Intel ha introducido un cambio relevante en sus controladores gráficos que apunta directamente al auge de la IA en local. Con su nuevo driver HotFix 32.0.101.8517, la compañía permite asignar hasta el 93% de la memoria del sistema a las iGPU Arc, ampliando de forma notable la capacidad para ejecutar modelos LLM que hasta ahora quedaban fuera por limitaciones de memoria.
Este movimiento no es menor: pasa de un límite previo del 87% a un nuevo techo cercano al 93%, lo que en la práctica supone exprimir casi toda la RAM disponible para uso gráfico en la iGPU. En configuraciones habituales, esto cambia completamente el escenario de uso en tareas de IA.
Más VRAM “virtual” para iGPU: el cambio que desbloquea modelos más grandes
Con este nuevo ajuste, una configuración de 32 GB de RAM puede asignar aproximadamente 30 GB como memoria gráfica, frente a los 28 GB anteriores. En sistemas con mayor capacidad, el salto es aún más significativo: por ejemplo, en un equipo con 64 GB, se pueden dedicar hasta 59,5 GB a la GPU.
Este enfoque convierte a las iGPU Arc Pro en soluciones mucho más viables para cargas que dependen fuertemente de la memoria, como los modelos de lenguaje grandes (LLM). Aunque sigue siendo memoria compartida y no VRAM dedicada, el impacto práctico es claro: permite ejecutar modelos más grandes con menos restricciones de memoria.
Además, esta funcionalidad llega integrada dentro del software de control de Intel, permitiendo ajustar dinámicamente la asignación según el uso, lo que añade flexibilidad en entornos de trabajo mixtos.
Compatibilidad ampliada y enfoque en estaciones de trabajo
El nuevo driver está orientado a la gama profesional, incluyendo GPUs como Arc Pro B390 y Arc Pro B370, así como soporte para arquitecturas Alchemist y Battlemage. También se extiende a procesadores Intel Core Ultra, lo que refuerza su presencia en portátiles y estaciones compactas.
En cuanto a compatibilidad, Intel mantiene soporte para múltiples versiones de Microsoft Windows 11 y Microsoft Windows 10, incluyendo actualizaciones recientes hasta Windows 11 25H2, lo que asegura un entorno estable para aplicaciones profesionales.
Aunque el driver no introduce más cambios visibles, la compañía sigue trabajando en certificaciones ISV, un punto clave para consolidar su presencia en estaciones de trabajo donde la validación de software es crítica.
Más allá del dato: Intel se posiciona en la IA local frente a AMD
Este movimiento también tiene una lectura clara a nivel de mercado. Mientras que soluciones como los chips Ryzen AI de AMD permiten asignaciones de memoria en torno al 87%, Intel eleva ese límite y se posiciona mejor para ejecutar LLM más exigentes sin necesidad de GPU dedicada.
En plataformas más avanzadas, como sistemas con 128 GB de RAM, se pueden alcanzar configuraciones donde más de 100 GB quedan disponibles para la GPU, algo especialmente relevante en escenarios de IA profesional, inferencia local o desarrollo de modelos.
Aquí es donde está la clave: Intel no está compitiendo solo en rendimiento bruto, sino en accesibilidad a la IA en equipos sin GPU dedicada, facilitando que más usuarios puedan trabajar con modelos complejos.
Un paso estratégico hacia PCs más preparados para IA
Lo realmente interesante de este cambio es lo que representa a medio plazo. La posibilidad de asignar casi toda la memoria del sistema a la GPU refuerza la idea de que los PCs con iGPU pueden evolucionar hacia máquinas válidas para IA, especialmente en entornos donde el coste o el consumo de una GPU dedicada no es viable.
No sustituye a soluciones de alto rendimiento, pero sí abre la puerta a un nuevo tipo de usuario: desarrolladores, entusiastas o profesionales que necesitan trabajar con modelos grandes sin invertir en hardware especializado.
En este contexto, Intel está moviendo ficha en un terreno donde la memoria es tan importante como la potencia de cálculo, y en IA esto puede marcar la diferencia.
Vía: Wccftech
