Dimensionar el hardware correctamente: planificar un PC para IA

Qué cubre este artículo sobre planificación de hardware

• Cómo planificar hardware para IA local desde cero, comenzando por el modelo que deseas ejecutar
• Qué fórmula te ayuda a calcular el requisito de VRAM de un modelo
• Cómo la GPU, RAM, CPU, SSD y fuente de poder se relacionan e influyen entre sí
• Tres cálculos de ejemplo para presupuestos menores a 500, entre 500 y 1500, y entre 1500 y 3000 euros
• Una lista de verificación y trampa típicas para que evites errores al comprar

Introducción: dimensionar hardware correctamente explicado de manera clara

Cualquiera interesado en IA local pronto se enfrenta a una pregunta que parece simple: ¿Qué computadora necesito realmente? La respuesta es menos obvia de lo que suena. Una PC gaming popular no es automáticamente una buena PC para IA, y una estación de trabajo cara puede resultar excesiva para tus necesidades. El dimensionamiento correcto no comienza con la tarjeta gráfica, sino con una pregunta completamente diferente: ¿Qué modelo quieres ejecutar?

Cuando trabajas en los fundamentos de hardware para IA, te encuentras con términos como VRAM, ancho de banda de memoria y GPU offloading. Cada uno de estos términos describe una pieza del rompecabezas que juega un papel en la planificación de hardware. Este artículo reúne todas las piezas y te muestra paso a paso cómo planificar una PC para IA que se adapte a tus necesidades. Ni más ni menos.

No necesitas conocimiento previo. Avanzaremos en cada paso por separado, desde el modelo deseado hasta el cálculo de VRAM y la fuente de poder. Al final, tendrás un plan que puedes implementar directamente.

¿Por qué necesito un dimensionamiento correcto?

Imagina que compras una PC por 1500 euros. Una CPU potente, 32 GB de RAM, una tarjeta gráfica elegante con 8 GB de VRAM. El vendedor te asegura que la PC es perfecta para IA. Instalas Ollama, cargas un modelo con 13 mil millones de parámetros y lo inicias. Luego esperas. Cada respuesta tarda varios segundos, el modelo se mueve lentamente y te preguntas por qué la PC cara no funciona mejor. El problema: 8 GB de VRAM no son suficientes para un modelo de 13B, y el modelo cae a la CPU.

El otro extremo: gastas 3000 euros, compras la tarjeta gráfica más grande que encuentras y terminas usando solo modelos de 7B, que también funcionan en una tarjeta de 300 euros. Desperdiciaste 2200 euros porque no pensaste en el dimensionamiento.

Ambos escenarios tienen la misma causa. El hardware no se ajustó al modelo deseado. El dimensionamiento correcto ahorra dinero, evita frustración y garantiza que tu PC pueda hacer exactamente lo que esperas. Si ya conoces los fundamentos de RAM vs. VRAM y CPU vs. GPU, ya tienes las herramientas. Este artículo te muestra cómo aplicar ese conocimiento.

Planificación de hardware brevemente explicada

Planificar hardware para IA local significa elegir cada componente de modo que se adapte al modelo deseado. Comienzas con el modelo y trabajas hacia abajo. Primero, el modelo determina el requisito de VRAM. El requisito de VRAM determina la GPU. La GPU determina el consumo de energía. El consumo de energía determina la fuente de poder. Y mientras tanto, tienes que dimensionar RAM, CPU y SSD para que no se conviertan en un cuello de botella.

Una imagen simple: imagina que estás construyendo una casa. Antes de ordenar ladrillos, necesitas saber cuántas personas vivirán en ella. Una familia con dos hijos necesita una casa diferente a la de una persona soltera. Si compras ladrillos primero y luego piensas en quién se mudará, terminarás construyendo una casa demasiado pequeña o demasiado grande. En la planificación de hardware, el modelo deseado es la familia, y los componentes son los ladrillos. Planificas en función del uso, no de los componentes.

¿Para quién es este artículo?

Este artículo está dirigido a principiantes que quieren planificar o comprar una PC para IA local. Si te preguntas qué tarjeta gráfica necesitas, cuánta RAM es suficiente y si tu CPU actual juega algún papel, estás en el lugar correcto. No necesitas conocimiento técnico previo, pero ayuda tener una idea aproximada de los fundamentos en fundamentos de hardware para IA.

Incluso si ya has hecho primeros intentos con Ollama y ahora estás pensando en una actualización, este artículo te será útil. Los cálculos de ejemplo y la lista de verificación al final te dan puntos de referencia concretos para que no compres a ciegas.

Términos importantes relacionados con la planificación de hardware

Término	Significado
VRAM	Memoria en la tarjeta gráfica, exclusiva para la GPU, decisiva para el tamaño del modelo
RAM	Memoria del sistema, utilizada por la CPU y todos los programas
GPU	Procesador en la tarjeta gráfica con muchos núcleos paralelos, ideal para IA
CPU	Procesador principal con menos núcleos pero más flexibles
SSD	Almacenamiento rápido donde residen los modelos
NVMe	SSD particularmente rápido conectado directamente a través de PCIe
TDP	Thermal Design Power, la potencia térmica que disipa un componente
Watt	Unidad de medida de potencia, aquí para el consumo de energía de la PC
PSU	Power Supply Unit, la fuente de poder que alimenta la PC
Form Factor	Formato de un componente, por ejemplo ATX para placas base o Dual-Slot para tarjetas gráficas

Paso 1: determinar el modelo deseado

El primer paso es el más importante y es el que se salta con más frecuencia. Antes de seleccionar cualquier componente, necesitas saber qué modelo quieres ejecutar. El modelo determina todo lo demás, desde VRAM hasta GPU y fuente de poder.

Comienza con una pregunta simple: ¿Qué quieres hacer con la IA? ¿Debería ayudarte a escribir, generar código o resumir documentos? Para tareas de texto simples, a menudo es suficiente un modelo de 7B como Llama 3.1 8B o Mistral 7B. Para tareas más exigentes, como resumir documentos más largos o responder preguntas complejas, un modelo de 13B o 14B vale la pena. Para tareas muy exigentes, como traducciones multilingües o tareas de razonamiento profundo, consideras un modelo de 70B.

Si no estás seguro, comienza pequeño. Un modelo de 7B se ejecuta en casi cualquier tarjeta gráfica moderna y te da una idea de lo que puede hacer la IA local. Siempre puedes cambiar a un modelo más grande después sin cambiar el hardware, siempre que dejes algo de margen en la planificación. Más información sobre las relaciones la encontrarás en tamaño del modelo y requisitos de memoria.

Paso 2: calcular VRAM

Una vez que conoces tu modelo deseado, calculas el requisito de VRAM. La regla general para modelos cuantificados, como los que típicamente se cargan con Ollama, es:

Requisito de VRAM en GB = número de parámetros en miles de millones x 0,6 a 0,8

El factor depende de la cuantificación. Con cuantificación de 4 bits, calcula aproximadamente 0,6 GB por mil millones de parámetros. Con 5 bits aproximadamente 0,7 GB, con 6 bits aproximadamente 0,8 GB. Más información sobre cuantificación la encontrarás en el artículo cuantificación.

Añade aproximadamente 1 a 2 GB para el llamado context, es decir, el historial de tu conversación. Cuanto más largo sea el context, más memoria requiere.

Ejemplos:

• Modelo de 7B, 4 bits: 7 x 0,6 = 4,2 GB, más 1 GB de context, aproximadamente 5 GB de VRAM
• Modelo de 13B, 4 bits: 13 x 0,6 = 7,8 GB, más 1 GB de context, aproximadamente 9 GB de VRAM
• Modelo de 70B, 4 bits: 70 x 0,6 = 42 GB, más 2 GB de context, aproximadamente 44 GB de VRAM

Añade un margen de seguridad adicional del 10 a 20 por ciento para que el modelo funcione de forma estable incluso en conversaciones más largas. Encontrarás números más precisos en requisitos de RAM y VRAM.

Paso 3: Elegir la GPU

La GPU es el corazón de tu PC de IA. Determina la velocidad a la que se ejecuta el modelo y el tamaño máximo que puede tener. La métrica más importante es la VRAM, porque sin suficiente VRAM ni la GPU más rápida te será de utilidad. Después de eso, considerarás la potencia de cálculo y el ancho de banda de memoria.

Nvidia: Nvidia es la opción más sencilla, ya que la mayoría de herramientas y frameworks están optimizados para Nvidia. La biblioteca CUDA es el estándar de facto en el mundo de la IA. Las tarjetas consumer como la RTX 4060 con 8 GB, la RTX 4070 con 12 GB o la RTX 4090 con 24 GB cubren la mayoría de casos de uso. El inconveniente es el precio, especialmente en tarjetas con mucha VRAM.

AMD: Las GPUs de AMD también funcionan, aunque a veces requieren más configuración. Con herramientas como ROCm la situación ha mejorado, pero Nvidia sigue siendo la opción más directa. Si ya tienes una tarjeta AMD, vale la pena hacer una prueba. Si vas a comprar nueva y la IA es tu prioridad, Nvidia suele ser la decisión más segura.

Apple Silicon: Los Macs con chips M utilizan Unified Memory, donde la CPU y la GPU comparten un espacio de memoria común. Un Mac Studio con 64 o 128 GB de Unified Memory puede cargar modelos que no cabrían en ninguna tarjeta gráfica consumer. Es una opción potente si quieres ejecutar modelos grandes sin comprar múltiples tarjetas gráficas. Más información en Unified Memory.

Elige la GPU de modo que quepa en ella la VRAM calculada más un margen de seguridad. Si tu modelo de 13B necesita 9 GB, elige una tarjeta con 12 GB de VRAM. Si tu modelo de 7B necesita 5 GB, bastan 8 GB de VRAM. Encontrarás más orientación en la Guía de compra.

Paso 4: Dimensionar la RAM

La RAM es la memoria de trabajo de tu sistema. Juega un papel secundario en la velocidad de inferencia mientras el modelo quepa completamente en VRAM. Se vuelve importante cuando el modelo no cabe en VRAM y parte de él debe ejecutarse en CPU. Esto se llama GPU-Offloading, lee más al respecto en GPU-Offloading.

La regla general es simple: planifica al menos el doble de la VRAM necesaria en RAM. Si tu modelo necesita 9 GB de VRAM, planifica al menos 18 GB de RAM, redondeando a 32 GB. Así el sistema tiene suficiente espacio para mantener el modelo completamente en RAM si la GPU no es suficiente, y además puede funcionar normalmente.

DDR4 vs. DDR5: DDR5 es más rápido que DDR4 y ofrece mayor ancho de banda de memoria. Esto ayuda especialmente cuando el modelo se ejecuta parcialmente en CPU, porque la CPU accede más rápidamente a los datos. Si construyes un sistema nuevo de todas formas, elige DDR5. Si actualizas un equipo existente, verifica si tu placa base soporta DDR5. DDR4 no es incorrecto, pero DDR5 es la opción más a prueba de futuro. Más detalles en Ancho de banda de memoria.

Paso 5: CPU y placa base

La CPU juega un papel secundario en la inferencia mientras el modelo se ejecute en GPU. Se vuelve importante cuando partes del modelo deben ejecutarse en CPU, y determina la velocidad a la que el modelo se carga desde RAM a VRAM. Una CPU moderna con suficientes núcleos garantiza que el sistema en general permanezca fluido.

Elige una CPU de una generación actual, como un AMD Ryzen 5 o 7, o un Intel Core i5 o i7. No necesitas un modelo de gama alta, pero evita CPUs muy antiguas o muy débiles. Lo importante es que la CPU ofrezca suficientes carriles PCIe para que la GPU se comunique a velocidad completa. La mayoría de CPUs modernas lo hacen, aunque en modelos muy económicos puede haber limitaciones.

La placa base debe coincidir con la CPU, es decir, tener el socket correcto, y ofrecer suficientes ranuras PCIe. Si más adelante quieres instalar una segunda tarjeta gráfica, busca dos ranuras x16, aunque la segunda tarjeta a menudo funcione a velocidad reducida. Comprueba además si la placa base soporta DDR5 si planeas memoria DDR5.

Paso 6: SSD y almacenamiento

La SSD es donde residen tus modelos. Cada modelo es un archivo, y ese archivo debe cargarse en RAM al iniciar y luego en VRAM. Cuanto más rápida sea la SSD, menor será el tiempo de carga. Un disco duro lento no se nota durante la inferencia, pero sí en el inicio de cada modelo.

Elige una SSD NVMe conectada directamente a través de PCIe. Las SSDs NVMe son notablemente más rápidas que las SSDs SATA y reducen significativamente el tiempo de carga. Una SSD NVMe típica lee a 3000 a 7000 MB/s, una SSD SATA solo a unos 500 MB/s.

¿Cuánto almacenamiento necesitas? Un modelo de 7B cuantizado ocupa aproximadamente 4 a 5 GB, uno de 13B unos 8 a 9 GB, uno de 70B unos 40 GB. Si quieres almacenar varios modelos, planifica al menos 1 TB. Los modelos ocupan rápidamente espacio, y probablemente probarás más de lo que planeaste inicialmente. 2 TB es un tamaño cómodo que te da margen de maniobra.

Paso 7: Fuente de alimentación y refrigeración

La fuente de alimentación proporciona corriente a tu equipo. Si es demasiado débil, la máquina se reinicia bajo carga, lo que es especialmente molesto en ejecuciones de inferencia largas. Si está sobredimensionada, pierdes dinero. El tamaño correcto se calcula a partir del consumo de energía de todos los componentes.

Suma los valores TDP de todos los componentes. Una configuración típica se ve así:

GPU: 200 W
CPU: 100 W
RAM, placa base, SSD: 50 W
Total: 350 W

Suma un margen de seguridad del 30 al 50 por ciento para que la fuente no funcione constantemente al límite. Para 350 W de consumo total, elige una fuente de 500 a 600 W. Para una RTX 4090 con 450 W TDP necesitas al menos 850 W, mejor 1000 W.

Presta atención a la certificación de eficiencia. Una fuente con certificación 80-Plus-Gold es más eficiente y funciona más fría que una fuente económica sin certificación. Esto ahorra electricidad y extiende la vida útil.

La refrigeración mantiene tus componentes en un rango de temperatura seguro. La GPU suele tener su propia refrigeración, pero la máquina en general necesita suficientes ventiladores en la caja para transportar el aire caliente hacia fuera. Busca un case con buen flujo de aire y al menos dos o tres ventiladores. Si la GPU se calienta demasiado, reduce su frecuencia y se ralentiza, lo que afecta directamente la velocidad de inferencia.

Ejemplos de cálculos para 3 presupuestos

Aquí hay tres ejemplos de cálculos para darte una idea de los órdenes de magnitud. Los precios son orientativos y pueden variar.

Menos de 500 euros: En este rango de precios no construyes un PC de IA puro, sino que utilizas lo que tienes o compras usado. Una Nvidia RTX 3060 usada con 12 GB de VRAM cuesta alrededor de 200 euros. Añade un equipo simple con 16 GB de RAM y una SSD NVMe. Así los modelos de 7B se ejecutan sin problemas y los de 13B funcionan con GPU-Offloading. Una alternativa es una Mac Mini M4 con 16 GB de Unified Memory, que parte de unos 700 euros, ligeramente por encima del presupuesto, pero es una solución muy compacta. Más sobre cómo empezar en PC de IA principiante.

500 a 1500 euros: En este rango obtienes un buen PC de IA. Una Nvidia RTX 4060 con 8 GB de VRAM cuesta alrededor de 300 euros, una RTX 4070 con 12 GB VRAM unos 550 euros. Añade una CPU actual, 32 GB de RAM DDR5, una SSD NVMe de 1 TB y una fuente de 650 W. Los modelos de 7B se ejecutan sin problemas y los de 13B se cargan completamente en VRAM si eliges la tarjeta de 12 GB. Un equipo así cuesta en total aproximadamente 1000 a 1300 euros.

1500 a 3000 euros: Aquí considerarías una RTX 4090 con 24 GB de VRAM, que cuesta alrededor de 2000 euros. Con ella los modelos de 13B y 14B funcionan sin problemas, e incluso los de 30B caben en VRAM. Para modelos de 70B no es suficiente, necesitarías multi-GPU o Apple Silicon. Alternativamente, compras dos RTX 4070 con 12 GB de VRAM cada una, lo que suma 24 GB, pero añade más complejidad y consumo de energía. Un Mac Studio con 64 GB de Unified Memory parte de unos 2400 euros y suele ser la mejor opción para modelos grandes.

Lista de verificación: Compra de hardware para IA

• Modelo elegido, incluyendo cantidad de parámetros y cuantización
• Necesidad de VRAM calculada, incluyendo contexto y margen de seguridad
• GPU seleccionada cuyo VRAM cubre la necesidad calculada
• RAM al menos el doble de la necesidad de VRAM, redondeado a tamaños comunes
• CPU de generación actual con suficientes carriles PCIe para la GPU
• Placa base con socket compatible y soporte DDR5, si lo planeas
• SSD NVMe con al menos 1 TB, preferiblemente 2 TB
• Fuente de alimentación con margen de seguridad del 30 al 50 por ciento sobre el consumo calculado
• Caja con buena circulación de aire y al menos dos o tres ventiladores
• Eficiencia de la fuente verificada, al menos 80-Plus-Gold
• Presupuesto total con margen para cables, refrigeración y costos inesperados

Errores típicos en la planificación de hardware

• Empezar por la GPU en lugar del modelo: Quien primero elige una tarjeta gráfica y luego decide qué modelo ejecutar está planeando al revés. La GPU debe elegirse según el modelo, no al contrario.
• Subestimar la necesidad de VRAM: El contexto consume memoria adicional y crece en conversaciones largas. Si solo calculas el tamaño del modelo, corre el riesgo de que falle en diálogos extensos.
• Insuficiente RAM: Si el VRAM no es suficiente, la CPU necesita RAM para mantener el resto del modelo. RAM insuficiente impide que el modelo se inicie.
• Fuente de alimentación débil: Una fuente débil causa bloqueos bajo carga, especialmente problemático porque ocurre irregularmente y es difícil de diagnosticar.
• Refrigeración descuidada: Una GPU demasiado caliente reduce su frecuencia y ralentiza la velocidad de inferencia. No lo notarás inmediatamente, pero el rendimiento disminuye perceptiblemente.
• SSD lenta: Una SSD SATA o incluso un HDD hace que cargar modelos grandes sea dolorosamente lento. NVMe es obligatorio para una PC de IA.
• Ignorar la cuantización: Cargar modelos sin cuantización requiere mucho más VRAM. Con cuantización de 4 bits, modelos significativamente más grandes caben en VRAM con pérdida de calidad apenas perceptible.
• Esperar actualizar VRAM: VRAM no se puede actualizar. Si necesitas más, debes comprar una tarjeta gráfica nueva. Planifica de antemano con cierto margen.

Hardware, costos y seguridad en la dimensionamiento

Hardware: El dimensionamiento correcto comienza con el modelo deseado y termina con la fuente de alimentación. Cada componente debe ajustarse al modelo, de lo contrario creas un cuello de botella o desperdicias dinero. La GPU es el componente más importante, pero RAM, SSD y fuente no deben descuidarse. Una PC de IA potente es tan buena como su eslabón más débil.

Costos: La GPU es el factor de costo mayor. Una RTX 4060 con 8 GB cuesta aproximadamente 300 euros, una RTX 4090 con 24 GB aproximadamente 2000 euros. RAM es barato, típicamente 3 a 5 euros por GB. Las SSD NVMe cuestan aproximadamente 50 a 80 euros por TB. La fuente no debe comprometerse, una buena fuente de 650 W cuesta aproximadamente 80 a 120 euros. En total, una PC de IA sólida cuesta 1000 a 1500 euros, un sistema de alta gama 2500 a 3000 euros.

Seguridad: Con modelos ejecutados localmente, tus datos permanecen en tu máquina. Ninguna consulta va a un servidor, ningún dato abandona tu sistema. Esta es una gran ventaja sobre la IA en la nube. El dimensionamiento no juega un papel directo aquí, lo importante es que el modelo se ejecute localmente sin llamar a APIs externas.

Enlaces adicionales e información sobre planificación de hardware

• Fundamentos de hardware de IA para conocimientos más profundos sobre hardware para IA local
• RAM vs. VRAM si quieres entender la diferencia entre estos dos tipos de memoria
• CPU vs. GPU para comparar ambos tipos de procesador
• GPU-Offloading si quieres entender qué sucede cuando VRAM no es suficiente
• Ancho de banda de memoria para la relación entre velocidad y memoria
• Unified Memory para entender cómo funciona Apple Silicon
• Tamaño del modelo y necesidad de memoria para cifras más exactas sobre tamaños de modelo
• Requisitos de RAM y VRAM para requisitos concretos según cada modelo
• Cuantización si quieres entender cómo se reducen los modelos
• Asesoramiento de compra si planeas una tarjeta gráfica o computadora nueva
• PC de IA para principiantes para recomendaciones concretas para comenzar
• Ollama para la herramienta más popular para ejecutar modelos localmente

FAQ: Dimensionar hardware correctamente - Preguntas típicas

¿Cómo empiezo con la planificación de hardware?

El primer paso es siempre el modelo deseado. Piensa qué quieres hacer con la IA, elige un modelo y calcula su necesidad de VRAM. Solo después miras tarjetas gráficas. Si planeas al revés, comprando primero una GPU y buscando después qué corre en ella, generalmente desperdicias dinero.

¿Cómo calculo la necesidad de VRAM de un modelo?

Para modelos cuantizados vale la regla empírica: cantidad de parámetros en miles de millones multiplicado por 0,6 a 0,8 GB, según la cuantización. Suma 1 a 2 GB para contexto y un margen de seguridad del 10 al 20 por ciento. Un modelo 7B con cuantización de 4 bits necesita aproximadamente 5 GB, un modelo 13B aproximadamente 9 GB.

¿Cuánta RAM necesito para IA local?

Planifica al menos el doble de la necesidad de VRAM como RAM. Si tu modelo necesita 9 GB de VRAM, elige al menos 18 GB de RAM, redondeado a 32 GB. Así el sistema tiene suficiente espacio para mantener el modelo completamente en RAM si la GPU no alcanza.

¿Funciona una CPU sin tarjeta gráfica dedicada?

Para modelos pequeños de 7B, una CPU con RAM suficiente funciona pero lentamente. Para IA local seria conviene una tarjeta gráfica dedicada o Apple Silicon. La GPU es mucho más rápida que la CPU porque tiene miles de núcleos en paralelo.

¿Vale la pena RAM DDR5 para IA local?

Sí, especialmente si el modelo se ejecuta parcialmente en la CPU. DDR5 ofrece mayor ancho de banda de memoria que DDR4, acelerando la inferencia basada en CPU. Si construyes un nuevo sistema, elige DDR5. En una máquina existente verifica si tu placa base soporta DDR5.

¿Cuán potente debe ser la fuente de alimentación?

Suma los valores TDP de todos los componentes y añade un margen de seguridad del 30 al 50 por ciento. Para una configuración típica con 350 W de consumo total, elige una fuente de 500 a 600 W. Para una RTX 4090 necesitas al menos 850 W, preferiblemente 1000 W.

¿Necesito una SSD NVMe o es suficiente una SSD SATA?

Una SSD NVMe es recomendable porque acelera significativamente la carga de modelos grandes. Una SSD SATA funciona pero es aproximadamente seis veces más lenta. Con un modelo de 40 GB la diferencia es perceptible al iniciar.

¿Puedo actualizar después?

RAM y SSD se actualizan fácilmente. VRAM no, está soldado permanentemente en la tarjeta gráfica. Si necesitas más VRAM debes comprar una tarjeta gráfica nueva. Planifica de antemano con cierto margen.

¿Vale la pena Apple Silicon para IA local?

Sí, especialmente si quieres ejecutar modelos grandes. Apple Silicon usa Unified Memory, donde la GPU puede acceder a toda la RAM del sistema. Una Mac Studio con 64 o 128 GB de memoria unificada puede cargar modelos que no caben en ninguna tarjeta gráfica consumer.

¿Cuánto espacio de almacenamiento necesito para modelos?

Un modelo 7B cuantizado es aproximadamente 4 a 5 GB, un modelo 13B aproximadamente 8 a 9 GB, un modelo 70B aproximadamente 40 GB. Planifica al menos 1 TB, preferiblemente 2 TB, para almacenar varios modelos sin liberar espacio constantemente.

¿Qué sucede si la fuente es demasiado débil?

Una fuente débil causa bloqueos bajo carga, especialmente en inferencias largas. Es difícil de diagnosticar porque ocurre irregularmente. Siempre elige la fuente con margen de seguridad y presta atención a una buena clase de eficiencia.

¿Debo comprar una GPU Nvidia o AMD?

Nvidia es la opción más simple porque la mayoría de herramientas y frameworks están optimizados para Nvidia. Las GPU AMD también funcionan pero a veces requieren más configuración. Si compras nuevo y enfocas en IA, Nvidia es usualmente la decisión más segura.

Fuentes y lecturas complementarias

• Especificaciones Nvidia RTX 4060, 4070 y 4090
• Especificaciones AMD Ryzen y carriles PCIe
• Descripción general de Unified Memory en Apple Silicon
• Documentación de Ollama sobre carga de modelos y GPU offloading
• Experiencias de la comunidad de IA local sobre configuraciones de hardware