Con más del 60% de las PCs que se venderán en 2025 incluyendo ya una unidad de procesamiento neuronal dedicada, la industria tecnológica ha declarado oficialmente obsoleta la era de los gigahercios como único criterio de compra.
Por Hugo Simg | Director de MediaTek México
Cada vez que alguien compra una computadora portátil o un smartphone en México —y lo hacen a un ritmo de decenas de miles de unidades al día en el país con el segundo mercado tecnológico más grande de América Latina— el criterio de decisión suele ser el mismo de siempre: pantalla, precio, RAM y, sobre todo, los gigahercios del procesador. Ese criterio está a punto de quedar tan obsoleto como medir la velocidad de un auto solo por el tamaño del motor.
La razón tiene nombre propio: TOPS, o Tera Operations Per Second. Un billón de operaciones por segundo. La métrica que la industria tecnológica lleva tres años posicionando como el nuevo estándar para medir la capacidad real de un dispositivo en la era de la inteligencia artificial, y que en 2025 se vuelve ineludible para cualquier consumidor que planee una compra de tecnología.
Por qué los GHz ya no alcanzan
Durante décadas, la frecuencia de reloj del procesador —medida en gigahercios (GHz)— fue la vara con la que todos medían la potencia de un dispositivo. La promesa era sencilla: a mayor frecuencia, mejor desempeño. Funcionó bien para tareas secuenciales: abrir un documento, navegar en internet, ejecutar hojas de cálculo.
Pero la inteligencia artificial generativa, aquella que permite resumir documentos, generar imágenes a partir de instrucciones o transcribir conversaciones en tiempo real, no funciona así. Un modelo de lenguaje como el que opera detrás de ChatGPT o Gemini trabaja con miles de millones de parámetros simultáneos. Pedirle eso a una CPU tradicional es como pedirle a un violinista virtuoso que toque solo toda una sinfonía de Beethoven: técnicamente posible, pero dramáticamente ineficiente.
La solución son las NPU (Neural Processing Units): chips especializados que procesan esas operaciones en paralelo masivo, como una orquesta completa. Y la unidad que mide su potencia son los TOPS.
El mapa del poder: quién tiene cuántos TOPS hoy
La carrera por los TOPS ya tiene líderes claros en el mercado de consumo. Según datos de los propios fabricantes y benchmarks independientes verificados en 2024:
| Chip / Dispositivo | TOPS (NPU) | Lanzamiento |
| Apple M4 (MacBook) | 38 TOPS | 2024 |
| Qualcomm Snapdragon X Elite | 45 TOPS | 2024 |
| MediaTek Dimensity 9400 | 50 TOPS | 2024 |
| Intel Core Ultra 200V | 48 TOPS | 2024 |
| Procesador estándar pre-IA | < 10 TOPS | Pre-2022 |
Fuente: datos técnicos de fabricantes y benchmarks independientes MLPerf / AI Benchmark, 2024.
La diferencia no es cosmética. Un dispositivo con menos de 10 TOPS no puede correr modelos de IA generativa localmente de forma fluida: necesitará enviar los datos a la nube, con las consecuencias de latencia, consumo de datos y privacidad que eso implica.
Sin embargo, para 2026 el procesador Dimensity 9500, con una tecnología de 3 nanómetros y con una velocidad por encima de los 4GHz en el CPU, ya logra 100 TOPS en su NPU 990. Con este nivel de TOPS, el Dimensity 9500 permite realizar tareas que antes requerían la nube, como generación de imágenes 4K directamente en el dispositivo (Text-to-Image), soporte de modelos de lenguaje LLM con hasta 128,000 tokens de contexto y una velocidad de generación de tokens mucho más fluida.
IA en la nube vs. IA en tu bolsillo: una cuestión de energía y privacidad
Hasta hace muy poco, experimentar inteligencia artificial real requería centros de datos del tamaño de estadios. El modelo de Cloud AI (o Inteligencia Artificial en la Nube) sigue dominando casos de uso empresariales, pero tiene un costo que pocas veces se discute en público: procesar una consulta de IA generativa en la nube consume aproximadamente 10 veces más energía que hacerlo localmente en un dispositivo optimizado. Los centros de datos globales ya son responsables de entre el 1% y el 2% de las emisiones mundiales de CO₂, una cifra que se proyecta triplicar para 2030 si el procesamiento no migra parcialmente al dispositivo.
La solución que la industria llama Edge AI —procesar la IA directamente en el dispositivo— no es solo más eficiente energéticamente. También es más rápida (elimina la latencia de red), funciona sin conexión a internet y, crucialmente, mantiene los datos del usuario en el dispositivo. Para sectores como salud, finanzas o educación, esa última ventaja tiene implicaciones regulatorias directas.
Los smartphones: laboratorio de una revolución que ya llegó a las PCs
México cuenta con cerca de 97 millones de usuarios de smartphone (Statista, 2024) y un ciclo de reemplazo promedio de 3.2 años. Eso significa que decenas de millones de decisiones de compra ocurrirán en los próximos 36 meses, en un momento en que la brecha entre dispositivos con y sin NPU dedicada será ya determinante para la experiencia cotidiana.
Los smartphones fueron, de hecho, el laboratorio donde se resolvió el problema más difícil del Edge AI: hacer que una NPU poderosa cupiera en un dispositivo de 8 milímetros de grosor, sin ventilador, con una batería que dura todo el día. Ese reto de ingeniería —eficiencia térmica y energética al máximo— es el que ahora se está trasladando a las PCs.
El resultado ya es visible en el mercado. Las laptops de la categoría Copilot+ de Microsoft, lanzadas en 2024 como primera certificación oficial de equipos con NPU de al menos 40 TOPS, inauguraron una nueva clase de dispositivos. La IA Analítica que opera silenciosamente en estos equipos —gestionando batería, mejorando videoconferencias, transcribiendo en tiempo real, cancelando ruido de fondo— es la misma que hace años funciona en los procesadores de gama alta de MediaTek.
Un mercado que crece rápido, también en América Latina
La apuesta de la industria tiene respaldo en los números. El mercado de PCs con IA en América Latina se proyecta alcanzar los 4.2 mil millones de dólares para 2027 (Mordor Intelligence), con México como segundo mercado más grande de la región, detrás de Brasil. Globalmente, IDC estima que más del 60% de las PCs vendidas en 2025 incluirán una NPU dedicada, frente a menos del 10% apenas tres años antes.
Eso no significa que todos los dispositivos actuales queden inmediatamente obsoletos. La transición será gradual y por casos de uso: quien edita video con IA, quien trabaja con modelos de lenguaje locales o quien prioriza privacidad de datos notará la diferencia antes que los demás. Pero la dirección es inequívoca, y el ciclo de reemplazo de dispositivos hace que la decisión de hoy tenga consecuencias para los próximos tres a cinco años.
Lo que esto significa al momento de comprar
La pregunta práctica para el consumidor es directa: ¿cómo evaluar los TOPS al comprar un dispositivo? Tres criterios orientadores:
Para uso cotidiano con IA básica (asistentes, fotografía computacional, transcripción): 20 a 30 TOPS son suficientes. La mayoría de los smartphones de gama media-alta actuales ya los tienen.
Para IA generativa local fluida (generación de imágenes, resumen de documentos, modelos de lenguaje en dispositivo): 40 TOPS o más, el umbral que Microsoft definió para su certificación Copilot+. En PCs, eso corresponde a los chips de última generación lanzados desde 2024.
Para desarrollo, edición profesional con IA o privacidad crítica de datos: 50 TOPS o más, el techo actual del mercado de consumo, que seguirá subiendo con cada ciclo de diseño.
Ignorar este criterio al comprar tecnología en 2026 equivale, como analogía, a adquirir un auto híbrido sin preguntar por la autonomía eléctrica: técnicamente funciona, pero se pierde la mitad del valor del producto.
La transición de los GHz a los TOPS no es solo una actualización de hoja de especificaciones. Es el reconocimiento de que los dispositivos del futuro cercano —y ya del presente— deben ser capaces de ejecutar inteligencia artificial sin depender de una conexión a internet, sin agotar la batería en minutos y sin enviar datos personales a servidores remotos.
Para el consumidor mexicano y latinoamericano, entender esta métrica no es un ejercicio de geekismo tecnológico. Es, cada vez más, saber leer la etiqueta de lo que se está pagando.
Hugo Simg es Director de MediaTek México. Las cifras y benchmarks citados corresponden a datos públicos de fabricantes, IDC, Statista y Mordor Intelligence disponibles al primer semestre de 2025.
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Fuente: PR