Las ventas de los primeros dispositivos basados en la nueva plataforma Nvidia RTX Spark para Windows on Arm comenzarán el 16 de octubre. Los sistemas construidos sobre ella están destinados en primer lugar a creadores de contenido y a quienes trabajan con modelos de IA en local. Los portales Computer Base y Tom’s Hardware han probado algunos de los primeros portátiles con RTX Spark. El primero ha analizado el modelo Asus ProArt P16; el segundo, el Microsoft Surface Laptop Ultra.
Fuente de las imágenes: Computer Base / Nvidia
Nvidia RTX Spark ofrece dos configuraciones de SoC (sistema en chip). Ambas se denominan RTX Spark N1X y constan de dos chiplets principales: CPU e iGPU. Los dos se fabrican con el proceso de 3 nm de TSMC.
La configuración básica de RTX Spark N1X consta de un procesador de 18 núcleos (9 núcleos Arm Cortex-X925 con una frecuencia de hasta 3,9 GHz y 9 núcleos eficientes Arm Cortex-A725 con una frecuencia de hasta 2,8 GHz) y gráficos integrados Blackwell con 5120 núcleos CUDA. La segunda configuración ofrece un procesador de 20 núcleos (10 núcleos Arm Cortex-X925 de hasta 4,0–4,1 GHz y 10 núcleos Arm Cortex-A725 de hasta 2,8 GHz), además de gráficos integrados con 6144 núcleos CUDA.
Nvidia RTX Spark es compatible con el conjunto completo de tecnologías gráficas de Nvidia utilizadas en juegos, como DLSS 5, Reflex, el trazado de rayos y G-Sync.
Para la plataforma se anuncia compatibilidad con entre 24 y 128 GB de memoria unificada LPDDR5X-9400 con interfaz de 256 bits y un ancho de banda de hasta 300 GB/s. También se anuncia compatibilidad con las interfaces HDMI 2.1a y DisplayPort 2.0 (a través de USB4).
El procesador tiene un TDP configurable de 40 a 80 W. La configuración inferior se utilizará en portátiles; la superior, también en mini-PC, donde el TDP llegará hasta los 140 W.
Computer Base ha probado el portátil Asus ProArt P16 con un RTX Spark N1X de 20 núcleos, 64 GB de memoria LPDDR5X y un SSD de 1 TB. El precio de este portátil es de 4299 €.
El uso de memoria unificada tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Entre las ventajas está la posibilidad de asignar un mayor volumen de memoria a la GPU. El inconveniente es que, con un volumen inicial pequeño de memoria compartida, esta tecnología no aporta ventajas significativas frente a las tarjetas gráficas discretas convencionales. Por ejemplo, la configuración de RTX Spark con 24 GB de memoria solo permite asignar 8 GB de VRAM, algo comparable a las GeForce RTX 5060 o RTX 5070 móviles, equipadas con ese mismo volumen de memoria. Solo con 32 GB de memoria compartida y la posibilidad de asignar hasta 16 GB a las necesidades gráficas el sistema alcanza un nivel comparable al de una RTX 5080 móvil.
Con 64 GB de memoria se pueden asignar hasta 48 GB a la GPU (por defecto se asignan 30 GB). Las demás configuraciones pueden consultarse en la tabla superior (por ahora no están representadas todas las variantes).
Rendimiento monohilo y multihilo
La comparación directa con tarjetas gráficas GeForce de la misma clase que RTX Spark (las RTX 5070 y RTX 4070 móviles) solo es posible al trabajar con grandes modelos de lenguaje que quepan por completo en sus 8 GB de memoria de vídeo. En caso contrario, parte de los datos del modelo debe volcarse a la memoria RAM, lo que provoca una fuerte caída del rendimiento.
Al trabajar con los modelos Qwen2.5 Coder 7B y Qwen3 8B, la versión superior de 20 núcleos de RTX Spark N1X muestra un rendimiento comparable al de una RTX 4070 móvil funcionando en modo de alta potencia (TDP) en un portátil Asus ProArt P16. Al procesar prompts (solicitudes), la RTX 5070 móvil, pese a contar con menos bloques de sombreado, supera ligeramente a la N1X gracias a su mayor frecuencia de reloj y a un TDP mucho más alto (unos 125 W frente a los aproximadamente 60 W de RTX Spark). Sin embargo, al generar tokens su ventaja se vuelve más notable.
Procesamiento de tokens y prompts
Al trabajar con el modelo de IA Qwen3 14B, los procesadores gráficos clásicos ya empiezan a perder terreno. El volumen de memoria de vídeo resulta insuficiente, por lo que parte de los datos debe volcarse a la memoria RAM del sistema. Con el modelo Qwen3.8 27B el problema se agrava, y en el caso de Gemma 4 31B la situación se vuelve crítica. Ni siquiera 32 GB de memoria RAM en un sistema con una GeForce RTX 4070 móvil son suficientes: el modelo simplemente no arranca. Al mismo tiempo, RTX Spark con 64 GB de memoria, de los cuales 48 GB están asignados a la GPU, se enfrenta a todos estos modelos sin dificultad alguna.
La configuración completa de RTX Spark con 128 GB de memoria permite asignar hasta 96 GB de VRAM a las necesidades de la GPU. Esto lo demuestran de forma especialmente clara los resultados de las pruebas de Tom’s Hardware, en las que se utilizó el mismo modelo Qwen3.8 27B. Un Apple MacBook Pro con chip M5 Max ejecuta el benchmark AgentPerf con el modelo Qwen3.8 27B aproximadamente un 25 % más de tiempo que un Surface Laptop Ultra con RTX Spark (el precio de la configuración es de 5900 $).
Si se consideran tareas que requieren exclusivamente potencia de cálculo del procesador central (CPU), en escenarios multihilo RTX Spark N1X se sitúa como líder entre los dispositivos basados en Windows. Sin embargo, aquí también hay particularidades. Según los resultados de las pruebas de rendimiento mononúcleo, los nuevos chips de Qualcomm superan notablemente a RTX Spark N1X, y los procesadores Apple de la serie M se colocan directamente en los primeros puestos de la clasificación. En rendimiento multihilo, el chip Nvidia de 20 núcleos apenas supera al Apple M6 de 12 núcleos, pero queda por detrás del procesador de Qualcomm y del Apple M5 Max de 18 núcleos.
Rendimiento en cargas de trabajo y benchmarks
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En cuanto a los juegos, Computer Base ha probado el Asus ProArt P16 en Gears of War: E-Day, Cyberpunk 2077 y NBA 2K27, además de realizar una serie de pruebas sintéticas 3DMark. El Nvidia RTX Spark de 20 núcleos mostró excelentes resultados en escenarios donde el rendimiento está limitado por las capacidades del procesador gráfico, especialmente teniendo en cuenta su bajo TDP (hasta 84 W en cargas máximas). No obstante, como era de esperar, el dispositivo no alcanza el nivel de las tarjetas gráficas discretas de la misma clase, que cuentan con un TDP mucho más alto.
Gears of War: E-Day en 4K, 1440p y 1080p
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En situaciones en las que el rendimiento está limitado por las capacidades del procesador central, los resultados caen notablemente en comparación con otros portátiles. El bloque de CPU de RTX Spark N1X es, evidentemente, el «cuello de botella».
Nvidia ha prometido que RTX Spark ofrecerá el mismo rendimiento tanto conectado a la red eléctrica como alimentado por batería. Las pruebas en Gears of War: E-Day lo confirman. Al desconectar el portátil del adaptador de corriente de 140 W, la tasa de fotogramas (FPS) cae solo un 3 %.
NBA 2K27
Cyberpunk 2077 en 1080p y 4K
Y, aun así, Computer Base concluye que el superchip de Nvidia lleva la experiencia de juego en la plataforma Windows 11 on Arm a un nivel que antes resultaba inalcanzable para Snapdragon X. La compatibilidad es otra cuestión. Nvidia ha prometido que RTX Spark llegará con soporte para cientos de juegos. Algunos de ellos habrá que esperarlos hasta el año que viene. El portal no ha detectado problemas de compatibilidad de la plataforma con los sistemas antitrampas en los juegos probados. Sin embargo, Easy Anti-Cheat (EAC) muestra una notificación cada vez que se cierra Gears of War: E-Day.
En cuanto a la eficiencia energética, los resultados obtenidos por Computer Base solo permiten extraer una conclusión por ahora: con poca carga, RTX Spark tiene sin duda potencial de mejora. Pese a contar con una batería de 99,9 Wh, el portátil ProArt P16 quedó en la parte baja de la lista en ambas pruebas estándar de autonomía. La frecuencia de refresco de la pantalla —120 o 60 Hz— no tuvo una influencia significativa en el resultado.
Autonomía
Consumo energético
Como conclusión, Computer Base señala que RTX Spark no propone un enfoque radicalmente nuevo para implementar la IA sobre la arquitectura Blackwell, pero gracias a la tecnología de memoria unificada la plataforma abre nuevas posibilidades. Microsoft planea aprovechar este potencial en sus propios agentes de IA para Windows 11 (por ejemplo, en Autopilot) y, en el futuro, facilitar una integración aún más sencilla de agentes de terceros, como OpenClaw y Hermes Agent. Todo ello se implementará en un entorno protegido y, cuando sea necesario, en combinación con plataformas de IA en la nube, en función del enfoque que mejor se adapte a la resolución de cada tarea concreta.
«En escenarios de uso típicos, RTX Spark muestra un rendimiento muy alto al trabajar en los valores límite de TDP, pero frente a sus competidores no destaca especialmente. El hecho de que los núcleos de cálculo empleados aquí ya no puedan considerarse los más recientes salta a la vista, sobre todo en comparación con los increíblemente potentes núcleos Arm de Apple», escribió Computer Base.
El analista de Tom’s Hardware, en la conclusión de su análisis del portátil Surface Laptop Ultra con 128 GB de memoria unificada, escribe: «Por ahora, RTX Spark parece una plataforma para quienes creen firmemente que los modelos abiertos de inteligencia artificial serán cada vez más “inteligentes” manteniendo unos requisitos de memoria relativamente modestos, y que por esas mejoras futuras merece la pena desembolsar ya una suma considerable […] Sin embargo, si no eres un entusiasta convencido dispuesto a gastar importantes cantidades de dinero, nuestras primeras impresiones sugieren que es mejor esperar a que Microsoft y Nvidia asienten definitivamente la base de software necesaria para que esta plataforma pueda estar a la altura de las expectativas depositadas en ella».