Recursos técnicos
Guías de hardware para IA
Guías técnicas escritas por especialistas para ayudarte a elegir el hardware correcto para inteligencia artificial local, agentes autónomos, PC gaming y servidores.
Cómo elegir GPU para inteligencia artificial local
Guía completa para seleccionar la GPU óptima para correr modelos de IA localmente: VRAM, ancho de banda, compatibilidad con CUDA y ROCm, y recomendaciones por presupuesto.
Qué workstation necesito para correr LLMs localmente
Guía para configurar la workstation ideal para modelos de lenguaje grande (LLMs) en local: CPU, RAM, GPU, almacenamiento y sistema operativo recomendado.
Diferencias entre GPU gaming y GPU profesional para IA
Comparativa detallada entre GPUs gaming (GeForce RTX) y GPUs profesionales (NVIDIA RTX Pro, A-series) para workloads de inteligencia artificial. Cuándo merece la pena cada opción.
Cómo montar un servidor Datacenter en una empresa pequeña
Guía práctica para implementar infraestructura de servidor en pymes: desde el primer NAS hasta un rack completo. Planificación, hardware recomendado, cableado y mantenimiento.
Ollama en local: requisitos mínimos y recomendados de hardware
Todo lo que necesitas saber sobre el hardware para correr Ollama localmente: GPU mínima, VRAM recomendada, RAM del sistema, y qué modelos puedes ejecutar con cada configuración.
OpenClaw en local: requisitos de hardware y guía de instalación con Ollama
Qué hardware necesitas para correr OpenClaw en local: requisitos del gateway, GPU y VRAM recomendada según el modelo, integración con Ollama y configuraciones por caso de uso. Agentes de IA autónomos 100% en tu propia infraestructura.
OpenClaw vs LangChain vs CrewAI vs AutoGen: cuál elegir y qué hardware necesita cada uno
Comparativa técnica de los principales frameworks de agentes IA en 2026: OpenClaw, LangChain, CrewAI y AutoGen. Diferencias de arquitectura, modelo de despliegue y requisitos de hardware para cada uno.
Fractal Design Node 804: chasis cubo con 8 bahías y soporte para IA local
El Fractal Design NODE 804 Cubo es un chasis de 40,3 L con 8 bahías 3,5 pulgadas y soporte GPU hasta 320 mm: la opción para almacenamiento masivo e IA local.