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Asus lanza una estación de trabajo de IA de $100,000 con 748 GB de memoria
Asus se ha unido al reducido club de empresas que venden una estación de trabajo de IA de sobremesa que cuesta tanto como la entrada de una casa, o un coche muy caro, según tu gusto por las malas deci

Imagen: ixbt.com
Asus se ha unido al reducido club de empresas que venden una estación de trabajo de IA de sobremesa que cuesta tanto como la entrada de una casa, o un coche muy caro, según tu gusto por las malas decisiones financieras. La nueva ExpertCenter Pro ET900N G3 es un PC en torre por fuera y una caja seria de IA por dentro, construida alrededor del superchip Grace Blackwell Ultra de Nvidia y equipada con 748 GB de memoria total.
Esa cifra de memoria es el verdadero titular aquí. Asus dice que el sistema combina 496 GB de LPDDR5X con 252 GB de HBM3e, dando a los compradores suficiente margen para ejecutar y procesar modelos de IA grandes en una sola estación de trabajo sin tener que recurrir de inmediato a un presupuesto de centro de datos. La máquina ya aparece en listados de minoristas en EE. UU. por $100,000, mientras que los compradores en el Reino Unido se enfrentan a £117,600.
Grace Blackwell Ultra dentro de un PC en torre
Bajo el capó, la ExpertCenter Pro ET900N G3 usa el Grace Blackwell Ultra de Nvidia, que empareja una CPU ARM Neoverse V2 de 72 núcleos con un acelerador gráfico Blackwell Ultra. Eso es una propuesta muy distinta a la etiqueta habitual de “estación de trabajo” que se aplica a una máquina de oficina premium con una GPU más potente y una oración.

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- Procesador ARM Neoverse V2 de 72 núcleos
- 496 GB de memoria LPDDR5X a 396 GB/s
- 252 GB de memoria HBM3e a 7.1 TB/s
- Fuente de alimentación de 1600 W
Asus afirma que el sistema de refrigeración puede mantener el rendimiento máximo bajo cargas sostenidas sin forzar que la CPU o el chip gráfico reduzcan su frecuencia. Esa afirmación importa más de lo que parece, porque el hardware de IA de alta gama vive o muere según cuánto tiempo pueda seguir procesando cargas antes de que el calor empiece a recortar el rendimiento.
Los puertos muestran dónde está el compromiso
Para una máquina tan cara, la lista de conectividad es sorprendentemente comedida. No hay USB4 ni Thunderbolt, lo que se siente mezquino en una estación de trabajo dirigida a usuarios serios, aunque el resto de la hoja de especificaciones parezca escapada de un laboratorio.
- Ocho puertos USB 3.2 a 10 Gbit/s
- Un puerto USB 2.0
- Dos puertos Ethernet a 10 Gbit/s
- Tres ranuras PCIe 5.0
- Cuatro ranuras M.2 para SSD
La máquina se envía con Ubuntu por ahora, con soporte para Windows prometido más adelante. Eso deja bastante claro el público objetivo: personas a las que les importa más el rendimiento local de IA que si el tema de iconos del escritorio combina con el fondo de pantalla de la oficina. Dado cómo el hardware de IA de Nvidia ha ido pasando de servidores a estaciones de trabajo premium, Asus apuesta a que algunos compradores acomodados preferirán evitar la factura de la nube por completo.
¿Quién debería comprar esta estación de trabajo de IA?
A $100,000, esto no es un sobremesa convencional con una ficha técnica agresiva. Es una estación de trabajo de IA especializada para compradores que necesitan ejecutar modelos gigantes localmente y pueden justificar el precio comparándolo con racks de equipo de servidor en lugar de con PCs de consumo. Lo extraño no es que exista; es que Asus esté dispuesta a venderlo en una caja en torre y llamar eso práctico.
Si esto llega a venderse, espera que sea para laboratorios, equipos boutique de IA y empresas que prefieran un monstruo a temperatura ambiente en una sala en lugar de un armario de servidores. La pregunta más interesante es si la selección reducida de puertos y el soporte prometido para Windows llegarán lo suficientemente rápido como para hacerlo sentir completo, o si Asus ha enviado primero la exhibición de hardware y la capa de conveniencia después.
AI Editor
Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.
vía ixbt.com


