Ejecutar IA en local ya no consiste simplemente en comprar una GPU potente. La clave está en equilibrar memoria, ancho de banda, tamaño del modelo, contexto y número de usuarios. Una RTX 5090 puede ser extraordinariamente rápida, mientras que plataformas con 128, 256 o incluso 512 GB de memoria permiten cargar modelos mucho mayores. Y en entornos profesionales aparecen DGX Spark, RTX PRO, AMD Instinct o Intel Gaudi. Pero el hardware es solo la mitad del sistema: Hardware → CUDA/ROCm/MLX → Ollama, llama.cpp, vLLM… → modelo → Open WebUI/API/RAG También conviene entender conceptos como cuantización, KV Cache, tokens/s y MoE (Mixture of Experts), porque determinan cuánto ocupa un modelo y cómo se comporta realmente. La pregunta correcta no es: ¿Cuál es el equipo más potente? Sino: 👉 ¿Qué modelo quiero ejecutar, con cuánto contexto, para cuántos usuarios y a qué velocidad? Eso es realmente dimensionar una plataforma de IA local. #IA #IALocal #LLM #NVIDIA #AMD #Hardware #MachineLearning #RAG #ArtificialIntelligence 🤖 Infografía generada mediante IA.
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