{"id":31396,"date":"2026-01-16T22:09:19","date_gmt":"2026-01-16T22:09:19","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=31396"},"modified":"2026-01-16T22:09:19","modified_gmt":"2026-01-16T22:09:19","slug":"raspberry-pi-ai-hat-2-la-nueva-apuesta-de-ia-local-para-raspberry-pi-5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=31396","title":{"rendered":"Raspberry Pi AI HAT+ 2: la nueva apuesta de IA local para Raspberry Pi 5"},"content":{"rendered":"
\n

\"Raspberry<\/p>\n

La llegada de la Raspberry Pi AI HAT+ 2<\/strong> marca un paso importante para quienes quieren trabajar con inteligencia artificial directamente en una Raspberry Pi 5<\/strong> sin depender de la nube. Esta nueva placa de expansi\u00f3n combina un acelerador neuronal espec\u00edfico y memoria propia para descargar gran parte del trabajo de IA del procesador principal y permitir usos m\u00e1s exigentes en el terreno de la IA generativa en el borde<\/strong>.<\/p>\n

Con un precio de referencia en torno a 130 d\u00f3lares<\/strong> -que en Espa\u00f1a y otros pa\u00edses europeos se est\u00e1 traduciendo en cifras cercanas a los 140\u2011150 euros<\/strong> seg\u00fan distribuidor-, la AI HAT+ 2 se sit\u00faa como una opci\u00f3n relativamente asequible para experimentar con modelos de lenguaje ligeros y visi\u00f3n artificial<\/strong> en dispositivos de bajo consumo. No pretende competir con grandes estaciones de trabajo o servicios cloud, pero s\u00ed ofrecer una herramienta pr\u00e1ctica para proyectos de IoT, automatizaci\u00f3n, prototipado y formaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Qu\u00e9 es la Raspberry Pi AI HAT+ 2 y en qu\u00e9 se diferencia de la anterior<\/h2>\n

\"Vista<\/p>\n

La Raspberry Pi AI HAT+ 2 es una placa de ampliaci\u00f3n oficial<\/strong> para Raspberry Pi 5 que se monta siguiendo el concepto HAT cl\u00e1sico: se atornilla sobre la placa base y se conecta tanto al conector GPIO<\/strong> como a la interfaz PCI Express<\/strong> integrada en la propia Raspberry. Su objetivo es ampliar la capacidad de c\u00f3mputo de IA del sistema sin cambiar el formato ni la filosof\u00eda de las SBC.<\/p>\n

Este modelo llega como sucesor directo de la primera Raspberry Pi AI HAT+<\/strong>, presentada en 2024 y centrada casi por completo en tareas de visi\u00f3n inteligente<\/strong> gracias a los aceleradores Hailo\u20118 (26 TOPS) y Hailo\u20118L (13 TOPS). Aquella placa estaba muy orientada a detecci\u00f3n de objetos, estimaci\u00f3n de poses o reconocimiento de escenas con c\u00e1mara, pero se quedaba corta para modelos de lenguaje<\/strong> algo m\u00e1s ambiciosos.<\/p>\n

Con la AI HAT+ 2, Raspberry Pi da el salto a la IA multimodal local<\/strong><\/a> apoy\u00e1ndose en el nuevo acelerador de redes neuronales Hailo\u201110H<\/strong> y a\u00f1adiendo en la propia tarjeta 8 GB de memoria LPDDR4X<\/strong> dedicada. Esta combinaci\u00f3n permite ir m\u00e1s all\u00e1 de la visi\u00f3n por computador y abarcar tambi\u00e9n modelos de lenguaje grandes de tama\u00f1o reducido y modelos multimodales<\/strong> directamente en el dispositivo.<\/p>\n

Al disponer de DRAM integrada en el HAT<\/strong>, el sistema puede separar mejor los recursos: la Raspberry Pi 5 mantiene su CPU, GPU y RAM principal para la l\u00f3gica de la aplicaci\u00f3n, la interfaz de usuario o los servicios de red, mientras que el coprocesador Hailo\u201110H se encarga de la mayor parte de la inferencia de IA. En la pr\u00e1ctica, esto reduce el impacto de la IA sobre el rendimiento general del sistema.<\/p>\n

Hardware y rendimiento: Hailo\u201110H, 40 TOPS y consumo contenido<\/h2>\n

\"Detalle<\/p>\n

El coraz\u00f3n de la AI HAT+ 2 es el Hailo\u201110H<\/strong>, un acelerador de redes neuronales dise\u00f1ado para despliegues de IA en el borde<\/strong> y comparable a algunas plataformas con IA integrada<\/a>. Seg\u00fan los datos facilitados por Raspberry Pi y Hailo, este chip ofrece hasta 40 TOPS de rendimiento de inferencia<\/strong>, trabajando con cuantizaciones como INT4 e INT8<\/strong> habituales en entornos embebidos. Este salto supone una mejora clara frente a los 13\/26 TOPS de la primera generaci\u00f3n basada en Hailo\u20118 y Hailo\u20118L.<\/p>\n

Uno de los puntos clave es que el Hailo\u201110H est\u00e1 limitado a una potencia de alrededor de 3 W<\/strong>. Esta restricci\u00f3n mantiene el consumo bajo control y facilita su uso en cajas compactas, proyectos alimentados por bater\u00eda o sistemas donde la disipaci\u00f3n t\u00e9rmica es un quebradero de cabeza. La contrapartida es que, en determinadas cargas muy optimizadas para la CPU y la GPU de la Raspberry Pi 5, la ventaja en rendimiento bruto<\/strong> de la NPU no siempre ser\u00e1 espectacular.<\/p>\n

La placa incorpora 8 GB de memoria LPDDR4X<\/strong> dedicados exclusivamente al acelerador de IA. Esta novedad es significativa: mientras la primera AI HAT+ depend\u00eda casi por completo de la memoria del propio SBC, ahora el HAT puede cargar modelos y datos<\/strong> en su propia RAM, reduciendo a\u00fan m\u00e1s el impacto en la memoria de la Raspberry Pi 5.<\/p>\n

Raspberry Pi se\u00f1ala que, en tareas de visi\u00f3n, el rendimiento del Hailo\u201110H es pr\u00e1cticamente equivalente<\/strong> al de la variante de 26 TOPS de la AI HAT+ original, pese al cambio de arquitectura. La mejora real se aprecia sobre todo en la capacidad para manejar cargas de trabajo de IA generativa<\/strong> y en la flexibilidad que aporta la memoria dedicada a bordo.<\/p>\n

En el paquete se incluye un disipador espec\u00edfico<\/strong> para la NPU que, aunque no siempre es imprescindible por consumo, se recomienda instalar si se van a lanzar inferencias intensivas durante largos periodos. La idea es mantener el chip en un rango t\u00e9rmico estable y evitar posibles reducciones de frecuencia por temperatura.<\/p>\n

Modelos de lenguaje compatibles y lo que se puede hacer en local<\/h2>\n

\"Raspberry<\/p>\n

Uno de los reclamos principales del nuevo accesorio es la posibilidad de ejecutar modelos de lenguaje en local<\/strong> sobre una Raspberry Pi 5 sin tener que recurrir a servidores remotos. Durante la presentaci\u00f3n, la compa\u00f1\u00eda ha se\u00f1alado una primera hornada de modelos soportados de entre 1.000 y 1.500 millones de par\u00e1metros<\/strong>, una escala manejable para el hardware disponible.<\/p>\n

Entre los modelos citados se encuentran DeepSeek\u2011R1\u2011Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5\u2011Instruct y Qwen2.5\u2011Coder<\/strong>. La mayor\u00eda rondan los 1.500 millones de par\u00e1metros<\/strong>, salvo Llama 3.2, que se queda en torno a los 1.000 millones. En conjunto, permiten desplegar funciones como chat conversacional b\u00e1sico, generaci\u00f3n y asistencia de c\u00f3digo<\/strong>, traducci\u00f3n de textos o respuesta a preguntas sencillas, todo ello con los datos procesados directamente en el dispositivo.<\/p>\n

Las demostraciones iniciales incluyen tareas como la traducci\u00f3n de franc\u00e9s a ingl\u00e9s<\/strong> o la resoluci\u00f3n de preguntas cortas utilizando Qwen2. En estos ejemplos, la latencia se mantiene baja y la interacci\u00f3n resulta fluida, algo que se traduce en una experiencia mucho m\u00e1s natural que cuando se depende de conexiones inestables o de servidores externos saturados.<\/p>\n

Ahora bien, conviene dejar claro que la AI HAT+ 2 no est\u00e1 pensada para modelos masivos<\/strong> como las implementaciones completas de ChatGPT, Claude o los LLM de mayor tama\u00f1o de Meta, Anthropic u OpenAI. Esos sistemas trabajan con cifras de par\u00e1metros que suelen moverse entre los cientos de miles de millones y los varios billones<\/strong>, muy lejos de lo que puede manejar una NPU de bajo consumo con 8 GB de RAM dedicada.<\/p>\n

Aun con esas limitaciones, la placa permite crear proyectos interesantes: asistentes personales que funcionen sin conexi\u00f3n<\/strong>, peque\u00f1os bots de chat privados, herramientas de generaci\u00f3n de c\u00f3digo en entornos aislados o sistemas que combinen reconocimiento de escenas con una breve descripci\u00f3n en texto.<\/p>\n

Memoria, l\u00edmites pr\u00e1cticos y comparaci\u00f3n con una Raspberry Pi 5 de 16 GB<\/h2>\n

\"Raspberry<\/p>\n

Los 8 GB de LPDDR4X<\/strong> integrados en la AI HAT+ 2 suponen un avance claro respecto a la primera generaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n marcan un techo evidente. Muchos LLM cuantizados de tama\u00f1o medio<\/strong> y con contextos amplios pueden superar f\u00e1cilmente los 10 GB de memoria entre pesos, buffers intermedios y contexto, por lo que esta soluci\u00f3n est\u00e1 pensada, por ahora, para modelos relativamente compactos o para trabajar con ventanas de contexto m\u00e1s reducidas<\/strong>.<\/p>\n

Si se compara con una Raspberry Pi 5 de 16 GB<\/strong>, la placa base con la configuraci\u00f3n de memoria m\u00e1s alta sigue ofreciendo m\u00e1s margen para cargar modelos grandes directamente en la RAM del sistema, sobre todo si se dedica pr\u00e1cticamente todo el equipo a la IA y se minimiza el resto de procesos. En ese escenario, prescindir del HAT y tirar solo de CPU\/GPU puede seguir siendo la opci\u00f3n m\u00e1s sencilla para ciertos usos muy concretos.<\/p>\n

En cambio, la combinaci\u00f3n de una Pi 5 -incluso con menos memoria- y el AI HAT+ 2 tiene sentido cuando se quiere distribuir el trabajo<\/strong>: dejar que la NPU se encargue de la inferencia y mantener la placa principal resolviendo otras tareas simult\u00e1neas, como mostrar una interfaz gr\u00e1fica, gestionar bases de datos locales o servir contenido v\u00eda web.<\/p>\n

La propia Raspberry Pi recuerda que el usuario debe tener presente la necesidad de operar dentro de un conjunto de datos limitado<\/strong>. Los modelos incluidos de serie no pretenden abarcar el conocimiento ni las capacidades de los grandes LLM en la nube; su papel es aportar respuestas \u00fatiles dentro de un dominio acotado.<\/p>\n

Para afinar m\u00e1s los resultados, la compa\u00f1\u00eda plantea el uso de t\u00e9cnicas como LoRA (Low\u2011Rank Adaptation)<\/strong>, que permiten ajustar un modelo base a tareas concretas sin modificar la mayor parte de sus par\u00e1metros. De este modo, se puede entrenar o adaptar un LLM peque\u00f1o a un caso de uso espec\u00edfico -por ejemplo, documentaci\u00f3n t\u00e9cnica propia de una empresa- sin desbordar los l\u00edmites de memoria y c\u00f3mputo del sistema.<\/p>\n

Visi\u00f3n por computador, multimodalidad y ejecuci\u00f3n simult\u00e1nea<\/h2>\n

\"Raspberry<\/p>\n

La AI HAT+ 2 no renuncia a los puntos fuertes de su predecesora en visi\u00f3n por computador<\/strong>. El Hailo\u201110H mantiene unas capacidades muy cercanas a las del Hailo\u20118 en tareas como detecci\u00f3n y seguimiento de objetos, estimaci\u00f3n de postura humana o segmentaci\u00f3n de escenas, lo que permite seguir utilizando modelos populares de visi\u00f3n con muy buen rendimiento.<\/p>\n

Raspberry Pi se\u00f1ala que el nuevo HAT puede ejecutar simult\u00e1neamente modelos de visi\u00f3n y de lenguaje<\/strong>, algo especialmente atractivo para proyectos que combinen c\u00e1mara y texto. Un ejemplo t\u00edpico ser\u00eda una c\u00e1mara que detecta personas u objetos utilizando un modelo tipo YOLO<\/strong> y, a la vez, genera descripciones breves o res\u00famenes mediante un LLM ligero instalado en el propio dispositivo.<\/p>\n

En escenarios pr\u00e1cticos se mencionan tasas cercanas a los 30 fotogramas por segundo<\/strong> para algunos modelos de detecci\u00f3n de objetos a resoluciones moderadas, siempre con la salvedad de que el rendimiento final depender\u00e1 del modelo elegido, la resoluci\u00f3n de entrada y la complejidad de la escena. En cualquier caso, el objetivo es que el HAT asuma el peso de la visi\u00f3n mientras la Raspberry Pi 5 gestiona tareas como el almacenamiento, la interfaz o el env\u00edo de alertas.<\/p>\n

La integraci\u00f3n con el ecosistema de c\u00e1maras de Raspberry Pi<\/strong> se mantiene como uno de los puntos fuertes. El AI HAT+ 2 se integra en la misma pila de software, de manera que proyectos existentes que ya usaban las c\u00e1maras oficiales pueden adaptarse con menos esfuerzo para aprovechar el nuevo acelerador.<\/p>\n

El soporte de software a\u00fan est\u00e1 en evoluci\u00f3n. Aunque existen ya ejemplos, librer\u00edas y frameworks<\/strong> tanto desde Raspberry Pi como desde Hailo (con repositorios en GitHub y una Developer Zone con documentaci\u00f3n), la ejecuci\u00f3n en paralelo de varios modelos -visi\u00f3n, lenguaje y multimodales- todav\u00eda se est\u00e1 puliendo. Es de esperar que, con el tiempo, la experiencia sea m\u00e1s sencilla a medida que maduren los controladores y las herramientas.<\/p>\n

Casos de uso en Espa\u00f1a y Europa: industria, IoT y educaci\u00f3n<\/h2>\n

La combinaci\u00f3n de tama\u00f1o reducido, bajo consumo y procesamiento local de IA<\/strong> encaja bien con varias de las tendencias de digitalizaci\u00f3n que se est\u00e1n impulsando en Espa\u00f1a y en el resto de Europa. Sectores como la automatizaci\u00f3n industrial<\/strong>, la gesti\u00f3n de edificios o el IoT avanzado pueden aprovechar una soluci\u00f3n de este tipo para reducir la dependencia de la nube y mejorar la privacidad<\/strong> de los datos.<\/p>\n

detecci\u00f3n de anomal\u00edas en tiempo real<\/strong> en l\u00edneas de producci\u00f3n, control de accesos con reconocimiento b\u00e1sico o recuento de personas en instalaciones son algunos ejemplos de uso industrial donde la AI HAT+ 2 puede ser \u00fatil, combinando la c\u00e1mara con modelos de lenguaje que generen avisos o informes resumidos directamente en la propia instalaci\u00f3n.<\/p>\n

En el \u00e1mbito del IoT dom\u00e9stico y comercial<\/strong>, la placa abre la puerta a asistentes locales o un robot de hogar con IA<\/a> que no tengan que enviar grabaciones de voz o v\u00eddeo a terceros, paneles que interpreten datos de sensores, c\u00e1maras que describan escenas o sistemas que generen res\u00famenes textuales sin salir de la red interna. Este enfoque encaja bastante bien con las normativas europeas crecientemente estrictas en materia de protecci\u00f3n de datos<\/strong>.<\/p>\n

detecci\u00f3n de anomal\u00edas en tiempo real<\/strong> en l\u00edneas de producci\u00f3n, control de accesos con reconocimiento b\u00e1sico o recuento de personas en instalaciones son algunos ejemplos de uso industrial donde la AI HAT+ 2 puede ser \u00fatil, combinando la c\u00e1mara con modelos de lenguaje que generen avisos o informes resumidos directamente en la propia instalaci\u00f3n.<\/p>\n

Tambi\u00e9n es una opci\u00f3n interesante como kit de desarrollo<\/strong> para empresas y startups europeas que valoren integrar el chip Hailo\u201110H en productos finales. Montar un prototipo basado en Raspberry Pi 5 y AI HAT+ 2 permite validar rendimiento, consumo y estabilidad antes de invertir en dise\u00f1os de hardware propios m\u00e1s costosos.<\/p>\n

En el terreno educativo, desde centros de formaci\u00f3n profesional hasta universidades, una combinaci\u00f3n de Raspberry Pi 5 y AI HAT+ 2 puede servir como plataforma para acercar la IA aplicada<\/strong> al aula sin necesidad de grandes presupuestos. El alumnado puede experimentar con modelos reales de lenguaje y visi\u00f3n, entender sus l\u00edmites y aprender a desplegar soluciones en hardware de recursos contenidos.<\/p>\n

Perfil de usuario y d\u00f3nde tiene m\u00e1s sentido usarla<\/h2>\n

El p\u00fablico objetivo de la AI HAT+ 2 es variado. Por un lado, est\u00e1 la comunidad maker<\/strong> y de aficionados avanzados que ya utilizan Raspberry Pi 5 para proyectos de dom\u00f3tica, rob\u00f3tica o servidores caseros y ahora quieren a\u00f1adir una capa de IA generativa o visi\u00f3n avanzada sin montar una estaci\u00f3n de trabajo espec\u00edfica o pagar suscripciones continuas.<\/p>\n

Por otro, la placa se dirige claramente a desarrolladores profesionales y startups<\/strong> que necesitan un entorno de pruebas para IA embebida. Frente a soluciones basadas en GPUs discretas o NPUs integradas en PCs industriales, el formato HAT ofrece un equilibrio interesante entre coste, consumo, tama\u00f1o y simplicidad, aunque l\u00f3gicamente no alcanza los niveles de potencia de plataformas mucho m\u00e1s caras.<\/p>\n

Para quienes solo busquen ejecutar modelos de lenguaje en local<\/strong> con el mayor margen de memoria posible, una Raspberry Pi 5 con 16 GB de RAM sin HAT sigue siendo una opci\u00f3n v\u00e1lida, siempre que se acepte que toda la inferencia recaer\u00e1 sobre la CPU y la GPU del SBC. En cambio, si se pretende combinar IA con otras funciones en paralelo, aprovechar la NPU dedicada suele tener m\u00e1s sentido.<\/p>\n

En Espa\u00f1a, donde las Raspberry Pi son habituales tanto en proyectos caseros como en peque\u00f1as empresas tecnol\u00f3gicas, la AI HAT+ 2 puede encontrar su sitio en prototipos de dispositivos IoT con IA local<\/strong>, sistemas de control de acceso, soluciones de mantenimiento predictivo sencillo o asistentes internos que no deban sacar datos a la nube.<\/p>\n

En cierto nivel de comodidad con Linux<\/strong>, el ecosistema Raspberry y los conceptos b\u00e1sicos de despliegue de modelos es recomendable para sacar partido al HAT; no est\u00e1 pensado como un \u201cjuguete plug and play\u201d para usuarios completamente novatos.<\/p>\n

Integraci\u00f3n de software, recursos disponibles y soporte<\/h2>\n

A nivel de software, la AI HAT+ 2 se integra con el entorno habitual de Raspberry Pi 5<\/strong>. La comunicaci\u00f3n con el Hailo\u201110H se realiza a trav\u00e9s de la interfaz PCIe, y los controladores correspondientes permiten dirigir las cargas de trabajo de IA hacia la NPU, manteniendo la CPU libre para otras tareas.<\/p>\n

Hailo ofrece un repositorio en GitHub<\/strong> y una Developer Zone<\/strong> con ejemplos de c\u00f3digo, modelos preconfigurados, tutoriales y frameworks orientados tanto a IA generativa como a visi\u00f3n computarizada. Esto reduce la barrera de entrada para quienes no quieran montar toda la pila desde cero, aunque sigue siendo recomendable tener cierta experiencia previa con Python, contenedores o entornos similares.<\/p>\n

En el momento del lanzamiento, Raspberry Pi indica que ya hay modelos de lenguaje listos para instalar<\/strong> y que se ir\u00e1n incorporando variantes m\u00e1s grandes o afinadas a casos de uso espec\u00edficos mediante actualizaciones. La idea es ir ampliando gradualmente el cat\u00e1logo a medida que el ecosistema madure y se compruebe qu\u00e9 combinaciones de modelos y cuantizaci\u00f3n funcionan mejor en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n

Como suele ocurrir con este tipo de soluciones, el rendimiento y la estabilidad reales depender\u00e1n en gran medida de la madurez del software<\/strong>. Algunas rese\u00f1as tempranas apuntan a que todav\u00eda hay margen de mejora en herramientas, documentaci\u00f3n y soporte para ejecutar varios modelos en paralelo, pero la tendencia va hacia una integraci\u00f3n cada vez m\u00e1s pulida dentro del ecosistema Raspberry Pi.<\/p>\n

Hoy por hoy, la AI HAT+ 2 se posiciona como una soluci\u00f3n intermedia entre la nube y los grandes servidores de IA: permite ejecutar modelos de lenguaje y visi\u00f3n ligeros con baja latencia<\/strong>, mantener los datos bajo control y contener los costes, siempre que el usuario asuma las limitaciones de potencia y memoria propias de un sistema pensado para el bajo consumo y el formato compacto<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La llegada de la Raspberry Pi AI HAT+ 2 marca un paso importante para quienes quieren trabajar con inteligencia artificial directamente en una Raspberry Pi 5 sin depender de la nube. Esta nueva placa de expansi\u00f3n combina un acelerador neuronal espec\u00edfico y memoria propia para descargar gran parte del trabajo de IA del procesador principal … Sigue leyendo Raspberry Pi AI HAT+ 2: la nueva apuesta de IA local para Raspberry Pi 5<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-31396","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-eloutput-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31396","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=31396"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/31396\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=31396"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=31396"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=31396"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}