ASUS ProArt P14 y ProArt P16: NVIDIA RTX Spark y hasta 128 GB para que la IA local plante cara a la nube

Hay una diferencia importante entre añadir funciones de IA a un portátil y diseñar el portátil alrededor de ellas. Lo primero ya lo hemos visto durante los últimos años en multitud de equipos; lo segundo implica reservar mucha más capacidad de cálculo y memoria para que determinadas cargas puedan ejecutarse directamente en local. Ese es el cambio que empieza a dibujarse en la gama profesional: máquinas cada vez más finas que intentan asumir trabajos de IA y creación especialmente exigentes directamente en el propio equipo.

Ese es precisamente el terreno en el que ASUS coloca a sus nuevos ProArt P14 H7407 y ProArt P16 H7607, presentados con motivo de IFA 2026. Ambos parten de NVIDIA RTX Spark, una plataforma que la compañía orienta a creadores y desarrolladores que quieran trabajar con IA generativa y agentes directamente en el equipo. No estamos ante dos propuestas radicalmente distintas por dentro: comparten la misma base tecnológica y buena parte de sus capacidades. Las diferencias más evidentes llegan por otro lado, sobre todo en tamaño, pantalla, peso y batería. Veamos. 

Ficha técnica de los ASUS ProArt P14 y ProArt P16

El portátil que quiere ganar la partida de la IA en local

La clave está en qué es exactamente RTX Spark. No hablamos simplemente de una nueva GPU para portátiles, sino de una plataforma que integra una GPU Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA y una CPU NVIDIA Grace de hasta 20 núcleos, además de Tensor Cores de quinta generación. ASUS cifra el rendimiento teórico de IA de la plataforma en hasta 1 petaflop con precisión FP4. Hay, además, una diferencia arquitectónica importante frente a muchos portátiles Windows actuales: Grace está basada en Arm, no en x86, así que estos ProArt se alejan del esquema tradicional de procesadores Intel o AMD.

La memoria es la otra pieza que ayuda a entender por qué ASUS insiste tanto en la IA local. Los dos ProArt pueden configurarse con hasta 128 GB de memoria unificada, de modo que CPU y GPU trabajan sobre un mismo espacio en lugar de depender de memorias separadas. Sobre esa base, la compañía asegura que estos equipos pueden ejecutar modelos de hasta 120.000 millones de parámetros, manejar escenas 3D de más de 90 GB, editar vídeo 12K 4:2:2 y generar vídeo mediante IA en 4K. Hay también un argumento económico detrás de esta apuesta: ASUS plantea la ejecución local como una alternativa a los costes variables de los servicios en la nube de pago por uso, reservándolos para tareas puntuales o picos de demanda.

Este planteamiento no nace con RTX Spark. Apple lleva años utilizando memoria unificada en sus chips Apple Silicon, y los Mac actuales también pueden ejecutar modelos y aplicaciones de IA directamente en el equipo; algunas configuraciones del MacBook Pro con M5 Max alcanzan igualmente los 128 GB. La diferencia aquí no está, por tanto, en haber inventado la IA local en un portátil, sino en abordar esas cargas desde Windows con una plataforma distinta. 

Donde sí se separan con claridad es en el formato. El ProArt P14 apuesta por una pantalla OLED 3K, 13,9 mm de grosor, 1,48 kg de peso y una batería de 90 Wh; el P16 sube a un panel OLED 4K, pesa 1,77 kg, integra una batería de 99,9 Wh y, curiosamente, es algo más fino, con 12,9 mm. Como ambos comparten la misma propuesta de RTX Spark en sus configuraciones máximas, la elección entre uno y otro pasa sobre todo por cuánto valoramos la movilidad frente a disponer de una pantalla más grande y una batería de mayor capacidad.

La orientación creativa se completa con las pantallas ASUS Lumina Pro OLED, un elemento especialmente importante en una gama pensada para edición, diseño y producción de contenido. En ambos modelos, ASUS anuncia una precisión de color Delta E < 1, hasta 1.600 nits de brillo máximo HDR, refresco variable de hasta 120 Hz y recubrimiento antirreflejo. La compañía vincula estas características con flujos de trabajo de edición, renderizado y creación asistida por IA, de modo que la propuesta no gira únicamente alrededor de ejecutar modelos locales, sino también de trabajar con el resultado en una pantalla preparada para tareas visuales exigentes. 

El salto a Arm introduce, eso sí, una pregunta inevitable sobre el software. Windows 11 sobre Arm puede ejecutar aplicaciones x86 y x64 mediante Prism, su sistema de emulación, de modo que estos equipos no quedan restringidos al catálogo desarrollado específicamente para Arm64. Pero eso tampoco significa que la experiencia vaya a ser idéntica en todos los casos: Microsoft sigue señalando las versiones nativas para Arm como la opción preferible, y algunas aplicaciones profesionales pueden depender de plugins o componentes todavía pensados para x86. Ahí será especialmente importante comprobar el comportamiento real de RTX Spark.

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