Mejores GPUs para IA 2026: Ranking NVIDIA vs AMD

Mejores GPUs para IA en 2026: Ranking Completo NVIDIA vs AMD

En 2026, la tarjeta grafica que elijas determina directamente que modelos de inteligencia artificial puedes ejecutar en local, a que velocidad y con que capacidad. No es una cuestion de gaming: la VRAM, los Tensor Cores y el ancho de banda de memoria son los factores criticos que separan una GPU capaz de mover Llama 3.3 70B de una que se queda corta con un modelo de 7B parametros. Esta guia es la comparativa mas completa en espanol de las mejores GPUs para IA, deep learning, fine-tuning e inferencia de LLMs en local.

Si ya sabes que quieres un equipo compacto sin GPU dedicada, revisa nuestra guia de mejores mini PC para IA local. Si lo que buscas es software para ejecutar modelos, empieza por la guia completa de Ollama.

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En Resumen

Si tienes prisa, estas son las conclusiones clave del ranking de GPUs para IA en 2026:

• La NVIDIA RTX 5090 es la GPU consumo mas potente jamas fabricada para IA: 32 GB GDDR7, 3.352 AI TOPS, 1.792 GB/s de ancho de banda. Es el nuevo referente, pero su precio real supera los 3.000 EUR por la escasez de stock.
• La NVIDIA RTX 4090 sigue siendo la opcion mas equilibrada para IA seria: 24 GB GDDR6X, ecosistema CUDA maduro, y rendimiento probado en todos los frameworks. Dificil de encontrar nueva, pero excelente segunda mano.
• La NVIDIA RTX 5080 ofrece 16 GB GDDR7 y arquitectura Blackwell por unos 1.400-1.950 EUR reales. Buena relacion potencia-precio si 16 GB de VRAM son suficientes para tus modelos.
• La AMD RX 9070 XT es la mejor opcion por debajo de 800 EUR: 16 GB GDDR6, 1.557 AI TOPS (INT4), pero el ecosistema de software AMD para IA sigue por detras de CUDA.
• Para inferencia de modelos muy grandes (70B+), el Apple M4 Max con 128 GB de memoria unificada es una alternativa unica que ninguna GPU discreta puede igualar en capacidad de memoria.
• Regla de oro: para IA local, la VRAM manda. 16 GB es el minimo funcional en 2026, 24 GB es el sweet spot, y 32 GB+ es el futuro.

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Por Que Importa la GPU para Inteligencia Artificial

Una CPU moderna puede ejecutar modelos de IA, pero una GPU lo hace entre 10x y 100x mas rapido. La razon es arquitectonica: una CPU tiene entre 8 y 24 nucleos optimizados para tareas secuenciales, mientras que una GPU tiene miles de nucleos disenados para operaciones paralelas masivas, exactamente lo que necesitan las redes neuronales.

Los tres factores criticos

1. VRAM (Video RAM): Es el factor limitante numero uno. Los pesos de un modelo LLM deben caber completamente en la VRAM de la GPU para obtener la maxima velocidad. Si el modelo no cabe, tienes que recurrir a offloading a RAM del sistema, lo que reduce el rendimiento drasticamente (5-10x mas lento).

2. Tensor Cores / AI Accelerators: Son unidades de procesamiento especializadas en multiplicaciones de matrices, la operacion fundamental del deep learning. Las GPUs NVIDIA tienen Tensor Cores; AMD tiene sus AI Accelerators. La diferencia de rendimiento entre operaciones en Tensor Cores vs CUDA Cores genericos puede ser de 4-8x.

3. Ancho de banda de memoria: Determina la velocidad a la que la GPU puede leer los pesos del modelo durante la inferencia. Una GPU con 24 GB de VRAM pero bajo ancho de banda sera mas lenta generando tokens que una con el mismo VRAM pero mayor bandwidth. Es especialmente critico para inferencia de LLMs, donde el cuello de botella es memory-bound.

Inferencia vs Entrenamiento

Es importante distinguir entre dos usos principales:

• Inferencia (ejecutar un modelo ya entrenado): Depende principalmente de VRAM y ancho de banda de memoria. Es lo que haces cuando usas Ollama para chatear con un LLM.
• Entrenamiento / Fine-tuning (ajustar un modelo con tus datos): Requiere mucha mas VRAM (los gradientes y estados del optimizador multiplican x3-x4 la memoria necesaria) y alto rendimiento en Tensor Cores.

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Tabla Comparativa General de GPUs para IA

Esta es la comparativa de todas las GPUs analizadas en esta guia. Los valores en negrita indican el mejor de su categoria.

*La memoria unificada de Apple se comparte entre CPU y GPU. El M4 Max soporta hasta 128 GB.

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Analisis Detallado de Cada GPU

1. NVIDIA RTX 5090 -- La Bestia Absoluta

Arquitectura: Blackwell (GB202)

VRAM: 32 GB GDDR7 Interfaz de memoria: 512-bit Ancho de banda: 1.792 GB/s CUDA Cores: 21.760 Tensor Cores: 680 (5a generacion) AI TOPS: 3.352 (FP4 con sparsity) FP16 Tensor: 209,5 TFLOPS TDP: 575W MSRP: 1.999 USD / Precio real: 3.000-5.000+ EUR

La RTX 5090 es la GPU consumo mas potente para IA jamas fabricada. Con 32 GB de GDDR7 y 1.792 GB/s de ancho de banda, representa un salto generacional respecto a la RTX 4090. En benchmarks de deep learning, es un 72% mas rapida que la RTX 4090 en tareas de vision por computadora y ofrece un 29% mas de tokens por segundo en inferencia de LLMs gracias a su mayor ancho de banda de memoria.

Los numeros clave para IA:

• Llama 3.1 8B: ~7.198 tokens/segundo (vs ~5.500 tok/s en RTX 4090)
• FP4 inference: 3.352 TOPS, un 154% mas que la RTX 4090 (1.321 TOPS)
• Training (FP16/BF16): 209,5 TFLOPS, un 27% mas que la RTX 4090

Puntos fuertes:

• 32 GB de VRAM permiten ejecutar modelos de 30B en FP16 o 70B cuantizados (Q4)
• Ancho de banda de 1.792 GB/s: el mejor de cualquier GPU consumo
• FP4 nativo en hardware: ideal para inferencia cuantizada de LLMs
• Soporte completo de CUDA 12.x, cuDNN, TensorRT

Puntos debiles:

• Precio real muy por encima del MSRP: 3.000-5.000+ EUR por escasez de GDDR7
• 575W de TDP requieren fuente de alimentacion de 1000W+ y buena ventilacion
• Dificilisima de encontrar a precio razonable en febrero 2026
• Para inferencia pura, la mejora sobre la RTX 4090 no justifica el sobrecoste

Veredicto: Si consigues una a precio cercano al MSRP, es la mejor GPU del mundo para IA local. Si tienes que pagar 4.000+ EUR, la RTX 4090 de segunda mano sigue siendo mejor relacion rendimiento/precio.

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2. NVIDIA RTX 4090 -- El Rey Destronado (Pero No Jubilado)

Arquitectura: Ada Lovelace (AD102) VRAM: 24 GB GDDR6X Interfaz de memoria: 384-bit Ancho de banda: 1.008 GB/s CUDA Cores: 16.384 Tensor Cores: 512 (4a generacion) AI TOPS: 1.321 (FP8 con sparsity) FP16 Tensor: 165,2 TFLOPS TDP: 450W Precio real: 2.000-2.500 EUR (produccion descontinuada octubre 2024)

La RTX 4090 sigue siendo, en febrero de 2026, la GPU mas recomendada para IA seria por una razon simple: ofrece 24 GB de VRAM con un ecosistema de software absolutamente maduro, y su precio se ha estabilizado en el mercado de segunda mano. NVIDIA descontinuo su produccion en octubre de 2024, pero la comunidad de deep learning la sigue usando masivamente.

Los numeros clave para IA:

• Modelos 13B (Q4): 25-35 tokens/segundo
• Modelos 30B (Q4): 10-15 tokens/segundo
• Training throughput: 1.3-1.8x mas rapida que la RTX 3090 en FP16

Puntos fuertes:

• 24 GB de VRAM: suficiente para modelos de hasta 30B cuantizados en Q4
• Ecosistema de software imbatible: todo framework soporta Ada Lovelace
• Precio estable y predecible en segunda mano (2.000-2.500 EUR)
• Consumo de 450W es mas manejable que los 575W de la RTX 5090

Puntos debiles:

• Ya no se fabrica: dependes del mercado de segunda mano o stock residual
• 24 GB limitan modelos de 70B (necesitas cuantizacion agresiva Q2/Q3)
• GDDR6X vs GDDR7: ancho de banda un 43% inferior a la RTX 5090
• Sin soporte FP4 nativo en hardware

Veredicto: Si encuentras una RTX 4090 de segunda mano en buen estado por 1.800-2.200 EUR, es posiblemente la mejor compra para IA en 2026. Sigue siendo una maquina de guerra para entrenamiento e inferencia.

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3. NVIDIA RTX 5080 -- Blackwell para el Rango Medio

Arquitectura: Blackwell (GB203) VRAM: 16 GB GDDR7 Interfaz de memoria: 256-bit Ancho de banda: 960 GB/s CUDA Cores: 10.752 Tensor Cores: 336 (5a generacion) TDP: 360W MSRP: 999 USD / Precio real: 1.400-1.950 EUR

La RTX 5080 trae la arquitectura Blackwell a un precio mas accesible, pero con una limitacion clara: solo 16 GB de VRAM. Esto la convierte en una excelente GPU para modelos de 7B y 13B, pero se queda corta para modelos de 30B+ sin offloading agresivo.

Puntos fuertes:

• Arquitectura Blackwell con FP4 nativo y Tensor Cores de 5a generacion
• 960 GB/s de ancho de banda con GDDR7 (similar a la RTX 4090)
• Consumo de 360W mas razonable para uso domestico
• Mejor relacion rendimiento/precio de la serie 50

Puntos debiles:

• 16 GB de VRAM limitan severamente los modelos ejecutables
• Bus de 256-bit vs 384-bit de la RTX 4090 (compensado por GDDR7 mas rapida)
• Precio real un 40-95% por encima del MSRP en febrero 2026

Veredicto: Si tu caso de uso se centra en modelos de 7B-13B y no necesitas mas de 16 GB de VRAM, la RTX 5080 ofrece mejor rendimiento por vatio que la RTX 4080 Super. Pero si puedes estirar el presupuesto, la RTX 4090 de segunda mano con 24 GB sigue siendo mejor inversion para IA.

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4. NVIDIA RTX 4080 Super -- La Opcion Sensata

Arquitectura: Ada Lovelace (AD103) VRAM: 16 GB GDDR6X Interfaz de memoria: 256-bit Ancho de banda: 736 GB/s CUDA Cores: 10.240 Tensor Cores: 320 (4a generacion) TDP: 320W MSRP: 999 USD / Precio real: 900-1.100 EUR

La RTX 4080 Super es la opcion mas "sensata" de esta lista: 16 GB de VRAM, rendimiento solido, precio controlado y consumo razonable. No es la mas rapida ni la que tiene mas VRAM, pero es la que menos problemas da para entrar en el mundo de la IA local sin arruinarte.

Puntos fuertes:

• Precio mas predecible: se encuentra cerca del MSRP
• 320W de TDP: funciona con fuentes de 750W sin problemas
• Ecosistema CUDA completo con Ada Lovelace
• Buena opcion para inferencia de modelos de 7B y 13B

Puntos debiles:

• 16 GB de VRAM: misma limitacion que la RTX 5080 pero con menos rendimiento
• 736 GB/s de ancho de banda: inferior a la RTX 5080 y 4090
• Tensor Cores de 4a generacion (sin FP4 nativo)

Veredicto: Excelente opcion de entrada para IA local si tu presupuesto esta en torno a 1.000 EUR. Para modelos de 7B-13B y fine-tuning ligero, cumple de sobra.

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5. NVIDIA RTX 3090 -- El Veterano con 24 GB

Arquitectura: Ampere (GA102) VRAM: 24 GB GDDR6X Interfaz de memoria: 384-bit Ancho de banda: 936 GB/s CUDA Cores: 10.496 Tensor Cores: 328 (3a generacion) TDP: 350W Precio real: 700-900 EUR (segunda mano)

La RTX 3090 es la joya oculta del mercado de segunda mano para IA en 2026. Con 24 GB de VRAM y un precio entre 700-900 EUR, ofrece la misma capacidad de modelo que la RTX 4090 a una fraccion del precio. Es un 20-40% mas lenta en rendimiento bruto, pero si tu cuello de botella es la VRAM y no la velocidad, es una compra inteligentisima.

Puntos fuertes:

• 24 GB de VRAM al precio de una GPU de 16 GB nueva
• 936 GB/s de ancho de banda: superior a la RTX 4080 Super
• Ecosistema CUDA maduro, compatible con todos los frameworks
• Excelente para inferencia de modelos de 30B cuantizados

Puntos debiles:

• Solo disponible en segunda mano (ya no se fabrica)
• Tensor Cores de 3a generacion (sin FP8/FP4)
• Algunos modelos tienen refrigeracion ruidosa bajo carga
• Consumo de 350W con rendimiento inferior a las generaciones nuevas

Veredicto: La mejor GPU para IA por debajo de 1.000 EUR en 2026. Si priorizas VRAM sobre velocidad bruta y te sientes comodo comprando segunda mano, es una compra excepcional. Ideal para ejecutar modelos de 30B con Ollama.

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6. AMD RX 9070 XT -- La Alternativa Budget

Arquitectura: RDNA 4 VRAM: 16 GB GDDR6 Interfaz de memoria: 256-bit Ancho de banda: 643 GB/s Stream Processors: 4.096 AI Accelerators: 128 unidades AI TOPS: 1.557 (INT4 con sparsity) FP32: 48,7 TFLOPS TDP: 304W MSRP: 549 USD / Precio real: 650-800 EUR

La RX 9070 XT es la primera GPU AMD de la generacion RDNA 4 que ofrece rendimiento de IA competitivo en papel. Con 1.557 TOPS en INT4 y 16 GB de VRAM, las especificaciones impresionan. El problema, como siempre con AMD para IA, esta en el software.

Puntos fuertes:

• Mejor relacion TOPS/EUR del mercado en febrero 2026
• 16 GB de VRAM por menos de 800 EUR
• Consumo de 304W: el mas bajo del segmento de alto rendimiento
• ROCm ha mejorado significativamente en 2025-2026

Puntos debiles:

• ROCm vs CUDA: muchos frameworks y tutoriales asumen CUDA
• Rendimiento real en IA un 20-33% inferior a NVIDIA con VRAM equivalente
• Sin soporte nativo en algunos frameworks populares (requiere workarounds)
• Comunidad de IA en AMD es mucho mas pequena que en NVIDIA

Veredicto: Si tu presupuesto es limitado y estas dispuesto a invertir tiempo configurando ROCm, la RX 9070 XT es una opcion viable. Pero para la mayoria de usuarios de IA, NVIDIA sigue siendo la eleccion mas segura. El ecosistema CUDA ahorra horas de frustracion.

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7. AMD RX 7900 XTX -- 24 GB Baratos (Si Aguantas ROCm)

Arquitectura: RDNA 3 VRAM: 24 GB GDDR6 Interfaz de memoria: 384-bit Ancho de banda: 960 GB/s Stream Processors: 6.144 TDP: 355W Precio real: 800-1.000 EUR

La RX 7900 XTX ofrece algo que ninguna GPU NVIDIA nueva puede ofrecer a este precio: 24 GB de VRAM por menos de 1.000 EUR. Para inferencia pura con frameworks compatibles con ROCm (PyTorch, llama.cpp), es una opcion interesante.

Puntos fuertes:

• 24 GB de VRAM al precio de una GPU NVIDIA de 16 GB
• 960 GB/s de ancho de banda: equivalente a la RTX 5080
• Funciona con PyTorch + ROCm y llama.cpp
• Buena opcion para modelos de 30B cuantizados

Puntos debiles:

• ROCm tiene bugs y menos soporte que CUDA
• Sin equivalente a TensorRT para optimizacion de inferencia
• RDNA 3 tiene AI Accelerators menos eficientes que RDNA 4
• Puede requerir compilar frameworks desde source para maximo rendimiento

Veredicto: Si ya tienes experiencia con ROCm o usas exclusivamente llama.cpp/Ollama, la 7900 XTX con sus 24 GB es una compra inteligente. Para principiantes en IA, la curva de configuracion puede ser frustrante.

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8. Apple M4 Max -- El Camino Diferente

Chip: Apple M4 Max GPU: 40-core Memoria unificada: hasta 128 GB Ancho de banda: 546 GB/s Neural Engine: 16-core (38 TOPS) TDP: ~75W bajo carga de IA Precio: desde 3.500 EUR (MacBook Pro / Mac Studio)

El Apple M4 Max no es una GPU discreta, sino un SoC completo que comparte la memoria entre CPU y GPU. Esto le da una ventaja unica: puedes cargar modelos que necesitan 80-100 GB de memoria, algo imposible en cualquier GPU discreta consumo. Con el framework MLX, ejecuta modelos de 70B cuantizados a 30-45 tokens/segundo.

Puntos fuertes:

• Hasta 128 GB de memoria unificada accesible por la GPU
• Eficiencia energetica brutal: 75W vs 575W de la RTX 5090
• Framework MLX optimizado por Apple para LLMs
• Puede ejecutar modelos de 70B+ que no caben en ninguna GPU de 24-32 GB

Puntos debiles:

• No soporta CUDA: dependes de MLX, llama.cpp y Ollama
• 546 GB/s de ancho de banda es inferior a las GPUs NVIDIA de gama alta
• Rendimiento por TFLOP inferior a GPUs discretas
• No es viable para entrenamiento serio de modelos
• El precio incluye todo el equipo (no puedes comprar solo el chip)

Veredicto: Si necesitas ejecutar modelos enormes (70B+) en local y valoras la eficiencia energetica y el silencio, el M4 Max es unico. Para entrenamiento o inferencia de modelos pequenos-medianos, una GPU NVIDIA dedicada es mas rapida y mas barata.

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Que GPU Necesitas Segun tu Uso

No todas las tareas de IA requieren la misma GPU. Aqui tienes una guia practica:

Inferencia de LLMs con Ollama

Si tu objetivo es chatear con modelos tipo Llama, Mistral, DeepSeek o Qwen usando Ollama:

Entrenamiento y Fine-tuning

Para entrenar modelos o hacer fine-tuning con LoRA/QLoRA:

Generacion de Imagenes (Stable Diffusion, Flux)

Programacion con IA (Modelos de Codigo)

Si usas modelos open source para programar como DeepSeek Coder, Qwen2.5-Coder o CodeLlama en local:

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VRAM: Cuanto Necesitas por Modelo

La VRAM es el factor mas importante para IA local. Esta tabla resume los requisitos reales de memoria segun el tamano del modelo y el nivel de cuantizacion:

Nota importante: Estos valores son solo para los pesos del modelo. El contexto (KV cache), los gradientes (en training) y el overhead del framework anaden entre un 10% y un 50% mas de uso de VRAM.

Regla practica para inferencia con Ollama:

• 8 GB VRAM: Modelos de 7B en Q4 con contexto limitado
• 16 GB VRAM: Modelos de 13B en Q4 o 7B en Q8 con contexto amplio
• 24 GB VRAM: Modelos de 30B en Q4 o 13B en FP16
• 32 GB VRAM: Modelos de 30B en Q8 o 70B en Q2/Q3
• 64-128 GB (Apple): Modelos de 70B en Q4/Q8 con contexto largo

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Comparativa de Precios (Febrero 2026)

El mercado de GPUs para IA esta distorsionado en febrero de 2026 por la escasez de GDDR7 y la demanda de IA. Estos son los precios reales de mercado, no los MSRP teoricos:

Ganador en EUR/GB de VRAM: RTX 3090 de segunda mano (29-38 EUR/GB). Es la forma mas barata de conseguir 24 GB de VRAM en 2026.

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NVIDIA vs AMD para IA: La Verdad en 2026

Esta es la pregunta que todo el mundo se hace. La respuesta corta: NVIDIA gana para IA, y no esta ni cerca. La respuesta larga es mas matizada:

Donde NVIDIA arrasa

• Ecosistema CUDA: El 95%+ de los frameworks de IA (PyTorch, TensorFlow, JAX, TensorRT, Triton) estan optimizados primero para CUDA. Cuando sale un nuevo modelo o tecnica, el soporte CUDA llega primero.
• Tensor Cores: Las operaciones en Tensor Cores de NVIDIA son 1.2-1.5x mas rapidas que los AI Accelerators de AMD en precision mixta (FP16/BF16).
• TensorRT: La biblioteca de optimizacion de inferencia de NVIDIA puede duplicar o triplicar el rendimiento de inferencia respecto a la ejecucion estandar. AMD no tiene equivalente maduro.
• Comunidad: Cuando buscas "como ejecutar X modelo en GPU", el 90% de las guias asumen CUDA.

Donde AMD compite

• Precio por GB de VRAM: La RX 7900 XTX ofrece 24 GB por ~900 EUR, mientras que la RTX 4090 (24 GB) cuesta 2.000+ EUR.
• ROCm mejorando: ROCm 6.x ha mejorado enormemente respecto a versiones anteriores. PyTorch y llama.cpp funcionan bien.
• llama.cpp / Ollama: Para inferencia basica de LLMs, llama.cpp tiene buen soporte de AMD via Vulkan y ROCm. Si solo quieres chatear con Ollama, AMD funciona.
• RDNA 4 AI Accelerators: La RX 9070 XT tiene 1.557 TOPS en INT4, competitivo con NVIDIA en papel.

El veredicto

Ganador general para IA: NVIDIA, por el ecosistema de software. Pero AMD es una opcion valida si priorizas precio y usas frameworks compatibles.

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Mi Recomendacion Personal

Despues de probar todas estas GPUs para diferentes tareas de IA, estas son mis recomendaciones segun presupuesto y caso de uso:

Presupuesto ajustado (menos de 1.000 EUR)

Ganador: NVIDIA RTX 3090 de segunda mano (~800 EUR)

24 GB de VRAM por el precio de una GPU nueva de 16 GB. Ejecuta modelos de 30B cuantizados sin problemas. Si no te importa comprar segunda mano, no hay nada mejor en esta franja.

Alternativa: AMD RX 9070 XT (~700 EUR) si prefieres GPU nueva, pero pierdes 8 GB de VRAM.

Presupuesto medio (1.000-2.000 EUR)

Ganador: NVIDIA RTX 4090 de segunda mano (~2.200 EUR)

Sigue siendo la GPU mas versatil para IA. 24 GB de VRAM, ecosistema CUDA maduro, rendimiento excelente en todo. Si la encuentras por debajo de 2.000 EUR, compra sin dudarlo.

Alternativa: RTX 5080 (~1.500 EUR) si quieres GPU nueva con garantia, pero solo 16 GB de VRAM.

Presupuesto alto (2.000+ EUR)

Ganador: NVIDIA RTX 5090 (si la encuentras a menos de 3.500 EUR)

32 GB de GDDR7, arquitectura Blackwell, la mas rapida del mercado consumo. Pero al precio actual de 3.000-5.000+ EUR, la relacion precio-rendimiento es discutible frente a la RTX 4090.

Alternativa: Apple M4 Max con 128 GB (~4.000 EUR como Mac Studio) si necesitas ejecutar modelos de 70B+ en local.

Solo quieres probar IA en local

Ganador: RTX 4080 Super (~1.000 EUR)

16 GB de VRAM, precio controlado, buen rendimiento para modelos de 7B-13B. Funciona perfectamente con Ollama y los mejores modelos open source para programar.

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Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Puedo usar una GPU de gaming para IA?

Si. Las GPUs gaming (RTX 5090, RTX 4090, etc.) son exactamente las mismas GPUs que se usan para IA local. La diferencia con las GPUs profesionales (A100, H100) es la VRAM, los drivers empresariales y las funcionalidades multi-GPU avanzadas. Para uso individual, una GPU gaming es perfecta.

¿Cuanta VRAM necesito como minimo para IA en 2026?

16 GB es el minimo recomendado en 2026. Con 8 GB puedes ejecutar modelos de 7B cuantizados, pero te quedas sin margen para contexto largo o modelos mas grandes. 24 GB es el sweet spot.

¿Merece la pena la RTX 5090 sobre la RTX 4090?

Solo si la consigues cerca del MSRP (1.999 USD). Al precio real de 3.000-5.000+ EUR, la RTX 4090 de segunda mano (2.000-2.500 EUR) ofrece mejor relacion calidad-precio para la mayoria de tareas de IA.

¿Puedo usar dos GPUs para IA?

Si, pero con matices. Para inferencia (Ollama, llama.cpp), puedes repartir un modelo entre dos GPUs si la VRAM combinada es suficiente. Para entrenamiento, necesitas frameworks que soporten multi-GPU (PyTorch DDP, DeepSpeed). El rendimiento no escala linealmente: espera un 60-70% de eficiencia con 2 GPUs.

¿AMD funciona con Ollama?

Si. Ollama soporta GPUs AMD via ROCm en Linux. En Windows el soporte es mas limitado. La experiencia no es tan "plug and play" como con NVIDIA, pero funciona para inferencia basica.

¿Apple Silicon es bueno para IA?

Para inferencia de modelos grandes, si. El M4 Max con 128 GB de memoria unificada puede ejecutar modelos que no caben en ninguna GPU discreta consumo. Para entrenamiento, no: las GPUs NVIDIA son significativamente mas rapidas.

¿Que es mejor: mas VRAM o mas velocidad?

Para inferencia de LLMs, mas VRAM. Si un modelo no cabe en la GPU, no importa lo rapida que sea: tendra que hacer offloading a RAM del sistema y sera 5-10x mas lenta. Primero asegurate de que el modelo cabe, luego optimiza velocidad.

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Recursos Adicionales

• Mejores Mini PC para IA Local en 2026 -- Si prefieres un equipo compacto sin GPU dedicada
• Guia Completa de Ollama -- Como instalar y usar modelos de IA en local
• Mejores Modelos Open Source para Programar -- Que modelos de codigo ejecutar en tu GPU
• NVIDIA GeForce RTX 50 Series -- Pagina oficial de NVIDIA
• AMD Radeon RX 9070 XT -- Especificaciones oficiales de AMD

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Ultima actualizacion: febrero 2026. Los precios reflejan el mercado real en ese momento y pueden variar. Las especificaciones provienen de fuentes oficiales de NVIDIA y AMD.