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Computex 2026 comenzó oficialmente en Taipei, donde el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, pronunció un discurso de apertura que cubrió la hoja de ruta completa de hardware y software de la compañía. La mayor parte del contenido centrado en centros de datos se centró en la producción en masa de GPU Vera Rubin y las tendencias informáticas impulsadas por agentes de IA, que omitimos por motivos de concisión. La parte más notable diseñada para usuarios consumidores fue un nuevo ecosistema de PC con Windows lanzado conjuntamente con Microsoft, que marca la actualización de hardware de cliente más grande de NVIDIA este año. Además de los productos para PC, también llamó nuestra atención el bastidor LPX revisado para centros de datos con dos claros ajustes de hardware.
Bastidor LPX actualizado
El bastidor LPX de NVIDIA ha recibido dos actualizaciones visibles: el tamaño del chasis se actualizó de 1OU a 2OU y las cuatro interfaces de alta velocidad Groq C2C integradas adoptaron un diseño físico rediseñado. No se pueden observar otros cambios exteriores, lo que deja la función de la segunda capa interna recién agregada sin confirmar y digna de un mayor seguimiento.
Familia de productos de PC RTX Spark de tres niveles
NVIDIA lanzó una línea completa de PC de tres niveles que incluye computadoras portátiles, computadoras de escritorio de factor de forma pequeño y estaciones de trabajo profesionales. Todos los dispositivos están construidos sobre arquitecturas Spark y Blackwell y totalmente optimizados para sistemas Windows. Jensen Huang describió esta línea como la primera familia de productos de PC completamente reinventada en 40 años, que cubre escenarios de juegos de consumo, creación de contenido y estaciones de trabajo profesionales de alta gama, respectivamente.
Portátiles RTX Spark
Desarrollado conjuntamente con MediaTek, el superchip RTX Spark (nombre en clave N1X) se fabrica en el proceso TSMC de 3 nm con 70 mil millones de transistores a través de un paquete de doble chip. Su GPU Blackwell integrada lleva 6144 núcleos CUDA y Tensor Cores de quinta generación, lo que ofrece un rendimiento de IA local de 1 petaflop FP4. Se combina con una CPU Grace de 20 núcleos, conectada a través de una interconexión NVLink-C2C de 600 GB/s, cinco veces más rápida que PCIe 5.0 y consume mucha menos energía. El chip admite hasta 128 GB de memoria unificada con un ancho de banda de memoria de 300 GB/s.
Este superchip comparte un núcleo de silicio casi idéntico con el DGX Spark orientado a centros de datos, pero está dirigido a sistemas Windows en lugar de Linux, con juegos RTX completos y pilas de software creativo adaptados a escenarios de consumo. NVIDIA afirma que su rendimiento general es comparable al de las GPU discretas para portátiles RTX 5070 convencionales, mientras que su arquitectura de memoria unificada ofrece diferencias obvias de rendimiento en comparación con las tarjetas gráficas discretas tradicionales que funcionan a través de buses PCIe.
A diferencia de los servidores DGX Spark altamente unificados con diseños de referencia idénticos, las computadoras portátiles RTX Spark verán brechas de rendimiento obvias entre las diferentes marcas OEM. La línea de productos cubre portátiles ultradelgados y livianos de 14 mm y portátiles para juegos estándar, con rangos de potencia configurables desde vatios de un solo dígito hasta 80 W. Las soluciones de refrigeración diversificadas y el ajuste de la curva del ventilador de diferentes fabricantes conducirán a un rendimiento sostenido distinto, incluso para dispositivos equipados con exactamente el mismo chip. NVIDIA lanzará múltiples SKU Spark con memoria que oscila entre 16 GB y 128 GB. El primer lote incluye más de 30 computadoras portátiles y más de 10 computadoras de escritorio de proveedores convencionales como Dell, HP y Microsoft Surface.
NVIDIA realizó dos ajustes prácticos de hardware para portátiles de consumo: eliminar el módulo de red ConnectX-7 200GbE integrado para ahorrar energía y espacio en la placa para un almacenamiento NVMe más rápido, y permitir a los OEM personalizar los puertos de E/S en lugar de interfaces fijas unificadas. En cuanto al rendimiento de la batería, NVIDIA promete una duración de batería de todo el día para el trabajo diario de oficina y la navegación web, mientras que los juegos intensos y la inferencia de IA local a plena carga agotará la batería en 45 a 60 minutos. Lanzaremos puntos de referencia profesionales específicos para probar el consumo real de batería bajo cargas de trabajo reales de IA, en lugar de referirnos únicamente a datos de marketing oficiales.
Computadoras de escritorio RTX Spark
Las computadoras de escritorio compactas RTX Spark se lanzarán este otoño junto con las nuevas computadoras portátiles, y MSI mostró su modelo prototipo durante la conferencia magistral. El diseño general es similar al DGX Spark pero adopta una apariencia industrial revisada. Quedan dos preguntas clave por verificar después de las pruebas reales: si los modelos de escritorio ofrecen un rendimiento sostenido mucho mejor gracias a un margen térmico suficiente en comparación con las computadoras portátiles delgadas, y si cancelan los módulos de red CX7 de alta velocidad al igual que las computadoras portátiles para reducir los precios minoristas al consumidor.
Estación DGX para Windows
Como estación de trabajo de primer nivel en la nueva familia de PC, DGX Station para Windows adopta el superchip de escritorio GB300 Grace Blackwell Ultra, que combina una GPU Blackwell Ultra de alto rendimiento y una CPU Grace de 72 núcleos. Admite hasta 748 GB de memoria unificada coherente y potencia informática de IA de 20 petaflops FP4, capaz de ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño con billones de parámetros y cientos de agentes de IA localmente. Conserva ConnectX-8 SuperNIC de 800 Gb/s para redes de alta velocidad y admite GPU discreta de estación de trabajo profesional RTX PRO 6000 opcional.
Preocupación principal: adaptación de Windows en Arm de Microsoft
El nuevo hardware de PC de NVIDIA ha sido completamente verificado por DGX Spark en términos de estabilidad y rendimiento del silicio, pero todavía tenemos preocupaciones sobre la capacidad de adaptación del software de Microsoft. Las actualizaciones recientes de Windows han provocado quejas generalizadas de los usuarios, incluida la integración forzada de Copilot en todo el sistema, el paquete obligatorio de OneDrive y la optimización inmadura para dispositivos Windows en Arm. NVIDIA resuelve los problemas de compatibilidad mediante la optimización del emulador Prism y la cooperación con proveedores globales anti-trampas, pero intentos de optimización similares en el pasado no lograron resultados ideales.
Si la emulación y la adaptación del controlador funcionan perfectamente, los chips integrados RTX Spark pueden convertirse en alternativas rentables y energéticamente eficientes a las tradicionales computadoras portátiles para juegos con GPU discreta. Además, la compatibilidad total con Linux heredada de DGX Spark puede aumentar la popularidad de los sistemas de escritorio Linux si Windows no logra aprovechar al máximo el rendimiento del hardware. Además, el lanzamiento de la DGX Station versión Windows es controvertido: el chip B300 no tiene núcleos de trazado de rayos dedicados y este producto pierde la mejor ventana de iteración temprana para el desarrollo de hardware de IA de vanguardia.
Hoja de ruta del producto a largo plazo y diseño físico de la IA
NVIDIA confirmó que esta familia de PC RTX Spark de tres niveles se convertirá en una línea de productos iterativa fija, que se actualizará sincrónicamente con cada nueva generación de arquitectura de GPU con soporte total de los principales fabricantes de PC. La compañía también presentó un chip compacto Grace Blackwell Spark de 400 TFLOPS N1, que se aplicará a dispositivos terminales de pequeño tamaño inéditos.
La segunda mitad de la conferencia se centró completamente en el diseño físico de la IA. NVIDIA abrió un conjunto completo de herramientas físicas de desarrollo de agentes de IA para socios industriales, incluidos TSMC, Foxconn y SK hynix, que ya se han implementado en líneas de producción de fábricas reales. Se lanzan cuatro plataformas físicas principales de IA de la siguiente manera:
Robot humanoide Isaac GR00T
Construido sobre la base del chasis Unitree H2 Plus, este robot humanoide mide casi 6 pies de alto y pesa 150 libras, con 75 grados de libertad y dos manos táctiles de cinco dedos para una manipulación precisa. Admite una carga útil estándar de 7 kg y una carga útil máxima de 15 kg con un potente par de articulación. Impulsado por Jetson AGX Thor T5000, lleva una GPU Blackwell con 2070 FP4 teraflops y admite alrededor de 3 horas de funcionamiento continuo con una batería incorporada de 1kWh. Todo el conjunto de desarrollo es totalmente de código abierto, y las principales instituciones de investigación mundiales se unen a las primeras pruebas. Unitree lanzará hardware comercial oficial a finales de 2026.
Modelo de cimentación multimodal Cosmos 3
Cosmos 3 es el modelo básico abierto insignia de NVIDIA para IA física, que admite el procesamiento unificado de texto, imágenes, vídeos y audio ambiental. Tiene tres versiones dirigidas a diferentes escenarios: Cosmos 3 Super para entrenamiento de robots de alta precisión, Cosmos 3 Nano para razonamiento rápido y el próximo Cosmos 3 Edge para inferencia local en tiempo real. Acorta en gran medida los ciclos de entrenamiento físico de IA de meses a días, lidera los principales puntos de referencia de código abierto y ha sido adoptado por empresas como Samsung y Li Auto.
Modelo de conducción súper autónoma Alpamayo 2
Basado en los modelos básicos de Cosmos, este modelo de visión, lenguaje y acción de 32 mil millones de parámetros admite una percepción envolvente completa de 360 grados para la conducción autónoma L4. Puede generar un razonamiento rastreable para cada decisión de conducción y realizar un etiquetado automático de datos para reducir significativamente el tiempo de anotación. Se puede resumir en modelos livianos para su implementación en vehículos, ganó el premio Computex Best Choice y será de código abierto en GitHub y Hugging Face este verano.
DRIVE Plataforma de conducción autónoma Hyperion
DRIVE Hyperion es la plataforma madura de referencia de conducción autónoma L4 de NVIDIA equipada con el sistema de seguridad Halos y DriveOS dedicado. Ha conseguido abundantes socios automotrices globales: Uber lanzará flotas de robotaxi en Munich, mientras que Foxconn, VinFast y otros fabricantes promoverán vehículos autónomos L4 en Asia y Medio Oriente en los próximos años.
Pensamientos finales
NVIDIA ha completado un diseño de hardware integral que cubre computadoras portátiles delgadas y livianas, estaciones de trabajo de escritorio y chips de terminales robóticos, con ecosistema y silicio subyacentes maduros y confiables. Sin embargo, dos factores críticos inciertos aún no se han probado: el nivel de optimización real de Microsoft para Windows en Arm y las brechas de rendimiento reales causadas por diferentes diseños de enfriamiento entre varias computadoras portátiles RTX Spark. Somos optimistas sobre la solidez del hardware de NVIDIA, pero seguimos siendo cautelosos con respecto a la adaptación del software de Windows, y publicaremos los resultados completos de las pruebas de laboratorio una vez que llegue el hardware minorista para realizar pruebas reales.
Beijing Qianxing Jietong Tecnología Co., Ltd.
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