La inteligencia artificial ya no vive en las alturas. Durante años, su potencia se midió en teraflops lejanos, en modelos remotos, en centros de datos sellados con refrigeración líquida. Pero en el CES 2026, esa narrativa ha cambiado. No por una gran revelación en la nube, sino por una serie de anuncios bien orquestados que apuntan en otra dirección: llevar la IA al escritorio, al portátil, al flujo de trabajo del día a día. GIGABYTE ha aprovechado la feria no para subirse a la ola del hype, sino para mostrar una arquitectura coherente que une componentes, sistemas y herramientas alrededor de una premisa clara: la inteligencia artificial debe ejecutarse cerca del usuario, no alejada de él.
En lugar de seguir la carrera por los grandes modelos masivos en servidores inaccesibles, GIGABYTE ha mostrado una estrategia basada en infraestructura local, control real del hardware y diseños centrados en la persona. Con equipos que van desde estaciones de trabajo con 1 petaFLOP en la mesa del desarrollador hasta asistentes IA discretos en portátiles, la compañía plantea una alternativa tangible al dominio de la nube. Y lo hace con una propuesta integral, en la que no hay una única pieza estrella, sino un ecosistema distribuido de tecnologías que buscan reformular la relación entre usuario, equipo y modelo.
La apuesta de GIGABYTE parte de una idea que resuena con fuerza en este inicio de 2026: si la IA ya forma parte del flujo habitual de trabajo, entonces necesita dejar de comportarse como un servicio externo. Necesita latencia mínima, privacidad garantizada y respuestas sin depender de servidores de terceros. Es lo que la compañía denomina “IA centrada en el ser humano”, y lo traduce en dispositivos y funciones que trabajan a nivel local, con cargas de inferencia, entrenamiento parcial y personalización ejecutadas directamente en el sistema del usuario.

Esta filosofía tiene implicaciones técnicas claras. Ejecutar modelos de IA desde el escritorio implica potencia, pero también eficiencia y escalabilidad. Por eso, GIGABYTE ha presentado su línea AI TOP, una familia de sistemas diseñados para desarrollar tareas avanzadas de inteligencia artificial fuera del entorno cloud. El modelo AI TOP 100 apunta a desarrolladores o pequeños equipos que necesitan trabajar con modelos de más de 110.000 millones de parámetros, mientras que el AI TOP 500 extiende esa capacidad hasta los 405.000 millones, acercándose a cargas propias de infraestructura empresarial. Ambos sistemas pueden agruparse en clústeres locales mediante Thunderbolt o Ethernet, creando soluciones escalables sin pasar por el centro de datos.
Pero quizás la joya más llamativa del ecosistema sea el AI TOP ATOM, una supercomputadora personal equipada con el chip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, capaz de alcanzar un rendimiento de 1 petaFLOP en FP4. El equipo gestiona modelos de hasta 200.000 millones de parámetros y permite duplicar esa cifra si se empareja con una segunda unidad. Su tamaño, pensado para escritorios, y su integración con el stack de software NVIDIA AI convierten al ATOM en una opción sin precedentes para investigadores, creadores o desarrolladores que quieren el rendimiento de un centro de datos, pero en local, sin intermediarios y con total control sobre sus datos.
La misma lógica se traslada a otros componentes del ecosistema. En el terreno portátil, GIGABYTE ha presentado GiMATE, un asistente IA que se activa solo bajo demanda y que opera de forma contextual según el entorno de uso. Lejos de los modelos intrusivos o persistentes, GiMATE se plantea como una herramienta enfocada: GiMATE Creator para flujos de contenido, GiMATE Coder para entornos de desarrollo. Es un planteamiento más práctico que ambicioso, pero que precisamente por eso encaja mejor en entornos reales: la IA no se impone, asiste.

En escritorio, las funciones inteligentes se amplían con herramientas como X3D Turbo Mode 2.0, una tecnología que ajusta automáticamente el rendimiento, consumo y temperatura del sistema según la carga, apoyándose en IA local para aprender patrones de uso. También se ha anunciado la aplicación GPU Selector, que permite al usuario asignar manualmente tareas o programas a distintas GPUs dentro de su equipo, optimizando así la distribución de procesos pesados como inferencia, renderizado o cálculo. Es una forma concreta de poner al usuario al mando, con herramientas que maximizan su hardware en lugar de opacarlo.
Todo este ecosistema se sostiene sobre una base técnica que GIGABYTE también ha querido redefinir. Aunque ya lo analizamos en detalle en este artículo previo sobre CQDIMM y DDR5-7200, conviene recordar que uno de los grandes hitos presentados en el CES ha sido la validación de 256 GB de memoria DDR5 funcionando a 7200 MHz, algo que hasta ahora implicaba renuncias en frecuencia o estabilidad. Esta mejora ha sido posible gracias a la arquitectura CQDIMM, que introduce una gestión avanzada de señal en el propio módulo.
La novedad en este caso no está tanto en la frecuencia alcanzada, sino en el ecosistema que lo hace viable. GIGABYTE ha validado esta memoria en la Z890 AORUS Tachyon ICE CQDIMM Edition, una placa base diseñada desde el BIOS para optimizar tiempos, voltajes y sincronización de señal con estas configuraciones de alta densidad. Además, ha establecido colaboraciones con fabricantes como ADATA, Kingston y TeamGroup, lo que anticipa una llegada al mercado más ágil y menos limitada a escenarios de laboratorio.

GIGABYTE no ha diseñado piezas aisladas: ha diseñado relaciones. Relaciones entre memoria y placa, entre sistema y asistente, entre cargas de trabajo y eficiencia energética. Y lo ha hecho en un momento en que muchas compañías aún están explorando cómo integrar la IA en su portafolio, o simplemente confiando en que el software resuelva desde fuera lo que el hardware no soporta dentro. Aquí, la propuesta es inversa: construir primero la infraestructura local, y desde ahí hacer que la IA trabaje al ritmo del usuario.
El resultado es una visión de futuro que no recurre a promesas abstractas. No habla de «transformar el mundo», ni vende modelos inalcanzables que viven en una nube que nadie controla. Habla de escritorio, de trabajo real, de control sobre lo que se ejecuta y cómo se ejecuta. Y si bien el camino hacia la adopción masiva aún será progresivo, GIGABYTE ha demostrado que hay una forma sensata, robusta y técnicamente sólida de integrar la inteligencia artificial en el día a día sin comprometer privacidad, rendimiento ni independencia.
No todas las empresas de hardware están preparadas para esa conversación. Algunas aún ven la IA como una etiqueta que se pega a última hora; otras la externalizan como si fuera una extensión del navegador. Pero en esta edición del CES, GIGABYTE ha dejado claro que su apuesta va más allá del discurso: es una arquitectura entera, pensada desde la base, para que la inteligencia no sea una promesa… sino una función más del sistema.
 
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