- Acelerador Hailo-8 o Hailo-8L que ofrece un rendimiento de inferencia de 26 TOPS o 13 TOPS respectivamente
- Totalmente integrado en la pila de software de cámara de Raspberry Pi
- Cumple con las especificaciones Raspberry Pi HAT+
- Se suministra con cabezal apilable, espaciadores y tornillos de 16 mm para permitir el montaje en Raspberry Pi 5 con el enfriador activo Raspberry Pi en su lugar
- NVMe de 256 GB – 40 K IOPS (lecturas aleatorias de 4 kB), 70 K IOPS (escrituras aleatorias de 4 kB)
Durante años, la “IA en el edge” ha sonado a promesa futurista para entornos industriales, pero 2026 está dejando una idea mucho más concreta: ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en el dispositivo se está convirtiendo en una decisión práctica. No solo por latencia o fiabilidad, sino por una combinación cada vez más relevante de privacidad, control de costes y autonomía tecnológica. En ese escenario, Raspberry Pi está empujando una familia de accesorios cuyo objetivo es claro: acercar la aceleración de redes neuronales al terreno real del maker, la educación, el laboratorio y la pequeña empresa.
La propuesta se materializa en un add-on para Raspberry Pi 5 que busca convertirse en un “coprocesador” especializado: la Raspberry Pi AI HAT+. Esta placa de expansión integra aceleradores de Hailo pensados para inferencia de modelos neuronales en el propio equipo, descargando trabajo del procesador principal y permitiendo que tareas de visión por computador —las más habituales en el edge— se ejecuten localmente. En la práctica, significa poder desplegar detección de objetos, estimación de pose o segmentación de escenas sin depender de llamadas a servicios externos, sin enviar imágenes a la nube y sin que una caída de conexión deje inservible el sistema.
Raspberry Pi AI HAT+ para Raspberry Pi 5Un enfoque muy concreto: IA útil donde “ver” es más importante que “charlar”
El auge de la IA generativa ha cambiado titulares y expectativas, pero el mundo físico sigue necesitando algo más básico y constante: que una cámara “entienda” lo que tiene delante y actúe. Ahí es donde el edge cobra sentido de verdad. La AI HAT+ se orienta precisamente a ese uso: acelerar modelos de visión para casos prácticos donde importa la respuesta en tiempo real y donde el dato es sensible.
Raspberry Pi ha explicado que esta familia nació para dar “IA real en el dispositivo”, con todas las implicaciones que eso conlleva: los datos permanecen en local, se evita el coste recurrente de consumir APIs, y el sistema puede funcionar sin conexión de red. No es un matiz menor: en videovigilancia, automatización, control de acceso, robótica o monitorización de instalaciones, la conectividad puede ser inestable y la privacidad, innegociable.
13 o 26 TOPS: dos niveles para un mismo objetivo
La AI HAT+ se ha presentado en variantes de rendimiento, pensadas para ajustar potencia y presupuesto al tipo de proyecto: desde un nivel de entrada hasta opciones con más músculo para tareas simultáneas o modelos más exigentes. En términos de capacidad de inferencia, se habla de 13 TOPS y de 26 TOPS en función de la versión, con el foco puesto en acelerar cargas típicas de visión por computador.
Esta distinción es relevante porque el edge no es homogéneo: no es lo mismo una cámara que detecta movimiento y clasifica objetos básicos que un sistema que hace seguimiento, segmentación y análisis continuo en tiempo real. Contar con dos escalones permite dimensionar el proyecto sin sobredimensionar el hardware desde el principio.
Acelerador de IA para proyectos de visión por computador en Raspberry Pi 5Qué tipo de proyectos habilita en 2026
La clave de estos aceleradores no está en “hacer IA” por hacerla, sino en bajar a tierra casos de uso que antes eran frágiles o caros. Con una Raspberry Pi 5 y un acelerador dedicado, el abanico de aplicaciones se abre de forma natural:
- Videovigilancia inteligente en local: detección y clasificación de personas, vehículos o animales sin subir vídeo a servicios externos.
- Automatización doméstica y edificios: reglas basadas en lo que la cámara ve (ocupación real, zonas restringidas, conteo de presencia).
- Robótica y movilidad: navegación asistida por visión, reconocimiento de obstáculos o interpretación del entorno.
- Educación y laboratorios: aprendizaje práctico de IA aplicada sin depender de infraestructuras cloud ni de presupuestos elevados.
- Prototipos industriales: inspección visual simple, lectura de escenas y alertas en entornos con conectividad limitada.
El denominador común es el mismo: latencia baja, respuesta consistente y dato controlado por quien opera el sistema.
La gran pregunta: ¿y la IA generativa?
Raspberry Pi también ha sido directa con una idea que suele distorsionarse: los modelos generativos grandes no están pensados para vivir en el edge tal y como se consumen en la nube. Por eso la compañía ha presentado una evolución específica para cubrir ese hueco, mientras que la AI HAT+ mantiene un posicionamiento muy nítido: ser una opción sólida para visión por computador, donde la relación rendimiento/consumo/privacidad encaja mejor con el día a día de Raspberry Pi 5.
En otras palabras, la AI HAT+ no pretende ser “todo para todos”. Pretende ser lo que muchos proyectos necesitan: un acelerador que haga viable la IA visual sin hipotecar el sistema a cuotas, latencias o políticas externas.
Raspberry Pi AI HAT+ para IA en el edge sin nubePreguntas frecuentes
¿Para qué sirve una AI HAT+ en Raspberry Pi 5 frente a usar solo la CPU?
Sirve para acelerar inferencias de modelos de inteligencia artificial —especialmente de visión por computador— en un chip dedicado. Eso reduce carga en la CPU, mejora la latencia y hace más viable el procesamiento local continuo.
¿Qué tipo de IA es la más adecuada para la Raspberry Pi AI HAT+?
Principalmente visión por ordenador: detección de objetos, estimación de pose y segmentación de escenas. Es el tipo de carga que mejor se adapta al edge por su necesidad de respuesta inmediata y por la sensibilidad del vídeo.
¿Por qué es importante ejecutar IA sin nube en proyectos con cámara?
Porque mejora la privacidad (el vídeo no sale del dispositivo), reduce dependencia de Internet y evita costes recurrentes por uso. Además, permite desplegar soluciones en ubicaciones con conectividad limitada o con requisitos estrictos de protección de datos.
¿Cómo elegir entre 13 TOPS y 26 TOPS en un acelerador para Raspberry Pi 5?
Depende del nivel de exigencia: para tareas simples y proyectos educativos suele bastar un nivel de entrada, mientras que aplicaciones con análisis continuo, más de un modelo a la vez o escenas complejas se benefician de más capacidad de inferencia.
