Durante los últimos años, la mayoría de las notebooks “con IA” se limitaron a sumar una función más a un diseño que ya existía. ASUS acaba de mostrar, con motivo de IFA 2026, dos equipos que invierten ese orden: el ProArt P14 H7407 y el ProArt P16 H7607 están pensados desde el chasis hacia adentro para correr cargas de inteligencia artificial exigentes sin depender de un servidor remoto.
Qué es realmente NVIDIA RTX Spark
La pieza central de ambos portátiles no es una placa de video más potente, sino una plataforma completa llamada NVIDIA RTX Spark. Combina una GPU Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA, una CPU NVIDIA Grace de hasta 20 núcleos y Tensor Cores de quinta generación. ASUS asegura que, en conjunto, esto permite alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento teórico en IA con precisión FP4.
Hay un detalle que cambia las reglas del juego habitual en notebooks Windows: Grace está basada en arquitectura Arm, no en x86 como los procesadores Intel o AMD que domina el mercado. Es un giro poco frecuente en la gama profesional y abre preguntas concretas sobre compatibilidad de software, algo sobre lo que volvemos más abajo.
Memoria unificada: la clave para correr modelos grandes en la propia máquina
Tan importante como la GPU es la memoria. Los dos ProArt pueden configurarse con hasta 128 GB de memoria unificada, un esquema donde CPU y GPU comparten el mismo espacio en lugar de trabajar con memorias separadas. Según ASUS, esto habilita tareas que hasta ahora solían resolverse en la nube: ejecutar modelos de hasta 120.000 millones de parámetros, trabajar con escenas 3D de más de 90 GB, editar video 12K 4:2:2 y generar video mediante IA en 4K.
El argumento de fondo es económico: procesar en el propio equipo evita los costos variables de los servicios cloud de pago por uso, que ASUS plantea reservar solo para picos de demanda puntuales.
Este enfoque no es una novedad absoluta. Apple viene usando memoria unificada desde hace años en sus chips Apple Silicon, y algunas configuraciones del MacBook Pro con M5 Max también llegan a 128 GB. Lo distinto acá es que ASUS y NVIDIA llevan esa misma lógica al ecosistema Windows, algo que hasta ahora no tenía un equivalente tan directo.
P14 y P16: misma base, distinto compromiso físico
Ambos modelos comparten la plataforma RTX Spark en sus configuraciones máximas, así que la elección entre uno y otro pasa por el formato:
- ProArt P14: pantalla OLED 3K (2.880 × 1.800), 13,9 mm de grosor, 1,48 kg de peso, batería de 90 Wh.
- ProArt P16: pantalla OLED 4K, 1,77 kg de peso, batería de 99,9 Wh y, pese al tamaño mayor, un grosor de apenas 12,9 mm.
La conectividad también es idéntica en ambos: 3 puertos USB4 Type-C de hasta 40 Gbps con DisplayPort y Power Delivery, un USB 3.2 Gen 2 Type-A, HDMI 2.1 FRL, jack de 3,5 mm y lector de tarjetas SD Express 7.0.
En pantalla, ASUS apuesta por sus paneles Lumina Pro OLED, con precisión de color Delta E inferior a 1, hasta 1.600 nits de brillo HDR, refresco variable de hasta 120 Hz y tratamiento antirreflejo. Son características orientadas a edición y renderizado, es decir, no solo importa generar contenido con IA sino también poder juzgar el resultado con precisión de color real.
La incógnita de Windows sobre Arm
Adoptar Arm en lugar de x86 trae una pregunta obligada sobre compatibilidad. Windows 11 sobre Arm ejecuta aplicaciones x86 y x64 mediante Prism, su capa de emulación, así que estos ProArt no quedan limitados al catálogo nativo para Arm64. Sin embargo, Microsoft sigue recomendando las versiones nativas como primera opción, y algunas herramientas profesionales todavía dependen de plugins pensados para x86. Ahí habrá que ver, con pruebas reales, cómo se comporta RTX Spark en el día a día.
Por ahora, ASUS ya muestra ambos modelos en su web para España, pero no confirmó precios ni fecha de disponibilidad.
Una tendencia que ya no es exclusiva de la gama alta
ASUS no está sola en esta carrera. LG, por ejemplo, avanza en la misma dirección con el gram Pro 2026, que integra una NPU de hasta 50 TOPS y una capa propia llamada gram chat On-Device para resumir y buscar documentos sin conexión, aunque con alcance más acotado que asistentes en la nube. Son enfoques distintos —RTX Spark apunta a modelos generativos pesados, la NPU de LG a tareas puntuales de productividad— pero comparten el mismo diagnóstico: cada vez más fabricantes reservan capacidad de cálculo específica para que la IA corra en el propio equipo, no en un servidor ajeno.
Qué significa esto para quien compra reacondicionado
Estas plataformas de punta todavía tardarán en llegar al mercado de equipos reacondicionados, pero marcan hacia dónde va la exigencia real de cómputo: más memoria, más RAM y procesadores capaces de sostener cargas de trabajo sin frenar. A la hora de elegir una notebook reacondicionada con garantía en Argentina, esa tendencia es un buen recordatorio de mirar más allá del procesador: la cantidad de memoria RAM y el estado real de la batería siguen siendo, hoy, los factores que más van a definir cuánto “aguanta” un equipo frente a tareas cada vez más pesadas, incluidas las que empiezan a apoyarse en IA.