Dell Pro Max 18 Plus vs. RTX Spark: Dinámica de liderazgo y el futuro de las laptops AI


El Dell Pro Max 18 Plus continúa ostentando el título de la computadora portátil más rápida para tareas de IA en pruebas locales, situándose por delante de todas las demás máquinas evaluadas. Su configuración de alto rendimiento, especialmente con la RTX PRO 5000, ha permitido completar modelos de referencia con una notable eficiencia en tokenización y generación, posicionándolo como un referente en entornos locales de IA.

En las pruebas, el chip RTX PRO 5000 de Dell logró 185.1 tokens/s en el modelo Phi, 140.5 tokens/s en Mistral y 119.7 tokens/s en Llama 3. Estos números sitúan a Dell en la cúspide de la clasificación, pero la llegada de los portátiles RTX Spark de Nvidia podría alterar ese equilibrio a partir del 16 de octubre de 2026, cuando estos modelos entren en ventas y los prepedidos ya estén abiertos.

RTX Spark: llegada y capacidades

Se espera que Microsoft presente el Surface Laptop Ultra desde 2.599 dólares, mientras Dell introduce la XPS 16 Creator Edition desde 3.799,99 dólares. Asus, HP, Lenovo y MSI se confirman como socios de lanzamiento, con Acer y Gigabyte anunciando posibles modelos adicionales en el futuro cercano. Nvidia sitúa a RTX Spark con un rendimiento de IA FP4 de hasta 1 petaflop, 6.144 núcleos CUDA y hasta 128 GB de memoria compartida.

El rendimiento de 1 petaflop corresponde únicamente a cálculos FP4 que aprovechan la sparsidad, una cifra superior a lo que corre en cargas de trabajo cotidianas. Nvidia también afirma que el chip puede ejecutar modelos de lenguaje grandes de alrededor de 120 mil millones de parámetros de forma local, con una ventana de contexto de un millón de tokens. Esto supera ligeramente la capacidad local de aproximadamente 109 mil millones de parámetros reportada para el Dell Pro Max 18 Plus.

Sin embargo, este hecho no garantiza que RTX Spark supere a la estación de trabajo de Dell en cargas de IA, ya que la capacidad de modelo no es el único factor que determina la velocidad de inferencia.

El precio que Dell pagó por su liderazgo

El Pro Max 18 Plus ofrece opciones con Core Ultra 5, 7 o 9 y GPUs RTX PRO 1000 a 5000, con precios de entrada desde 3.488 dólares. En su configuración superior, equipada con RTX PRO 5000, 128 GB de memoria y dos unidades de 1 TB, el equipo alcanzó los 9.245,52 dólares en su lanzamiento. Posteriormente, configuraciones similares aparecieron alrededor de 14.000 dólares, y hoy en día el equipo se comercializa por cerca de 18.600 dólares, aproximadamente el doble del precio inicial tras 14 meses.

La configuración tope se apoya en un procesador Intel Core Ultra 9 285HX con 24 núcleos, un turbo de 5,5 GHz y un límite de potencia de 55 W. Su gráfica RTX PRO 5000 cuenta con 24 GB de memoria GDDR7, un techo de potencia de 175 W y una frecuencia de reloj gráfica de 1.807 MHz. La memoria se aloja en un único módulo CAMM2 de 128 GB a 6.400 MT/s, mientras que el almacenamiento consta de dos SSD Gen5 de 1 TB configurados en RAID 0. La pantalla de 18 pulgadas con resolución QHD+ (2560 × 1600) funciona a 120 Hz y cubre el 100% del espacio de color DCI-P3, contribuyendo a un peso mínimo de la carcasa de 7,17 lb.

El argumento de Nvidia para desafiar a Dell se apoya en la memoria compartida de RTX Spark, que puede ofrecer hasta 300 GB/s de ancho de banda, frente a 896 GB/s para la RTX PRO 5000 de Dell. Spark también dispone de 6.144 núcleos CUDA, frente a los 10.496 de Dell, lo que indica que el rendimiento depende de varios factores además del ancho de banda y el conteo de núcleos.

Para superar a Dell, un portátil RTX Spark tendría que superar las tasas de generación de tokens de Phi, Mistral y Llama 3 en las mismas pruebas UL Procyon. Igualar esos resultados consumiendo entre 45 W y 80 W de potencia podría además mejorar la autonomía respecto a las tres horas y 39 minutos registradas por Dell en las pruebas.

Estas observaciones provienen de StorageReview y destacan el contexto competitivo entre estas plataformas de IA locales, donde la combinación de CPU, GPU, memoria y eficiencia energética define el rendimiento real en cargas de trabajo específicas.

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