🔌 Microsoft y NVIDIA estrenan los primeros equipos con RTX Spark: 1 petaflop y 128 GB de memoria unificada para correr LLMs de 120B en local

En su primer evento en directo en dos años, Microsoft presentó el 7 de octubre lo que hasta ahora solo era un teaser de mayo: los primeros equipos comercializados alrededor del superchip NVIDIA RTX Spark, una apuesta conjunta de Microsoft y NVIDIA por « PCs de IA personal ». El evento, con Jensen Huang y Satya Nadella en el escenario, sacó precios y fechas: el Surface Laptop Ultra arranca en 2.599 $ con envíos desde el 16 de octubre (ya hay reserva previa) y el Surface RTX Spark Dev Box se queda en 5.999 $, según recoge Ars Technica.

Qué lleva dentro el RTX Spark

RTX Spark no es una GPU: es un SoC (system-on-chip) que fusiona en un solo silicio una GPU Blackwell RTX de hasta 6.144 cores CUDA con Tensor Cores de 5ª generación (precisión FP4) y una CPU Grace ARM de 20 cores —co-diseñada con MediaTek—, comunicadas mediante el interconnect NVLink-C2C. El resultado es un sistema con hasta 128 GB de memoria unificada LPDDR5x: la misma memoria sirve para gráficos e inferencia, sin el muro de la VRAM tradicional. NVIDIA anunció originalmente RTX Spark en mayo (GTC Taipei) con una cifra ambiciosa: 1 petaflop de rendimiento en IA y capacidad declarada para ejecutar modelos de 120B parámetros con contexto de hasta 1M tokens en local.

El Dev Box es una caja de aluminio anodizado negro —con 1.000 rejillas de ventilación, en guiño a los 1.000 teraflops— pensada para lo que Microsoft llama « desarrolladores frontier »: 128 GB unificados y un Windows 11 de edición especial listo para desarrollo de IA. En el portátil, Microsoft demostró que la memoria unificada no sacrifica gaming: mostró Gears of War: E-Day corriendo AAA a 1440p sin GPU dedicada.

Por qué importa para el mundo de los LLM

La dirección es clara: el modelo grande baja al escritorio. Ya venimos cubriendo la compresión que lo hace posible —desde ternary weights de PrismML hasta las cuantizaciones GGUF dentro de Transformers—, pero faltaba el hardware. Con 128 GB unificados y precisión FP4, un LLM de parámetros abiertos cabe íntegro en memoria y el cuello de botella se desplaza de la VRAM al ancho de banda. Es también la respuesta de Microsoft al camino propio de Apple con Apple Silicon y al chip Jalapeño de OpenAI para centros de datos: dos concepciones distintas de dónde debe vivir la inferencia.

Y no es solo hardware: Microsoft anunció además cambios en Windows 11 esta otoño orientados a flujos de trabajo agénticos y de IA local, de modo que los agentes personales —la narrativa de toda la keynote— tengan primitivas de seguridad y ejecución nativas en el sistema operativo. Si el chip promete 120B parámetros en local, el sistema operativo necesita saber ejecutar agentes sin convertir el portátil en un vector de ataque: un guiño directo a los problemas de permisos y sandboxing que estamos viendo cada semana con los agentes en la nube.