un modelo de IA no equivale a obtener el mejor rendimiento gráfico.
Dos juegos muestran el costo de la emulación
En Gears of War: E-Day, Tom’s Hardware observó límites ligados a la CPU y a la emulación. En Control Resonant, un juego menos dependiente del procesador, encontró dificultades de latencia incluso después de ajustar la resolución y usar generación de fotogramas.
Los resultados muestran que disponer de memoria suficiente para un modelo de IA no equivale a obtener el mejor rendimiento gráfico. En RTX Spark también pesan la velocidad de la memoria compartida, la carga de la CPU y Prism.
Las evaluaciones consultadas dejaron fuera las mediciones de autonomía y otros resultados propios de cada laptop debido a las condiciones de embargo. Windows Central también excluyó el comportamiento térmico. Las reseñas completas de los equipos deberán aportar esos datos para saber cuánto dura esta capacidad de trabajo lejos del enchufe.
