NVIDIA publicó el 13 de octubre de 2026 un amplio repaso del software que acompañará el lanzamiento de RTX Spark, la nueva plataforma de portátiles que la compañía presenta como una reinvención del PC: un único superchip que combina capacidades de PC para juegos, estudio creativo y «superordenador personal de IA». La semana pasada, NVIDIA y Microsoft confirmaron que los primeros portátiles RTX Spark estarán disponibles el viernes 16 de octubre. Según la empresa, la plataforma ofrece hasta 128 GB de memoria unificada y 1 petaflop de cómputo de IA.
El hilo conductor del anuncio son los agentes de IA ejecutados en el propio equipo. NVIDIA sostiene que la popularidad de los agentes se disparó este año, con proyectos como OpenClaw y Hermes en lo más alto de las listas de GitHub, y que los modelos locales han cruzado el umbral de inteligencia necesario para impulsarlos. La compañía afirma que las descargas de modelos de lenguaje locales ya multiplican por cinco las de todo el año pasado, y cita a Qwen 3.8-Flash-Next como ejemplo de modelo local que se acerca a modelos en la nube de hace pocos meses.
La pieza central es Nemotron 3.5 Bolt 74B, un modelo diseñado específicamente para ejecutar agentes locales en RTX Spark, que estará disponible el jueves 15 de octubre. Se trata de un modelo de mezcla de expertos con 74.000 millones de parámetros, de los que 9.000 millones están activos en cada paso, comprimido en 24 GB mediante cuantización de 2 bits con técnicas de entrenamiento conscientes de la cuantización para conservar la calidad. NVIDIA asegura que es más rápido que la mayoría de modelos densos populares y más capaz que la mayoría de modelos de mezcla de expertos con una huella de memoria similar.
Como el resto de la familia Nemotron, Bolt 74B será completamente abierto: NVIDIA publicará los datos de entrenamiento, los pesos y las recetas, de modo que los desarrolladores puedan ajustarlo y crear sus propios agentes. Podrá ejecutarse desde el primer día en llama.cpp, vLLM, Ollama, Unsloth y LM Studio, y estará accesible directamente desde agentes como Hermes y OpenClaw. La compañía también anunció Nemotron 3.5 Bolt E4B, un modelo pequeño de 4 GB para personajes de videojuegos con NVIDIA ACE, que llegará el 23 de octubre.
La segunda novedad relevante es PAIR, un «enrutador personal de IA» de código abierto que sale oficialmente de la fase beta. La herramienta descubre y conecta automáticamente los equipos compatibles de una red local, instala modelos y motores de inferencia y reparte las cargas de trabajo entre ellos, de forma que el usuario pueda aprovechar la potencia combinada de varios PC. La versión oficial añade soporte para llama.cpp, descargas directas desde Hugging Face, ajustes configurables del motor de inferencia y compatibilidad con RTX Spark. PAIR funciona en Windows, Linux y macOS.
La seguridad de los agentes ocupa un lugar destacado. Los agentes instalados en RTX Spark contarán con aislamiento mediante NVIDIA OpenShell y Microsoft Execution Containers (MXC). MXC aporta seguridad a nivel del sistema operativo, mientras que OpenShell facilita que los agentes adopten MXC y añade protección de credenciales y monitorización. Según NVIDIA, OpenClaw y GitHub Copilot ya admiten MXC, y Hermes Agent integrará controles granulares de OpenShell y MXC antes de que acabe el mes. Es una respuesta directa a la preocupación por agentes que acceden a archivos y servicios sensibles.
La configuración también se simplifica. Desde el primer arranque, los equipos mostrarán una pantalla de bienvenida para elegir e instalar una aplicación de agente. GitHub Copilot, Hermes Agent, OpenClaw, Perplexity, Pi y WorkBuddy recomendarán un modelo local optimizado y una configuración adecuada, y la dejarán lista en pocos clics. Para quienes quieran combinar lo local con la nube, NVIDIA ofrece Switchyard, una biblioteca abierta que enruta consultas entre modelos locales y en la nube para reducir el uso de servicios remotos; Hermes la incorporará a finales de octubre.
El ecosistema de desarrollo es otro frente. Al tratarse de una plataforma Windows sobre arquitectura Arm, NVIDIA y Microsoft han trabajado para que las herramientas habituales funcionen desde el lanzamiento: la primera compilación de PyTorch con CUDA para Windows on Arm, la primera versión de Python nativa por defecto en esa arquitectura —Python 3.15— y el primer instalador nativo de Conda con más de 2.000 paquetes. NVIDIA afirma que el 97 % de los 15.000 paquetes de Python más usados ya están listos.
También hay novedades para modelos de decisión, una categoría reciente de modelos que devuelven probabilidades sobre opciones predefinidas en lugar de texto libre. Llama.cpp y Unsloth añaden soporte para ellos en RTX Spark y GPU GeForce RTX, y llama.cpp estrena Llama Windows, una aplicación nativa para descargar y ejecutar modelos locales sin usar la línea de comandos. Microsoft, por su parte, ofrecerá en local modelos de programación como MAI 1.1 Coding Flash y añadirá llama.cpp como motor de Windows ML.
El anuncio incluye además mejoras creativas y de juegos. Adobe promete hasta el doble de rendimiento en Photoshop, Premiere y Substance 3D, con optimizaciones ya disponibles en beta; NVIDIA Broadcast 2.3 incorpora superresolución y generación de fotogramas de vídeo, procesamiento de archivos grabados y un servidor MCP para que los agentes controlen la aplicación; y DLSS 5 con renderizado neuronal llegará el día del lanzamiento, con un modelo dos veces más rápido que debuta en NBA 2K27. Blender añadirá DLSS Ray Reconstruction en noviembre.
La apuesta tiene implicaciones de mercado. Durante años, la IA avanzada se ha concentrado en grandes centros de datos, con costes por uso y dependencia de la conexión. Un portátil capaz de ejecutar modelos de 74.000 millones de parámetros con agentes aislados abre una alternativa para usuarios y empresas que priorizan privacidad, latencia o costes predecibles. Al mismo tiempo, coloca a NVIDIA en competencia más directa con Apple, Qualcomm, AMD e Intel en el terreno del PC con IA.
Quedan incógnitas que solo resolverán las pruebas independientes: el rendimiento real de un modelo cuantizado a 2 bits frente a sus equivalentes en mayor precisión, la autonomía de los portátiles bajo cargas de IA intensas, el precio final de los equipos y la madurez de la compatibilidad con Windows on Arm para software menos común. También habrá que ver si el aislamiento con MXC y OpenShell resiste en la práctica los intentos de elusión que se han observado en otros agentes.
Con el lanzamiento previsto para el 16 de octubre, NVIDIA intenta que RTX Spark llegue con un ecosistema completo y no solo con hardware. Modelos abiertos optimizados, herramientas para repartir cargas entre equipos, agentes con aislamiento por defecto y compatibilidad con las principales herramientas de desarrollo dibujan una visión clara: que el próximo gran salto del PC sea ejecutar asistentes de IA capaces directamente en el escritorio del usuario.
