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.
Qué GPU comprar para IA local en 2026: guía por VRAM y presupuesto
Comparativa 2026 de GPUs para correr LLMs en local: cuánta VRAM necesitas para cada modelo (de 8 a 32 GB), CUDA vs ROCm, ancho de banda y recomendaciones concretas por presupuesto desde 300 €.
Qué workstation necesitas para correr LLMs en local (guía 2026)
Configura tu workstation para LLMs en local pieza a pieza: qué GPU, cuánta RAM, qué CPU y qué NVMe — con tres configuraciones completas por caso de uso, del equipo personal al multi-agente.
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.
Requisitos de Ollama: mínimos, VRAM por modelo y cuánto ocupa (2026)
Requisitos de Ollama actualizados a 2026: mínimos sin GPU, qué corre con 8, 16, 24 o 32 GB de VRAM (Llama 3.3, Qwen3, Gemma 3, DeepSeek-R1, gpt-oss), cuánto pesa Ollama y cuánto ocupa cada modelo en disco, y qué hardware pide la llamada de herramientas (tool calling).
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.
Cuantización de LLMs: qué es, cuánta VRAM ahorra y cuánta calidad pierdes
Q4, Q5, Q8, GGUF… explicado en claro: cómo la cuantización reduce un modelo de 16 GB a 5 GB, qué nivel elegir según tu GPU, tabla de VRAM por tamaño de modelo y qué se pierde de verdad por el camino.