Una colaboración entre Phison e Intel dio como resultado una innovación que permite que computadoras personales equipadas con 16 GB de memoria RAM ejecuten modelos de inteligencia artificial de hasta 26 mil millones de parámetros, reduciendo la dependencia de la nube para tareas complejas.

El anuncio se realizó durante la feria Computex 2026 en Taipéi. La tecnología, denominada aiDAPTIV, combina procesadores Intel Core Ultra Series 3 con una plataforma de extensión de memoria basada en almacenamiento desarrollada por Phison.

Cómo funciona aiDAPTIV

El sistema utiliza la memoria caché aiDAPTIV de Pascari, que emplea almacenamiento NAND flash de alto rendimiento como recurso adicional para ampliar la memoria disponible para procesos de inteligencia artificial. Esta solución permite que una computadora con 16 GB de DRAM ejecute un modelo de lenguaje con 26 mil millones de parámetros, una tarea que normalmente requeriría al menos 32 GB de RAM en condiciones similares.

El mecanismo extiende la memoria de trabajo hacia el almacenamiento NAND flash, superando el límite impuesto por la DRAM tradicional. La solución incluye una caché optimizada que facilita el acceso rápido a los datos requeridos por los modelos de IA.

Beneficios para el procesamiento local

Entre las características del sistema destaca el soporte para funciones como el "KV cache reuse", que permite reutilizar información de interacciones previas y evitar el reprocesamiento de datos ya gestionados. Esta optimización contribuye a una mayor eficiencia y rapidez en la ejecución de modelos avanzados en equipos de consumo.

KS Pua, director ejecutivo y fundador de Phison Electronics, explicó durante la presentación que el objetivo es facilitar que fabricantes, desarrolladores y usuarios ejecuten aplicaciones de IA más sofisticadas de manera local, preservando la privacidad y reduciendo la dependencia de la infraestructura en la nube.

"Las computadoras con IA están evolucionando hacia plataformas capaces de gestionar cargas de trabajo locales más complejas, incluyendo aplicaciones agenticas y modelos mixtos que demandan mayor capacidad de memoria y respuesta", afirmó Pua.

El papel de Intel

Jim Johnson, vicepresidente sénior y gerente general de computación cliente en Intel, señaló que la memoria representa una de las principales barreras para ejecutar modelos avanzados en dispositivos de usuario final.

"Más usuarios y empresas desean operar IA de forma local, con mayor rapidez, privacidad y sin los costes asociados al procesamiento en la nube", indicó Johnson. La colaboración permitirá que los clientes utilicen sus propios datos en aplicaciones prácticas con configuraciones de memoria más simples y menor costo.

Demostración práctica

Durante Computex, las compañías mostraron una interfaz de chat local capaz de ejecutar un modelo "mixture-of-experts" que normalmente superaría la memoria del sistema. La demostración incluyó también un sistema híbrido de enrutamiento de modelos de lenguaje grande basado en el marco de código abierto OpenClaw, que permite procesar localmente modelos de gran tamaño y usar la nube solo cuando se requiere capacidad adicional.

(Con información de Infobae)