- La Raspberry Pi AI HAT+ 2 incorpora una NPU Hailo‑10H con hasta 40 TOPS y 8 GB de RAM dedicada.
- Permite ejecutar modelos de lenguaje ligeros y visión por computador en local, sin depender de la nube.
- Mantiene compatibilidad con Raspberry Pi 5 y su ecosistema de cámaras, pero está limitada a LLM compactos.
- Su precio ronda los 130 dólares y apunta a proyectos de IoT, industria, educación y prototipado en Europa.
La llegada de la Raspberry Pi AI HAT+ 2 marca un nuevo paso para quienes quieren trabajar con inteligencia artificial directamente en una Raspberry Pi 5 sin depender permanentemente de la nube. Esta placa de expansión añade un acelerador neuronal específico y memoria propia, de forma que gran parte del procesamiento de IA se traslada fuera de la CPU principal y permite asumir proyectos más ambiciosos de IA generativa y visión.
Con un precio recomendado de alrededor de 130 dólares (la cifra final en España y en el resto de Europa variará según impuestos y márgenes de los distribuidores oficiales), la AI HAT+ 2 se coloca como una opción relativamente asequible dentro del ecosistema de IA embebida. No compite con grandes servidores o GPUs dedicadas, pero sí ofrece un equilibrio interesante entre coste, consumo y prestaciones para IoT, automatización, educación y prototipado.
Qué es la Raspberry Pi AI HAT+ 2 y en qué se diferencia de la primera generación
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 es una placa de ampliación oficial pensada para la Raspberry Pi 5, que se conecta a través de la interfaz PCI Express integrada en la propia placa base y se apoya además en el conector GPIO para su fijación. Es el relevo directo de la primera AI HAT+, presentada en 2024, que se ofrecía en variantes con aceleradores Hailo‑8L (13 TOPS) y Hailo‑8 (26 TOPS) y estaba muy centrada en tareas de visión por computador.
En esta segunda generación, Raspberry Pi apuesta por un acelerador de redes neuronales Hailo‑10H acompañado de 8 GB de memoria LPDDR4X dedicada en la propia tarjeta. Esta combinación está orientada a soportar cargas de trabajo de IA generativa en el borde, como modelos de lenguaje compactos, modelos de visión‑lenguaje y aplicaciones multimodales que combinen imagen y texto.
El hecho de incorporar DRAM integrada significa que la ejecución de modelos de IA no se come directamente la memoria principal de la Raspberry Pi 5. La placa base puede concentrarse en la lógica de la aplicación, la interfaz de usuario, la conectividad o el almacenamiento, mientras la NPU asume el grueso de la inferencia. En la práctica, esto ayuda a que el sistema siga siendo utilizable mientras se ejecutan modelos de IA en segundo plano.
Según la propia Raspberry Pi, la transición desde la primera AI HAT+ a este nuevo modelo es prácticamente transparente para los proyectos que ya usaban los aceleradores Hailo‑8, ya que la integración con el entorno de cámaras y el stack de software de la compañía se mantiene y evita reescrituras masivas.
Hardware, rendimiento y consumo: hasta 40 TOPS con la NPU Hailo‑10H
El corazón de la AI HAT+ 2 es el Hailo‑10H, un acelerador especializado en redes neuronales diseñado para ejecutar inferencias de forma eficiente en dispositivos de bajo consumo. Raspberry Pi y Hailo hablan de hasta 40 TOPS de rendimiento (teraoperaciones por segundo), cifras que se obtienen con cuantización en INT4 e INT8, muy habitual cuando se despliegan modelos en el borde.
Uno de los puntos clave es que el chip está limitado a una potencia de alrededor de 3 W de consumo. Esto permite integrarlo en cajas compactas y proyectos embebidos sin disparar las necesidades de refrigeración ni la factura eléctrica, algo importante para dispositivos que pueden estar activos las 24 horas. A cambio, esta restricción implica que el rendimiento bruto no siempre será superior al que puede ofrecer la propia Raspberry Pi 5 cuando se exprimen su CPU y GPU en determinadas cargas muy optimizadas.
Frente al modelo anterior, el salto es claro: se pasa de 13/26 TOPS con Hailo‑8L/Hailo‑8 a 40 TOPS con Hailo‑10H, y se añade por primera vez memoria dedicada de 8 GB en la placa. La primera AI HAT+ brillaba en tareas como detección de objetos, estimación de poses o segmentación de escenas; la nueva versión mantiene ese tipo de aplicaciones, pero amplía su foco hacia modelos de lenguaje y usos multimodales.
Aun así, la propia Raspberry Pi matiza que, en ciertas operaciones de visión, el rendimiento práctico del Hailo‑10H puede ser similar al de los 26 TOPS del Hailo‑8, debido a la forma en que se reparten las cargas y a las diferencias de arquitectura. La gran mejora, más que en la potencia bruta para visión, está en las posibilidades que abre para LLM y modelos generativos en local.
La placa se suministra con un disipador opcional para la NPU. Aunque el consumo está acotado, la recomendación habitual es instalarlo, especialmente si se van a ejecutar tareas de IA intensivas durante mucho tiempo o pruebas de rendimiento exigentes, para evitar que el chip reduzca frecuencias por temperatura.
Modelos de lenguaje compatibles y uso de LLM en local
Uno de los aspectos que más llama la atención de la AI HAT+ 2 es su capacidad para ejecutar modelos de lenguaje en local sobre una Raspberry Pi 5, sin enviar datos a servidores externos. Durante la presentación, Raspberry Pi y Hailo han señalado una serie de modelos de entre 1.000 y 1.500 millones de parámetros como punto de partida.
Entre los LLM compatibles que se ofrecen en el lanzamiento se encuentran DeepSeek‑R1‑Distill, Llama 3.2, Qwen2, Qwen2.5‑Instruct y Qwen2.5‑Coder. Son modelos relativamente compactos, pensados para tareas como chat básico, redacción y corrección de texto, generación de código, traducciones sencillas o descripciones de escenas a partir de entradas de imagen y texto.
Las pruebas iniciales mostradas por la compañía incluyen ejemplos de traducción entre idiomas y respuestas a preguntas simples ejecutadas íntegramente en la Raspberry Pi 5 apoyada por la AI HAT+ 2, con una latencia baja y sin notar un impacto excesivo en la usabilidad general del sistema. El procesamiento se realiza en el coprocesador Hailo‑10H y no requiere conectar el dispositivo a la nube.
Conviene dejar claro que esta solución no está pensada para modelos masivos como las versiones completas de ChatGPT, Claude o los LLM de mayor tamaño de Meta, cuyos tamaños se miden en cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros. En esos casos, el problema no es solo la potencia de cálculo, sino sobre todo la memoria necesaria para alojar el modelo y sus contextos.
La propia Raspberry Pi insiste en que los usuarios deben ser conscientes de que están trabajando con modelos más pequeños y entrenados sobre conjuntos de datos más limitados. Para compensar esa restricción, se pone el foco en técnicas como LoRA (Low‑Rank Adaptation), que permiten ajustar los modelos a casos de uso concretos sin necesidad de reentrenarlos por completo, añadiendo capas de adaptación ligeras sobre la base existente.
Memoria, limitaciones y comparación con una Raspberry Pi 5 de 16 GB
La inclusión de 8 GB de RAM LPDDR4X dedicada es una de las grandes novedades del AI HAT+ 2, pero también marca claramente el tipo de modelos que se pueden ejecutar. Muchos LLM cuantizados de tamaño medio, sobre todo si se quiere manejar un contexto amplio, pueden necesitar con facilidad más de 10 GB de memoria, por lo que el accesorio se orienta a modelos ligeros o con ventanas de contexto más ajustadas.
Si se compara con una Raspberry Pi 5 de 16 GB funcionando sin HAT, la placa base con más memoria sigue teniendo ventaja para cargar modelos relativamente grandes directamente en RAM, siempre que se destine buena parte de esa memoria exclusivamente a la IA y se sacrifiquen otras tareas. En ese escenario, la CPU y la GPU integradas son las que asumen toda la inferencia, con el consiguiente aumento de carga.
La propuesta del AI HAT+ 2 tiene más sentido cuando se busca separar responsabilidades: dejar que la NPU Hailo‑10H se encargue de los cálculos de IA y liberar a la Raspberry Pi 5 para que mantenga un entorno de escritorio ligero, servicios web, bases de datos, automatizaciones o la capa de presentación de una aplicación.
Para quienes solo quieran disponer de un asistente local relativamente sencillo capaz de chatear, traducir textos o ayudar con pequeñas tareas de programación sin enviar datos a terceros, el equilibrio entre potencia, consumo y coste que ofrece la AI HAT+ 2 puede resultar suficiente. En cambio, para proyectos que requieran modelos de gran tamaño o contextos extremadamente extensos, seguirá siendo más práctico recurrir a equipos con más memoria o a infraestructuras en la nube.
Otro punto a considerar es que, aunque los 8 GB del HAT ayudan a descargar memoria, la versión de 16 GB de la Raspberry Pi 5 sigue superando a la placa complementaria en capacidad total, por lo que en ciertos flujos de trabajo intensivos en RAM esa configuración continuará siendo preferible.
Visión por computador y ejecución simultánea de modelos
La AI HAT+ 2 no renuncia a la faceta que hizo popular a la primera generación: las aplicaciones de visión por computador. El Hailo‑10H es capaz de ejecutar modelos de detección y seguimiento de objetos, estimación de poses humanas o segmentación de escenas con un rendimiento que, en la práctica, se mantiene en la línea de lo que ofrecía el Hailo‑8 a 26 TOPS.
Raspberry Pi señala que la nueva placa puede ejecutar simultáneamente modelos de visión y de lenguaje, lo que la hace atractiva para proyectos en los que la cámara y el procesamiento de texto deban trabajar de la mano. Por ejemplo, sistemas de vigilancia que clasifiquen eventos y generen descripciones, cámaras inteligentes que expliquen lo que ocurre en una escena o dispositivos que combinen reconocimiento visual con generación de informes.
En escenarios concretos se mencionan modelos de la familia YOLO para detección de objetos en tiempo real, con tasas de refresco que pueden rondar los 30 fotogramas por segundo según la resolución y la complejidad del modelo. La idea es que la NPU asuma este trabajo mientras la Raspberry Pi 5 gestiona almacenamiento, red, notificaciones o visualización.
El ecosistema de software alrededor de la IA en Raspberry Pi sigue en fase de maduración. Aunque ya existe una colección de ejemplos, frameworks y herramientas tanto por parte de Raspberry Pi como de Hailo, la ejecución en paralelo de múltiples modelos (visión, lenguaje, multimodal) continúa siendo un campo en evolución y puede requerir ajustes finos en cada proyecto.
En cualquier caso, la integración con la pila de cámaras oficial de Raspberry Pi facilita la vida a quienes ya trabajaban con los módulos de cámara de la marca. La AI HAT+ 2 se integra directamente con ese entorno, de forma que muchos proyectos de visión existentes pueden migrar a la nueva placa con cambios relativamente modestos.
Casos de uso en España y Europa: industria, IoT y proyectos educativos
La combinación de bajo consumo, tamaño reducido y procesamiento local de la IA encaja bien con las tendencias de digitalización que se están impulsando en España y en otros países europeos. En sectores industriales donde el acceso estable a la nube no siempre está garantizado o donde hay requisitos estrictos de confidencialidad, una solución de este tipo puede resultar especialmente atractiva.
Entre los usos que más se repiten en la documentación oficial se encuentran proyectos de automatización industrial, control de procesos y gestión de instalaciones. Sistemas de inspección visual en líneas de producción, detección de anomalías en tiempo real, control de accesos o recuento de personas en edificios son ejemplos en los que la combinación de visión y modelos de lenguaje ligeros puede aportar valor sin necesidad de desplegar infraestructuras de IA mucho más costosas.
En el terreno del IoT doméstico y comercial, la AI HAT+ 2 puede servir como base para asistentes locales que se ejecuten en una Raspberry Pi 5, paneles de control que interpreten datos de sensores, cámaras que describan escenas o dispositivos que analicen vídeo sin subir imágenes a servidores externos. Este enfoque ayuda a cumplir con normativas de protección de datos cada vez más exigentes en la Unión Europea.
También puede resultar una herramienta interesante como kit de desarrollo para empresas y startups europeas que estén valorando integrar el chip Hailo‑10H en productos finales. Probar el rendimiento y la estabilidad sobre una Raspberry Pi permite validar conceptos antes de invertir en diseños de hardware a medida.
En el ámbito educativo, centros de formación profesional, universidades y academias especializadas en España podrían emplear la AI HAT+ 2 como plataforma de prácticas, acercando la IA embebida y la IA generativa al alumnado en un hardware accesible y relativamente económico frente a otros sistemas de mayor coste.
Perfil de usuario y tipo de proyectos a los que apunta
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 apunta a varios perfiles. Por un lado, a la amplia comunidad de makers y entusiastas que ya utilizan la Raspberry Pi 5 y quieren incorporar IA generativa o visión avanzada a sus proyectos sin dar el salto a estaciones de trabajo con GPU dedicada ni depender por completo de servicios cloud.
Por otro, trata de seducir a desarrolladores profesionales y startups que necesiten una plataforma de pruebas para IA embebida. Frente a soluciones con eGPU o NPUs integradas en PCs industriales, esta placa ofrece un formato compacto, consumo muy contenido y un coste global menor, aunque con un techo de rendimiento más bajo que el de plataformas mucho más caras.
Para quienes ya tengan experiencia con la primera AI HAT+, el salto se presenta como relativamente sencillo: la integración con el software existente y con la pila de cámaras se ha cuidado para minimizar los cambios necesarios. Esto es relevante en proyectos que ya están en marcha y quieren aprovechar el aumento de rendimiento sin reescribir todo.
En el otro extremo, usuarios que únicamente busquen correr modelos de lenguaje en local con el margen máximo posible de memoria pueden seguir encontrando suficiente con una Raspberry Pi 5 de 16 GB sin HAT, asumiendo que la CPU y la GPU integradas serán las encargadas de toda la inferencia y que el consumo será algo mayor.
En definitiva, el accesorio parece hacerse un hueco como solución intermedia: más potente y flexible que una Raspberry Pi 5 trabajando sola en ciertas tareas de IA, pero lejos de las prestaciones de servidores o GPUs dedicadas, y con el foco puesto en bajo consumo, privacidad y coste contenido.
Integración de software, recursos y soporte de Hailo
Desde el punto de vista del software, Raspberry Pi ha querido simplificar al máximo la puesta en marcha. La AI HAT+ 2 se conecta mediante la interfaz PCIe de la Raspberry Pi 5 y es reconocida de forma nativa por el sistema operativo oficial, lo que permite ejecutar aplicaciones de IA sin pasos de configuración excesivamente complejos para quienes ya conocen el entorno.
Por parte de Hailo, los usuarios disponen de un repositorio en GitHub y una Developer Zona con ejemplos de código, modelos configurados, tutoriales y frameworks pensados tanto para IA generativa como para visión computarizada. Ahí se incluyen también herramientas para gestionar la cuantización, cargar modelos de terceros y optimizar flujos de trabajo específicos.
En el momento del lanzamiento, la compañía ha puesto a disposición varios modelos de lenguaje listos para instalar, con la promesa de ampliar el catálogo con variantes más grandes o adaptadas a casos de uso muy concretos. Además, se anima a aprovechar técnicas como LoRA para ajustar los modelos a las necesidades de cada proyecto sin tener que entrenar desde cero sobre enormes conjuntos de datos.
Como suele ocurrir con este tipo de soluciones, la experiencia real dependerá del grado de madurez del ecosistema de software. Algunos analistas apuntan que aún hay margen de mejora en herramientas, estabilidad y soporte para ejecuciones simultáneas de varios modelos, pero la tendencia del ecosistema Raspberry Pi va en la dirección de una integración cada vez más pulida.
En cualquier caso, para desarrollar proyectos en España o en otros países europeos, contar con documentación oficial, ejemplos prácticos y una comunidad activa reduce considerablemente la barrera de entrada para experimentar con IA embebida y generativa en dispositivos de bajo coste.
Precio, disponibilidad y aspectos prácticos en España y Europa
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 se ha lanzado con un precio de referencia de 130 dólares. En España y el resto de Europa, el importe final dependerá del tipo de cambio, los impuestos y la política de cada distribuidor, por lo que es previsible ver pequeñas diferencias entre tiendas y países.
La placa es compatible con toda la línea de Raspberry Pi 5, desde los modelos con 1 GB de RAM hasta las versiones de 16 GB, y se monta siguiendo el conocido formato HAT: se atornilla sobre la placa y se conecta mediante el cabezal GPIO y la interfaz PCIe. Los modelos anteriores de Raspberry Pi que no disponen de esta interfaz quedan, por tanto, fuera de la lista de compatibles.
En los primeros compases tras el anuncio, algunos distribuidores especializados informan de stock limitado, algo ya habitual en lanzamientos de hardware oficial de Raspberry Pi. Quienes quieran asegurarse una unidad a corto plazo tendrán que estar atentos a la disponibilidad en distribuidores autorizados europeos y a posibles listas de espera.
Además del hardware, la compra da acceso a la documentación técnica y a los recursos de software de Raspberry Pi y Hailo, incluyendo ejemplos en GitHub, guías paso a paso y materiales para quienes se inician en la IA embebida. Esto facilita que tanto usuarios particulares como pequeñas empresas puedan empezar a experimentar sin necesidad de una inversión adicional en herramientas de desarrollo.
En el contexto europeo, donde la privacidad de datos y la eficiencia energética son cada vez más relevantes, la AI HAT+ 2 se presenta como una pieza que permite procesar información sensible de forma local reduciendo la dependencia de centros de datos remotos, algo que puede resultar atractivo para administraciones, pymes y desarrolladores independientes que busquen soluciones de IA más controladas.
La Raspberry Pi AI HAT+ 2 se posiciona como una solución intermedia entre la nube y los grandes servidores de IA: ofrece una forma razonablemente accesible de combinar visión por computador y modelos de lenguaje ligeros en un mismo dispositivo, manteniendo el consumo bajo y respetando la privacidad, pero exigiendo a cambio que los proyectos se diseñen dentro de los límites de potencia y memoria propios de un hardware orientado al bajo consumo y al coste contenido.
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