La industria del PC, con 40 años de historia, realmente está a punto de cambiar de paradigma.
A principios de junio, NVIDIA lanzó el nuevo súper chip RTX Spark para PCs personales con sistema Windows en el GTC Taipei 2026, anunciando oficialmente su entrada en el mercado de los procesadores centrales para ordenadores personales. En este gran evento destinado a redefinir el AI PC, el respaldo de Microsoft otorgó al acto de NVIDIA un sentido de "designación oficial".
Al mismo tiempo, Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo, MSI —casi todos representantes del mercado de terminales de PC— se alinearon también detrás del mismo chip.
No solo eso, en la conferencia Microsoft Build 2026, dos días después, el CEO de Microsoft, Sayta Nadella, redefinió Windows como "la plataforma nativa de ejecución para Agentes de IA locales", y presentó la Surface RTX Spark Dev Box equipada con RTX Spark —una estación de trabajo de escritorio capaz de ejecutar modelos de lenguaje grandes de 120.000 millones de parámetros localmente.
Jensen Huang, en una videoconferencia, declaró que la computadora personal, después de más de cuarenta años, se encuentra en un nuevo punto de inflexión en su desarrollo. Los agentes de IA están remodelando la forma de la industria del PC. NVIDIA y Microsoft están "reinventando" la computadora personal, dotando al PC local con capacidades de agente de IA autónomo. El PC está pasando de ser una computadora personal a convertirse en una IA personal.
Puso un ejemplo: cuando un usuario está fuera, puede enviar un mensaje a su PC para que el agente local utilice herramientas, modifique código, avance en un diseño y luego continúe iterando con el usuario. Enfatizó que el PC ya no es solo una herramienta operada por personas, sino que también comienza a convertirse en un asistente de IA que puede ejecutar tareas de manera continua.
Sin embargo, un hecho fácilmente pasado por alto es: el concepto de AI PC no fue introducido por primera vez por "NVIDIA" —en realidad, Intel fue quien propuso el concepto de AI PC.
Ya en enero de este año, Intel presentó en el CES su nueva plataforma de procesadores Core Ultra de tercera generación. Para Intel mismo, esta fue la presentación de su avanzado proceso de fabricación Intel 18A, crucial también para su desarrollo futuro. Para la industria del PC, "Core Ultra" tiene otra capa de significado, pudiéndose considerar como un punto de anclaje clave en este campo emergente del AI PC.
Sin embargo, tras la gran incursión de NVIDIA en el AI PC, Intel ciertamente pareció quedar en una posición más reactiva.
Además, es ineludible mencionar que en esta gran transformación industrial de la computación personal, otros actores también están entrando gradualmente, como Qualcomm que continúa reforzando sus chips para PC, AMD que ha lanzado sucesivamente nuevos productos integrando potencia de cálculo de IA, y Apple que con su serie de chips M ha demostrado la viabilidad de la arquitectura ARM en dispositivos de computación personal.
Todos estos movimientos apuntan a la misma tendencia tecnológica clave: la IA está avanzando hacia los dispositivos de computación orientados al usuario personal como nunca antes.
Alzarse, celebrar y derrumbarse
Al hablar de la historia de la industria del PC, por supuesto primero hay que mencionar la alianza Wintel —pero nunca se limita solo a Wintel.
En 1980, IBM se preparaba para producir su propia marca de PC. En aquel entonces, IBM era como la nobleza en el campo de la informática, mientras que Intel, aunque con algunos logros, tenía una influencia aún limitada. Entre los competidores en microprocesadores estaba Motorola, cuya capacidad general superaba a la de Intel.
Sin embargo, Don Estridge, responsable del negocio de PC de IBM en ese momento, tomó una decisión que influiría en el panorama de las próximas décadas: otorgó el pedido de procesadores a Intel y el pedido del sistema operativo a Microsoft.
Microsoft en aquel entonces aún no podía considerarse un gigante de la industria del software. Pero la historia posterior de esta combinación fue, sin duda, un capítulo decisivo en la historia del desarrollo del PC. A principios de la década de 1990, Microsoft e Intel se unieron para arrebatarle a IBM el control dominante de las computadoras personales.
Así nació la "Alianza Wintel" —la arquitectura de computadora personal compuesta por el sistema operativo Windows de Microsoft y las CPU de Intel. Durante los siguientes veinte años, la alianza Wintel monopolizó el mercado de escritorio. Apoyándose en la Ley de Moore de Intel y las iteraciones y mejoras del sistema Windows de Microsoft, las dos empresas controlaron conjuntamente a los fabricantes de PC de la cadena baja, obteniendo enormes beneficios.
Durante estas más de dos décadas, la estructura de poder de la industria del PC era así: Intel controlaba el procesador central, Microsoft controlaba el sistema operativo, y los fabricantes de PC solo podían competir en precio dentro de las reglas establecidas por los actores aguas arriba.
Pero para entender la situación actual, no basta con mirar a Intel y Microsoft; un tercer nombre debe ser incluido —NVIDIA.
Pero durante los cuarenta años de hegemonía Wintel, el posicionamiento de NVIDIA fue muy claro: proveedor de componentes.
Cuando un usuario compraba un PC, pensaba en "este ordenador usa un procesador Intel". ¿La tarjeta gráfica? Era un componente adicional para jugar o renderizar. La GPU de NVIDIA era solo un accesorio insertado en una ranura PCIe. La arquitectura central del PC la determinaba la CPU, y el sistema operativo gestionaba y asignaba los recursos.
Durante décadas, el papel de NVIDIA se volvió cada vez más importante, pero no cambió la lógica subyacente del PC; estrictamente hablando, solo era un amplificador de rendimiento.
Hasta 2020, cuando Apple anunció que abandonaría los chips Intel en la serie Mac para adoptar sus propios chips. El chip M1 demostró una cosa: empaquetar juntos la CPU, GPU, NPU, memoria unificada y la gestión del sistema realmente marca la diferencia en la experiencia del usuario. Pero eso fue dentro del jardín amurallado de Apple; el panorama del ecosistema Windows no cambió demasiado.
En 2024, Microsoft publicó la definición de Copilot+ PC, exigiendo un rendimiento de NPU superior a 40 TOPS. Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra, AMD Ryzen 8000 series hicieron su aparición colectiva. Las ventas de AI PC pasaron rápidamente de la etapa conceptual a superar los diez millones de unidades en un año, con una tasa de penetración que se duplicó.
Datos de Canalys muestran que en 2024, los envíos globales de PC alcanzaron los 262 millones de unidades, un aumento interanual del 3.1%, el primer crecimiento positivo después de dos años de caída; se prevé que los envíos globales de PC en 2025 alcancen los 274 millones de unidades, con un crecimiento interanual del 4.1%, marcando que la industria global del PC ha pasado del período de demanda adelantada a una fase de recuperación estable.
Pero el mercado pronto descubrió un problema: la mayoría de las capacidades de IA aún dependían de la nube, y la potencia de cálculo local carecía de escenarios de aplicación reales. Los consumidores se daban cuenta al llegar a casa de que el AI PC no era esencialmente diferente de un PC común.
En 2025, más actores de la industria comenzaron a darse cuenta de que el AI PC no podía limitarse a acumular potencia de cálculo; debía resolver el problema de "qué aplicaciones de IA local hay". Canalys predice que la tasa de penetración del AI PC en China continental alcanzará el 34% en 2025 y aumentará aún más al 52% en 2026. Pero el crecimiento del mercado global de PC en realidad no es brillante —IDC y Gartner incluso predicen que los envíos de PC en 2026 podrían sufrir una contracción de dos dígitos. Esencialmente, se trata de un reemplazo estructural: renovación empresarial + actualización del consumidor, no de un nuevo espacio de mercado que aparezca de la nada por varios cientos de millones de unidades.
En otras palabras, la lógica de distribución de beneficios en esta ola es: quien ocupe una posición clave en la mejora de la BOM (lista de materiales) y la transferencia de valor en la cadena, se llevará la mejor parte, y no habrá un reparto equitativo entre todos los fabricantes de PC. Para NVIDIA, este es un salto desde "proveedor de componentes" hasta "plataforma".
Si tiene éxito, lo que reescribirá no serán los envíos de uno o dos trimestres, sino la estructura de poder subyacente de la alianza Wintel de los últimos treinta años.
El enfoque de la entrada de Jensen Huang: sigue siendo el ecosistema
Para NVIDIA, no necesita al PC como un nuevo punto de crecimiento, ¿por qué Jensen Huang elige entrar en el mercado del AI PC en este momento?
La respuesta en realidad es bastante clara.
En marzo de 2026, en la conferencia anual GTC, NVIDIA, al conmemorar el vigésimo aniversario de CUDA, reveló un número que hizo brillar los ojos a toda la industria de la IA: 6 millones de desarrolladores.
Estos 6 millones de personas escriben código con CUDA, ejecutándose en las GPU de NVIDIA. Cubren entrenamiento de IA, inferencia, computación científica, renderizado gráfico, producción de video. La pila de software de toda la industria de IA tiene a CUDA en su base.
¿Qué significa 6 millones?
Aproximadamente 30 millones de desarrolladores para iOS de Apple, unos 7 millones para Android. La escala de desarrolladores de CUDA ya alcanza un tercio del nivel de las principales plataformas móviles.
Pero la verdadera fuerza de CUDA no está en el número, sino en el costo de migración. Los desarrolladores escriben código de IA con CUDA → PyTorch, TensorFlow están optimizados por defecto para CUDA → las GPU de NVIDIA se venden mejor → más desarrolladores continúan eligiendo CUDA. Esta es la rueda voladora (flywheel) del ecosistema de NVIDIA, altamente similar a la lógica del ecosistema de desarrolladores de Android.
Un desarrollador que comienza aprendiendo PyTorch, el framework por defecto usa el backend CUDA; un equipo que una vez acumula bibliotecas de código, cadena de herramientas y experiencia de ingeniería en CUDA, ¿quiere migrar a ROCm (plataforma similar de AMD) u otra plataforma?
En teoría, las herramientas oficiales de migración de AMD afirman que los cambios en el código son menos del 5%, pero siempre que involucren kernels personalizados, optimización de acceso a memoria de video o cadenas de llamadas que dependan profundamente de cuBLAS/cuDNN, la carga de trabajo nunca es solo del 5%.
Por eso, incluso si la serie MI300 de AMD tiene un rendimiento comparable en evaluaciones, la cuota de mercado de NVIDIA en el mercado de entrenamiento de IA se mantiene alta.
¿Dónde estaban antes estos 6 millones de desarrolladores de CUDA? En centros de datos, usando GPU de decenas de miles de dólares cada una. Lo que hace RTX Spark es llevar CUDA a los portátiles.
Después de todo, RTX Spark no es una tarjeta gráfica, es un SoC completo. Integra CPU ARM Grace de 20 núcleos, 6144 núcleos CUDA, Tensor Core de quinta generación, hasta 128 GB de memoria unificada LPDDR5X. Los datos de rendimiento de IA publicados por NVIDIA alcanzan hasta 1 Petaflop, soportando la ejecución local de modelos de lenguaje grandes de 120.000 millones de parámetros.
En el futuro, el código que escriban estas personas no necesitará ser modificado ni recompilado, se ejecutará directamente en un portátil. La arquitectura es compatible.
Jensen Huang también dijo en la presentación: Queremos reinventar la herramienta más importante de la humanidad; se refería al PC.
También anunció algo: los chips de segunda y tercera generación posteriores a RTX Spark ya están en planificación. En el futuro, cada generación de arquitectura de plataforma de NVIDIA incluirá un chip Spark. Más de 30 modelos de portátiles y más de 10 de ordenadores de escritorio saldrán al mercado simultáneamente.
No solo eso, Jensen Huang pensó en un futuro aún más lejano —desde el actual Blackwell, pasando por el próximo Rubin, hasta Feynman— NVIDIA presentó su hoja de ruta de chips para escritorio, portátiles y estaciones de trabajo de una vez, extendiéndose hasta 2030.
Sin embargo, que CUDA pueda realmente crecer en cada terminal depende de una variable que NVIDIA no puede controlar: el precio.
La DRAM global se encuentra actualmente en un ciclo de oferta ajustada, los precios de la memoria suben; el precio de partida de los primeros productos en versión portátil no será bajo. Para que CUDA cubra no solo a usuarios intensivos, se necesitarán más generaciones de productos, junto con la curva de costes de los procesos de fabricación y la memoria.
NVIDIA elige colocar su ficha en este momento. En pocas palabras, porque ve una ventana: la demanda de potencia de cálculo se está trasladando de la nube al dispositivo final (edge).
"Grande pero disperso", modelos con un gran número de parámetros, pero con una cantidad de parámetros activados relativamente pequeña. Este tipo de modelos requiere más capacidad de almacenamiento, no una potencia de cálculo muy alta, y es más adecuado para ejecutarse en el dispositivo final.
"Pequeño pero especializado", modelos pequeños formados mediante técnicas de destilación y aceleración de modelos, que tienen un buen rendimiento en campos especializados. Este tipo de modelos también es adecuado para el despliegue en el dispositivo final.
Estas dos grandes tendencias de los modelos grandes se han convertido en la base fundamental del auge de la IA en el dispositivo final.
Como actor importante en la IA de dispositivo final, Intel también ha estado haciendo esfuerzos constantes en la potencia de cálculo en el edge en los últimos años, multiplicando la potencia de cálculo en el edge por 48 en tres años. Además, Microsoft ha comenzado a tomarse en serio la IA en el dispositivo final; la arquitectura ARM tiene por primera vez un apoyo a gran escala de OEMs en Windows; la base de desarrolladores de CUDA ya es lo suficientemente grande.
Entrar en el AI PC en este momento, para NVIDIA, es tanto un paso clave para ocupar el ecosistema del dispositivo final, como una elección inevitable para garantizar la competitividad a largo plazo del ecosistema CUDA.
La autorrevolución de la industria del PC ya ha comenzado
Por el momento, la industria del PC ya muestra varias señales clave.
La primera señal: el PC pasa de estar "centrado en la CPU" a estar "centrado en el SoC de IA".
La serie M de Apple ya ha validado la viabilidad de la dirección "CPU + GPU + NPU + memoria unificada + gestión del sistema, todo empaquetado juntos".
Lunar Lake de Intel también comenzó a encapsular memoria dentro del package, Strix Halo de AMD también sigue la ruta del gran grupo de memoria unificada. Ahora NVIDIA entra con GPU Blackwell, CPU Arm, memoria unificada, ecosistemas CUDA y RTX, lo que equivale a aplicar la estrategia de plataforma de IA de los centros de datos, presionando una capa sobre la computadora personal.
Ya no se trata solo de añadir una tarjeta gráfica al PC, sino de convertirse directamente en parte de la plataforma principal del PC. CPU, GPU, potencia de cálculo de IA, memoria unificada, ecosistema de software, todo empaquetado junto. Esto ya no es un "pensamiento de componente", es un "pensamiento de plataforma".
Hay tres niveles de ventajas aquí.
Primero, NVIDIA adelanta su ventaja en GPU a la base del SoC. En el pasado, el AI PC hablaba de TOPS de NPU, sonaba emocionante, pero al ejecutar realmente modelos grandes locales, IA en video, creación 3D y juegos, la GPU y el grupo de memoria son los verdaderos activos. Si RTX Spark puede resolver los problemas de movimiento de datos y carga de modelos con memoria unificada, la experiencia será más fluida que la del tradicional "CPU + gráfica discreta + memoria separada".
Segundo, NVIDIA continúa integrando CUDA, RTX, DLSS, TensorRT en la base del PC. Esto es más crucial que el hardware. En la era de la IA, quien controle el framework de desarrollo, las librerías de inferencia, la optimización de modelos y la cadena de herramientas para creadores, tendrá el poder de plataforma. Jensen Huang lo tiene claro: el chip es solo el billete de entrada, el ecosistema es la fosa defensiva.
Tercero, NVIDIA comienza a disputar la parte más jugosa de la BOM del equipo completo. Antes, en un PC Windows de gama alta, el dinero de la CPU iba para Intel o AMD, el de la tarjeta gráfica para NVIDIA. En el futuro, si el SoC de IA de NVIDIA se convierte en el núcleo del equipo, no solo se quedará con el valor de la gráfica, sino también con el valor de la plataforma CPU, la prima por la experiencia de IA y el poder de fijación de precios del ecosistema de desarrolladores.
La segunda señal: el PC pasa de ser "una herramienta operada por personas" a "una plataforma donde personas y Agentes colaboran".
Jensen Huang describió un futuro así: cuando estás fuera, puedes enviar un mensaje a tu PC para que el Agente local utilice herramientas, modifique código, avance en un diseño, y luego vuelvas para continuar iterando con él. El PC ya no es solo una herramienta operada por personas, sino que también comienza a convertirse en un asistente de IA que puede ejecutar tareas de manera continua.
El posicionamiento de Windows también está experimentando la misma migración —Microsoft no solo redefinió Windows como la plataforma nativa de ejecución para Agentes de IA locales, sino que también introdujo contenedores de ejecución segura y OpenClaw for Windows, permitiendo que los Agentes de IA ejecuten tareas de múltiples pasos de manera segura en entornos controlados. Esto significa que Windows ya no es solo un contenedor de aplicaciones, sino un entorno de ejecución (runtime) para Agentes.
La tercera señal: los 6 millones de desarrolladores globales de CUDA encuentran un nuevo soporte hardware.
NVIDIA utiliza RTX Spark para llevar CUDA a cada portátil. Detrás de esto hay una rueda voladora (flywheel) de ecosistema completa: los desarrolladores conocen CUDA → se ejecuta de forma nativa en RTX Spark → optimizan aplicaciones y modelos → atraen a más usuarios a comprar → impulsan a más desarrolladores a unirse.
El ciclo de iteración de las GPU es de años, mientras que la formación de hábitos en los desarrolladores se mide por generaciones. Una vez que esta rueda voladora comience a girar en el extremo del PC, los recién llegados casi no tendrán oportunidad de darle la vuelta.
Pero la velocidad de popularización y el éxito comercial de RTX Spark dependen de tres variables clave. Primero, si el precio final puede cubrir un grupo de usuarios más amplio. Segundo, si el ecosistema de software de Windows on ARM puede cubrir las carencias clave a medio plazo. Tercero, si Microsoft puede realmente impulsar que los Agentes de IA locales pasen del concepto a una aplicación revolucionaria (killer app) suficiente para impulsar decisiones de renovación de equipos.
Mirando atrás, en esta transformación industrial centrada en el AI PC, más que decir que NVIDIA quiere entrar en el AI PC y cambiar toda la estructura de poder de la industria del PC, sería más preciso decir que es el propio desarrollo de la tecnología de IA el que busca en la industria del PC, con 40 años de existencia, la mejor manera de desempeñar su papel —esta es una tendencia tecnológica a la que ningún actor puede resistirse.
Y no olvidemos, Intel no se ha opuesto a esta gran tendencia.
A principios de 2026, Intel también se enfocó en lo local, lanzando el procesador Core Ultra de tercera generación (código Panther Lake) —basado en el proceso de fabricación Intel 18A, la primera plataforma de computación de consumo global que utiliza transistores RibbonFET de puerta envolvente total (GAA) y tecnología de suministro de energía por la parte posterior (PowerVia), con un rendimiento total de IA de hasta 180 TOPS.
En cierto modo, Intel también avanza hacia la misma dirección.
Por lo tanto, en última instancia, ya sea NVIDIA, Microsoft o incluso Intel, todos son solo un papel en este juego de transformación tecnológica. La diferencia está en quién puede identificar antes esta tendencia, quién puede cambiar con mayor determinación, quién se mueve más rápido —quien tendrá la oportunidad de seguir más de cerca la corriente del desarrollo tecnológico y beneficiarse de ella.
Desde esta perspectiva, el papel de Microsoft en la industria del PC es, en cambio, más "trascendente en el tiempo".
De cualquier manera, lo que es seguro es que con la entrada de NVIDIA, la nueva era del AI PC ha llegado, y la industria del PC realmente está siendo reinventada —a continuación, veremos qué elección histórica hará Apple en su territorio reservado, el Mac.
Este artículo proviene del WeChat público "Línea de Tiempo Timelines", autor: Zhao Ming
