Manuel Naranjo
EditorEn un vídeo publicado recientemente, Nexa AI, que se dedicada a probar modelos de IA haciéndolos correr en local en diferentes dispositivos, nos muestra una sencilla escena: un Galaxy S25 Ultra encima de la mesa, una app de pruebas abierta y un modelo de lenguaje trabajando sin descanso. En el vídeo no hay gráficos espectaculares ni promesas de marketing, solo un móvil soltando texto mientras, en segundo plano, se ve cómo cambian la velocidad, la temperatura y la batería.
Es justo ahí, en ese plano corto y aburrido para el común de los mortales donde se entiende de verdad el papel de la CPU y la NPU cuando hablamos de “IA en el móvil”.
Un experimento simple que cuenta mucho
La prueba de Nexa AI arranca apoyándose solo en la CPU del Snapdragon del S25 Ultra. El modelo de lenguaje empieza a generar texto con bastante alegría, los tokens caen a buen ritmo y la sensación inicial es que al chip le sobra músculo. Es ese momento en el que cualquier gráfico de presentación se quedaría: números buenos, móvil respondiendo, todo bajo control.
Pero el vídeo no se corta ahí. Pasa el primer minuto, pasa el segundo, y, poco a poco, lo que se mueve no es solo el contador de tokens, también la temperatura interna.
El SoC se calienta, la carcasa empieza a acompañar y el sistema hace lo que tiene que hacer para no meterse en problemas: recorta frecuencia y, con ella, rendimiento. La cifra de tokens por segundo deja de impresionar y se acomoda en un valor mucho más modesto, pero sostenible. No hay drama, el móvil sigue funcionando con normalidad.
El techo invisible de la CPU
Lo interesante del vídeo es que pone cara a algo que todos intuimos, pero rara vez vemos: la CPU no está pensada para tragarse cargas de IA pesada durante minutos sin pestañear. Se defiende, sí, y durante un rato incluso parece sobrada, pero esa fuerza bruta tiene un coste claro en calor y batería.
Ese techo invisible aparece siempre en el mismo sitio. Da igual que el proceso sea un modelo de lenguaje, un filtro complejo de vídeo o una secuencia de ediciones de foto encadenadas. La CPU puede con todo hasta que el sistema decide que no compensa seguir apretando. A partir de ahí, baja el ritmo.
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El papel de la NPU cambia el guion
La segunda parte del experimento es la que de verdad sirve para comparar. Se repite exactamente lo mismo, con el mismo modelo y la misma duración, pero esta vez el protagonista es la NPU, ese bloque del chip del que se habla mucho en las presentaciones y que normalmente queda escondido detrás de siglas y porcentajes.
Aquí no hay un sprint inicial tan llamativo. La NPU se coloca en una velocidad alta, pero lo que llama la atención no es tanto el pico como la estabilidad. Minuto tras minuto, el ritmo de generación se mantiene casi clavado, sin caídas bruscas ni altibajos. La temperatura sube, claro, pero no dispara las mismas alarmas, y el consumo de batería se queda en algo sorprendentemente contenido para el trabajo que está haciendo el móvil.
Es un rendimiento menos “de fuegos artificiales” y más de currito constante. No deslumbra en los primeros treinta segundos, pero aguanta como un reloj cuando lo dejas trabajar de verdad.
La diferencia en el uso real del Galaxy S25 Ultra
Tras ver el vídeo con calma, la conclusión deja de ir de números sueltos y se convierte en algo más cotidiano. Cuando el S25 Ultra resume un texto largo, traduce una conversación, retoca una foto con herramientas de IA o encadena varias funciones de Galaxy AI, la experiencia cambia mucho según quién esté haciendo el trabajo en las tripas.
Si recae sobre la CPU, tienes momentos puntuales de velocidad muy alta que se pueden venir abajo en cuanto encadenas varias tareas o el teléfono ya viene caliente de antes. Si la carga se reparte en la NPU, el comportamiento es mucho más predecible: el móvil responde igual la primera vez que a la quinta, la batería sufre menos de lo esperado y la temperatura no se dispara.
Ese pequeño experimento acaba siendo, sin querer, una especie de traducción en vídeo de todo lo que llevan meses prometiendo sobre IA local y hardware dedicado. Deja claro que el futuro no pasa por seguir inflando la CPU, sino por dejar a la NPU hacer su trabajo en segundo plano, sin ruido, sosteniendo la parte más pesada de la inteligencia artificial que ya usamos sin darnos cuenta.
Imágenes | Nexus AI con edición
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