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La inteligencia artificial que más cambia el uso diario del ordenador o del móvil no siempre viaja a un centro de datos. Cada vez más funciones trabajan dentro del propio dispositivo, con una idea sencilla de fondo, que la petición salga menos de casa y que además consuma menos energía.
Microsoft lo explica de forma muy directa al definir la NPU, el procesador dedicado a estas tareas, como un componente que usa menos energía y es mucho más eficiente en tareas de IA que una CPU o una GPU.
Microsoft puso una cifra mínima para entrar en Copilot+ PC
En los Copilot+ PC, Microsoft fija una frontera técnica muy concreta. La compañía reserva esa etiqueta para equipos con Windows 11 cuya NPU supera los 40 billones de operaciones por segundo, una medida que convierte la inteligencia artificial local en requisito de hardware y no en simple añadido de software.
Ahí entran varias funciones que trabajan sin salir del equipo. Recall, los efectos de Windows Studio, la traducción en tiempo real de subtítulos en directo y la superresolución en Fotos se ejecutan de forma local.
No todo ocurre dentro del ordenador.
Microsoft también deja claro que Cocreator, el relleno generativo de Paint e Image Creator en Fotos necesitan conexión a internet. La frontera entre IA local y nube no depende del nombre comercial, sino de la tarea concreta que el usuario activa en cada momento.
Apple reparte las tareas entre el Mac y su nube privada
Apple sigue una lógica parecida, aunque añade una capa de supervisión poco habitual para el usuario común. La guía de Apple Intelligence y privacidad en el Mac indica que el sistema analiza cada petición y que, en muchos casos, el modelo se ejecuta entero en local.
Cuando la consulta exige más capacidad, Apple la deriva a Private Cloud Compute, un sistema que no está disponible en todas las regiones. Esa limitación introduce una diferencia práctica que a menudo queda fuera del debate técnico, porque la misma función puede comportarse de forma distinta según el lugar desde el que se use.
El 10 de junio de 2024 Apple detalló ese sistema con dos compromisos muy concretos. La empresa sostiene que no conserva ningún dato del usuario una vez devuelta la respuesta y que esos datos nunca están disponibles para Apple.
Además, Apple promete publicar las imágenes de software de cada versión de producción de PCC para permitir verificación independiente. Y en el Mac añade un rastro visible para el usuario mediante Apple Intelligence Report, un informe configurable para los últimos 15 minutos o siete días que lista las peticiones enviadas a PCC y puede exportarse como archivo JSON.
Google llevó la misma idea al móvil con AICore y una nube aislada
Google ya ofrece IA local en Android con Gemini Nano, que funciona en el servicio AICore sin descargar modelos invisibles al usuario como si la privacidad fuese el único debate pendiente.
La documentación para desarrolladores afirma que Gemini Nano puede funcionar sin conexión de red y sin enviar datos a la nube. Google lo destina a resumir, corregir textos cortos, reescribir mensajes, describir imágenes y transcribir voz.
Tampoco aquí todo queda en el teléfono.
La propia documentación de Android incorpora una API híbrida que envía automáticamente las peticiones a Gemini Flash o Gemini Pro en la nube cuando Gemini Nano no está disponible o no resulta compatible. En otras palabras, la experiencia puede parecer continua para el usuario aunque por debajo cambie por completo el lugar donde se procesa la solicitud.
Google presentó Private AI Compute el 11 de noviembre de 2025 sobre chips TPU con enclaves Titanium Intelligence Enclaves. En su anuncio oficial, la compañía afirma que los datos procesados quedan accesibles solo para el usuario y para nadie más, ni siquiera Google.
Ese sistema ya aparece en funciones concretas como Magic Cue en los Pixel 10 y en los resúmenes de la Grabadora de Pixel. AICore, además, aísla cada petición, no guarda registro de los datos y canaliza sus conexiones por Private Compute Services, un componente de código abierto.
La cuestión ya no es solo qué hace la IA sino dónde lo hace
Al final, la diferencia decisiva no está en que un asistente redacte mejor un mensaje o resuma una nota de voz. La pregunta de verdad consiste en saber cuándo la operación ocurre en el dispositivo, cuándo salta a una nube privada y cuándo termina en servicios remotos porque el modelo local no basta.
Gemma 4 y Gemini Nano ilustran bien ese giro hacia la IA sin conexión en el móvil, pero también dejan ver la tensión central de 2026. La promesa de cercanía convive con sistemas híbridos que cambian de ruta según la complejidad de la petición, la compatibilidad del modelo o incluso la región desde la que alguien hace una consulta.