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  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

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  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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8.6

ARCTIC Senza AI 370, review: esconde tu PC debajo del escritorio sin renunciar a la potencia

Disipador pasivo de grandes dimensiones con aletas negras y logotipo de ARCTIC sobre una mesa de madera.
El ARCTIC Senza AI 370 presenta un diseño de refrigeración pasiva con un extenso bloque de aletas y conectores traseros visibles. Foto: HardZone.es
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Durante los últimos años hemos visto cómo los mini PC han ido ganando protagonismo tanto en entornos domésticos como profesionales, ofreciendo un rendimiento cada vez mayor en un formato muy compacto. Sin embargo, la mayoría siguen ocupando un espacio visible sobre la mesa o detrás del monitor. Con el ARCTIC Senza AI 370, el fabricante plantea una idea diferente: trasladar el ordenador directamente a la parte inferior del escritorio para liberar completamente la superficie de trabajo, manteniendo al mismo tiempo un hardware de última generación y un funcionamiento totalmente silencioso gracias a un sistema de refrigeración pasiva.

El ARCTIC Senza AI 370 es un ordenador premontado diseñado específicamente para instalarse bajo el escritorio. Integra un procesador AMD Ryzen AI 9 HX 370, gráficos integrados AMD Radeon 890M, 32 GB de memoria LPDDR5X y un SSD NVMe PCIe 4.0 de 1 TB, todo ello acompañado de Windows 11 Pro preinstalado. Además de apostar por un funcionamiento completamente silencioso al prescindir de ventiladores, incorpora conectividad de última generación con Wi-Fi 7, Bluetooth 5.3, red 2.5 GbE y un panel frontal desmontable que facilita tanto la instalación como el acceso a los puertos de uso más frecuente.

Características y especificaciones del ARCTIC Senza AI 370

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El principal rasgo diferenciador del Senza AI 370 es su concepto de PC bajo escritorio. En lugar de colocarlo sobre la mesa o fijarlo detrás del monitor mediante un soporte VESA, ARCTIC ha diseñado un equipo con unas dimensiones de 536 × 180 × 50 mm pensado para instalarse directamente bajo el tablero del escritorio. Esta disposición permite liberar completamente el espacio de trabajo y deja accesibles los conectores frontales para conectar rápidamente memorias USB, auriculares o smartphones. Además, el frontal es desmontable, lo que simplifica tanto el montaje como el acceso a los puertos principales.

Otro de los pilares del equipo es su refrigeración totalmente pasiva. Según ARCTIC, el Senza AI 370 no incorpora elementos móviles para la disipación del calor, por lo que su funcionamiento es completamente silencioso y, al mismo tiempo, reduce el mantenimiento al eliminar piezas susceptibles de desgaste como los ventiladores.

En el apartado de hardware encontramos un AMD Ryzen AI 9 HX 370, acompañado por la GPU integrada AMD Radeon 890M, una configuración que se completa con 32 GB de memoria LPDDR5X funcionando a 8000 MHz en doble canal y un SSD M.2 NVMe TLC PCIe 4.0 de 1 TB. El equipo llega con Windows 11 Pro ya instalado y el fabricante indica además que es compatible con Linux.

ARCTIC también destaca su orientación hacia las funciones de inteligencia artificial. El Senza AI 370 se presenta como un Copilot+ PC, aprovechando la NPU integrada en el procesador junto con Windows 11 Pro para ejecutar funciones de IA de forma local, sin depender de servicios en la nube.

En cuanto a la conectividad, el equipo incorpora Wi-Fi 7 (2×2), Bluetooth 5.3 y un puerto Ethernet de 2,5 Gbps, cubriendo tanto redes inalámbricas como conexiones cableadas de alta velocidad. Para la salida de vídeo dispone de HDMI 2.1 con soporte para 4K a 120 Hz, DisplayPort 2.1 con salida hasta 8K a 60 Hz y un USB4 Type-C compatible con DisplayPort Alt Mode, también con soporte para salida de vídeo hasta 8K a 60 Hz.

La conectividad USB está repartida entre el frontal y la parte posterior. En el frontal encontramos un USB4 Type-C, un USB 3.2 Gen1 Type-A, un conector combinado TRRS de 3,5 mm, además del botón de encendido y un botón de reinicio. En la parte trasera se añaden dos USB 2.0, dos USB 3.2 Gen2 Type-A, otro USB4 Type-C, los conectores de vídeo, el puerto de red 2.5 GbE, dos conectores de audio TRS de 3,5 mm y la entrada de alimentación de 19 V mediante una fuente externa de 120 W.

Como ocurre con otros equipos premontados, el Senza AI 370 llega completamente preparado para utilizarse desde el primer momento, con el sistema operativo y los controladores esenciales ya instalados, evitando tener que realizar una configuración inicial más allá de la puesta en marcha habitual de Windows.

Análisis externo

El Arctic Senza AI 370 viene en una caja de cartón con los colores de Arctic. La caja es bastante grande, ya que se trata de un dispositivo considerablemente ancho. En la parte frontal podemos encontrarnos con una foto del ordenador como tal, así como con un breve resumen de sus principales características.

Caja del ordenador compacto Arctic Senza AI 370 sobre una mesa de madera.
Vista frontal del embalaje del Arctic Senza AI 370, un PC diseñado para instalarse bajo el escritorio, donde se detallan sus especificaciones y compatibilidad con Windows 11. Foto: HardZone.es

Y por la parte trasera tenemos una foto más en detalle del ordenador ya montado bajo una mesa, así como una tabla con todas sus características técnicas.

Abrimos la caja, y lo primero que nos encontramos es con el panel de conexión, el cual cuenta con un puerto USB A, uno USB – C, un mini-jack, y el botón que nos va a permitir encender el equipo. También tenemos un cable de corriente, y, por si queremos montar ventiladores en este ordenador, un fan-controller de la propia Arctic.

También nos encontramos con otros accesorios de montaje, como la tela para tapar los cables.

Conjunto de accesorios para gestión de cables y montaje sobre una superficie de madera.
Contenido del kit de montaje que incluye una funda textil con el logotipo de Arctic, placas metálicas, tornillería variada y bridas de sujeción. Foto: HardZone.es

Y con el transformador. Este transformador es bastante grande, ya que tiene que convertir la corriente alterna en continua y dar una potencia de hasta 120 W para evitar tener problemas de alimentación incluso cuando el Senza esté funcionando a pleno rendimiento.

Y, finalmente, llegamos al equipo como tal. Como ya adelantamos, se trata de una unidad bastante ancha. En la parte central nos encontramos una tapa, mientras que a los lados tenemos un diseño de rejilla, con heat-pipes por dentro, pensado, sobre todo, para ofrecer una disipación del calor interior lo más eficiente posible.

Vista frontal superior de un sistema de refrigeración pasiva Arctic Senza con grandes aletas de aluminio negro sobre una mesa de madera.
El Arctic Senza AI 370 presenta un diseño de disipación masiva con una zona central perforada donde se ubica el logotipo de la marca y los puertos de conexión traseros. Foto: HardZone.es

No hay mucho más que decir del diseño. La mayor parte del chasis de este PC lo ocupa la parte de disipación. En la parte inferior tenemos todo lo necesario para el montaje del equipo debajo de la mesa, que es donde está pensado para montar.

Y, por último, también podemos destacar el panel de conexiones de este equipo. En él nos encontramos con un conector con doble puerto USB-C para el panel frontal que vimos antes, entrada y salida de audio, dos puertos USB 2.0, dos puertos USB 3.0, una tarjeta de red de 2.5 Gbps, un puerto USB4, salidas de vídeo HDMI y DP, y entrada de corriente.

Panel posterior de conexiones del mini PC Arctic Senza AI con puertos USB, Ethernet, HDMI y DisplayPort.
Detalle de los puertos traseros del sistema, que incluye conexiones de audio, red Gigabit, múltiples salidas de vídeo y puertos USB. Foto: HardZone.es

Análisis interno

Ya hemos visto cómo es por fuera. Ahora vamos a verlo por dentro. Aunque puede que pensemos que el hardware ocupa bastante sitio, en realidad la placa y los componentes son mucho más pequeños de lo que parece. Basta con quitar los 4 tornillos de la tapa central y podremos acceder al corazón de este Senza AI.

Primer plano del sistema de refrigeración pasiva con tuberías de calor de cobre negro sobre la placa base de un ordenador compacto Arctic Senza.
Vista del interior del Arctic Senza, donde se aprecia la distribución de los heatpipes negros que conectan los componentes principales con el chasis para disipar el calor sin ventiladores. Foto: HardZone.es

En este punto podemos encontrarnos con bastantes mejoras (o no, dependiendo del punto de vista) respecto al modelo que analizamos en 2024. En esta ocasión, dos de los componentes que antes eran desmontables, como era el procesador y la memoria RAM, ahora vienen soldados directamente a la placa. Esto permite que el interior sea mucho más «recogido», pero limita las posibilidades de actualización en el futuro.

Interior de un ordenador compacto Senza con sistema de refrigeración pasiva mediante tubos de calor de cobre negro.
Vista del interior del Arctic Senza, donde se aprecia la distribución de los heatpipes que conectan el procesador con el chasis para la disipación térmica. Foto: HardZone.es

Lo que sí seguimos teniendo modular es la tarjeta de red Wi-Fi y el SSD NVMe. Este último, además, viene con un buen disipador de Arctic para ayudarnos a reducir las temperaturas.

Y no hay mucho más que hablar tampoco del interior. Como vemos, la parte más importante se encuentra en el disipador, que en vez de apostar por una torre «a lo alto», los heat-pipes salen a lo ancho, hacia los lados, permitiéndonos distribuir mucho mejor el calor a cambio, claro, de tener un equipo con unas dimensiones más grandes de lo que sería con otro diseño.

Ahora llegamos a la parte más importante: el rendimiento.

Pruebas de rendimiento

Este equipo viene de serie con un Windows 11 Pro pre-instalado. Por lo tanto, la primera vez que arranquemos el PC, tendremos que completar el «pesado» proceso de puesta en marcha de Windows en el que configuraremos la cuenta, iniciaremos sesión, y se encargará de buscar nuevas actualizaciones para dejar nuestro Windows 11 al día y listo para funcionar.

CPU-Z

Después de este ritual, podemos comenzar, por fin, con las pruebas. Lo primero que hemos hecho ha sido ver, con CPU-Z, los detalles del procesador y de la memoria, aprovechando, de paso, para hacer un benchmark a la CPU desde este mismo programa.

Tres pestañas del software CPU-Z que muestran las especificaciones técnicas del procesador AMD Ryzen AI 9 HX 370, la placa base y los gráficos integrados Radeon.
Captura de pantalla de CPU-Z detallando las características técnicas del procesador AMD Ryzen AI 9 HX 370, incluyendo caché, voltajes y especificaciones de la GPU integrada. Foto: HardZone.es
Capturas de pantalla del software CPU-Z mostrando las pestañas de memoria, SPD y rendimiento del procesador.
Detalle de las especificaciones de memoria LPDDR5 y resultados de rendimiento en un solo núcleo y multinúcleo obtenidos mediante CPU-Z. Foto: HardZone.es

El Ryzen AI 9 HX 370 obtiene una puntuación de 809,9 puntos en un solo hilo y 9.127,5 puntos utilizando sus 12 núcleos y 24 hilos, lo que supone un escalado de 11,27x respecto al rendimiento monohilo. Son cifras que reflejan el excelente equilibrio entre IPC y capacidad de paralelización del nuevo procesador de AMD, situándolo entre las soluciones móviles más potentes de la actualidad.

AIDA64 Cache & Memory

Continuamos con AIDA64 Cache & Memory Benchmark, una prueba sintética diseñada para medir el rendimiento del subsistema de memoria y de las diferentes memorias caché del procesador. Este benchmark analiza el ancho de banda de lectura, escritura y copia, además de la latencia, ofreciendo una visión muy completa de uno de los elementos que más influye en el rendimiento general del sistema.

Captura de pantalla del software AIDA64 mostrando los resultados de rendimiento de memoria y caché para un procesador AMD Ryzen AI 9 HX 370.
Resultados del test de lectura, escritura y latencia en AIDA64 utilizando una configuración de memoria LPDDR5-4000 de cuatro canales. Foto: HardZone.es

El equipo consigue 91,5 GB/s de lectura, 108,9 GB/s de escritura y 82,1 GB/s de copia sobre la memoria LPDDR5, con una latencia de 111,8 ns. Las memorias caché también muestran un comportamiento sobresaliente, especialmente la L1, que supera los 4,5 TB/s en operaciones de copia, mientras que la L2 ronda los 1,8 TB/s y la L3 alcanza hasta 800 GB/s en lectura. Estos son unos resultados que ayudan a explicar el excelente comportamiento observado posteriormente en aplicaciones profesionales y cargas de trabajo intensivas.

Cinebench 2026

Una de las pruebas imprescindibles para medir la potencia de un procesador es Cinebench, el benchmark de Maxon basado en el motor de renderizado Cinema 4D. Esta prueba evalúa tanto el rendimiento por núcleo como la capacidad multihilo mediante una carga de renderizado realista, por lo que es una excelente referencia para aplicaciones de creación de contenido, modelado y renderizado 3D.

Interfaz del software Cinebench 2024 mostrando puntuaciones de rendimiento para un procesador AMD Ryzen AI 9 HX 370.
Resultados obtenidos en el test Cinebench 2024 donde se detallan las especificaciones del sistema y el rendimiento multihilo de la CPU. Foto: HardZone.es

En esta ocasión el Ryzen AI 9 HX 370 obtiene 653 puntos en la prueba de un solo núcleo y 4.614 puntos utilizando todos sus núcleos e hilos, con un MP Ratio de 9,62x. La GPU integrada Radeon 890M también participa en la prueba gráfica, alcanzando 3.490 puntos. Aunque este mini PC no pretende sustituir a una estación de trabajo de sobremesa, demuestra contar con potencia más que suficiente para afrontar tareas de edición y creación de contenido con total solvencia.

CrystalDiskMark

También hemos querido comprobar el rendimiento de la unidad SSD integrada mediante CrystalDiskMark, uno de los benchmarks de almacenamiento más utilizados para medir velocidades secuenciales y aleatorias de lectura y escritura.

Captura de pantalla de CrystalDiskMark 9 con resultados de velocidad de lectura y escritura secuencial y aleatoria.
Resultados obtenidos en el test CrystalDiskMark 9, donde se observan velocidades de lectura secuencial que superan los 7.100 MB/s. Foto: HardZone.es

Los resultados muestran 7.128 MB/s de lectura secuencial y 6.363 MB/s de escritura secuencial, cifras que aprovechan prácticamente todo el ancho de banda disponible de una unidad PCIe 4.0 de alto rendimiento. En operaciones secuenciales con cola baja obtenemos 4.449 MB/s de lectura y 4.156 MB/s de escritura, mientras que el acceso aleatorio alcanza 644 MB/s en lectura y 514 MB/s en escritura con Q32T1. Incluso en la prueba más exigente, con acceso aleatorio Q1T1, el SSD mantiene 62 MB/s de lectura y 149 MB/s de escritura, ofreciendo una respuesta muy rápida tanto para el sistema operativo como para aplicaciones y juegos.

Super PI

Aunque es uno de los benchmarks más veteranos del sector, Super PI sigue siendo una buena referencia para medir el rendimiento en operaciones matemáticas de precisión ejecutadas en un único hilo. El programa calcula un elevado número de decimales del número π, siendo especialmente sensible tanto al IPC del procesador como a la latencia de la memoria.

Interfaz del software Super PI Mod 2.1 WP mostrando resultados de pruebas de cálculo en 16M y 32M.
Resultados obtenidos en el test de rendimiento Super PI Mod 2.1 WP, completando el cálculo de 32 millones de dígitos en 6 minutos y 42 segundos. Foto: HardZone.es

El Senza AI 370 completa el cálculo de 16 millones de decimales en 3 minutos y 7 segundos, mientras que la prueba de 32 millones de decimales finaliza en 6 minutos y 42 segundos. Son tiempos muy competitivos para un procesador de bajo consumo, confirmando nuevamente el excelente rendimiento monohilo del Ryzen AI 9 HX 370.

PCMark 10

Continuamos la batería de pruebas con PCMark 10, un benchmark orientado al uso real que combina navegación web, ofimática, videoconferencias, edición fotográfica y creación de contenido para simular el comportamiento de un equipo durante el trabajo diario.

Interfaz del software PCMark 10 mostrando una puntuación total de 8168 puntos con desglose de rendimiento en tareas esenciales, productividad y creación de contenido digital.
Puntuación obtenida por el sistema en el benchmark PCMark 10, donde se detalla el rendimiento en flujos de trabajo de oficina y edición multimedia. Foto: HardZone.es

El ARCTIC Senza AI 370 consigue una puntuación global de 8.168 puntos, destacando especialmente en los apartados de Productividad (13.311 puntos) y Creación de contenido digital (11.522 puntos). Dentro de este último sobresalen los 17.707 puntos obtenidos en edición fotográfica y los 11.799 puntos en renderizado y visualización.

Todo ello confirma que, además de ofrecer una gran potencia en benchmarks sintéticos, este mini PC está perfectamente preparado para afrontar cargas de trabajo profesionales, multitarea intensiva y creación de contenido sin que el reducido tamaño o la refrigeración pasiva supongan un hándicap.

7-Zip

Seguimos con el benchmark integrado de 7-Zip, una de las pruebas más habituales para medir el rendimiento bruto del procesador en tareas de compresión y descompresión mediante el algoritmo LZMA. Este test genera una puntuación en MIPS (millones de instrucciones por segundo), donde cuanto mayor sea la cifra, mejor será el rendimiento obtenido. Además, es un benchmark especialmente sensible tanto a la potencia de cálculo del procesador como al rendimiento de la memoria.

Gráfico de barras comparando el rendimiento en 1 hilo frente a multi-hilo del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en 7-Zip.
Resultados del benchmark de compresión y descompresión 7-Zip para el AMD Ryzen AI 9 HX 370, medidos en MIPS. Foto: HardZone.es

En nuestras pruebas, el Ryzen AI 9 HX 370 alcanza 8.945 MIPS trabajando con un único hilo y asciende hasta 123.429 MIPS cuando puede aprovechar todos sus núcleos e hilos. El escalado es excelente, demostrando que el procesador no solo ofrece un buen rendimiento por núcleo, sino también una capacidad muy elevada para afrontar cargas de trabajo intensivas y altamente paralelizables.

Blender CPU

Continuamos con Blender, utilizando el motor Cycles en modo CPU. Este benchmark renderiza una escena compleja y mide el tiempo necesario para completarla, por lo que en este caso un resultado inferior implica un mejor rendimiento. Es una prueba muy representativa para quienes trabajan con modelado 3D, renderizado o creación de contenido digital.

Gráfica de rendimiento del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en la prueba de renderizado Blender Cycles CPU.
Resultados de la prueba Blender Cycles para el AMD Ryzen 9 HX AI 370, registrando un tiempo de renderizado por CPU de 8,13 segundos. Foto: HardZone.es

El Senza AI 370 completa la escena en 8,15 segundos, un tiempo realmente competitivo para un equipo de este tamaño y completamente refrigerado de forma pasiva. El Ryzen AI 9 HX 370 demuestra que puede desenvolverse sin problemas en tareas profesionales de renderizado, manteniendo un rendimiento elevado incluso sin recurrir a refrigeración activa.

Barrido de caché

El siguiente test analiza el rendimiento del subsistema de caché mediante un barrido de distintos tamaños de bloque de trabajo. La cifra mostrada corresponde al máximo ancho de banda observado, expresado en GiB/s, siendo un valor donde cuanto mayor sea el resultado, mejor será el comportamiento del procesador y su jerarquía de memorias.

Gráfico de barras que muestra el rendimiento de barrido de caché del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370.
Resultados del test de rendimiento en el barrido de caché por tamaño para el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370, alcanzando un valor mediano de 12,88 GiB/s. Foto: HardZone.es

En esta prueba obtenemos un pico de 12,88 GiB/s, un resultado que refleja una buena eficiencia en el acceso a la memoria caché y que ayuda a explicar el buen comportamiento del procesador en cargas sostenidas y aplicaciones que realizan un uso intensivo de datos.

FFmpeg x265

Para evaluar el rendimiento en codificación de vídeo utilizamos FFmpeg con el códec x265 (HEVC). Este benchmark mide la velocidad de codificación en fotogramas por segundo, por lo que un mayor número de FPS se traduce directamente en menores tiempos de exportación de vídeo.

Gráfico de rendimiento del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en la prueba FFmpeg x265 multi-hilo.
Resultados de la prueba de codificación de vídeo FFmpeg x265 para el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370, alcanzando una media de 33,23 FPS. Foto: HardZone.es

El Ryzen AI 9 HX 370 consigue una velocidad de 33,23 FPS, ofreciendo un rendimiento muy sólido para un procesador de consumo. Es un resultado que lo convierte en una opción perfectamente válida para edición de vídeo ocasional e incluso para proyectos más exigentes que requieran codificar contenido en HEVC.

FFmpeg x264 y AV1

También hemos querido medir el rendimiento utilizando otros dos códecs ampliamente utilizados en la actualidad: H.264 (x264) y AV1. En este caso la velocidad se expresa como múltiplos del tiempo real: 1,00x significa que el vídeo se codifica exactamente a tiempo real, mientras que cualquier cifra superior implica una codificación más rápida.

Gráfica de barras horizontales que compara el rendimiento de codificación FFmpeg x264 y AV1 en un procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370.
Resultados de rendimiento en codificación de vídeo con FFmpeg para el Ryzen 9 HX AI 370, comparando la velocidad de los formatos x264 y AV1 respecto al tiempo real. Foto: HardZone.es

Con x264, tanto en modo monohilo como multihilo, obtenemos una velocidad de 1,48 veces el tiempo real, lo que permite codificar vídeo por encima de la velocidad de reproducción.

El comportamiento cambia por completo al utilizar AV1, donde la velocidad cae hasta 0,17 veces el tiempo real. Se trata de un códec mucho más complejo desde el punto de vista computacional, por lo que esta diferencia entra dentro de lo esperado y pone de manifiesto el enorme coste que sigue teniendo la codificación AV1 mediante CPU.

Rendimiento de memoria

El benchmark STREAM-like mide el ancho de banda efectivo de la memoria en operaciones muy habituales como copia, suma o escalado de grandes bloques de datos. Es una buena referencia para conocer el rendimiento real del subsistema de memoria en aplicaciones científicas y de cálculo intensivo.

Gráfica de barras que muestra el rendimiento de memoria del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en pruebas de un solo hilo y multi-hilo.
Resultados de ancho de banda de memoria STREAM-like para el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370, comparando el rendimiento en 1 hilo frente a multi-hilo. Foto: HardZone.es

En nuestras pruebas registramos 68,20 GiB/s en monohilo y 65,64 GiB/s utilizando todos los núcleos. Los resultados son muy consistentes entre ambos modos, lo que indica que el sistema mantiene un ancho de banda elevado incluso cuando el procesador trabaja con múltiples hilos simultáneamente.

NumPy / BLAS

La siguiente prueba utiliza operaciones de multiplicación de matrices mediante NumPy y las bibliotecas BLAS, un escenario muy habitual en aplicaciones científicas, análisis de datos e inteligencia artificial.

Gráfico de barras comparativo del rendimiento NumPy BLAS Matmul en el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370.
Resultados de rendimiento en muestras por segundo del AMD Ryzen 9 HX AI 370 bajo diferentes cargas de trabajo de multiplicación de matrices. Foto: HardZone.es

Con matrices de tamaño medio obtenemos 20,81 samples/s en un solo hilo y 113,6 samples/s en multihilo. En matrices de mayor tamaño el rendimiento alcanza 8,99 samples/s con un hilo y 49,65 samples/s utilizando todos los núcleos disponibles. Como cabía esperar, el incremento de rendimiento al activar todos los hilos resulta muy notable, aprovechando eficazmente la arquitectura del Ryzen AI 9 HX 370.

OpenSCAD

OpenSCAD es una herramienta muy utilizada para el diseño CAD mediante programación. En este benchmark se mide el tiempo necesario para generar un modelo y exportarlo a formato STL, por lo que nuevamente menos tiempo significa un mejor resultado.

Gráfica de rendimiento OpenSCAD para el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en renderizado STL.
Resultado del benchmark en OpenSCAD con el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370, logrando un tiempo de renderizado STL de 33,55 segundos. Foto: HardZone.es

El Senza AI 370 completa la prueba en 33,55 segundos, mostrando un rendimiento adecuado para este tipo de cargas de trabajo, donde la CPU es el principal factor limitante.

OpenSSL

El benchmark de OpenSSL evalúa el rendimiento criptográfico del procesador utilizando el algoritmo SHA-256, una carga muy representativa para servidores, aplicaciones de seguridad y transferencia de datos cifrados.

Gráfica de barras horizontales con los resultados de rendimiento OpenSSL SHA-256 para el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370.
Resultados del test OpenSSL SHA-256 en el AMD Ryzen 9 HX AI 370, comparando el rendimiento de un solo hilo frente a la ejecución multi-hilo en KB/s. Foto: HardZone.es

El rendimiento obtenido asciende a 2.481.314 kB/s en un único hilo y escala hasta 33.643.664 kB/s cuando el benchmark aprovecha todos los núcleos del procesador. El incremento vuelve a ser muy importante, reflejando la capacidad del Ryzen AI 9 HX 370 para acelerar tareas criptográficas altamente paralelizables.

Criba de números primos

Este benchmark implementa una criba segmentada de números primos, una prueba clásica para medir el rendimiento del procesador en operaciones enteras y de acceso a memoria. El resultado se expresa en candidatos procesados por segundo, por lo que cuanto mayor sea la cifra obtenida, mayor será la capacidad del procesador para resolver este tipo de cálculos matemáticos.

Gráfico de barras que compara el rendimiento en 1 hilo frente a multi-hilo del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en la prueba Criba de primos.
Resultados del test de criba de números primos del AMD Ryzen 9 HX AI 370, mostrando la velocidad de cálculo en candidatos por segundo tanto en un solo núcleo como en multinúcleo. Foto: HardZone.es

El Ryzen AI 9 HX 370 alcanza 187.985.547 candidatos por segundo utilizando un único hilo y eleva la cifra hasta 202.420.710 candidatos por segundo en modo multihilo. La diferencia entre ambos modos es relativamente reducida, lo que indica que este benchmark está limitado en mayor medida por el propio algoritmo y el acceso a memoria que por la capacidad de paralelización del procesador. Aun así, el resultado absoluto vuelve a situar al Senza AI 370 entre los mini PC más potentes que hemos probado.

Inferencia con TinyLlama (llama.cpp)

Uno de los benchmarks más actuales de nuestra batería de pruebas mide el rendimiento en inferencia local de modelos de lenguaje, utilizando llama.cpp junto al modelo TinyLlama Q4_K_M. En este caso el rendimiento se expresa en tokens por segundo, una métrica que determina la velocidad con la que el equipo es capaz de generar texto durante la inferencia. Cuanto mayor sea el número de tokens por segundo, más ágil será la interacción con asistentes de IA ejecutados de forma completamente local. AMD considera precisamente llama.cpp una de las referencias más representativas para evaluar el rendimiento de los procesadores Ryzen AI en este tipo de cargas.

Gráfico de barras que compara el rendimiento de inferencia de TinyLlama en un procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en modo de un solo hilo y multihilo.
Resultados de rendimiento en tokens por segundo (tokens/s) del modelo TinyLlama utilizando llama.cpp en un procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370. Foto: HardZone.es

En nuestras pruebas obtenemos 52,90 tokens por segundo trabajando con un único hilo y 93,68 tokens por segundo utilizando todos los núcleos del Ryzen AI 9 HX 370. Se trata de un resultado muy sólido para una inferencia ejecutada íntegramente sobre la CPU, confirmando que el procesador ofrece potencia suficiente para ejecutar modelos ligeros de IA de forma local con una respuesta muy fluida. Además, estos resultados encajan con la orientación del propio Senza AI 370 como Copilot+ PC, donde la inteligencia artificial forma parte de los principales escenarios de uso del equipo.

Cálculo de decimales de π (Pi)

Finalizamos las pruebas con el algoritmo Chudnovsky, utilizado para calcular decimales del número Pi. Se trata de un benchmark clásico que pone a prueba la potencia de cálculo en operaciones matemáticas de alta precisión.

Gráfico de barras que muestra el rendimiento del procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370 en el cálculo de decimales de Pi.
Resultado del test de rendimiento en el cálculo de decimales de Pi con el algoritmo Chudnovsky para el procesador AMD Ryzen 9 HX AI 370, alcanzando los 592,2 dígitos por segundo. Foto: HardZone.es

En esta ocasión, el procesador alcanza una velocidad de 592,2 dígitos por segundo, confirmando nuevamente el excelente nivel de rendimiento del Ryzen AI 9 HX 370 en cargas de trabajo puramente computacionales.

Conclusión, ¿merece la pena?

El ARCTIC Senza AI 370 es uno de esos productos que demuestran que todavía hay margen para innovar en el mercado de los mini PC. En lugar de limitarse a reducir el tamaño del equipo, ARCTIC ha apostado por un concepto diferente: ocultarlo completamente bajo el escritorio, liberando espacio sobre la mesa sin renunciar a un hardware de primer nivel.

A lo largo de nuestras pruebas, el equipo ha demostrado que el AMD Ryzen AI 9 HX 370 es un procesador con un rendimiento sobresaliente. Tanto en tareas de compresión, renderizado, edición de vídeo, cálculo científico o inferencia local con modelos de IA, el Senza AI 370 se comporta como un equipo de gama alta, ofreciendo un rendimiento muy superior al que normalmente asociamos a un ordenador completamente pasivo.

Precisamente esa es otra de sus grandes virtudes. La ausencia total de ventiladores hace que el equipo sea absolutamente silencioso, algo especialmente atractivo para oficinas, estudios de grabación, despachos o cualquier entorno donde el ruido pueda resultar molesto. Además, al eliminar elementos mecánicos, también se reduce el mantenimiento a largo plazo.

Tampoco se han escatimado prestaciones. Los 32 GB de memoria LPDDR5X, el SSD PCIe 4.0 de alto rendimiento, la conectividad Wi-Fi 7, el puerto 2.5 GbE, las salidas de vídeo de última generación y Windows 11 Pro convierten al Senza AI 370 en un equipo preparado para afrontar prácticamente cualquier tarea profesional o doméstica exigente.

Eso sí, su planteamiento también implica algunas limitaciones. Al tratarse de un sistema completamente integrado, las posibilidades de ampliación son muy reducidas frente a un sobremesa convencional. Tampoco está pensado para quienes necesiten una tarjeta gráfica dedicada o una gran capacidad de actualización en el futuro. Es un equipo diseñado para instalar, conectar y olvidarse de él durante años. Y su precio, que gira en torno a los 1100 euros, te tiene que hacer pensar muy bien si este es realmente el producto que mejor se adapta a tus necesidades.

En definitiva, el ARCTIC Senza AI 370 nos ha dejado una impresión muy agradable. No solo ofrece un rendimiento excelente para su tamaño, sino que además aporta un formato realmente diferente y práctico que ayuda a mantener el escritorio completamente despejado. Si buscamos un ordenador potente, silencioso y listo para trabajar desde el primer momento, resulta una propuesta muy interesante que consigue diferenciarse claramente de la mayoría de mini PC tradicionales. Siempre y cuando, una inversión de 1100 euros te merezca la pena.

Por todo ello, hemos decidido darle al ARCTIC Senza AI 370 nuestro galardón de oro, destacando, especialmente, el diseño.

Preguntas frecuentes sobre el ARCTIC Senza AI 370

¿Qué procesador utiliza el ARCTIC Senza AI 370?
El equipo integra un AMD Ryzen AI 9 HX 370 junto a la GPU integrada AMD Radeon 890M. Esta configuración se combina con 32 GB de memoria LPDDR5X y un SSD NVMe PCIe 4.0 de 1 TB.
¿Cómo se refrigera el ARCTIC Senza AI 370 sin ventiladores?
El equipo emplea un sistema de refrigeración totalmente pasiva basado en heat-pipes que distribuyen el calor hacia los laterales del chasis. Según ARCTIC, esta ausencia de elementos móviles garantiza un funcionamiento silencioso y reduce el mantenimiento.
¿Es posible ampliar el hardware del Senza AI 370 en el futuro?
Las posibilidades de actualización son limitadas, ya que en esta generación el procesador y la memoria RAM vienen soldados a la placa. Solo la tarjeta Wi-Fi y el SSD NVMe siguen siendo componentes modulares.
¿Qué rendimiento ofrece en tareas de inteligencia artificial local?
El Senza AI 370 se presenta como un Copilot+ PC y, en las pruebas con TinyLlama mediante llama.cpp, alcanza 93,68 tokens por segundo utilizando todos los núcleos. Esto confirma que el procesador tiene potencia suficiente para ejecutar modelos ligeros de IA de forma local.
¿Qué conectividad ofrece el ARCTIC Senza AI 370?
El equipo cuenta con Wi-Fi 7, Bluetooth 5.3 y un puerto Ethernet de 2,5 Gbps. Además incluye salidas de vídeo HDMI 2.1, DisplayPort 2.1 y USB4 Type-C con soporte hasta 8K a 60 Hz.
¿Cuál es el precio aproximado del ARCTIC Senza AI 370?
Según el artículo, su precio gira en torno a los 1100 euros. Este importe debe valorarse frente a las limitaciones de ampliación del equipo.
¿Qué velocidades de lectura y escritura ofrece el SSD del equipo?
En las pruebas con CrystalDiskMark, el SSD alcanza 7.128 MB/s de lectura secuencial y 6.363 MB/s de escritura secuencial. En accesos aleatorios Q32T1 se obtienen 644 MB/s de lectura y 514 MB/s de escritura.
Vista superior del chasis de un ordenador compacto con disipador de aletas negras y logotipo central de Arctic.

ARCTIC Senza AI 370

AlmacenamientoSSD NVMe PCIe 4.0 TLC de 1 TB
Fuente de alimentaciónExterna de 120 W (19 V / 6,3 A)
Placa baseAKB50 (chipset AMD Ryzen SoC)
ProcesadorAMD Ryzen AI 9 HX 370 (12 núcleos / 24 hilos)
RAM32 GB LPDDR5X
Tarjeta gráficaAMD Radeon 890M integrada (RDNA 3.5, 16 CUs)
Velocidad RAM8000 MT/s (Quad Channel)
Lo mejor
  • Diseño único para instalar bajo el escritorio y liberar completamente el espacio de trabajo.
  • Refrigeración totalmente pasiva: funcionamiento completamente silencioso.
  • Excelente rendimiento del Ryzen AI 9 HX 370 tanto en productividad como en creación de contenido.
  • Conectividad muy completa con USB4, Wi-Fi 7, Bluetooth 5.3 y red 2.5 GbE.
  • SSD PCIe 4.0 muy rápido y Windows 11 Pro listo para usar desde el primer arranque.
Lo peor
  • La memoria RAM está soldada y no puede ampliarse.
  • Solo dispone de una ranura M.2 para almacenamiento interno.
  • No permite instalar una GPU dedicada ni actualizar el procesador.
Calidad materiales
8,7
Diseño
9,2
Precio
7,9
Rendimiento
8,8
Temperatura
8,2
PUNTUACIÓN GLOBAL
8.6
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