El CEO de Nvidia ha llevado esta chaqueta durante 10 años en los lanzamientos de productos más emblemáticos de Nvidia, en las conferencias de desarrolladores y en los anuncios más importantes que contribuyeron a marcar el auge de la inteligencia artificial. También cuando va a comer fideos zhajiangmian en los puestos callejeros de China.

Es el modelo auténtico porque está firmada por el propio Jensen Huang. Además tiene alguna rozadura que se puede ver en las fotos de prensa cuando la llevaba Huang. Quizá te preguntes por qué la séptima persona más rica del mundo, con una fortuna de casi 200.000 millones de dólares, pone a subasta su chaqueta más emblemática, y qué va a hacer con el dinero. Es una donación.

Una chaqueta de cuero con mucha historia

Jensen Huang se ha hecho mundialmente famoso gracias a la IA, pero para los usuarios de PC ya lo era en los años 90 del pasado siglo. Huang es también un pionero de los videojuegos, ya que Nvidia creó una de las primeras tarjetas gráficas gaming de la historia (con permiso de 3dfx Voodoo), y desde hace 30 años los videojuegos de PC evolucionan al ritmo de sus GPU.

Diez años parece mucho tiempo para una chaqueta de cuero, pero los modelos de Tom Ford son conocidos por su durabilidad. Su prestigio recae en "su excepcional artesanía, sus pieles flexibles y su lujo discreto, las chaquetas de Tom Ford ocupan un lugar destacado en la moda masculina contemporánea”, explica Sotheby's. Será un lujo discreto, pero su precio no lo es. Cuestan entre 3.000 y 4.500 euros en España.

“No es solo una chaqueta. Es el uniforme de un pionero. Un símbolo de su estilo de liderazgo, que encarna la autenticidad, el ingenio, la perseverancia, el valor y la alegría. Se ha convertido en un símbolo de la visión que lidera la revolución de la inteligencia artificial”.

La casa de subastas estima que la chaqueta de cuero de Jensen Huang alcanzará un valor de entre 40.000 y 60.000 dólares, pero con la locura que hay ahora con la IA, no es de extrañar que la puja se dispare.

El dinero recaudado se donará a una iniciativa filantrópica organizada por Long Journey Ventures en beneficio del Edge Institute. Es una organización sin ánimo de lucro que reúne a personas que trabajan en las fronteras de la tecnología, la ciencia, la cultura y la sociedad para que convivan y experimenten con el objetivo de construir un futuro mejor.

“Los fondos recaudados entre diferentes objetos donados por personalidades se destinarán a financiar becas, subvenciones y residencias para que la próxima generación de jóvenes creadores pueda dedicarse a sus pasiones y proyectos. Esto permitirá la colaboración multidisciplinar al vivir y experimentar juntos con la misión de construir un futuro mejor en el que los seres humanos puedan prosperar”, dice la ficha de Sotheby’s.

La chaqueta de cuero de Jensen Huang se ha convertido en su imagen de marca. Puede ser tuya en esta subasta de Sotheby's si estás dispuesto a pagar entre 40.000 y 60.000 euros. Un icono cultural y tecnológico, que seguramente se venda por mucho más.

¿Para qué tener una GeForce RTX 5090 cuando no se puede aprovechar al máximo por los límites de la RAM? Más de 2.000 euros son los que se tienen que invertir y ni siquiera se puede obtener toda la potencia.

Justamente por esto es que está reviviendo una alternativa legendaria que podría ser la solución para muchas personas que están buscando una tarjeta gráfica para sobrevivir mientras que el RAMageddon termina.

Sí, se trata de nada más y nada menos que de la RTX 3060 y tiene mucho sentido considerando que costará casi lo mismo que en 2021. Tanto para jugar como para ciertas tareas exigentes, es aceptable y tal vez consideres tener uno durante estos tiempos difíciles para el sector de los ordenadores.

La RTX 3060 regresa al mercado en pleno problema de suministro

Ahora que los usuarios están buscando opciones equilibradas para no tener que gastar una fortuna en los componentes de PC, llega esta nueva tendencia de regresar a lo de antaño.

La situación actual de la crisis, ha provocado movimientos inesperados dentro de la industria, incluyendo el regreso de productos que parecían definitivamente retirados.

En este caso, se trata de uno de los modelos más populares de la generación Ampere: la GeForce RTX 3060. No es solo algo que han estado pidiendo los usuarios, sino que el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha mencionado que es posible que vuelva a estar disponible.

No lo ha confirmado directamente, pero durante el CES 2026 dejó la puerta abierta a que se recupere esta tarjeta gráfica para aliviar los problemas de los precios y la disponibilidad de las gamas actuales.

Diversos minoristas ya han empezado a mostrar nuevas unidades de la GeForce RTX 3060 de 12 GB. Uno de los casos más llamativos es el de una Gigabyte RTX 3060 Windforce de doble ventilador, publicada en Newegg por 339,99 dólares, según indica Tom's Hardware.

Esto solamente se posiciona 10 dólares por por encima del precio de venta de 2021, siendo una suma más que aceptable considerando los años que han pasado.

Además, la tarjeta incorpora la denominación "Rev2.0", un detalle que apunta a una nueva revisión del producto pese a mantener prácticamente las mismas características conocidas del modelo original.

Medios especializados han detectado la disponibilidad de modelos de Asus en Europa. Esto quiere decir que es probable que varios socios de Nvidia estén participando discretamente en el regreso de la RTX 3060.

Soluciona un área del mercado, pero no la de los gamers

El principal argumento de venta de la RTX 3060 sigue siendo su memoria de vídeo de 12 GB porque es un punto importante frente a las tarjetas más recientes que suelen contar con 8 GB en su mayoría.

Esos 4G marcan una diferencia, pero también tienen sus desventajas porque hay configuraciones donde la propia potencia gráfica sigue sin ser suficiente, al menos ante los videojuegos AAA que son más exigentes.

Esta capacidad extra de VRAM no siempre se traduce en una experiencia superior para el jugador promedio. La tarjeta no puede ejecutar las mejoras actuales de DLSS 4.5 debido a limitaciones de hardware y tampoco dispone de compatibilidad con DLSS Frame Generation.

Por eso, recuperar la RTX 3060 es una opción para usuarios estándar que solo necesitan contar con algo momentáneo para ejecutar apps que requieren de ciertos requisitos y juegos a configuraciones modestas.

Aun así, mantiene un reconocimiento importante entre la comunidad de PC Gaming gracias a su historial de fiabilidad, siendo todavía muy atractivo para muchos usuarios.

Se trata de una máquina de hielo doméstica, de las que venden para colocar en casa, en una encimera. No es un máquina profesional del estilo de las que tienen en gasolineras o bares.

Con est “invento” ha conseguido rebajar la temperarura de la GPU más de 40 ºC, en juegos potentes como Cyberpunk 2077. A partir de aquí, ya se puede empezar a overclockear. El cielo es el límite.

Una máquina de hielo para refrigerar la GPU

Lo primero que hizo TrashBench fue quita el disipador que trae por defecto su tarjeta gráfica RTX 3060. Instaló un chasis de sujeción que hizo él mismo para colocar los tubos de refrigeración líquida en contacto con el chip

Después colocó una bomba de agua sumergible dentro de la máquina de hielo y la llenó de agua, para bombearla hasta la GPU.

El proceso es sencillo. El agua caliente de la GPU se lleva por los tubos hasta la máquina de hielo, el compresor la enfría generando el hielo, y se lleva de vuelta a la GPU.

Conectó la máquina enfriadora, y consiguió bajar la temperatura de la GPU hasta 10 ºC, una cantidad insuficiente. La razón es que no podía enfriar el agua con la suficiente rapidez, debido a cómo está diseñada la máquina.

Para generar el hielo, solo necesita alcanzar cierta temperatura y, cuando pasa un tiempo, un termostato apaga el compresor. Esto es válido para producir hielo, pero no para enfriar una tarjeta gráfica gaming.

A TrashBench no le quedó más remedio que cambiar el termostato por otro que obligase a la máquina de hielo a funcionar continuamente. No fue suficiente, porque faltaba el toque final: sumergir por complero en el agua las bobinas del evaporador, que son las que se encargan del intercambio del calor. Con el mod completo, el resultado es impresionante.

Probando uno de los juegos más exigentes que existen, Cyberpunk 2077, consiguió bajar la temperatura de los 60 a los 22 ºC. En los momentos más exigentes, la máquina de hielo la reducía de 75 a solo 34 ºC. ¡Más de 40 grados!

Sin duda es un logro impresionante, pero tener una nevera con tubos de agua al lado del PC, no es algo que todos los gamers estén dispuestos a hacer...

El cambio se apoya en una nueva función de DirectX 12 llamada DirectX Dump Files (DDF), diseñada para capturar información detallada en el momento exacto en que ocurre un fallo gráfico, congelación o cierre inesperado del controlador. Hasta ahora, este tipo de errores eran difíciles de analizar porque requerían combinar múltiples registros y herramientas.

Con esta nueva solución, Windows 11 generará archivos específicos que recopilan una “fotografía” completa del estado de la GPU en el instante del fallo. Esto incluye datos del hardware, del controlador, del sistema operativo y de la propia aplicación afectada, lo que permite a los desarrolladores entender con mucha más precisión qué ha fallado.

Entre la información recogida se incluyen elementos como el estado de los registros de la GPU, contadores de shaders, direcciones de memoria virtual, buffers de comandos y detalles del runtime de DirectX.

Microsoft ha diseñado esta tecnología pensando en dos escenarios principales como son la recopilación de errores en dispositivos reales de usuarios y el análisis en entornos de pruebas.

Otro de los aspectos importantes es que Microsoft ha creado varios niveles para recoger información cuando ocurre un fallo. El nivel más básico permite obtener datos sin afectar al rendimiento del sistema, mientras que los niveles más avanzados recopilan más información sobre el error, aunque pueden hacer que el sistema vaya un poco más lento. En los equipos compatibles, el modo más ligero podrá activarse automáticamente.

Microsoft espera que esta función llegue de forma generalizada en torno a la versión 26H2 de Windows 11, prevista para otoño. Por ahora, DirectX Dump Files se encuentra en fase de pruebas y solo algunos controladores, como los de AMD en versión preliminar, son compatibles.

Bautizada con el nombre de LineShine, supone una completa revolución en este campo. Mientras que la arquitectura normal de estos enormes y potentes ordenadores mezcla una unidad central de procesamiento con tarjetas de vídeo para acelerar los procesos, el diseño de LineShine rompe con esto y deriva toda la carga de trabajo a varios procesadores centrales.

Este sistema, según los datos que se han podido conocer, alcanza hasta 1,54 exaflops de rendimiento en tareas de entrenamiento de IA. Para ponerlo en contexto, la capacidad de cálculo es extremadamente alta, capaz de procesar cantidades masivas de datos en muy poco tiempo. Todo ello sin, recordemos, recurrir a las GPU por las que el mundo entero se pela.

Pese a esto, este superordenador ya se puede incluir directamente dentro del grupo de las máquinas más potentes del planeta. Puede procesar en una sola tarde una cantidad de información que a un ordenador actual le llevaría miles de años completar.

Para compensar la ausencia de GPU, toca poner toda la carne en el asador a base de CPU. Es por eso que los ingenieros han creado una infraestructura de 20.480 nodos de computación. Cada uno de estos cuenta con dos procesadores LX2 desarrollados bajo la arquitectura Armv9, aportando un diseño de 304 núcleos por chip.

En total, la supercomputadora tiene 2.451.840 núcleos de procesamiento trabajando en paralelo. Además, los ingenieros chinos han creado un sistema de memoria muy curioso que une memoria de banda ancha rápida de 32 GB soldada directamente al chip con hasta 256 GB de memoria RAM DDR5 convencional por fuera.

Esto permite a la LineShine romper con uno de los grandes cuellos de botella actuales: las lentas y costosas transferencias de datos que suelen producirse entre el procesador principal y la tarjeta gráfica. Al estar todo en el mismo espacio, los datos se pasan sin intermediarios.

China quiere ir en contra de lo que el resto del mundo está llevando a cabo con sus superordenadores

Pero este no es el único proyecto que tienen entre manos y que funciona de esta forma. El Centro Nacional de Supercomputación en Shenzhen también ha anunciado el proyecto Lingsheng, un superordenador que planea romper la barrera de los 2 ExaFLOPS sin utilizar ni una sola GPU extranjera.

Con la idea de demostrar que no les hace falta nada de fuera, quieren ir más allá de LineShine y crear un ordenador enorme con 47.000 CPU hechas en casa, colocadas en 92 armarios de computación.

Teniendo esto en cuenta, era obvio que las comparaciones, sobre todo con EEUU no iban a tardar en salir.

El superordenador El Capitán, del Departamento de Energía de EEUU, es ahora mismo el más rápido del planeta, pero este usa casi 45.000 APU de AMD que combinan CPU y GPU en un mismo pack. China, con Lingsheng, pretende superar el rendimiento de El Capitán (que marca unos 1,8 ExaFLOPS en pruebas reales) llegando a los 2 ExaFLOPS sostenidos.

Por supuesto, todo tiene una cara B y no se puede negar que los superordenadores que combinan CPU y GPU tienen una mayor eficiencia energética y una velocidad superior.

El problema que se le añade a LineShine es que enfocar toda la potencia de un superordenador en procesadores esconde una letra pequeña: son menos eficientes que los basados en tarjetas gráficas como las de Nvidia. Consiguen los mismos resultados, eso es cierto, pero consumiendo más electricidad.

Sin embargo, la independencia tiene este coste. Al no contar con chips especializados en el bajo consumo para tareas de IA, la cantidad de energía necesaria para alimentar y refrigerar estos 40.960 procesadores trabajando a la vez es inmensa.

Ya sucedió lo mismo con Linux 7.1. Antes de sacar la versión oficial, eliminaron oficialmente el soporte para los míticos procesadores Intel 486. Los motivos fueron en ese momento bastante simples: mantener drivers para hardware que ya nadie o casi nadie usa es un imán para errores.

Ahora, que ya está preparando la versión 7.2 de cara a su potencial salida en agosto de este año, está sucediendo exactamente lo mismo. La última víctima es una tarjeta gráfica que se lanzó al mercado hace ya 44 años. Quieren dejar atrás el pasado y borrar los archivos que permitían hacer funcionar la tarjeta Hercules Monochrome ISA, que se estrenó en el año 1982.

Todo esto ha sido descubierto por Phoronix al revisar las notas del sistema, donde se ve que los desarrolladores han decidido borrar los controladores que ya no hacen falta.

Para aquellos que no la conozcan, esta tarjeta de Hércules era lo más parecido a una tarjeta gráfica actual antes de que se inventara el nombre de GPU. Aunque a día de hoy es una auténtica pieza de museo, en los ochenta marcaron un antes y un después, ya que los ordenadores podían mostrar dibujos y gráficos y no solo letras verdes sobre fondo negro.

Venía con tan solo 32 kilobytes de memoria de vídeo y salió a la venta por 499 dólares de la época. Si este precio se traslada a los actuales, podríamos decir que cuesta casi lo mismo que una de las gráficas de Nvidia más top. Pese a que se consideraban legendarias, toca decirles adiós en Linux.

¿Por qué los desarrolladores de Linux quieren eliminar el soporte para hardware tan antiguo en la versión 7.2?

Toda esta limpieza tiene un motivo: dejar espacio para lo que está por llegar. Una de las novedades que más va a gustar a los usuarios de Apple es el nuevo driver de energía para los MacBook con chips Apple Silicon.

Además, mantener vivo el soporte de hardware tan antiguo supone tiempo, problemas y posibles brechas de seguridad que resolver por parte de los desarrolladores de Linux. A día de hoy, rara sería la persona que intente instalar la última versión de Ubuntu en un equipo con este tipo de tarjeta gráfica o procesador, por lo que esto, al final, no va a dejar a ningún usuario tirado en pleno 2026.

Rust podría eliminar alrededor del 80% de las vulnerabilidades CVE presentes en el kernel de Linux

Precisamente toca dejar espacio a todas las novedades y mejoras que se avecinan en estas versiones de Linux 7.0. Por ejemplo, Greg Kroah-Hartman confirma que Rust tiene más potencial del que muchos imaginan. La segunda persona más influyente dentro de Linux ha participado en la Rust Week 2026 en Utrecht (Países Bajos), donde ha comentado que tiene la llave para acabar con las vulnerabilidades.

La mano derecha de Linus Torvalds confirma que Rust podría eliminar alrededor del 80% de las vulnerabilidades CVE presentes en el kernel de Linux. Kroah-Hartman asegura que sabe muy bien de lo que habla; ha revisado personalmente todos los fallos de seguridad.

Para conseguir este nivel de seguridad sin que el PC se vuelva lento, los desarrolladores han integrado la herramienta Zerocopy, que actúa de forma muy eficiente a la hora de mover datos de un lado a otro del ordenador.

En la última actualización de Windows 11, Microsoft ya no exige a los desarrolladores usar una NPU o chip de inteligencia artificial para utilizar las IA de Windows en local. Ahora también acepta tarjetas gráficas de Nvidia de hace ya unos años, a partir de una RTX 3000 con 6 GB de RAM.

Intenta así que más gente use su inteligencia artificial en Windows 11, viendo que los usuarios están optando por usar Ollama y similares para instalar sus propias IA en local con una GPU, dando la espalda a las IA de Microsoft.

Los usuarios de PC pasan de Copilot+

La llegada de la IA ha sido vista como una gran oportunidad de negocio por las compañías de PC. Y nadie más oportunista que Microsoft, cuando se trata de usar Windows para imponer sus productos.

Asociándose con los principales fabricantes de PC, lanzó Copilot+ para Windows 11, una IA que solo funciona en los PC con una NPU, un chip de IA en el procesador. Es decir, los PC nuevos, a precios prohibitivos.

Nos lo vendieron como la revolución de la IA, pero interesadamente se olvidaron de una cosa: el hardware con IA lleva años en el PC, a través de las GPU de Nvidia, que tiene sus propios chips de IA, más potentes que los que se instalan en los nuevos procesadores.

Pero Microsoft no les dió soporte para Copilot+, con el objetivo de vender sus nuevos portátiles Surface con NPU, y los de sus aliados. Por desgracia para ellos, sus altos precios, que se han multiplicado debido a la crisis de la RAM, no han ayudado.

Los usuarios de PC, hartos de imposiciones, y de tener que cambiar de PC sin necesitarlo a precios por las nubes, han optado por instalar Ollama u otras aplicaciones que permiten usar la IA en local con tarjetas gráficas de Nvidia. Han utilizado IA de código abierto de Meta, Anthropic, Google, DeepSeek y otras para traducir, hacer resúmenes, escribir código, y otras tareas. Básicamente lo que hace la IA de Windows y más, sin usar la IA de Windows.

Microsoft se ha dado cuenta de que (otra vez), puede perder a los usuarios de PC en el uso de la IA, así que ha comenzado a rectificar. En una actualización del SDK de Windows en GitHub, Microsoft confirma que los desarrolladores ya pueden usar las API de sus modelos de IA sin el requisito de la NPU. En su lugar pueden utilizar una GPU de Nvidia a partir de una RTX 3000 con 6 GB de VRAM.

De momento esta liberación se limita a las API de los programadores. Los usuarios no pueden activarlo, solo las aplicaciones que usen IA, y decidan hacerlo. Pero es un primer paso que revela lo inevitable: Windows 11 va a tener que abrir Copilot+ y el resto de sus IA a todos los PC que tengan hardware de IA, sea una NPU o una GPU de Nvidia y, en el futuro, de AMD. Esa es la función de un sistema operativo, dar soporte a todos, aunque a Microsoft se le olvida a menudo.

Esto se ha conseguido gracias a un desarrollador que ha usado GitHub Copilot, el asistente de IA, para actualizar los controladores de estas gráficas AMD. Como resultado, modelos antiguos que ya se daban por muertos ahora han vuelto a la vida.

El quid de la cuestión está en el controlador R600 Gallium3D. Este programa es el que hace que el sistema operativo se entienda con los procesadores gráficos de las series HD 2000 a HD 6000 de AMD. Aunque muy antiguos, todavía hay mucha gente que usa estos ordenadores para trabajar, estudiar o tener un pequeño servidor en casa.

El problema es que mantener vivo un software tan viejo resulta casi tarea imposible. Limpiar miles de líneas de código escritas hace quince años para darles un lavado de cara y adaptarlas a los estándares de 2026 es un trabajo muy tedioso que casi nadie quiere hacer.

Ahí es donde entra Gert Wollny, un colaborador de la comunidad que pensó que la IA podía convertirse en ese trabajador incansable mientras él solo revisaría que todo fuese en orden.

¿Cómo ha conseguido actualizar el software de una tarjeta gráfica vieja de AMD usando inteligencia artificial?

Wollny simplemente lo que hizo fue meter el código antiguo por completo al asistente de IA y este se encargó de traducir esas funciones que ya casi nadie entiende en código limpio y actualizado de forma automática. En solo una semana, este desarrollador subió 59 actualizaciones seguidas a la versión Mesa 26.2.

Esta forma de trabajar es lo que se conoce como vibe coding. Esta técnica consiste en usar a ChatGPT y otras IA como GitHub Copilot de forma totalmente natural y hablada para generar fragmentos de código o programas completos con apenas unas indicaciones. La idea es ahorrar tiempo y evitar pensar tanto en detalles demasiado técnicos y tediosos.

Ahora, en vez de estar pegados a escribir líneas y líneas de código, los desarrolladores pueden pasar a ser gestores, diseñadores de proyectos y supervisores de la calidad del código que generan las máquinas. Esto es exactamente lo que este desarrollador hizo.

Lo curioso es que el uso de la IA para programar no es que sea muy bienvenido en el mundo del desarrollo de software y menos si hablamos de Linux y su comunidad.

Muchos desarrolladores no la quieren cerca. Afirman que quita mérito o que el código pierde calidad. Pero en este caso parece que sí, teniendo en cuenta que un buen uso y de calidad sí que puede resultar muy positivo. Además, para evitar problemas, Wollny ha puesto el nombre de la herramienta de Microsoft bien visible en los créditos de la actualización, sin esconder nada.

La clave, como siempre, es encontrar un punto intermedio. El vibe coding debe usarse solo como una herramienta de ayuda, como un extra para mejorar el trabajo del programador, no como un sustituto total.

Esto es algo que se lleva criticando desde hace tiempo. Son muchos, sobre todo los más jóvenes, los que están dejando en manos de la IA todo su trabajo y eso es un error que puede traer muchas consecuencias. Algunos programadores veteranos ven en el vibe coding un riesgo, porque la IA no siempre entiende bien lo que se le pide y, de forma bastante recurrente, puede generar resultados desastrosos.

A favor o en contra de su uso, lo que queda claro es que, sin la ayuda de la IA y su maravillosa automatización al servicio del humano, nadie habría perdido cientos de horas en actualizar unas tarjetas gráficas de hace 17 años, y esos ordenadores habrían quedado totalmente para la basura.

Esta creación de parte de Microsoft, Nvidia y MadiaTek está integrada en el nuevo Surface Laptop Ultra, demostrando grandes avances en cuanto a rendimiento general y eficiencia.

Como si la crisis de memoria RAM no fuera suficiente, esta innovación abre la puerta a una nueva generación de equipos que plantean una subida de precios importante, o al menos eso es lo que analiza la editora senior de PCWorld, Alaina Yee.

Por lo visto, el valor de estos dispositivos enfocados en IA y apps de productividad sería una barrera importante que podría hacer que las ventas no sean tan fructíferas como esperan las grandes empresas.

RTX Spark tiene la potencia extrema para la nueva era de PC

Lo que se ha logrado con el RTX Spark no es simplemente un procesador, sino un chip completamente diferente a lo que el mundo tecnológico está acostumbrado.

Es una plataforma completa que se basa en la arquitectura ARM, contando con una CPU Grace de hasta 20 núcleos con una GPU Blackwell de 6.144 núcleos CUDA.

Ambos apartados del hardware se unen mediante la memoria unificada. Así, ha sido posible alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento en inteligencia artificial y ejecutar modelos de gran tamaño de manera local, algo que para la mayoría de los dispositivos actuales es realmente difícil.

Sin depender de la nube o directamente de internet, estos PC con IA toman la potencia del componente para ejecutar agentes, automatizar tareas exigentes o soportar trabajos profesionales pesados.

De hecho, es una de las cosas a las que Microsoft ha estado apuntando últimamente y parece que este es solo el comienzo de una nueva era, una en la que ya no se tendrá que abrir apps o juegos, sino pedirle al ordenador que lo haga con el respectivo asistente.

Si ya te has enterado de las funciones de Hey Copilot!, puedes hacerte una idea. Fabricantes como Dell, Asus, MSI, HP, Lenovo y Microsoft lanzarán equipos con este chip a partir de otoño de 2026, creando una nueva categoría de dispositivos ultrapotentes, compactos a los modelos LLM.

Alaina Yee sobre el verdadero precio de los PC con RTX Spark

Retomando el tema con respecto a lo que menciona la experta en tecnología y editora senior de PCWorld, Alaina Yee, el paradigma del mercado se reestructura con la transición a esta nueva tecnología.

Es muy directa al mencionar que “nadie esperaba que fueran baratos” y que los recientes acontecimientos solo determinan que más bien va a ser un verdadero obstáculo para el usuario promedio, al menos al comienzo.

Como ejemplo, revela que los primeros modelos con chip N1 estarán entre 2.000 y 2.500 dólares (1.731 y 2.163 euros). Los equipos con N1X (RTX Spark), van a subir entre 2.500 y 2.900 dólares (2.163 y 2.510 euros).

Es un promedio elevado para las opciones "estándar" que habrá en el mercado y por eso es que la especialista hace la pregunta de “¿Cuánto pagarás por estar en la primera línea de un mundo de IA agente?”.

Evidentemente, para nadie es una decisión sencilla y es que, a pesar de que no se tienen los precios oficiales todavía, todo el mundo está a la espera de que comiencen siendo elevados, sumando el crecimiento del precio de componentes como memoria y almacenamiento.

De igual manera, es posible que el posicionamiento del RTX Spark esté orientado a un tipo específico de usuario, como para desarrolladores, early adopters y profesionales que verdaderamente necesiten esta tecnología y quieran evitar gastos de uso de APIs o tokens de IA.

El futuro de la computación personal con inteligencia artificial local ya está aquí, pero entrar en él será caro durante la primera generación. No obstante, como pasa con todas las tecnologías, es posible que con el tiempo se vuelva más común y sea más asequible para el uso promedio.

El nuevo RTX Spark es una pieza clave en la nueva era impulsada por agentes personales de modelos de IA, especialmente creado para el corazón del ecosistema Windows al contar con un rediseño completo orientado a este tipo de tecnología.

Seguro que has escuchado algunos detalles sobre el próximo Surface Laptop Ultra, ya que está llamando la atención justamente porque incorpora este chip avanzado. Al parecer, es un elemento que va a cambiar la manera en la que se usa el PC para la productividad.

Cómo funciona el superchip que redefine la potencia de la IA en PCs con Windows

¿Listo para ejecutar modelos de lenguaje localmente sin depender de la nube? Es una de las cosas a las que están apuntando Microsoft y NVIDIA con este nuevo superchip.

El NVIDIA RTX Spark es un sistema en chip (SoC) que está pensado para las cargas pesadas de trabajo. Esto incluye el uso constante de la inteligencia artificial, creación de contenido avanzado y gaming exigente.

Podría decirse que es como una "plataforma" porque no está solo: cambia todo el funcionamiento de la computadora al ser procesador y contar con herramientas de seguridad de Windows, el sistema NVIDIA OpenShell para los agentes de IA y compatibilidad con programas como Adobe.

Este componente tiene una GPU NVIDIA Blackwell RTX con 6.144 núcleos CUDA y núcleos Tensor de quinta generación con precisión FP4. Por otra parte, está la CPU NVIDIA Grace de 20 núcleos con interconexión NVLink-C2C.

Así se convierte en la clave para un rendimiento altamente eficiente, logrando mantener una potencia elevada en un diseño ultrafino sin sacrificar la eficiencia energética.

Es un hardware increíble porque llega a 1 petaflop en IA con 128 GB de memoria unificada, siendo suficiente para hacer uso local de modelos de lenguaje de hasta 120.000 millones de parámetros o trabajar con hasta 1 millón de tokens.

Son funciones que cambian las reglas del juego porque eliminan cuellos de botella tradicionales entre CPU y GPU. Según NVIDIA, la innovación en CUDA, RTX, DLSS y TensorRT se compacta tecnológicamente para que cada apartado sea aprovechado al máximo.

“Durante cuarenta años lanzabas aplicaciones… con RTX Spark, tú pides y el PC hace el trabajo”, son las palabras oficiales del CEO de Nvidia, Jensen Huang.

Es decir, que se abren las puertas a una nueva ola de chips especializados que tal vez sean más comunes en las próximas generaciones de los portátiles.

Todo lo que puedes hacer con RTX Spark en tu ordenador

¿Por qué es tan importante esta evolución? Más allá de lo mencionado, se trata de una nueva categoría de equipos que tienen una integración total entre hardware, software y herramientas especiales.

Las cosas que puedes hacer con esta pieza son realmente impresionantes porque tienes la capacidad de renderizar escenas 3D de más de 90 GB mediante NVIDIA OptiX, editar vídeo en formato 12K 4:2:2 o generar contenido de IA en 4K de manera local.

El simple hecho de no depender de internet o la nube para usar la inteligencia artificial demuestra lo potente que es al ser una de las funcionalidades más exigentes en la actualidad.

En cuanto al gaming, se dice que podría soportar resoluciones de 1440p con más de 100 FPS, incluyendo el uso del ray tracing, DLSS y Reflex. Al mismo tiempo, es compatible con avances como el DLSS 4.5 con reconstrucción por IA que se ha vuelto crucial para la mejora del rendimiento y la calidad, tanto en videojuegos como en apps.

Adobe es otro de los puntos focales porque plataformas como Photoshop y Premiere están cambiando para ser optimizadas al máximo ante esta nueva tecnología. Es decir, las funciones de inteligencia artificial en dichos programas podrían duplicar su velocidad.

Lo curioso es que el NVIDIA RTX Spark es solo el comienzo. Es un avance que está destacando tanto como cuando llegaron las GPU modernas y el almacenamiento SSD que superó al HDD. Entonces, en unos años es probable que tu dispositivo tenga este chip o algo similar.

Ahora ha decidido meterse de lleno en el terreno de los procesadores o CPU, un sector que ha estado y sigue estando controlado por AMD e Intel. Para entrar con toda la fuerza posible, han diseñado un chip con nombre Vera que cuenta con 88 núcleos y que acaba de pasar sus primeras pruebas de rendimiento en sistemas Linux, dejando a todo el sector muy buen sabor de boca.

El punto diferencial aquí es que la marca ha evitado hacer lo que el resto hacen: comprar los planos de los núcleos directamente a la empresa ARM y juntarlos con sus obleas de silicio. NVIDIA, en cambio, ha seguido los pasos de Apple y ha preferido diseñar desde cero su propio núcleo, al que han bautizado internamente como Olympus.

Puede parecer, y realmente lo es, una locura, pero los resultados que se han filtrado dejan claro que perfectamente podría ya batirse contra los más grandes.

En las pruebas, se queda tan cerca de los modelos x86 más potentes de Intel y AMD que resulta impactante

Las primeras pruebas las ha podido hacer Phoronix directamente en las oficinas centrales de NVIDIA en California. El analista a cargo de los tests sometió al procesador Vera a un examen completo: compilar código informático, procesar bases de datos pesadas, comprimir archivos y codificar vídeo de alta definición.

Aunque no gana absolutamente en todas las categorías, se queda tan cerca de los modelos x86 más potentes de Intel y AMD que resulta bastante importante para tratarse de un chip de primera generación.

Pero algo que realmente ha llamado la atención es cómo ese chip consigue esa potencia. Hasta ahora, la forma que tenían los procesadores de tipo ARM para competir con Intel o AMD en los servidores era, simplemente, meter muchos núcleos pequeños para repartirse el trabajo.

Sin embargo, cuando una tarea dependía de un solo núcleo, los chips x86 seguían siendo los reyes. NVIDIA ha roto esa tónica con Vera y en las pruebas de rendimiento por núcleo individual, ha conseguido superar a casi todos sus rivales.

Los datos de las pruebas sitúan al procesador de NVIDIA en lo más alto en tareas como la gestión de servidores de bases de datos o la ejecución de entornos Java. De todos modos, como en cualquier novedad en este campo, hay matices y toca tomarse las cosas con calma.

Estas primeras pruebas se hicieron bajo un entorno controlado por la propia marca y enfocadas en los usos específicos para los que el chip fue creado. Aunque los tests son totalmente reales y fiables, todavía falta ver cómo se comporta en otros escenarios y entornos de trabajo del día a día fuera de los laboratorios.

Además, hay un factor muy importante en los servidores actuales que no se ha podido medir en estas primeras pruebas: el consumo de energía. En los grandes centros de datos de inteligencia artificial, la factura de la luz y el calor que generan las máquinas son los dos grandes problemas que complican la vida a las compañías.

NVIDIA asegura que su procesador consume unos 450 vatios, a los que hay que sumar otros 50 vatios de su memoria de última generación. Sobre el papel, esto mejora los 500 vatios que marcan los modelos equivalentes de Intel y AMD, pero, de nuevo, toca esperar a los análisis independientes para ver si todo esto es 100% real.

Un procesador que hace 'match' con Linux

En las pruebas se pudo comprobar que el procesador Vera funciona perfectamente con el sistema operativo Linux, sin necesidad de instalar parches, hacer cambios en programación o usar controladores externos. Todo el soporte técnico está integrado de forma nativa.

Con todo esto, lo cierto es que, pese a que aún queda trabajo por hacer y por comprobar, NVIDIA ya está demostrando de forma muy clara que puede crear una CPU de servidor del más alto nivel al primer intento. Por supuesto, Intel y AMD no se van a quedar de brazos cruzados viendo cómo les adelanta por la derecha.

Estas llevan años de experiencia y mejora, y ambas compañías ya tienen cocinándose las nuevas generaciones de procesadores que prometen cifras top, con modelos que llegarán a tener hasta 288 núcleos en un solo chip.

Muy probablemente la culpa recaiga en la tarjeta gráfica o pienses que el procesador no ha sido una buena elección. Es la reacción más lógica, ya que el mercado lleva años vendiendo la idea de que el rendimiento de un videojuego depende casi en exclusiva de tener una gráfica top y muy cara dentro de la torre.

Sin embargo, lo cierto es que muchas veces estás apuntando al objetivo equivocado. Existe un componente al que pocos le suelen prestar atención más allá de mirar cuántos gigabytes tiene, pero que puede llegar a destrozar por completo tu experiencia de juego: la memoria RAM.

Da igual que te hayas gastado un sueldo entero en la mejor tarjeta gráfica del mercado (y más ahora con los precios disparados); si tu memoria RAM no es capaz de enviarle los datos al procesador a la velocidad que este los necesita, habrás creado un cuello de botella perfecto y tu juego funcionará de la peor forma posible.

El gran engaño de los gigabytes en la RAM: aquí la cantidad no lo es todo

En los videojuegos actuales, cuando, por ejemplo, vas corriendo por el mapa de un juego de mundo abierto, el procesador necesita cargar constantemente las texturas de los árboles, los datos de los enemigos que hay y las físicas de los objetos.

Todos esos archivos se almacenan de forma temporal en la memoria RAM. Si esa memoria funciona a una velocidad lenta o tiene unos tiempos de respuesta (latencias) demasiado altos, el procesador se detendrá durante unas milésimas de segundo esperando la información. En tu pantalla, esas milésimas de segundo son igual a ver un pequeño parón en la imagen.

El gran problema con la RAM es que, cuando la gente va a comprar un ordenador para jugar, casi todo el mundo se fija únicamente en una cifra: 16 GB de RAM o 32 GB de RAM. Uno piensa que, si cumple con la cantidad de memoria que te pide el juego en sus requisitos mínimos, esto es un salvavidas asegurado.

Pero esto es un error. La cantidad de gigabytes solo determina cuánto espacio tienes disponible para colocar datos; no dice absolutamente nada sobre lo rápido que puedes mover esos datos de un lado a otro.

Aquí es donde entra en juego la velocidad de la memoria RAM, que se mide en megahercios (MHz) o megatransferencias por segundo (MT/s) en los estándares más actuales como DDR5.

Cuanto mayor sea este número, más rápido se moverán los datos hacia el procesador. Además, las memorias tienen unos números llamados latencias, como el famoso CL16 o CL30, que indican cuánto tarda la memoria en reaccionar desde que recibe una orden.

Una memoria con muchos GB, pero una velocidad baja y una latencia alta, se convertirá, aunque no lo creas, en la peor pesadilla para tu procesador, impidiendo que tu tarjeta gráfica trabaje como debe.

Pero esto no es todo, y otro factor vital que la mayoría de los usuarios pasa por alto es el conocido como Dual Channel o doble canal. Para que el procesador se comunique perfectamente con la memoria, lo ideal es repartir la cantidad total de RAM en dos módulos separados (por ejemplo, dos módulos de 8 GB en lugar de uno solo de 16 GB).

Al instalar dos módulos en las ranuras correctas de la placa base, es como si tuvieses una autopista de doble carril para los datos, duplicando el ancho de banda del sistema. Jugar con un solo módulo de memoria es, literalmente, recortar a la mitad el potencial rendimiento de tu ordenador.

El gran truco final: activar el perfil XMP o EXPO en tu ordenador

Aparte de todo esto, puede que, como jugador, tengas una memoria RAM top en tu PC. Sin embargo, puede que la estés usando a una velocidad más baja de lo que deberías sin saberlo.

Para que te hagas una idea, cuando compras una RAM de alta velocidad y la instalas en tu PC, Windows la configurará por defecto a una velocidad muy básica por motivos de compatibilidad y seguridad de fábrica.

Para corregir esto, es obligatorio entrar en la BIOS del ordenador y activar una opción llamada XMP (en procesadores Intel) o EXPO (en procesadores AMD). Esta función aplica de forma automática un perfil de overclocking seguro creado por el fabricante, dejando la memoria a las velocidades a las que realmente debería ir. Este simple gesto puede darte una mejora de rendimiento de entre un 10% y un 15% en muchos juegos.

Este sistema, según los datos que se han podido conocer, alcanza hasta 1,54 exaflops de rendimiento en tareas de entrenamiento de IA. Para ponerlo en contexto, la capacidad de cálculo es extremadamente alta, capaz de procesar cantidades masivas de datos en muy poco tiempo. Todo ello sin, recordemos, recurrir a las GPU por las que el mundo entero se pela.

Pese a esto, este superordenador ya se puede incluir directamente dentro del grupo de las máquinas más potentes del planeta. Puede procesar en una sola tarde una cantidad de información que a un ordenador actual le llevaría miles de años completar.

El corazón de esta máquina está formado por unos 20.480 nodos de cálculo, cada uno con dos procesadores LX2. En total, el sistema suma alrededor de 40.960 chips. Cada procesador integra 304 núcleos basados en arquitectura Armv9 (de Huawei), lo que conduce, en total, a unos 2,45 millones de núcleos trabajando de forma coordinada.

Además, los ingenieros chinos han creado un sistema de memoria muy curioso que une memoria de banda ancha rápida de 32 GB soldada directamente al chip con hasta 256 GB de memoria RAM DDR5 convencional por fuera.

Esto permite a la LineShine romper con uno de los grandes cuellos de botella actuales: las lentas y costosas transferencias de datos que suelen producirse entre el procesador principal y la tarjeta gráfica. Al estar todo en el mismo espacio, los datos se pasan sin intermediarios.

Eso sí, siendo totalmente honestos, enfocar toda la potencia de un superordenador en procesadores esconde una letra pequeña: son menos eficientes que los basados en tarjetas gráficas como las de Nvidia. Consiguen los mismos resultados, eso es cierto, pero consumiendo más electricidad.

Sin embargo, la independencia tiene este coste. Al no contar con chips especializados en el bajo consumo para tareas de IA, la cantidad de energía necesaria para alimentar y refrigerar estos 40.960 procesadores trabajando a la vez es inmensa.

Pese a todo esto, China ha decidido aceptarlo y prefiere gastar mucha más energía en sus centros de datos y construir máquinas más grandes a cambio de conseguir una independencia absoluta de las cadenas de suministro extranjeras y del ecosistema de software cerrado de Nvidia.

Sin Nvidia: así responde China al bloqueo tecnológico de EEUU

No cabe duda de que, en los últimos dos o tres años, la relación entre China y Estados Unidos en este aspecto ha pasado de competencia a una batalla.

El punto de partida está en los controles de exportación de Estados Unidos, que han bloqueado por completo el acceso de China a chips de última generación y maquinaria de fabricación de semiconductores. Empresas como Nvidia o fabricantes como ASML se han quedado en el medio, simplemente acatando, en cierta medida y con bastantes pegas, las normas.

Donald Trump argumenta que estos controles buscan proteger la seguridad nacional y evitar que tecnología pueda ser utilizada con fines militares. Pekín, por su parte, lo interpreta como un intento de frenar su crecimiento. Es por eso que han activado una estrategia de independencia tecnológica acelerada.

Uno de los ejemplos precisamente es el impulso a fabricantes nacionales de chips como Huawei. La empresa ha creado procesadores propios y ha mejorado sus procesos y presencia en aspectos como la inteligencia artificial y centros de datos. Es para China su mayor orgullo.

Por supuesto, no está solo y empresas como Baidu o Alibaba están poniendo toda la carne en el asador en este proceso, creando sus propios modelos de IA y plataformas en la nube.

Pese a su complejidad, parece que lo están consiguiendo. Sin ir más lejos, Elon Musk ha afirmado con miedo y preocupación, tras su última visita a China, que "la cantidad de gente inteligente y trabajadora que hay es increíble".

Este en su momento ya afirmó que, si las cosas siguen tal y como van, Xi Jinping podría hacerle frente a Donald Trump con sus chips auténticos en menos de 5 años.

"China tendrá más poder que nadie y probablemente tendrá más chips", afirmó Musk, según una entrevista en el podcast Moonshots with Peter Diamandis, fragmento tomado por Business Insider.

En concreto, se pone fin a uno de los grandes problemas si te dedicas a jugar a videojuegos donde cada milisegundo cuenta. En este caso, Nvidia cuenta con su tecnología Reflex y AMD con su sistema Anti-Lag 2; herramientas creadas para que el tiempo que pasa desde que pulsas el ratón hasta que la acción se refleja en la pantalla sea el menor posible.

El problema siempre ha sido que estos sistemas eran exclusivos: si tenías una tarjeta de Nvidia, no podías utilizar la tecnología de AMD, y viceversa.

Pues bien, el ecosistema de Linux acaba de eliminar por completo esta exclusividad gracias a un proyecto de código abierto. Se trata de low_latency_layer, una solución creada por Korthos Software que permite utilizar tanto Nvidia Reflex como AMD Anti-Lag 2 en cualquier tarjeta gráfica del mercado.

Esto significa que, por primera vez, puedes activar las mejoras de latencia de Nvidia teniendo una tarjeta gráfica de AMD, o aprovechar los algoritmos de AMD utilizando una gráfica integrada de Intel.

Lo más top de esto no es solo que funcione, sino el nivel de eficiencia que tiene. Los primeros análisis de rendimiento y pruebas de velocidad que se han publicado dejan ver que estas tecnologías de reducción de latencia están funcionando mejor bajo el sistema operativo Linux que en sus versiones nativas para Windows.

La gracias hay que dárselas al creador de esta capa de traducción de software: Nicolas James. En unas declaraciones al medio Phoronix, James explicó que inició este proyecto a principios de año debido a la frustración que sentía al ver el rendimiento de la implementación de Anti-Lag de AMD en Linux, donde veía problemas de estabilidad y ni siquiera reducía la latencia tanto como lo hacía en Windows.

Como usuario de Linux y aficionado a los shooters, quiso demostrar que ambos mundos eran compatibles

Probablemente te preguntes cómo ha conseguido esto. Primero, al estudiar cómo los videojuegos modernos se comunican con el motor gráfico Vulkan, vio que tanto Nvidia Reflex como AMD Anti-Lag 2 utilizan unos comandos estándar denominados extensiones de dispositivo.

El software que ha creado, low_latency_layer, actúa como un intermediario que intercepta estos comandos a mitad de camino y los traduce al momento para que cualquier tarjeta gráfica pueda procesarlos, independientemente del fabricante.

Para comprobar que todo esto realmente funcionaba, usó un monitor de alta gama con una tasa de refresco de 540 Hz y una herramienta física de medición conocida como Nvidia Reflex Analyzer; registró de forma manual los resultados de latencia en una base de datos tras varias pruebas de pulsación.

Con esto, perfectamente James pudo comprobar que funcionaba a la perfección en juegos como The Finals, Cyberpunk 2077, Resident Evil Requiem, Marvel Rivals y Counter-Strike 2.

Ahora que sabes que realmente funciona, como usuario de Linux puedes ponerlo en marcha. Eso sí, la instalación no se hace mediante un asistente automatizado, sino que necesitas utilizar la terminal de comandos para descargar los paquetes necesarios y compilar el proyecto. No obstante, Nicolas James ha publicado una guía de instrucciones detallada y clara en la página de GitHub del proyecto, para que cualquier usuario con nociones básicas pueda hacerlo sin mayores problemas.

Siempre es necesario abrir la app oficial de NVIDIA o el Panel de Control de la empresa para hacer cambios y adaptar mejor la capacidad de la GPU para videojuegos o programas exigentes de trabajo.

Es sumamente útil, pero cuando de verdad te importan hasta los detalles mínimos para obtener una alta velocidad, esa aplicación se limita a mostrarte los apartados superficiales de controladores.

Hay opciones más allá que permiten adentrarte más en profundidad, aunque están ocultas y debes hacer uso de otra herramienta para poder desvelarlas. En esta guía vas a aprender cómo modificar funciones que la compañía de Jensen Huang no quiere que veas.

¿Por qué la app de Nvidia no te muestra todo el poder de tu GPU?

Es evidente que la app de Nvidia cumple con su función, pues si entras en ella e inicias sesión, tienes acceso a varias funciones desde los apartados como Controladores, Gráficos, Sistema y Configuración.

En estas secciones está todo lo necesario para ajustar las características de la tarjeta gráfica y adaptarlas a lo que necesitas para el rendimiento de videojuegos. Por ejemplo, están los puntos clave como el consumo energético, límites de FPS, hacer uso de DLSS o cambiar los ajustes de forma individual para cada uno de los títulos.

Si tienes una buena GPU de NVIDIA, como una GeForce RTX 4080 o una de la serie 50, probablemente ya hayas hecho esto con entregas como Cyberpunk 2077, ARC Raiders, Resident Evil: Requiem o Crinsom Desert.

Aunque todo está bien y es una excelente plataforma, está destinada a ejercer comportamientos que están predefinidos. Es decir, solo incorpora opciones básicas, por lo que si eres un usuario avanzado con el objetivo de hacer cambios más profundos y monitorear minuciosamente la tarjeta gráfica, estás limitado.

Por supuesto, no es algo malo, solo que NVIDIA ha optimizado la aplicación con base en las mejores capacidades, menos riesgo de fallos e inestabilidades. Además, es la mejor forma de evitar configuraciones mal aplicadas y es lo mejor para que funcione sin problema en la mayoría de los sistemas.

Si no eres un experto o un gamer que se preocupa por todas las ventajas que se pueden obtener in-game, no te tienes que preocupar, pero es bueno saber que hay más cosas que podrías hacer. ¿Quieres la experiencia completa? El control total de la GPU se consigue fácilmente con otra herramienta especializada.

Cómo desbloquear configuraciones avanzadas del controlador Nvidia

Cuando quieras ver lo que está oculto en la app de NVIDIA, solo necesitas conocer a NVIDIA Profile Inspector (NVPI), una alternativa (no oficial) que suele ser usada por usuarios avanzados del gaming para analizar y modificar los perfiles del controlador de una manera detallada.

¿Qué puedes hacer con NVPI? Su especialidad es exponer las funciones "secretas" de la mencionada aplicación, aquellas que no muestra a simple vista o están predefinidas.

Lo interesante de esta herramienta es que otorga la configuración de las opciones que no están hechas para usuarios promedio y es posible aplicarlas individualmente por juego o programa.

Aquí se incluyen acciones como modificar el comportamiento de DLSS y Frame Generation, usar modos adicionales en la limitación de fotogramas, cambiar la gestión del Variable Refresh Rate (VRR) o aplicar ajustes en el sesgo LOD y compatibilidad de títulos en hexadecimal.

Aunque a simple vista la interfaz parece confusa por toda la información que consigues ahí, es fácil entenderla y acoplarse si ya conoces los términos. ¿Cómo instalarla? Simplemente ve al repositorio oficial de GitHub y pulsa en Download. Abre el ejecutable y sigue las instrucciones hasta que finalice (no necesitas nada más, ni modos).

A partir de aquí, todo depende de tu conocimiento, ya que no se trata solo de "conseguir más FPS" sin pensar, sino de saber lo necesario para gestionar profesionalmente la energía, latencia, calidad de imagen y compatibilidad.

Eso sí, en la documentación oficial de NVIDIA se advierte de estos cambios. Hacerlos sin sentido puede llevar a una mala configuración, por lo que se generan problemas como inestabilidades, glitches gráficos o fallos críticos. Al final, la compañía no "oculta" estas características sin sentido, pues esa decisión es por un diseño intuitivo y optimización.

TSMC se ve obligada a dar prioridad a quienes ponen más dinero sobre la mesa, y ya te puedes imaginar quiénes son.

Ante esta situación, AMD ha decidido dar un golpe sobre la mesa. La noticia, que ya es un secreto a voces, es que han empezado a negociar con Samsung para que sea quien fabrique sus próximos procesadores de 2 nanómetros.

La propia Lisa Su visitó hace unos días la planta de Samsung en Pyeongtaek para ver si los coreanos están a la altura de lo que buscan. AMD necesita que sus futuros procesadores, conocidos internamente como Venice y Verano, sean perfectos y salgan en grandes cantidades para no perder la carrera contra Intel y NVIDIA.

Lo más curioso de este acercamiento entre AMD y Samsung es que podría ir mucho más allá de alquilar sus fábricas. Samsung no solo hace chips, también es el mayor fabricante de memoria DRAM del mundo.

Al darle el contrato de fabricación a ellos, AMD podría estar buscando colocarse en la primera posición para conseguir memorias top a mejor precio o de forma prioritaria.

GAA se convierte en el arma secreta de Samsung para convencer a los que dejan atrás TSMC

Para convencerles, Samsung cuenta con un gran gancho: su tecnología GAA (Gate-All-Around). Hablamos, de forma simple, de una forma nueva de crear los transistores que permite que los chips sean mucho más potentes y, sobre todo, que consuman menos energía.

Pero aquí viene el gran problema, porque puede que los coreanos no las tengan todas consigo. Existe la duda sobre si AMD usará a Samsung como su socio principal o simplemente como una red de seguridad por si TSMC falla.

Sin embargo, lo cierto es que Samsung no solo tiene puesta toda su intención en conseguir a AMD: Apple también está en juego debido al mismo problema. La dependencia absoluta que tienen los de Cupertino de TSMC se ha convertido en una pesadilla para ellos.

Para que te hagas una ligera idea, cada GPU que necesita NVIDIA ocupa mucho más espacio que un chip de iPhone. Esto significa que TSMC no puede fabricar tantos procesadores para Apple sin afectar los pedidos de IA. Estos móviles siguen siendo importantes, pero no son los que más dinero dejan hoy en la fábrica.

Por otro lado, y dejando a un lado el enorme problema con respecto a la IA, no nos podemos olvidar de otros aspectos que mencionan desde Apple.

Si en un hipotético caso China decidiera invadir la isla, la producción se detendría en seco, y Apple se llevaría la peor parte teniendo en cuenta su dependencia. Y si bien es cierto que TSMC ya está levantando fábricas en Arizona, la realidad es que esas plantas van a un paso muy lento.

Para cuando la fábrica de Arizona esté lista para crear en masa chips de 3 nanómetros en 2027, las plantas de Taiwán ya estarán fabricando chips de 2 nanómetros o incluso inferiores para los futuros iPhone. Es decir, lo que se fabrique fuera de Taiwán siempre irá un par de años por detrás.

Por eso, los rumores confirman que han empezado a llamar a las puertas de Samsung e Intel. Aunque parezca una locura, Apple está negociando con su mayor rival en smartphones y con el antiguo dueño de los procesadores del Mac para crear un "Plan B".

Al igual que la CEO de AMD, algunos ejecutivos de la compañía de la manzana han sido vistos visitando las nuevas plantas de Samsung en Texas, donde los coreanos están invirtiendo miles de millones para demostrar que pueden estar a la altura de lo que se exige en 2026.

Esta es la predicción de la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, quien dice que, debido a la exigencia de la inteligencia artificial, el procesador y la tarjeta gráfica pueden funcionar "como una sola pieza" que ayude al entrenamiento y ejecución de modelos de IA.

El claro ejemplo de ello es el chip AMD EPYC, uno de los avances tecnológicos en semiconductores más potentes de la compañía. Está pensado para destacar en sectores como machine learning, el deep learning y los centros de datos.

De hecho, la demanda de este y la GPU Instinct MI450 está aumentando considerablemente y es justo por lo que la relación 1:1 entre dichos componentes será la nueva tendencia en la computación de alto rendimiento (HPC).

La IA agentica impulsa un nuevo equilibrio entre CPU y GPU

Es el fin del GPU-centrismo, pues AMD está revolucionando la industria al hacer algo que los hiperescaladores no habían considerado hasta ahora y es dejar de subestimar a la CPU cuando se trata de la implementación en los centros de datos y proyectos de alta exigencia.

La mayoría de las grandes empresas invirtieron casi todo en las GPUs desde los inicios del "entrenamiento masivo" que ha surgido tras el auge de la inteligencia artificial.

Se solía pensar que este tipo de componentes se llevaría la parte más grande del trabajo, mientras que la CPU era considerada solo como un "director de tráfico" secundario.

Es decir, solo importaban los TFLOPS de la tarjeta gráfica y esto generó también un cuello de botella en cuanto a la gestión de datos, ya que siempre se tenía que esperar que el procesador enviara la información necesaria para que se pudiera actuar con eficiencia.

Con el tiempo, es más que evidente que los chips de CPU han aumentado la relevancia y por eso la CEO de AMD, Lisa Su, afirma que no se debe dejar a un lado la CPU, pues ahora todo apunta a que habrá un equilibrio, algo a lo que le llama "relación 1:1".

"Es muy difícil precisar exactamente, pero sin duda vemos una tendencia hacia que, mientras que en el pasado la proporción CPU‑GPU era principalmente la de un nodo anfitrión con configuraciones como uno a cuatro o uno a ocho, ahora está cambiando y acercándose más a una proporción de uno a uno; incluso, se puede imaginar que, si hay muchísimos agentes, podrías llegar a tener más CPUs que GPUs".

Según sus palabras tomadas por el medio Seeking Alpha, anteriormente el ratio era de 1:4 o 1:8 (1 CPU por cada 4 u 8 GPU), por lo que el cambio es significativo en toda la industria tecnológica.

En AMD se aprovechó esta demanda para posicionar a los EPYC y el uso de las Instinct, CPU y GPU que trabajan al 100% a la par. En efecto, hay 5.800 millones de dólares invertidos en centros de datos que están siendo impulsados por dichos componentes de la compañía.

AMD Investor Relations menciona que el crecimiento de infraestructura ha hecho que incremente la demanda en entornos empresariales y cloud.

Esto también va de la mano con la expansión de la IA agéntica porque requiere de mayor coordinación, toma de decisiones y ejecución paralela.

El edge computing y los sistemas distribuidos también influyen y por eso el procesador se vuelve tan fundamental como las tarjetas gráficas.

Más CPU no significa menos GPU

El cambio en cuestión no implica que se disminuya la importancia de las GPUs, sino que se nivelen ambos factores para que consigan un resultado más óptimo del que se esperaba hace unos años.

Lisa Su dejó claro que el aumento en la demanda de CPU es “en gran medida aditivo”, no sustitutivo. En otras palabras, ambas piezas van a mantenerse en una evolución conjunta en cuanto a los sistemas de inteligencia artificial.

Lo curioso es que AMD no es la única empresa que lo anticipa, ya que la tendencia está tomando fuerza simultáneamente desde Arm con nuevas CPU orientadas a inteligencia artificial en colaboración con Meta o Google, Intel y Amazon, que también están enfocando procesadores en cargas de IA.

El fondo de este problema sigue siendo el mismo. La demanda de memoria sigue disparada por la IA, los centros de datos y más, con una producción que, por si fuese poco, sigue muy concentrada en tres grandes empresas: Samsung, SK Hynix y Micron.

Estas están priorizando fabricar memoria para IA, que deja más beneficios, en lugar de la memoria de siempre que usan PC, móviles o consolas. Eso ha dejado el mercado con una oferta bajo mínimos.

Sin ir más lejos, según las estimaciones actuales del sector, estas empresas solo pueden cubrir alrededor del 60% de la demanda prevista en los próximos años. Es decir, no hay suficiente capacidad para todo lo que se está pidiendo.

Lisa Su, la CEO de AMD, afirma, según sus previsiones para esta segunda mitad de 2026, que el precio de piezas como la memoria RAM, los discos SSD y las tarjetas gráficas (GPU) va a subir bastante.

El problema principal, según explican desde AMD, es que los costes de fabricación y de los materiales están subiendo por las nubes. Esto afecta directamente a lo que ellos llaman su "negocio de consumo", que es básicamente todos esos componentes para jugar y trabajar en casa.

Advierte que, a partir de julio de 2026, los precios volverán a subir. Así que, parece que lo que hoy es caro, mañana podría parecerte una ganga.

Una subida de precios que incluso está asustando a las propias compañías gaming

Jean Hu, la directora financiera de AMD, espera que los ingresos por ventas de productos para videojuegos caigan más de un 20% en la segunda mitad del año. El motivo es que la gente no va a estar dispuesta a pagar los precios que se avecinan. Si el hardware se vuelve un lujo totalmente prohibitivo, la demanda va a caer en picado, y eso es exactamente lo que AMD prevé que ocurra de aquí a final de año.

Esto deja en una situación bastante delicada a las tarjetas gráficas Radeon de AMD. Si las previsiones se cumplen, modelos como la serie RX 9000 podrían no parar de subir de precio en lugar de bajar con el tiempo, como pasaba antes.

En pocas palabras, menos oferta y costes de producción más altos van a provocar que encontrar una tarjeta gráfica potente a precios de hace dos años sea literalmente imposible. Lo peor es que este problema no solo se queda en el sector de los PC y escala también al mundo de las consolas.

Para aquellos que no lo sepan, AMD es quien se encarga de fabricar el cerebro y las tarjetas gráficas de la PlayStation 5 y la Xbox Series X/S. Aunque estas consolas ya llevan unos años en el mercado y lo lógico sería que bajaran de precio, la realidad es diferente.

Si los componentes suben de coste para AMD, es muy probable que Sony y Microsoft tengan que subir el precio de sus consolas o, al menos, olvidarse de esas jugosas rebajas de cara a momentos importantes como la Navidad.

Por supuesto, este mensaje no solo viene de parte de AMD; otras compañías como Micron y Samsung también están avisando a bombo y platillo que la escasez de memoria RAM va a estar ahí, como poco, hasta 2027.

En foros como Reddit, el ambiente, ya pasado un tiempo de malas noticias y malas previsiones, ya es casi de pura resignación por lo que se avecina. "La economía de la RAM cambiará para siempre y los centros de datos serán una molestia el resto de los tiempos". Para muchos, está bastante claro que, aunque los precios bajen un poco en 2027, nunca volverán a los niveles que se vieron hace un par de años.

Eso hace que dos ordenadores aparentemente similares ofrezcan experiencias de uso muy diferentes. En este contexto, es habitual encontrarse con títulos que no van como deberían.

Caídas de rendimiento, tirones o tiempos de carga más largos de lo esperado generan la sensación de que el equipo se ha quedado corto, incluso cuando sobre el papel debería rendir bien.

El problema es que no siempre está claro dónde está el límite, puesto que muchos usuarios asumen que la solución pasa por cambiar la tarjeta gráfica, cuando en realidad el cuello de botella puede estar en otro componente.

Por ello, entender qué está fallando es lo que marca la diferencia entre mejorar de verdad o gastar dinero sin solucionar nada del rendimiento que ofrece tu ordenador.

No todo es la gráfica: el rendimiento depende del equilibrio

El rendimiento en juegos no lo determina una sola pieza del equipo, sino cómo trabajan juntas. La GPU genera los gráficos, la CPU gestiona lo que ocurre en el juego y la RAM permite que todo fluya.

Cuando uno de estos elementos se queda corto, el resto no puede compensarlo, por lo que el resultado se traduce en una experiencia irregular. Por eso, antes de pensar en actualizar, conviene entender qué está fallando realmente.

Es importante mencionar que la tarjeta gráfica es el componente más exigido en la mayoría de juegos, y también la más fácil de identificar cuando se queda corta.

Si al aumentar la resolución o la calidad gráfica los fotogramas por segundo caen de forma clara, es una señal directa. En estos casos, el rendimiento mejora al bajar ajustes visuales.

Eso indica que la GPU está trabajando al límite, por lo que no hay tirones extraños ni comportamientos irregulares; simplemente falta potencia para mover el juego con mayor calidad.

El comportamiento cambia cuando el problema está en el procesador. Y es que aquí no siempre se trata de falta de potencia gráfica, sino de estabilidad.

Los juegos pueden mostrar tirones, caídas bruscas de rendimiento o una sensación de falta de fluidez incluso con una buena GPU. Esto ocurre porque la CPU no es capaz de gestionar todas las tareas del juego a tiempo.

Es más habitual en títulos con muchos elementos en pantalla, físicas complejas o inteligencia artificial. Bajar la calidad gráfica no siempre soluciona el problema, porque la limitación no está en la imagen, sino en la gestión interna.

Qué ocurre cuando la RAM es insuficiente

En cuanto a la memoria RAM, este componente suele pasar desapercibido, pero también puede ser un cuello de botella. Cuando no hay suficiente, el sistema empieza a compensarlo utilizando el almacenamiento, lo que ralentiza todo el proceso.

Esto se traduce en tiempos de carga más largos, pausas inesperadas o pequeños cortes durante la partida. Si bien no siempre afecta a los FPS de forma directa, al final sí lo hace a la continuidad del juego.

El problema se hace más evidente en juegos de mundo abierto o con muchos datos en memoria, donde la falta de RAM limita la experiencia aunque el resto del equipo sea potente.

Uno de los errores más comunes es mejorar el componente equivocado. Cambiar la GPU cuando el problema es la CPU, o añadir más memoria sin necesidad, no resuelve el problema y supone un gasto innecesario.

La clave está en observar cómo se comporta el juego, ya que cada síntoma apunta a una causa distinta, por lo que saber interpretarlos permite tomar decisiones más acertadas.

Qué es un cuello de botella y por qué importa entenderlo

En cualquier sistema, el rendimiento general lo determina el componente más lento, no el más rápido. En un PC para juegos, puede ser el procesador, la tarjeta gráfica o la memoria RAM según el título, la resolución y la configuración.

El error más común es asumir que el problema siempre es la GPU y actualizar la gráfica sin diagnóstico, con el resultado de que el cuello de botella simplemente se desplaza al siguiente componente más débil.

Cabe señalar que el síntoma más claro de un cuello de botella de CPU es que los FPS no suben aunque se reduzca la calidad gráfica al mínimo. Si bajar de Ultra a Medio no cambia nada en la fluidez, el problema no está en la tarjeta gráfica, está en el procesador.

Este escenario es frecuente a 1080p con monitores de alta frecuencia de refresco —144 Hz o superiores—, donde la GPU tiene capacidad de sobra para generar muchos más fotogramas por segundo pero la CPU no puede calcular la lógica del juego con suficiente rapidez.

A esa resolución y en ese tipo de configuración, el procesador puede llegar a tener un peso del 60% sobre el rendimiento total.

Cómo diagnosticarlo sin tener conocimientos

Herramientas gratuitas como MSI Afterburner con RivaTuner Statistics Server permiten mostrar en pantalla, mientras se juega, el porcentaje de uso de la CPU, la GPU y la RAM en tiempo real.

El overlay integrado en GeForce Experience o AMD Adrenalin ofrece la misma información sin instalación adicional. La interpretación es directa: si la GPU está por encima del 95% y la CPU por debajo del 60%, el límite es la gráfica.

Si la CPU está al tope y la GPU trabaja a medio gas, el procesador es el problema. Si ambos componentes están a uso moderado pero hay tirones constantes, la sospecha apunta a la memoria RAM.

El rendimiento en juegos no se mejora a ciegas; por ello, antes de invertir en hardware, hay que entender qué está limitando el equipo.

La diferencia entre una mejora real y una compra innecesaria está en el diagnóstico. Y en muchos casos, el problema no es el que parece a primera vista.

Estados Unidos gozaba de un cómodo y lucrativo monopolio en el ámbito de las tarjetas gráficas. En todo el hardware de PC en realidad, con Nvidia y AMD vendiendo GPU como churros en China. Pero llegaron los aranceles y los vetos de Donald Trump, que han hecho despertar al gigante chino. En tiempo récord, ya tiene tarjetas gráficas para competir con Nvidia y AMD en igualdad de condiciones. Aún no en rendimiento, pero si en fiabilidad, estabilidad, seguridad y, sobre todo… en precio.

Con las tarjetas de AMD y NVIDIA triplicando el precio de antes de la pandemia, las GPU de Lisuan Tech van a tener una oportunidad en la gama de entrada de las tarjetas gráficas, su nivel por el momento. ¿Peligra el monopolio de la RTX 4060?

Qué es la certificación WHQL de Windows

Para que los drivers de una tarjeta gráfica funcionen oficialmente en Windows y no comiencen a saltar avisos cada cinco minutos, deben estar certificados por Microsoft.

La certificación WHQL (Windows Hardware Quality Labs o Laboratorios de Calidad de Hardware de Windows) es muy difícil de conseguir, hasta el punto de que solo Nvidia, AMD e Intel la tienen. Por eso son prácticamente las únicas tarjetas gráficas que se venden en el mercado de PC.

Este certificado exige que el driver de la GPU supere numerosos test de compatibilidad con aplicaciones Windows, que sea estable, y que sea seguro. Si un marca recibe la certificación WHQL tiene las puertas abiertas de Windows, hasta el punto de que sus drivers se incluyen en Windows Update, y su controladores se instalan y se actualizan automáticamente desde el sistema operativo.

Para Lisuan Tech es un logro formidable, la llave que le permite vender sus tarjetas gráficas en Occidente, con plenas garantías de aceptación. Aunque aún no ha confirmado si lo hará.

¿Puede competir el fabricante chino con AMD, Intel y Nvidia? Por lo que parece en algunas gamas, sí. En precio, seguro.

Lisuan Tech tiene ahora mismo en desarrollo la gama eXtreme LX series, con cuatro tarjetas gráficas: LX 7G100, LX Max, LX Ultra, and LX Pro. Las tres últimas son placas para servidores y estaciones de trabajo. Solo la primera, LX 7G100, es una tarjeta mainstream para un PC gaming o de uso general.

China está lista para competir con sus GPU

La Lisuan LX 7G100 integra 12 GB de memoria GDDR6, con cuatro puertos DisplayPort 1.4a y salida 8K a 60 Hz con soporte de HDR y FreeSync. Según benchmarks, su rendimiento está a la altura de la RTX 4060, una placa de entrada que es también la más vendida de Nvidia, porque es la única que la mayoría de la gente se puede permitir.

Si finalmente llega a Occidente, el precio será la gran baza de la marca china. Con las placas de AMD y Nvidia a precios inflados y prohibitivos, una tarjeta barata y relativamente potente, con la certificación WHQL de Microsoft, podría tener éxito.

Sería una gran noticia para los usuarios, porque reactivaría la competencia, que ahora mismo no existe, y posiblemente obligaría a Nvidia a bajar el precio de la RTX 4060.

Sin embargo, China ha decidido romper con todo, sobre todo con su dependencia, usando solo motores de aspiración natural, es decir, solo procesadores o CPU. El Centro Nacional de Supercomputación en Shenzhen ha anunciado el proyecto Lingsheng, un superordenador que planea romper la barrera de los 2 ExaFLOPS sin utilizar ni una sola GPU extranjera.

Todo esto realmente tiene un sentido y no es otro que la situación que actualmente se está viviendo entre China y EEUU, que actualmente ha capado la entrada al país asiático de los chips más potentes de NVIDIA o AMD.

Con la idea de demostrar que no les hace falta nada de fuera, quieren crear un ordenador enorme con 47.000 CPU hechas en casa, colocadas en 92 armarios de computación.

Lu Yutong, la directora del centro y quien actualmente está al mando del diseño, ha lanzado solo algunos números de este superordenador. El punto aquí es que el sistema no solo busca ser rápido, sino que también quiere ser el primer sistema de su clase en alcanzar la escala exaflop. Esto equivale a un trillón de operaciones por segundo con una arquitectura solo de CPU.

Teniendo esto en cuenta, era obvio que las comparaciones, sobre todo con EEUU no iban a tardar en salir.

El superordenador El Capitán, del Departamento de Energía de EEUU, es ahora mismo el más rápido del planeta, pero este usa casi 45.000 APU de AMD que combinan CPU y GPU en un mismo pack. China, con Lingsheng, pretende superar el rendimiento de El Capitán (que marca unos 1,8 ExaFLOPS en pruebas reales) llegando a los 2 ExaFLOPS sostenidos.

China contra el mundo: 47.000 cerebros para destronar al gigante americano

Sin embargo, cuidado, porque afirmar de forma tan rotunda que solo va a usar tecnología made in China y mencionar después que el sistema de producción usará arquitectura x86 suena un tanto extraño.

Aquí es donde la situación se pone interesante. China tiene un par de ases bajo la manga como Zhaoxin o Hygon, empresas locales que fabrican chips x86, pero que en el fondo se basan en licencias antiguas de empresas occidentales.

El problema es que esas licencias están un poco desactualizadas por las restricciones. Así que aquí, el gran reto no es solo meter 47.000 chips en un armario, sino conseguir que esos chips, que individualmente no son tan potentes como un Intel o un AMD de última generación, funcionen en equipo de forma tan perfecta que acaben ganando la batalla.

De cara a las pruebas, han decidido dividir el proyecto en dos fases. Primero hay una fase de pruebas con 100 servidores de Huawei, que usan arquitectura Arm, sumando unos 12.800 núcleos. Por otro lado, la fase de producción real es la que escala hasta los 1.580 servidores con esos procesadores x86 chinos, alcanzando una cifra de más de 100.000 núcleos en total.

La infraestructura que va a ser necesaria será de la misma escala que el propio ordenador: necesitan 36 armarios de red, un millón de puertos de interconexión y una capacidad de almacenamiento de 650 petabytes. Todo ello refrigerado por líquido para que el calor no interfiera realmente en el rendimiento.

Sin ir más lejos, según las estimaciones actuales del sector, estas empresas solo pueden cubrir alrededor del 60% de la demanda prevista en los próximos años. Es decir, no hay suficiente capacidad para todo lo que se está pidiendo.

Por ejemplo, y según rumores, parece que el próximo iPhone 18 podría no ser tan potente como muchos esperaban. El precio de la memoria RAM, una parte vital para cualquier móvil, se ha convertido en el gran freno actual y ahora es el turno de los Pixel de Google.

En Mountain View prefieren centrarse en esa experiencia Pixel que tanto gusta. El problema es que, para conseguir esto sin que el precio del dispositivo se dispare por las nubes, a veces tienen que tomar decisiones que puede que a no todo el mundo le gusten.

Esa idea del software por encima de hardware parece que va a llegar a su punto máximo con el futuro Google Tensor G6, el corazón del que será el Pixel 11.

Según las últimas filtraciones, Google no solo no está evitando competir con grandes como Samsung o Apple en lo que a harware se refiere. Están incluso dispuestos a mirar hacia atrás, para encontrar los componentes necesarios que mantengan el precio tal y como siempre ha estado.

La noticia es que el Tensor G6 podría montar una GPU PowerVR CXT-48-1536, un componente que se presentó originalmente en 2021. Esto iría integrado dentro de un móvil que saldrá al mercado en 2026 o 2027.

Tal y como comentan en Android Authority, Google parece que tiene una obsesión por reducir el tamaño del die, es decir, del trozo de silicio del chip. El objetivo es ahorrar espacio y, sobre todo, ahorrar dinero. Necesitan recortar de algún sitio para que el Pixel 11 siga siendo una opción.

¿Es realmente la GPU de 2021 el lastre del Pixel 11?

Como siempre, una de cal y otra de arena y, para compensar esto, parece que la compañía va a apostarlo todo con la CPU. El Tensor G6 utilizará los núcleos más actuales de ARM, los C1 Ultra y C1 Pro. De hecho, se habla de un núcleo principal corriendo a 4,11 GHz.

Pero cuidado porque hay más recortes. En lugar de mantener los ocho núcleos ya estandarizados en la industria, el Tensor G6 apunta a una arquitectura de 7 núcleos, en una configuración 1+4+2. De nuevo, parece que la marca está optimizando el diseño para que el chip sea más pequeño y barato de fabricar.

Aquí es donde entra en juego el verdadero as en la manga de Google: la NPU o Unidad de Procesamiento Neuronal. La compañía confía en que su chip dedicado a la IA sea capaz de tapar en cierta forma las carencias de la GPU. Si funciona como se espera, puede que el usuario nunca llegue a notar que los gráficos que está viendo son de hace varios años.

Pues esto es lo que le pasó a un usuario que, pensando que su GPU simplemente estaba estropeada, la envió a Northwest Repair, uno de los canales de reparación más profesionales y respetados de internet.

Lo que parecía un fallo de fábrica resultó ser algo mucho más oscuro: una falsificación tan perfecta que el propio técnico, acostumbrado a ver de todo, dejó claro que estaba ante "la mejor estafa que he visto en mi vida".

Por fuera, el ensamblaje era sencillamente el mismo; por dentro, el trabajo era de un nivel absoluto. Los estafadores habían cogido una placa base (PCB) real, pero habían vaciado el interior de la tarjeta.

Para que nadie sospechara al abrirla, utilizaron componentes de desecho, los lijaron físicamente para borrar sus nombres originales y, mediante una técnica de grabado láser de alta precisión, inscribieron los códigos reales de una 4090.

Al principio, ni siquiera mirándolo a fondo se puede ver nada raro. El técnico de Northwest Repair comenta que el núcleo y la memoria tenían los números de pieza y logotipos correctos que "nunca parecerían falsos".

No había restos de fundente (flux) ni señales de que la placa hubiera sido calentada en un horno. Fue solo al mirar los detalles más banales, como un tono algo amarillento en la resina epoxy y una almohadilla de soldadura que brillaba de forma distinta bajo el microscopio, cuando empezaron a sospechar.

Un trabajo hecho por cirujanos de la estafa para cazar usuarios desesperados por una GPU buena y barata

Esto es algo que ahora ha escalado a Estados Unidos, pero el problema viene de tiempo atrás. Un usuario de Hong Kong compró online una RTX 4090 de segunda mano, y pagó unos 1.660 dólares por ella. Tras ver que no funcionaba correctamente y enviarla a reparar, se dieron cuenta de que no era lo que había comprado y encima se habían extraído varios de sus chips VRAM.

Expertos advierten que esto es algo que los consumidores podrían estar viendo cada vez más, y que el incidente es "100% real y ahora está en el mercado estadounidense".

El problema es que la escasez de tarjetas gráficas y sus precios imposibles debido a la crisis han provocado que el mercado sea casi un campo de minas perfecto para usuarios desesperados.

NVIDIA ya está reduciendo la producción de sus tarjetas gráficas GeForce. La industria de la memoria está completamente enfocada en la inteligencia artificial, dejando al gaming en un segundo plano. Esto está afectando directamente a la cantidad de chips disponibles para tarjetas gráficas, especialmente la memoria VRAM.

Hablamos de recortes que rondan el 40% en algunos segmentos durante este ciclo de producción, por lo que este tipo de situaciones se van a seguir viviendo.

Lo peor viene cuando sabes que este momento va a ser aprovechado por los estafadores. El caldo de cultivo perfecto para que ellos puedan sacar provecho: saben que la gente está loca por encontrar una oferta y que hay un mercado negro de componentes de segunda mano operando sin miramientos. "Los estafadores saben que el mercado es vulnerable y no pueden dejar pasar una oportunidad de oro como esa", advierten los expertos en reparación.

Ante esta situación, el consejo es bastante claro: si te pasa algo así, no te limites a pedir la devolución en la plataforma de venta. Northwest Repair recomienda denunciar formalmente a la policía para que haya una investigación oficial.

Windows 11 ya está experimentando con nuevas gráficas y estadísticas en el Administrador de Tareas, para mostrarte, en tiempo real, cómo usan las aplicaciones, o el propio sistema operativo, tu hardware de inteligencia artificial.

Hoy en día todos los PC modernos incluyen hardware de IA, incluso sin que lo sepas. Es el caso de las tarjetas gráficas de Nvidia, que desde hace años, incluso antes del “boom” de ChaGPT, ya usaban IA. La compañía de Hensen Huang mide su potencia de IA en lo que llama Tensor Cores.

Las nuevas funciones del Administrador de Tareas

Además, los PC modernos fabricados en los dos últimos años incluyen una NPU en el procesador, un chip de IA que acelera las aplicaciones que la usan.

Hasta ahora, no había forma de saber cómo usaban este hardware las aplicaciones, salvo que instales herramientas de terceros. En breve, el Administrador de Tareas de Windows 11 va a mostrar esta información.

Según explica la propia Microsoft en su blog: “Estamos actualizando el Administrador de tareas para ofrecer una mejor visión del uso de la NPU en los PC que la incorporan. Ya están disponibles (en la versión beta) nuevas columnas opcionales de NPU y Motor de NPU en las páginas Procesos, Usuarios y Detalles". Puedes verlo en esta captura:

Y continúa: “La página Detalles también incorpora las columnas opcionales Memoria dedicada a la NPU y Memoria compartida de la NPU, para ofrecerte una visión más detallada de cómo las cargas de trabajo utilizan los recursos. Además, si hay motores neuronales que forman parte de una GPU, ahora aparecerán en la página Rendimiento, lo que proporciona una visión más completa de la actividad del sistema relacionada con la IA".

Como vemos, en una futura actualización de Windows 11 el Administrador de Tareas nos ofrecerá añadir dos columnas para mostrar los datos de uso de la NPU y las GPU con IA. Esto nos va a permitir saber exactamente qué aplicaciones usan el hardware de IA, y en qué porcentaje, así como la cantidad de memoria RAM que necesitan.

Este nuevo Administrador de Tareas ya está disponible, en versión beta, en el viejo canal Canary 29500, que ahora se llama Windows 11 Insider Experimental (Future Platforms) Preview Build 29576.1000. Esperemos que llegue pronto a los usuarios finales.

Esto es algo que en Windows no sucede, pero el HDMI 2.1 de Linux siempre ha sido un quebradero de cabeza. Los motivos son simples: licencias y burocracia, donde el HDMI Forum decidió que el código abierto no iba a acceder a las mejores funciones del estándar. Pero esto está a punto de cambiar.

La noticia ha saltado gracias a Nouveau, un driver de código abierto para gráficas NVIDIA. David Airlie, una de las grandes figuras de Red Hat, ha conseguido activar el famoso HDMI FRL (Fixed Rate Link).

De forma simple, es la llave que abre la puerta a las resoluciones altas y a las tasas de refresco de 120 Hz o más. Lo mejor de todo es que no ha hecho falta grandes hazañas o pirateos; simplemente se ha aprovechado de cómo está fabricado el interior de las tarjetas más actuales. Eso sí, de momento, hablamos solo de NVIDIA, no de AMD.

En el caso de las gráficas de la compañía de Jensen Huang, el GSP (GPU System Processor), es un pequeño procesador dentro de la tarjeta que se encarga de las tareas pesadas de bajo nivel. Como gran parte del trabajo del HDMI FRL lo hace ese chip mediante un firmware cerrado, el driver de Linux solo tiene que dar las órdenes correctas, esquivando así el bloqueo.

David Airlie ha estado probando esto con una tarjeta de arquitectura Ampere, de la serie RTX 30, y los resultados son espectaculares. El propio Airlie confesó que "con el GSP, el firmware se encarga de la mayor parte del trabajo difícil".

Lo único que faltaba era organizar las piezas del puzle en el orden correcto para que la comunicación no fallara. Y aquí viene la inteligencia artificial para dar el último empujón necesario. Airlie utilizó Claude Code, que le ayudó a corregir el código hasta que todo funcionaba perfectamente.

Con este parche, el sueño de un sistema 100% libre pero con potencia top está más cerca

Nouveau puede cambiarlo todo y dejar atrás eso de que si querías aprovechar tu tele OLED a 120 Hz, estabas obligado a usar el driver propietario de NVIDIA.

Por supuesto, la solución ya está lista, pero el camino para llegar a ella, comentan, no ha sido sencillo. Implementar HDMI 2.1 es una tarea muy compleja. Airlie explica que "solo hace falta enviar las cosas en el orden correcto y gestionar el entrenamiento del enlace en los puntos adecuados". Gracias al apoyo de la IA de Anthropic, el desarrollador pudo establecer el orden correcto de todo para que funcionase.

Si todo va según lo previsto, este código llegará oficialmente al kernel de Linux en la versión 7.2, que se espera para este verano. En ese momento, si tú eres uno de esos usuarios, podrás instalar la distribución que desees y ver cómo tu monitor top reponde como debería.

Que justo salga esto al mercado tiene un gran sentido y que Canonical sabe que los sistemas operativos actuales están cambiando, con cada vez más exigencias y más obligaciones para los usuarios. De ahí que su undécima versión de soporte a largo plazo (LTS) sea la más potente hasta la fecha.

En cuanto a las novedades, por un lado, hay una gran mejora visual gracias a la llegada de GNOME 50, que trae una interfaz más pulida y moderna. Pero el verdadero cambio está bajo el capó. Ubuntu ha completado su transición total a Wayland.

Esto, a nivel de usuario, significa que los vídeos no se cortan, los gestos táctiles en el portátil funcionan perfectamente y, por fin, escalar la pantalla si tienes un monitor 4K será una tarea muy sencilla.

Pero esto no es todo y la accesibilidad también se ha mejorado. Buscando la máxima utilidad para el usuario, GNOME 50 incluye mejoras en el lector de pantalla y en las aplicaciones por defecto. Además, el Centro de Aplicaciones se ha vuelto más accesible y simple con los paquetes Debian de toda la vida.

En cuanto a rendimiento, al incluir el kernel Linux 7.0, Ubuntu 26.04 se convierte en el lugar perfecto para los nuevos procesadores Intel Core Ultra Serie 3. Si tienes uno de estos chips, notarás que el sistema va muy rápido y que la batería de tu portátil aguanta mucho más.

IA nativa y potencia bruta para sacar el máximo partido a tu tarjeta gráfica NVIDIA

Aún hay más novedades. Por primera vez en la historia, Ubuntu distribuye de forma nativa NVIDIA CUDA directamente desde sus repositorios oficiales. En pocas palabras, ahora, instalar las herramientas necesarias para inteligencia artificial o renderizado de gran calado es muy sencillo.

Pero no solo NVIDIA. Canonical también ha integrado la plataforma ROCm de AMD. Esto significa que si tienes una tarjeta Radeon o una Instinct nueva, vas a poder hacer uso perfectamente del aprendizaje automático y sacarle el máximo partido con cargas de trabajo pesado sin problemas. Además, se ha incluido el soporte para NVIDIA DOCA-OFED.

Por último, el kernel 7.0 también incluye soporte específico para las gráficas integradas Intel Xe3 y sus unidades de procesamiento neuronal (NPU).

Con todo esto, si ya tienes una versión anterior de Ubuntu, actualizar es muy sencillo. El equipo de desarrollo ha mejorado las instrucciones de salto de versión para que el paso de la 24.04 a la 26.04 sea cuestión de minutos.

Y para los que vienen de Windows o macOS, la página de descargas ya ofrece la imagen de escritorio lista para ser grabada en un USB.

Los motivos están más que claros. La industria de la memoria está completamente enfocada en la inteligencia artificial, dejando al gaming en un segundo plano. Esto está afectando directamente a la cantidad de chips disponibles para tarjetas gráficas, especialmente la memoria VRAM.

No es que haya menos demanda de jugadores, sino que hay menos componentes disponibles para fabricar GPU. Y eso está empezando a notarse tanto en la producción como en el precio final.

Lo cierto es que, si bien esto es algo que afecta directamente a NVIDIA, tan solo ataca una parte de su negocio. Hay que recordar que la compañía de Jensen Huang es la mayor interesada en que el sector de la IA siga creciendo. Sin embargo, sus amados jugadores se quedan a la cola.

El gran cuello de botella está en la memoria RAM y todo se lo lleva la IA

Fabricantes como Samsung, SK Hynix y Micron están priorizando por encima de todo la producción de memorias para centros de datos de inteligencia artificial. Estas memorias, como HBM3E o futuras HBM4, son mucho más rentables que las destinadas al gaming.

Esto deja a la memoria GDDR, la que usan las tarjetas gráficas, en segundo plano. Como resultado, menos chips disponibles para GPU a nivel de usuario y más presión sobre toda la cadena de producción.

NVIDIA, en consecuencia, que depende de este suministro, se ve obligada a ajustar su planificación y dirigirse hacia donde el mercado decide. El problema es que esta situación provoca un efecto dominó en el mercado. Menos stock suele significar menos disponibilidad en tiendas y, en muchos casos, precios más altos o directamente es imposible encontrarlas.

El futuro de las RTX de NVIDIA: retrasos y cambios de calendario

Teniendo en cuenta toda esta situación y, tristemente, todo apunta a que Nvidia no lanzará nuevas tarjetas gráficas RTX en 2026 y que la esperada serie RTX 60 no llegaría hasta 2028.

Muchos esperaban ver una actualización Super de la serie RTX 50 en el CES 2026. No ocurrió. Y ahora, un informe señala que Nvidia ha decidido no mover ficha este año, dejando en el aire tanto esa novedad como la siguiente generación.

Mientras tanto, la RTX 60 empieza a convertirse en una promesa lejana. En el CES 2026 ya se comentaba que podría llegar en la segunda mitad de 2027, con una hipotética RTX 6090 basada en una nueva arquitectura llamada Rubin y con un rendimiento al menos un 30% superior al de la RTX 5090. Ahora, ese horizonte se mueve.

Si bien es cierto que Micron, por ejemplo, ya trabaja en módulos GDDR7 de mayor capacidad, lo que podría mejorar la disponibilidad de VRAM en el futuro, las previsiones no son nada positivas.

Samsung, por su lado, va a construir nuevas plantas de producción, pero se esperan de forma masiva de cara a 2027. Sin embargo, cuidado, porque se sabe que parte de esas fábricas se destinará a chips HBM.

SK Hynix sí que está moviendo ficha antes de tiempo, con nuevas líneas de producción ya en marcha y otra fábrica prevista para 2027. Aun así, el ritmo está lejos de cubrir lo que se necesita.

Como resultado, analistas del sector coinciden en que esta grave problemática no se va a corregir pronto. Algunas estimaciones hablan de 2028 como el año más optimista para estabilizar la oferta y la demanda.

Es realmente complejo, y ahora caro, por lo que hemos recurrido a los dos grandes chatbots de 2026, ChatGPT y Gemini, para ver qué opinión tiene la IA al respecto y qué componentes seleccionarían ellos.

El resultado es curioso. Aunque ambos sistemas buscan el equilibrio entre rendimiento y precio, no siempre llegan a las mismas conclusiones. Y eso dice bastante de cómo cada IA interpreta lo que significa un PC perfecto.

Antes de elegir piezas, ambas IA parten de lo mismo: un ordenador actual debe ser rápido, estable y preparado para juegos modernos, multitarea y creación de contenido. Hoy en día no basta con jugar; también se exige streaming, edición, aunque sea mínima, o trabajo en paralelo.

¿Puede la IA diseñar el PC perfecto? ChatGPT y Gemini eligen componentes y no coinciden en todo

"Para este experimento, he buscado el 'punto dulce'. Ese presupuesto que te permite jugar a todo en 4K, editar vídeo sin que el ventilador parezca un avión despegando y, sobre todo, que te dure cinco o seis años sin despeinarse. No queremos un PC de exposición, queremos una herramienta de combate", comienza Gemini.

En cuanto al chatbot de Google, esto es lo que nos cuenta: "El Ryzen 7 9800X3D se ha convertido en el rey absoluto para los que buscan rendimiento real".

Esto es algo con lo que ChatGPT coincide: "En la CPU iría a por algo sólido pero sin exagerar, tipo Ryzen 7 o Intel i7 reciente. No porque 'más sea mejor', sino porque es el punto donde el ordenador deja de sufrir cuando abres juego, navegador, Discord y alguna app más a la vez. El objetivo sería fluidez constante, no récords de rendimiento".

"Le añadiría 64 GB de RAM DDR5 a 6400 MHz, porque a estas alturas, escatimar en memoria es pegarse un tiro en el pie, especialmente si quieres tener cincuenta pestañas de Chrome abiertas mientras renderizas un proyecto", añade Gemini.

ChatGPT se queda algo más corto en este aspecto: "La RAM la dejaría en 32 GB DDR5 directamente. Hace unos años esto era casi lujo, pero hoy es el punto cómodo para no preocuparte. 16 GB ya se pueden quedar cortos si juegas a títulos pesados o haces multitarea real".

En cuanto a uno de los platos fuertes, la GPU, Gemini prefiere tirar por lo alto y, de nuevo, el chatbot de OpenAI se queda algo por debajo. La elección de Gemini es la NVIDIA RTX 5080 y ChatGPT se queda con una NVIDIA RTX 4070. Ambos coinciden, eso sí, en la marca que preside Jensen Huang.

"Tampoco nos hemos olvidado del sonido y el control. Un teclado mecánico con interruptores ópticos y un ratón inalámbrico de menos de 50 gramos son los compañeros de baile necesarios para una RTX 5080", añade Gemini.

En almacenamiento es quizá donde menos coinciden. Gemini opta de forma exagerada por una SSD de 4 TB NVMe Gen5. "Hoy en día, cualquier título triple A (como un Call of Duty o un Flight Simulator) te ocupa entre 150 y 250 GB fácilmente. Con 4 TB te olvidas de estar borrando juegos cada semana", afirma.

Para ChatGPT, "en almacenamiento no hay debate: SSD NVMe de 1 TB como mínimo. No solo por velocidad, sino porque los juegos actuales ocupan una barbaridad. Si te quedas corto aquí, da igual lo potente que sea el resto".

"Para cerrar el bloque principal, la placa base es una X870E, elegida por su robustez y su conectividad de futuro con puertos USB 4.0. Todo esto alimentado por una fuente de 1000 W con certificación Titanium, porque la energía limpia y estable es la vida de tus componentes. Si la corriente falla o fluctúa, da igual que tengas lo mejor del mercado; por eso, ahí no hemos escatimado ni un céntimo", añade Gemini.

"Yo elegiría una placa base X870E por su equilibrio entre prestaciones y longevidad dentro de AM5, y la acompañaría con una fuente de 850W de alta calidad (mejor que 1000W genéricos) con buena eficiencia y todas las protecciones eléctricas, porque prefiero estabilidad real y eficiencia antes que sobredimensionar potencia que no voy a usar", comenta ChatGPT.

Por último, sin duda alguna hace falta un buen monitor. "Elegiría uno de 27 pulgadas con resolución 1440p y panel IPS, porque es el punto más equilibrado hoy en día entre nitidez, rendimiento en juegos y comodidad para trabajar, con una tasa de refresco de 165 Hz para que todo se vea fluido sin necesidad de ir a 4K", sentencia el chatbot de OpenAI.

"Lo ideal para este PC es un panel OLED de 32 pulgadas con una tasa de refresco de 240 Hz. La profundidad de los negros y la velocidad de respuesta de estos monitores hacen que la experiencia pase de ser "un juego" a ser algo casi táctil. Es la guinda del pastel para una configuración que busca la inmersión total por encima de cualquier otra cosa", opina Gemini.

Con todo esto y, como ves, si bien es cierto que coinciden en algunos aspectos, lo mejor es que siempre seas tú el que se informe, con o sin ayuda de la IA, para tomar la mejor decisión que, sobre todo, se adapte a tus necesidades.

Se pudo comprobar que, en la resolución 1080p con calidad gráfica baja o media, Linux logra ofrecer más fotogramas por segundo que Windows 11 en varias pruebas. Además, en determinados momentos, el sistema basado en Linux consigue una ventaja clara en fluidez.

Ahora la novedad viene de manos de un ingeniero de Valve, que ha encontrado una forma de mejorar cómo el sistema usa la memoria de las tarjetas gráficas.

Para que te hagas una idea, el problema está en algo muy concreto: las tarjetas gráficas con 8 GB de memoria o menos. Hoy en día, muchos juegos ya necesitan bastante memoria gráfica, y cuando se queda corta, las cosas no van como uno esperaría.

Cuando esto pasa, Linux mueve datos de la memoria de la gráfica (VRAM) a la memoria del ordenador (RAM). Esto evita que el juego se cierre, pero, como resultado, todo va más lento, porque la RAM es menos rápida que la VRAM.

Aquí es donde entra en juego el trabajo de la ingeniera Natalie Vock, que trabaja en el equipo gráfico de Linux en Valve. Ella se dio cuenta de que el sistema no gestionaba bien la memoria cuando la VRAM se llenaba.

Según explica, Linux trataba todos los datos de la misma forma. Eso significa que podía mover información importante del juego a la RAM, incluso aunque estuvieras en medio de una partida. Esto al final hace que el juego vaya peor. Se nota en bajadas de rendimiento, tirones o momentos en los que no responde bien.

Una idea magistral de Valve: que Linux sepa qué es importante

La solución que se ha propuesto es que Linux sepa qué aplicación estás usando en ese momento. Vayamos por partes.

Para conseguir esto, se apoya en una herramienta del propio sistema llamada cgroups. Esta herramienta permite agrupar programas y darles diferentes prioridades. Así, el sistema puede distinguir entre el juego que tienes abierto en pantalla y otras cosas que están funcionando en segundo plano, sea la que sea.

Con esto, cuando la memoria de la gráfica se llena, Linux ya no actúa como le da la gana Ahora puede decidir qué debe mantenerse y qué puede moverse sin afectar al juego.

La gran ventaja de esto es que precisamente esas gráficas más baratas, las que simplemente tienen 8 GB de RAM, no sufren tanto. La gestión se hace de forma inteligente.

Además, se han añadido pequeñas herramientas que ayudan a reforzar este comportamiento. Una de ellas se encarga de dar prioridad al juego activo, y otra hace que el sistema se centre en la ventana que estás usando.

Con esto, si estás jugando y tienes otras aplicaciones abiertas, Linux será más inteligente a la hora de decidir qué cerrar o qué mover de memoria. De esta forma, es menos probable que el juego pierda rendimiento por culpa de un navegador abierto con muchas pestañas.

El precio de las GPU se ha disparado con modelos como la RX 9000 de AMD o a las RTX 5000 de NVIDIA, las más populares entre los PC gaming. Los usuarios sufren las consecuencias, pero también las big tech de la IA.

Las grandes compañías con centros de datos o servidores de inteligencia artificial no tienen GPU para los hiperescaladores de IA. La oferta no cubre la demanda, así que la única solución es alquilar el hardware.

Alquiler de GPU como solución extrema

La escasez de SSD o memoria RAM es solo el inicio. Apple ha eliminado de su tienda el Mac Mini y el Mac Studio con el mayor almacenamiento, mientras que Sony empieza a cancelar pedidos en Japón.

Las big tech están obligadas a alquilar GPU de NVIDIA, que ha encontrado una nueva forma de hacer negocio. El mayor fabricante de chips del mundo ofrece su hardware a casi el doble de precio.

Algunas compañías como Amazon, Microsoft, Meta, Tesla o Google tienen hiperescaladores. Estas empresas construyen sus propios centros de datos que llenan con decenas de miles de GPU, principalmente de NVIDIA.

Los gigantes tecnológicos utilizan estas GPU de altas capacidades para entrenar sus modelos de IA, pero también se convierten en proveedores de este servicio. Amazon Web Services, Google Cloud o Microsoft Azure tienen un negocio paralelo.

Un negocio perfecto para las big tech

Amazon, Google o Microsoft compran enormes lotes de H100, H200 y A100 a NVIDIA, que previamente ha subido el precio. Las compañías luego los alquilan con una nueva subida a quien esté dispuesto a pagar el precio.

La empresa de Jensen Huang y los administradores de este servicio se lucran en el camino. Las compañías que tengan interés en la IA, pero no puedan construir su propio centro de datos, están prácticamente obligadas a alquilar la infraestructura.

La escasez de componentes es otro obstáculo para las nuevas empresas que pretenden hacerse un hueco en la industria de la IA. Google, Microsoft y Amazon tienen un monopolio gracias a NVIDIA.

Carmen Li, CEO de Silicon Data, comenta a Business Insider que el alquiler de las H100 de NVIDIA ha subido un 20% en los últimos tres meses. El alquiler pasa de 2,20 dólares por hora a 2,64 para un modelo antiguo. La B200 pasa de 4,40 a 5,35 dólares y la H200 sube hasta 48% de los 2,75 a los 4,08 dólares/hora.

Parece algo impresionante, pero en realidad, esta optimización de la compañía dueña de Steam "no es un milagro" o al menos eso es lo que dice un experto que ha analizado los límites del kernel de Linus Torvalds con dicha característica.

Para aquellos que tienen videojuegos AAA exigentes en gráficos, la diferencia en muchos es mínima. Para que te hagas una idea, Crimson Desert y Silent Hill f se ven prácticamente igual en cuanto a rendimiento.

Entonces, ¿vale la pena dejar esta función de mejora activa? Las pruebas que se muestran en la siguiente información revelan los cambios reales y cuándo podrían servirte.

¿Es cierto que la Optimización de VRAM de Valve en Linux funciona?

Recientemente, la desarrolladora de Valve, Natalie Vock, ha creado una función que optimiza la gestión de VRAM en GPUs de 8 GB o 4 GB en Linux. Consiste en priorizar los recursos del juego que se ejecuta antes que las apps en segundo plano para que se mejore la estabilidad y FPS.

Como es de esperarse, muchos usuarios han puesto a prueba esta característica para determinar cuáles son los beneficios que se obtienen en realidad.

Tras la implementación de este parche de Valve, el experto conocido como NJ Tech en YouTube ha compartido un vídeo en donde muestra las pruebas reales usando un ordenador con una tarjeta gráfica Radeon RX 6500 XT de 4 GB de GDDR6, un bus de 64 bits y 1.024 shaders (similar a una Nvidia GeForce RTX 3050).

En el test ha comparado el rendimiento con la mejora activa en títulos exigentes como Resident Evil Requiem, Cyberpunk 2077, The Last of Us Part 2 Remastered y otros, pero los resultados no son tan "milagrosos" como dicen. A continuación, te resumo las estadísticas en una tabla.

Según el experto, en la mayoría de los videojuegos analizados, la mejora es mínima a pesar de mantener los gráficos entre bajos y medios.

Por alguna razón, el único que de verdad ha tenido una mejora grande es Alan Wake 2, que ha pasado de unos 14 FPS injugables a 41 FPS. En los otros casos, las diferencias van de 1 a 5 FPS, muy poco como para notar de verdad un cambio en la velocidad.

Esto no quiere decir que la función de Valve no sirva, sino que en hardware antiguo como el que se ha utilizado para la prueba, no es la solución más óptima.

Además, como se ha podido ver, el resultado también depende de otros factores, como la optimización del juego y los recursos en conjunto del ordenador.

En sí, ayuda con los cuellos de botella técnicos para recursos limitados y sistemas operativos como CachyOS, SteamOS y Arch Linux, pero no es una mejora gigante y tampoco se debería depender de ella del todo.

Para alguien que se dedica al gaming o a trabajos en softwares exigentes, las diferencias son realmente grandes. La buena noticia es que la CopprLink se ha propuesto romper las barreras con un método de conexión distinto para que una RTX 5090 se mantenga casi al 100%.

Con una buena estrategia, han conseguido que una tarjeta gráfica de la generación actual de Nvidia sea viable para ser utilizada como una eGPU sin tener efectos secundarios negativos o depender de tecnologías como Thunderbolt, OCuLink y docks.

¿Cómo lo han conseguido? Los resultados son impresionantes y abren paso a un nuevo diseño para los próximos componentes internos centrados en el renderizado y capacidad de ejecución de los programas o videojuegos.

CopprLink y PCIe 5.0 x16: ¿por qué esta tarjeta gráfica externa sí marca la diferencia?

Anteriormente, hacer uso de tarjetas gráficas externas era considerado como algo experimental o una solución como última opción para mejorar el rendimiento en videojuegos y programas de renderizado ante ordenadores con recursos limitados.

Con el avance tecnológico se están volviendo más usuales, especialmente por modelos más recientes con Thunderbolt, que prometen mejorías.

No obstante, por muy avanzada que sea la eGPU, sigue habiendo cuellos de botella o limitaciones en el hardware en comparación con las tarjetas convencionales que Nvidia, AMD e Intel tienen para ofrecer.

Por esa misma razón, sigue siendo rentable contar con las opciones principales en vez de solucionar las cosas con componentes externos.

Lo bueno es que ya se está viendo un cambio en este sector de la industria, como OCuLink, que ha trabajado en versiones con PCIe 4.0 x8 de 16 GB/s para potenciar la capacidad.

Ahora, CopprLink se ha sumado a esta ola. Desde PCWorld se confirma que se puede llegar más allá e incluso borrar casi por completo las limitaciones para igualar el rendimiento de una GPU estándar.

¿Cómo lo hacen? Según explica Tom's Hardware, el proyecto involucra una conexión PCIe 5.0 x16 completa que puede trabajar a 32 GT/s por carril (fuera de la placa base).

Esto significa que mueve 64 GB/s de ancho de banda, lo cual es cuatro veces más potente que lo que ha conseguido OCuLink con el PCIe 4.0 x8.

Con este método, la eficiencia llega a ser casi idéntica, incluso cuando se trata de modelos de última generación como la Nvidia GeForce RTX 5090 Founder's Edition.

En efecto, no se requieren configuraciones especiales u overclocking porque es reconocido directamente desde el Administrador de Dispositivos.

¿Es viable el rendimiento casi nativo con una eGPU RTX 5090?

El informe indica que con una eGPU RTX 5090 se puede igualar casi por completo el rendimiento de una conexión nativa porque se mantiene alrededor del 97,7% de su potencia.

Es decir, la diferencia próxima es de tan solo 2,29%, un hito técnico que antes era "imposible". De igual manera, hay que tener en cuenta que esta adaptación también requiere de un coste elevado debido a que requiere de una carcasa HighPoint RocketStor 8631D (1.100 euros) y un adaptador Rocket 7634D (850 euros)

Considerando que una RTX 5090 está aproximadamente a 3.000 euros, el precio total de esta configuración eGPU es de casi unos 5.000 euros. Es inviable para la venta en el mercado porque hay ordenadores gama alta completos por este valor.

De igual modo, sigue siendo el primer paso para la solución que se ha estado buscando por años. Solo falta que la tecnología estabilice el precio sin sacrificar rendimiento para que pueda usarse como componente común.

NVIDIA lo ha conseguido prácticamente todo, e incluso ya tienen planes de convertirse en la mayor incubadora de startups de inteligencia artificial del mundo. Pero esto no es todo. Jensen Huang se prometió a sí mismo en 2022 que se convertirían en mucho más que un fabricante de chips, y sin duda quiere cumplirlo.

Según las últimas informaciones, parece que la compañía ha puesto los ojos en el mercado del PC tradicional. La operación tendría un objetivo y es el de transformar por completo la relación entre hardware, diseño de equipos y procesadores. No se trataría solo de vender chips, sino de controlar todo el ecosistema, desde el diseño del ordenador hasta su rendimiento final.

En pocas palabras, la compañía ya trabaja en chips diseñados para ordenadores personales basados en arquitectura ARM, conocidos en el sector como proyectos tipo N1X. Estos procesadores llevan años en desarrollo y podrían ser la base de una nueva generación de PC.

Si NVIDIA controla también un fabricante, podría lanzar equipos diseñados específicamente para su propia tecnología, eliminando intermediarios y optimizando hasta el último punto de todo el proceso.

El origen de todo está en un informe del sector que asegura que NVIDIA lleva desde 2024 estudiando la compra de una gran compañía de ordenadores.

El documento no menciona un nombre concreto, pero sí deja claro que se trata de una compañía importante del sector. Como era de esperar, las especulaciones no han tardado en llegar y se habla de grandes fabricantes como Lenovo e incluso marcas como Dell o HP.

Sin embargo, y pese a que estas dos últimas empresas experimentaron una subida en bolsa por la posible noticia, la situación cambió por completo en cuestión de horas cuando la propia NVIDIA salió a desmentir cualquier tipo de negociación. La compañía fue clara al afirmar que no mantiene conversaciones para comprar ningún fabricante de ordenadores.

Pese a esto, los rumores nacen de una supuesta filtración que hablaba de una operación capaz de "transformar el panorama del PC y los servidores como no se había visto desde la invención del ordenador".

Según las primeras informaciones, la operación habría estado en estudio desde 2024, lo que daba a entender que no se trataba de una idea que surgió de la noche a la mañana, sino de una estrategia bien pensada. Aun así, no se han aportado pruebas ni nombres concretos.

Por el momento, NVIDIA ha sido tajante: no existen conversaciones para comprar ningún fabricante de PC.

NVIDIA sin frenos, dispara sus ingresos y consolida su dominio con la IA como motor del negocio

En su último ejercicio fiscal, la empresa superó los 215.000 millones de dólares en ingresos, según los resultados publicados tras el cierre del año, lo que supone un crecimiento interanual de alrededor del 65% respecto al periodo anterior. En parte gracias a sus centros de datos.

Solo este segmento ha generado cerca de 193.000 millones de dólares, convirtiéndose en el auténtico motor de la compañía. En paralelo, el beneficio neto también ha alcanzado cifras récord, superando los 100.000 millones de dólares.

Por otro lado, la capitalización bursátil de la compañía ha llegado a situarse en torno a los 4,6 billones de dólares, colocándola entre las empresas más valiosas del planeta. Actualmente, se podría decir que es totalmente imparable.

En la imagen se puede ver una placa con un diseño un tanto extraño. En el centro hay un chip formado por dos partes, rodeado de varios módulos de memoria. Este nuevo chip estaría basado en tecnología Arm.

Teniendo en cuenta que a principios de año, el CEO de la compañía, Jensen Huang, ya confirmó que estaban trabajando en un nuevo tipo de chip junto a MediaTek, con la idea de ofrecer alto rendimiento y bajo consumo, todo apunta a que se trata del nuevo procesador N1, del que se lleva meses hablando.

Además, todo apunta a que este N1 estaría basado en la arquitectura Blackwell, por lo que también se puede esperar un rendimiento gráfico muy alto en portátiles.

Según los rumores, podría incluir hasta 20 núcleos de CPU y más de 6.000 núcleos CUDA en la parte gráfica. En pocas palabras, hablamos de potencia suficiente para competir con ordenadores de sobremesa en ciertos aspectos.

Por otro lado, en la placa filtrada se pueden ver ocho módulos que, en conjunto, podrían sumar hasta 128 GB de memoria LPDDR5X. Por supuesto, incluye conexiones como USB, HDMI o ranuras para almacenamiento SSD.

De confirmarse, nos encontramos ante una Nvidia que ya no solo quiere competir en tarjetas gráficas, sino también en procesadores top para portátiles. Es decir, pasaría a rivalizar directamente con Intel, AMD y Qualcomm. Aunque todavía no hay confirmación oficial, todo apunta a que estos nuevos equipos podrían llegar en la segunda mitad de 2026. Se habla de colaboraciones con marcas como Dell y Lenovo.

Nvidia se convierte en la mayor incubadora de startups del mundo

Queda claro que nada es suficientemente complejo para esta compañía multimillonaria. La compañía vive uno de sus mejores momentos. Su presencia en el mercado de chips para IA le ha permitido generar ingresos enormes, hasta el punto de que ahora el reto no es crecer más, sino decidir en qué invertir todo ese dinero.

Es por eso que Nvidia se está convirtiendo en una especie de incubadora gigante de startups. No solo fabrica la tecnología que usan estas empresas, sino que también invierte directamente en ellas para que crezcan.

Actualmente, tiene una cartera de más de 19.000 startups de IA. La empresa de Huang ofrecía formación, créditos en la nube o descuentos en compras masivas de GPU. Todo esto sin realizar inversiones directas; era un negocio más que rentable para el gigante de la industria.

Además, no hablamos de pequeñas cantidades. La empresa ha llegado a invertir decenas de miles de millones de dólares en otras compañías tecnológicas en muy poco tiempo.

Feynman, la GPU de próxima generación de NVIDIA

Por otro lado, Nvidia también está preparando una nueva generación de tarjetas gráficas que promete más potencia que nunca con el desarrollo de su próxima arquitectura de GPU, conocida como Feynman.

Según la información que se conoce por ahora, estos nuevos chips se fabricarían con un proceso muy avanzado de TSMC, llamado A16, que reduce todavía más el tamaño de los transistores.

Hablamos de un nivel cercano a los 1,6 nanómetros, algo extremadamente pequeño. Cuanto más pequeño es el chip, más transistores caben dentro y más rápido puede trabajar.

Estas GPU no están pensadas tanto para jugar en casa, sino para trabajar en centros de datos y sistemas de inteligencia artificial. Son chips diseñados para tareas muy de alto nivel, como entrenar modelos de IA o procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo.

El problema es que tanta potencia tiene un precio. Se habla de consumos que podrían acercarse a los 1.000 vatios en algunos casos.

Concretamente, con los modelos Radeon RX 6000 (RDNA 2) y RX 7000 (RDNA 3), a pesar de que AMD bloqueó este tipo de tecnología en dichas versiones al considerar que no tenían la potencia o estructura para acceder a FSR 4.

Respecto a anteriores generaciones, es bastante lógica, ya que esta nueva versión se apoya mucho en la reconstrucción de imagen impulsada por inteligencia artificial, para mayor estabilidad visual, algo parecido al DLSS de Nvidia.

Aunque inicialmente AMD aseguró que esta tecnología no funcionaría en esos modelos antiguos, lo cierto es que el DLL de FSR 4 –la versión 4.0.2 específicamente– contenía de forma accidental instrucciones compatibles con INT8, el propio de RDNA 2 y RDNA 3.

Mediante la utilización de herramientas como OptiScaler, algunos usuarios han conseguido introducir esta versión de FSR 4 en títulos actuales, logrando que ese hardware considerado antiguo pueda lanzarlos de nuevo.

Y, para sorpresa de todos, tanto en Windows como en Linux, ya que las tarjetas RX 7800 XT y la RX 6800 mostraron una importante mejora en la reconstrucción de detalles, como pueden ser las texturas asociadas a las plantas o a los edificios más alejados.

Un logro que AMD aseguró que era imposible, a no ser que se utilizara el nuevo hardware.

Con ello, AMD también ha recibido bastante críticas sobre las limitaciones del hardware, lo que ya ocurrió también con la generación de frames de Nvidia en gráficas anteriores a la serie 40, que estaba bloqueada.

Mientras tanto, el escalado base (DLSS Super Resolution) puede funcionar con todas las gráficas RTX desde la serie 20; en el caso de AMD, con la misma técnica, al haber bloqueado FSR 4 para que funciona mediante mods en hardware con arquitectura RDNA 3.

Y, entre los foros de la comunidad, ya hay quien asegura que se debe a una estrategia de marketing de AMD, para incentivar el consumo de las nuevas GPUs RX 9000, en lugar de a una limitación propia del hardware.

De momento, como ya se ha demostrado, OptiScaler permitiría dar una segunda vida a estas tarjetas, como ya se ha demostrado con su potencial, con una presión lógica que cae sobre el tejado de AMD.

El fabricante, ante esta situación, se enfrenta a un dilema: dar soporte oficial para RDNA 3 o seguir con un muro que limite técnicamente a las anteriores generaciones, con el objetivo de aumentar las ventas de las más nuevas.

Pero, para reducir el tamaño de un archivo en Windows 11, hay una alternativa de código abierto llamada CoZip que destaca por tener la característica especial que hace que sea acelerada por GPU para multiplicar la velocidad de uso y mejorar el rendimiento del PC.

No, no tienes que pagar ni un euro por aprovechar estos beneficios y lo mejor de todo es que tiene una integración directa con el menú contextual que facilita las cosas. Tal vez se convierta en tu programa favorito a partir de ahora.

¿Qué es CoZip y por qué deberías empezar a usarlo?

Es una nueva app desarrollada por el programador bea4dev que está dando mucho de qué hablar por ser una de las mejores alternativas a WinRAR.

Lo interesante de este software es que no sigue el mismo sistema que otros compresores, sino que actúa con un método híbrido que usa la CPU, pero a la vez, la GPU por medio del WebGPU.

Gracias a este funcionamiento, aprovecha el hardware al máximo para ser capaz de alcanzar hasta cuatro veces más velocidad en la compresión de archivos que la función nativa de Windows. A simple vista parece algo complicado, pero en realidad es simple desde la instalación y los primeros pasos.

Por ejemplo, Cozip se integra directamente al Menú Contextual de Windows de la misma manera que 7Zip o WinRAR, por lo que solo basta con un par de clics para poder ejecutar acciones en los elementos de tu ordenador.

En los archivos, esta app logra acelerar el proceso con la tarjeta gráfica para adaptarse a un uso de reducción de tamaño constante en distintos formatos. Por otro lado, en la descompresión simplemente utiliza la CPU porque no hay tanta exigencia.

Según indica el creador, el proyecto se debería expandir a macOS y Linux a lo largo de los próximos años, por lo que pronto podría tener compatibilidad con otros formatos.

Cómo instalar y usar CoZip para comprimir archivos

Instalar CoZip es muy fácil, pues solo tienes que ir a la página oficial de GitHub y seleccionar la opción "cozip_win_installer.exe". Ejecuta este instalador y marca la casilla de I Accept the Terms of the License Agreement para otorgar los permisos. Posteriormente, sigue los pasos Next>Install>Finish.

Ahora ya debería estar disponible entre las opciones principales desde el Menú Contextual. Simplemente, haz clic sobre el archivo o carpeta que necesites comprimir para verlo y, si no aparece, haz clic en Mostrar Más Opciones.

Aquí verás dos nuevas secciones, una llamada Extract de color azul que sirve para descomprimir y otra con el nombre Compress de color naranja, donde puedes elegir la compresión zip (CPU + GPU).

Eso sería prácticamente todo. En pruebas reales, en las evaluaciones realizadas en Gigazine, se ha determinado que cuatro vídeos de 7,59 GB tardaron en comprimirse 2 minutos y 6 segundos con la herramienta nativa de Windows, mientras que con CoZip solo 34 segundos en total.

En cuanto a la extracción, es peculiar porque Windows duró 58 segundos y CoZip 1 minuto y 6 segundos. Si bien ha tardado más, la diferencia es mínima, de tan solo 8 segundos.

Según los expertos, esto pasa porque la aplicación está optimizada para archivos pesados, pero no tanto para carpetas que tienen miles de archivos pequeños.

CoZip es una propuesta que hace lo mismo a lo que ya te has acostumbrado, pero con la ventaja de maximizar la velocidad y eficiencia. Es de código abierto, fácil de usar y aumenta la productividad, así que vale totalmente la pena al menos probarla.

Una memoria RAM usada no está mal ante la actual crisis de la industria e invertir en una GeForce RTX 4090 o 5070 así tampoco está nada mal. Siempre y cuando elijas con inteligencia y no solo porque están baratas, está bien.

El experto Timoteo Jacob Hudson de How to Geek afirma que hay varios modelos de componentes que deberías evitar a toda costa cuando se trata de material reacondicionado o previamente utilizado.

En serio, podría ser una de tus peores decisiones, así que no gastes tu dinero en los siguientes artículos para tu ordenador si no quieres llevarte una decepción.

GPU con menos de 16 GB de VRAM

Hay que empezar por lo más costoso y preciado para un gamer: la tarjeta gráfica. ¿Una RTX 5080 por menos de 1.000 euros? Es una ganga y cualquiera se interesaría, pero si no es estafa, lo más seguro es que sea de segunda mano.

Sea cual sea la GPU que estés buscando en estado "usada", si tiene menos de 16 GB de VRAM, es mejor que ni pienses en hacer la inversión.

A largo plazo, se vuelve un gasto innecesario por la exigencia exponencial de apps modernas, programas de renderizado y videojuegos AAA.

Contar con 8 GB de VRAM previamente utilizados es un seguro desgaste térmico que solo trae problemas para los componentes internos y el rendimiento general del equipo.

Es mejor que tenga una cantidad elevada y no sea de una generación tan antigua porque de lo contrario, merece más la pena una nueva.

SSD con QLC Nand

Si de verdad te preocupa la velocidad de transferencia, gran almacenamiento y eficiencia en procesamiento de archivos o ejecución de app, no uses SSD con tecnología QLC NAND que sean usados.

La degradación de este tipo de componente para tu PC se basa en los ciclos de escritura (P/E cycles) y probablemente ya haya alcanzado un punto máximo o podría estar a punto de hacerlo, por lo que la vida útil no sería la misma y el rendimiento tampoco.

Estas versiones son una pérdida en segunda mano, porque, a pesar de tener más densidad de datos, el desgaste QLC NAND es más rápido, siendo menos durable y confiable que los TLC o MLC.

CPU Intel 13 y 14

En cuanto a procesadores, mucho cuidado con las versiones Intel Core de 13.ª y 14.ª generación. Nuevos pueden dar la talla para lo que necesitas, pero si ya han pasado por uno o más ordenadores, olvídate de ellos.

Fallos críticos como la pantalla azul de la muerte, congelamientos y bajo rendimiento son constantes, especialmente en esas series, por varios inconvenientes de voltaje que han surgido desde 2024.

Aquí también está el riesgo de que la unidad quede inoperativa o tengas que cambiar de nuevo a otra CPU. Según el experto, es más lo que pierdes que lo que ganas, así que no te sorprendas cuando los encuentres a un precio económico en las tiendas online.

Fuente de alimentación (PSU)

¿Qué tipo de fuente de alimentación (PSU) usar en tu PC? Es algo deligado porque incorporar cualquier modelo a la ligera, más cuando es de segunda mano, podría significar errores graves en todo el hardware que se encuentra conectado.

No sabes por lo que ha pasado esa PSU o si ha tenido que soportar voltajes inestables constantes que la han deteriorado y, lamentablemente, es muy difícil darse cuenta de eso a simple vista.

Ese estrés por el que ha pasado va a causar debilidad en tus futuras protecciones de red de seguridad cuando haya problemas, dejando a la intemperie otras piezas internas.

Los enfriadores líquidos AIO podrían ser un verdadero desperdicio

Es algo que está ahí para cuidar tu PC del sobrecalentamiento. Tener un enfriador líquido (AIO) es una responsabilidad grande porque tiene un desgaste más grande que la refrigeración por aire.

Cuando ha pasado demasiado tiempo en funcionamiento, comienzan a presentar vulnerabilidades como microfugas, inestabilidades y deterioro en puntos cruciales como la bomba, los tubos y el radiador.

¿Quieres refrigeración líquida? Entonces, que sea un sistema nuevo, original o de alta calidad, porque uno usado no vale la pena.

Compra cada una de estas piezas si quieres, pero después no digas que nadie te lo advirtió cuando empiecen a dañarse o a causar problemas de lentitud en tu PC.

Tal vez la paciencia no ha durado lo suficiente y pronto van a traer al mercado dos productos importantes durante la conferencia CTC de marzo 2026 de la compañía.

La próxima generación de arquitectura GPU "Feynman" de la compañía de Jensen Huang está a la vuelta de la esquina y va a ser clave en la mejora de rendimiento para las tarjetas gráficas GeForce RTX 60 o 70.

¿Quieres saber de qué se trata? Tanto para las grandes compañías como para profesionales en modelado 3D y gamers, seguro que les interesa lo que va a suceder en la industria de ordenadores.

NVIDIA ya tiene la potente arquitectura Feynman para las próximas series GeForce RTX 60 y 70

NVIDIA se prepara para el CGT 2026 que va a llevarse a cabo del 16 al 19 de marzo, según indica la página oficial. ¿Por qué es tan importante? Pues es un evento en el que la compañía revela sus nuevos avances tecnológicos y productos junto al CEO, Jensen Huang.

Según comparte el medio Techbang, la mencionada empresa líder en GPUs estaría planeando anunciar oficialmente la nueva arquitectura Feynman, al parecer, un nombre inspirado en el físico teórico estadounidense Richard Feynman (1918-1988).

Este diseño interno que define cómo funciona el chip va a ser una revolución importante sobre las próximas generaciones de tarjetas gráficas, probablemente las RTX serie 60 y 70 o aceleradores de inteligencia artificial especiales.

Su composición es un paso tecnológico gigante porque incorpora un nodo A16 de TSMC que se considera como el primer proceso de 1.6 nanómetros (nm) del mundo, algo que mejora cómo fluye la electricidad para eliminar interferencias y aumentar la eficiencia energética a más de 20% en comparación con los 2 nm.

De este modo, este tipo de procesadores puede procesar sistemas de cálculos complejos para inteligencia artificial sin ser un problema eléctrico debido a su red de suministro de energía trasera (SPR).

Eso sí, requiere de un consumo elevado, aproximadamente de 1.000 W hasta los 2.000 W (doble chip). Debido a esto, está la preocupación del incremento de calor que probablemente sea mitigado con pura refrigeración líquida para impedir el sobrecalentamiento.

Por supuesto, también se ha pensado en el tema de la gran inversión que requiere y el impacto en la infraestructura eléctrica a futuro. Los gastos de fabricación van a ser gestionados con empaquetado EMIB-T de Intel y sin depender de la capacidad CoWoS de TSMC.

Esto va acorde con las especulaciones sobre que NVIDIA también está tomando un enfoque en tareas de entrenamiento y razonamiento para los modelos de IA. De igual manera, se sigue rumoreando que podría integrar "tecnología LPU para inferencia".

Las actuales tarjetas GeForce RTX 50 cuentan con la arquitectura Blackwell, mientras que la sucesora de esta sería Rubin con un lanzamiento pautado para este año. Feynman llegaría después de Rubin al mercado entre 2028 y 2029.

Como puedes ver en las fotos y el vídeo que acompaña a la noticia, la placa base quedó completamente fundida con el procesador y su disipador. La tarjeta gráfica, una RTX 4060, se derritió por completo en una esquina de la carcasa. Todo el interior, especialmente los cables y conectores, quedaron completamente dañados.

En estos casos, lo lógico es tirarlo todo a la basura. Pero el dueño de este PC recurrió a lo que parecía imposible: llevó la tarjeta gráfica a reparar. Un instructivo vídeo nos muestra lo que ocurrió después.

Reparando una RTX 4060 fundida

Este técnico en reparaciones, de origen chino, ha mostrado todo el proceso en su canal 修电脑的张哥 de Youtube.

En primer lugar, desarmó por completo la tarjeta gráfica. Todo estaba quemado… menos la placa interna que contiene el chip con la GPU. Comprobó que todos los chips de esta placa seguían recibiendo corriente.

Viendo que el núcleo principal de la RTX 4060 se había salvado, metió la placa bajo el grifo y la lavó a fondo con jabón y un cepillo de dientes, para quitar la suciedad y la ceniza:

Colocó un disipador temporal a la GPU y la conectó a la corriente para comprobar que la GPU funcionaba. Así fue. La RTX 4060 podía ser recuperada.

Curiosamente, lo más difícil fue encontrar una carcasa de segunda mano para la RTX 4060. No la encontró, así que al final tuvo que ponerle una de la RTX 4060 Ti, que es un poco más grande.

La tarjeta quedó como nueva, y en los benchmarks incluso rendía mejor que antes, porque los ventiladores y la carcasa más amplia, proporcionan una mejor refrigeración.

Parecía una tarea imposible: de un ordenador derretido por un incendio, este técnico reparador chino sacó una RTX 4060 medio fundida, que ha dejado como nueva.

Donde Jensen Huang ve un aumento de realismo, los jugadores ven gráficos generados por inteligencia artificial que alteran el contenido original creado por humanos, y hace que todos los juegos se vean igual.

DLSS 5 es IA generativa aplicada a la iluminación de los juegos. O al menos, eso sería lo ideal: mejorar solo la iluminación. Pero como puedes ver en el siguiente video, cambia por completo los rostros de los personajes, y hace que todo parezca el mismo juego, eliminando el arte original para unificar el diseño de esos diferentes títulos, con una única visión: la de la IA.

El CEO de Nvidia da marcha atrás… o no

Las críticas a lo que es IA generativa aplicada a un juego, han sido brutales. Y se acrecentaron ante la agresiva reacción de Jensen Huang, que dijo a estos gamers que “están completamente equivocados”. Lo estropeó aún más.

Ayer el fundador de Nvidia fue entrevistado en el pódcast de Lex Fridman, que puedes ver aquí. Y cómo no, fue preguntando por todo el lío que se ha montado. Huang estuvo más conciliador, intentando empatizar con sus clientes: “Creo que su punto de vista tiene sentido”, reconoció.

“Y entiendo por qué piensan así, porque a mí tampoco me entusiasma el contenido generado por IA de mala calidad (IA slop). Ya sabes, todo el contenido IA se parece cada vez más, y todo es precioso... así que comprendo lo que piensan. Pero eso no es precisamente lo que pretende hacer DLSS 5”.

Sin embargo, el CEO de Nvidia intentó volver a explicar lo que es DLSS 5, y dió la misma explicación que otras veces: “El artista determina la geometría, nosotros somos totalmente fieles a la geometría... así que cada fotograma se mejora, pero no cambia nada”.

Eso no es lo que se ve en el vídeo de la propia Nvidia, en donde los rostros cambian por completo, tal como puedes apreciar en la captura anterior.

La clave, según Huang, es que los desarrolladores tendrán el control para decidir si aplican DLSS 5 con más o menos intensidad.

“La cuestión de la mejora, DLSS 5... en el futuro, incluso se podrá hacer con un prompt. Ya sabes, quiero que sea un sombreador de dibujos animados. Quiero que tenga este aspecto, más o menos. Incluso podrías darle un ejemplo y se generaría en ese estilo, todo ello en consonancia con el arte, el estilo y la intención del artista”.

Lo siento, Jensen, pero estás describiendo Nano Banana… Generar una capa de IA que tapa el diseño original del artista humano.

DLSS 5 no saldrá hasta final de año, así que Nvidia tiene tiempo para ajustarlo a lo que piden los gamers: mejoras en la iluminación, sí, IA generativa que cambia los rostros y los escenarios, no. Veremos quién gana este pulso cuando la nueva tecnología de IA llegue al mercado.

No se trata de cualquier cosa, sino de una nueva generación de Lisuan que va a hacerle frente a la GeForce RTX 4060, Radeon RX 9060 XT y Arc B580 con características superiores que a muchos jugadores les podría llamar la atención.

¿Esperando para ejecutar Cyberpunk 2077 o ARC Raiders? El sector gama media de GPUs recibe un nuevo integrante llamado G100 y está a nada de ser lanzado para ofrecerse a un precio realmente asequible.

Lisuan G100 se planta como un competidor temible ante las RTX de Nvidia

En la industria siempre ha habido nombres conocidos y parecía que las cosas se mantendrían así por mucho tiempo. Entre el conjunto de grandes compañías como Nvidia, Intel y AMD, poco a poco ha estado surgiendo una nueva marca, destacando por su potencial.

Ahora, Lisuan Tech está entrando en la competencia con la tarjeta gráfica G100 que anunció a mediados de 2025 y no está jugando, pues es la primera marca que va a brindar una GPU gaming de 6 nm en toda China.

Las comparativas apuntan a que es una de las más potentes y asequibles de la gama media general, rivalizando con las Radeon RX y GeForce RTX, según comparten los expertos de WCCTech.

Esa serie 7G100 incorpora una memoria GDDR6 de 12 GB, PCIe 4.0, 192 TMUs y 96 ROPs. El consumo energético es de 225 W e integra un conector de 8 pines, suficiente como para soportar cargas exigentes en el medio.

En las pruebas de rendimiento de OpenCL, tal y como se puede apreciar en la imagen compartida, la Lisuan G100 alcanza los 111.290 puntos, siendo superada solo por la RTX 5060, 5060 Ti y 4060 Ti, mientras que se posiciona por arriba de la RTX 4060 (101.028) y RX 9060 XT (87.653).

Además de eso, es una de las más avanzadas porque tiene algo que otras no: el soporte funcional para Windows on ARM. Es la primera tarjeta gráfica dedicada (discreta) en la historia en tener esta compatibilidad nativa de drivers 3D (WDDM para ARM64), algo que es fundamental en el mercado asiático, pero que también llama la atención de toda la industria.

¿Por qué es un hito mundial? Pues anteriormente solo se podía usar la GPU integrada de un portátil con procesador ARM sin tener la posibilidad de usar otras tarjetas externas para procesar juegos o tareas exigentes a través de controladores especiales para Windows 11 en dicha arquitectura.

Fecha de lanzamiento y precio de la Lisuan G100

Las expectativas han aumentado y muchos usuarios quieren saber cuándo va a llegar este modelo. La compañía todavía no ha revelado una fecha de lanzamiento oficial, pero, según filtraciones en X de @realVictor_M, esta tarjeta gráfica 7G100 va a ser lanzada el próximo 12 de marzo.

Considerando que la producción en masa comenzó alrededor de septiembre de 2025, no está tan alejado de la realidad. Por lo visto, la marca está pensando en hacer un enfoque en el sector de consumo, estaciones de trabajo y desarrollo de inteligencia artificial, ya que es la demanda del mercado actual.

En cuanto al precio, no se sabe nada, pero es lo que podría hacer que su popularidad se eleve. Con ser una GPU un poco más económica con las que se compara, significaría una verdadera competencia, no solo en China, sino a nivel mundial.

Según ha confirmado el vicepresidente de ARM, Christopher Bergey, al medio Geeknetic, descartan que ofrezcan una GPU a sus socios para Windows.

Aquí cabe destacar que, a diferencia de Intel o AMD, ARM no fabrica chips físicos en masa para los consumidores, sino que realiza la arquitectura de los semiconductores; básicamente, diseñan la Instrucción de Conjunto (ISA) y los planos de los núcleos.

Esta compañía es básicamente la base toda la era móvil y ofrece dichos planos a otras compañías importantes del sector, como Apple, Samsung o Qualcomm, para sus respectivos procesadores.

A nivel de chips, las CPUs de ARM sí se pueden ver en algunos, como los Snapdragon X Elite de Qualcomm, aunque el apartado gráfico no corresponde a ARM, sino a una propia de Qualcomm, algo que se repite en móviles.

Y la confirmación de no ofrecer ninguna GPU a sus socios en el mercado de Windows tiene bastante sentido, ya que ARM prefiere seguir apostando por la idea que de otros como Nvidia personalicen la parte gráfica para sus usuarios.

Además, el principal crecimiento de ARM no se basa en los ordenadores, sino en el mercado móvil, con su GPU Inmortalis, particularmente entre la gama alta o los topes de gama.

Así como en otros mercados más especializados, como los centros de datos o la inteligencia artificial, un negocio que parece que ningún fabricante quiere perderse.

Para el usuario final, este contexto se traduce en que todo seguirá como hasta ahora, con los procesadores de Qualcomm usando Adreno como GPU, o Nvidia con GeForce, dejando al margen del apartado gráfico a ARM.

En cualquier caso, la arquitectura de ARM se basa en el modelo RISC –Computación de Conjunto de Instrucciones Reducidas–, el cual se enfoca bastante en priorizar la eficiencia energética, básicamente para garantizar que un dispositivo alcance el día sin sobrecalentarse.

Esa cultura de montar tu propio PC tiene los días contados y el hardware está dejando de ser un producto que comprar para convertirse en un servicio. Ya no es raro ver programas de suscripción para alquilar portátiles gaming, planes de pago a plazos para consolas.

La nueva propuesta, debido a los altos de precios de componentes tan esenciales en un ordenador como la GPU o la RAM es ahorrarse el pago descomunal y, a cambio, pagas una cuota mensual. La letra pequeña, sin embargo, es que, si dejas de pagar, el equipo se devuelve.

El gran cambio que se está viendo ahora es que esos mismos chips que necesitas para jugar a máxima potencia son los mismos que las empresas de IA están consiguiendo antes que nadie para sus centros de datos. Todo a base de dinero.

Un informe de Deloitte explica que el gasto en hardware para IA ha subido un 166% en el último año, alcanzando los 82.000 millones de dólares. Como el hardware gaming compite de tú a tú en las mismas fábricas con los superordenadores de IA, los precios se mantienen por las nubes y el stock escasea.

El problema aquí es si una tarjeta gráfica cuesta lo mismo que un sueldo mensual, alquilar el equipo empieza a parecer hasta positivo.

Las grandes compañías esto lo saben y de ahí que ya estén probando con lo que se denomina como Hardware como Servicio. Empresas como HP, con su suscripción OMEN, te envían un portátil a casa a cambio de una cuota mensual que incluye soporte y la promesa de cambiarlo por uno mejor al año.

Sony también ha probado con el programa Sony Flex en el Reino Unido, permitiendo pagar una PlayStation 5 a plazos durante varios años. La diferencia es que, al final del contrato, el hardware no es tuyo; simplemente lo devuelves. Pero muchos prefieren tener acceso limitado, como si de alquilar una película en el videoclub se tratase, a no tener nada.

Montar un PC deja de ser tan barato como parecía hace unos meses

Las previsiones del sector llevan ya bastante tiempo en rojo y no son muy agradables precisamente. Expertos y analistas coinciden en que los precios de la memoria y el almacenamiento seguirán subiendo durante la primera mitad de 2026. Y algunos creen que la situación podría extenderse bien entrado 2027.

Desde Kingston, el mensaje es que si necesitas ampliar RAM o cambiar de SSD, no esperes a que bajen los precios, porque no va a pasar pronto. Según la compañía, la tendencia sigue siendo claramente a la alza.

En la misma línea, un empleado de Sapphire ya advertía en diciembre de 2025 que el mercado no empezaría a estabilizarse hasta dentro de seis u ocho meses. Eso nos lleva, como pronto, a verano. Y estabilizarse no significa bajar, sino dejar de subir tan rápido.

Es por esto que ya hay usuarios que están cogiendo memoria de portátil, mucho más barata, y adaptándola para usarla en ordenadores de sobremesa.

Aunque puede parecer una locura, lo cierto es que a muchos les están funcionando y los foros y redes se están llenando de casos de éxito.

Para que te hagas una idea, la RAM para portátiles, la famosa SO-DIMM, cuesta bastante menos que la de escritorio. Lo que han decidido es unir dos módulos pequeños, montarlos en una placa y crear su propia memoria de 32 GB perfectamente útil.

Uno de los casos más comentados es el de un modder conocido como VIK-on. Con dos módulos de 16 GB, una placa base adaptada, algo de soldadura y un poco de software, consiguió crear su propio módulo DDR5. No le salió gratis, pero sí mucho más barato que comprar uno nuevo en tienda.

Por otro lado, hay canales conocidos que han probado adaptadores que permiten usar RAM de portátil en PC de sobremesa. Si bien es cierto que funciona, todos coinciden en que se trata de una situación para salir del paso. No es algo que pueda hacer todo el mundo o sirva para muchos años.

Debido a la evolución de esta tecnología, los centros de datos y equipos de grandes compañías han aumentado la demanda de silicio, memorias y chips. Esto ha terminado en una explosiva crisis de componentes, donde hay cada vez más escasez y los precios suben sin parar.

Lo que algunos ven como una pausa y un retraso que podría corregirse para 2030, para la empresa de Jensen Huang significa una ruptura histórica de lanzamientos anuales. La situación es tan caótica que Nvidia ha cancelado la serie GeForce RTX 50 Super y para 2026 no habrá nuevas tarjetas gráficas.

Nvidia abandona los lanzamientos anuales de GPUs

¿Estabas esperando las RTX 50 Super? ¿Querías saber todo sobre la próxima serie RTX 60? No eras la única persona entusiasmada por los nuevos lanzamientos de la compañía líder en GPUs.

Lamentablemente, el panorama no es favorable siquiera para equipos grandes como este. En 2026 está pasando algo que no ocurría desde finales de los años 90 y es que, según XDA Developers, Nvidia se prepara para no lanzar una nueva generación de tarjetas gráficas durante este año.

Por lo visto, los esfuerzos estarían centrados en el centro de datos de IA. Ante la crisis de memoria, demanda de silicio y otros factores que están afectando el mercado actual, marca el verdadero fin de una era que moldeó tu experiencia como gamer.

Normalmente, en cada CES o anuncio oficial, se esperaba una nueva generación de GPU o versiones alternativas de series que determinaban diferencias importantes. En 2026 se suponía que en el mencionado evento se vería o revelarían rumores sobre la RTX 50 Super (Kicker) y no ha pasado absolutamente nada.

El suministro de producción de videojuegos es desviado hacia los aceleradores de inteligencia artificial, dejando a un lado los proyectos orientados al gaming. Hace más de 30 años, en la época de la RIVA TNT y la GeForce 256, pasaba algo similar, pero eran los comienzos.

En realidad, es una compañía que ha sabido sobrevivir muy bien y adaptarse a las crisis, demostrándolo en acontecimientos como pendemia, mina de criptomonedas y similares. Esta vez, parece que el golpe es más duro y las decisiones actuales están siendo tomadas con precaución.

La IA gana la guerra del silicio y los gamers pagan las consecuencias

Las series RTX 20, 30 y 40 llegaron a tiempo, teniendo hasta variantes “Super” a pesar de los obstáculos que se presentaron en la industria en su momento. Lamentablemente, el quiebre de la tradición de lanzamiento anual cambia las cosas para siempre.

Este año no ha habido tantas filtraciones de benchmarks como solía verse en el mes de enero, no existen muchas comparativas y ningún avance de parte de la empresa que lidera el mercado.

La noticia se suma a la ola de componentes para gaming que aumentan deliberadamente su precio. Aunque hay ofertas en la RTX 50, con el tiempo la mayoría ha escalado a valer hasta 30% o 50% más del inicial.

Junto a la crisis de la memoria RAM y SSD, es una catástrofe para el bolsillo de los jugadores o profesionales que deben contar con componentes de alto rendimiento para proyectos avanzados.

Aunque es un lado muy negativo, la misma presión en el sector podría hacer que la serie RTX 50 se convierta en un estándar dominante si se estabilizan los precios y podría preparar a muchos para cuando la serie RTX 60 se anuncie finalmente.

Durante una charla, tras una cena con ingenieros de SK hynix, Huang ha afirmado que el mes que viene, en el evento GTC 2026, presentarán un chip que "sorprenderá al mundo". Huang no solo habla de un procesador más rápido, sino de algo que el mundo "no ha visto antes".

El propio CEO de Nvidia ha admitido que seguir aumentando el rendimiento es cada vez más difícil porque se están chocando contra los límites de la física.

Ya no basta con meter más piezas dentro de una GPU; ahora hay que inventar nuevas formas de arquitectura. De ahí que su frase resuene con más fuerza. Al parecer, es algo que cambiará por completo la forma de diseñar las gráficas.

¿Qué podría tener Nvidia cocinándose en el horno para dejar al mundo con la boca abierta?

Teniendo en cuenta que aún falta algo de tiempo y que esa pequeña bomba parece realmente un cambio enorme, es inevitable que muchos empiecen a lanzarse a la piscina al afirmar qué podría ser.

Aunque muchos fanáticos de los videojuegos están cruzando los dedos por ver una nueva tarjeta gráfica de la serie RTX, la realidad es que se podría casi descartar esta idea.

Hace unos días ya se pudo saber que Nvidia, con un 99% de seguridad, no lanzará nuevas tarjetas gráficas RTX en 2026 y que la esperada serie RTX 60 no llegaría hasta 2028.

La noticia llegó después de meses de rumores. Muchos esperaban ver una actualización Super de la serie RTX 50 en el CES 2026. No ocurrió. Pero un informe señala que Nvidia ha decidido no mover ficha este año, dejando en el aire tanto esa novedad como la siguiente generación.

El motivo ya te lo puedes imaginar: la memoria RAM. La propia compañía ha reconocido que la demanda de sus GPU GeForce RTX es muy fuerte y que el suministro de chips de memoria es limitado. En pocas palabras, hay más demanda que oferta y eso no se puede sostener si encima lanzas nuevas versiones.

Por otro lado, hay voces que hablan de que ese chip sorpresa podría ser un procesador híbrido que mezcle computación y memoria de una forma nunca vista, eliminando los cuellos de botella que hoy retrasan a las IA más top. Esto sería un auténtico bombazo, ya que conseguiría que los datos viajen dentro del chip a una velocidad que hoy parece imposible.

De cara al usuario, si el chip sorpresa es un cambio total en la forma en que se procesa la IA, podrías ver muy pronto asistentes de voz a otro nivel, traductores en tiempo real y motores de búsqueda realmente potentes e inteligentes.

Pero a todo esto hay que sumarle el factor 'Vera Rubin'. Esta plataforma es el relevo de la actual arquitectura Blackwell, y se espera que sea el corazón de los superordenadores que irán naciendo hasta finales de esta década.

Si Jensen Huang dice que lo que presentará en marzo va a sorprender al mundo, es porque probablemente ha encontrado la forma de integrar funciones de IA directamente en el hardware de red o en sistemas de refrigeración líquida integrados en el propio silicio. Aquí, como este decía, ya no se habla de potencia bruta sino de eficiencia.

En una entrevista para medios chinos, ha advertido que la crisis de las memorias DRAM y NAND no es un bache temporal. La industria está ante un cambio de era donde los fabricantes de chips están pidiendo algo nunca visto: que las empresas paguen por adelantado la producción de los próximos tres años si quieren asegurarse un lugar en las fábricas.

Históricamente, el mercado de la memoria era cíclico; había épocas de gran abundancia, sin problema alguno, y épocas de precios muy elevados. Pero ahora, las fundiciones que fabrican estos componentes tan vitales para todos estiman que la escasez durará, como mínimo, hasta el año 2030.

Tal y como explica, la razón es que el mercado se ha convertido en un territorio hostil donde las marcas tecnológicas están perdiendo el control. Si no tienes la capacidad económica para adelantar millones de dólares sin ver un solo chip en tres años, simplemente te quedas fuera.

OpenAI, por ejemplo, ya ha firmado acuerdos con Samsung y SK Hynix que podrían acaparar hasta el 40% de las DRAM mundiales.

Además, a todo esto hay que sumarle una IA que todavía no ha llegado a lo más alto. Según el CEO de Phison, la necesidad de memoria de los grandes centros de datos va a alcanzar niveles históricos este año y se mantendrá así hasta el final de la década.

Esto crea un efecto embudo y, mientras tú quieres 16 GB de RAM para tu portátil, una empresa de IA necesita terabytes para entrenar a sus modelos. Ellos siempre van a pagar más y antes que el fabricante de tu ordenador.

Esta competencia desleal va a provocar lo que K.S. Pua llama un 'invierno de productos'. Para la segunda mitad de 2026, se espera que muchas marcas que cuentan con móviles o tablets a precios imbatibles simplemente cancelen sus líneas de productos.

No podrán competir por la memoria, y los productos de gama baja directamente podrían desaparecer por completo.

Nvidia congela el sector gaming y anuncia que la serie RTX 60 se retrasa hasta 2028

Todo apunta a que Nvidia no lanzará nuevas tarjetas gráficas RTX en 2026 y que la esperada serie RTX 60 no llegaría hasta 2028.

El motivo ya te lo puedes imaginar: la memoria RAM. La propia compañía ha reconocido que la demanda de sus GPU GeForce RTX es muy fuerte y que el suministro de chips de memoria es limitado. En pocas palabras, hay más demanda que oferta y eso no se puede sostener si encima lanzas nuevas versiones.

Además, teniendo en cuenta el salto, se busca más capacidad y más potencia. Pero sin suficiente suministro de memoria GDDR7, fabricar estos modelos resulta inviable.

De hecho, Nvidia habría terminado el diseño de estas tarjetas. El problema no sería técnico, sino de disponibilidad de componentes. La falta de memoria no solo afecta a las futuras GPU, sino también a las actuales. Se habla incluso de recortes en el suministro de algunas gráficas y de una prioridad absoluta hacia modelos con menor cantidad de VRAM.

Mientras tanto, la RTX 60 empieza a convertirse en una promesa lejana. En el CES 2026 ya se comentaba que podría llegar en la segunda mitad de 2027, con una hipotética RTX 6090 basada en una nueva arquitectura llamada Rubin y con un rendimiento al menos un 30% superior al de la RTX 5090. Ahora, ese horizonte se mueve hasta 2028.

El resultado no podría ser mejor para la empresa de Sam Altman. Este nuevo modelo es capaz de crear código a más de 1.000 tokens por segundo. Esto es unas 15 veces más rápido que su predecesor y deja tiritando a competidores como Claude Opus 4.6, que en su modo premium apenas llega a una fracción de esa velocidad.

Esto ha sido gracias a un cambio de estrategia. Hasta ahora, el avance estaba marcado por Nvidia y sus tarjetas gráficas. Sin ellas prácticamente no podías hacer nada. Hasta ahora. OpenAI se ha cansado de este monopolio y de esta espera.

Es la respuesta directa de Sam Altman tras un código rojo interno por la presión de Google y Anthropic, que le estaban empezando a ganar la carrera de la IA, sobre todo en el ámbito de la programación.

El tamaño sí importa para OpenAI, por eso estos procesadores son del tamaño de un plato

Lo que realmente está llamando la atención de todos no es solo el software, sino el hardware que hay debajo. El Codex-Spark corre sobre el Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) de Cerebras, un chip que no se parece en nada a lo que tienes en tu PC. Tiene el tamaño de un plato, una oblea de silicio gigante que rompe con el diseño hasta ahora de chips pequeños interconectados.

Al ser una sola pieza, aunque sea enorme, los datos no tienen que viajar por cables o circuitos externos, lo que acaba por completo con el cuello de botella que no terminaba de encajar con OpenAI al usar los modelos de Nvidia.

Este ha sido uno de los grandes motivos de ruptura. A esto también se le suma la potencia y velocidad. Altman y su equipo empezaron a estar no muy conformes con la velocidad de los chips de Nvidia para las tareas de inferencia.

Por eso, OpenAI ha iniciado una estrategia de diversificación: firmaron con AMD en octubre de 2025, cerraron un acuerdo de 38.000 millones con Amazon en noviembre y ahora lanzan este órdago con Cerebras.

Como ves, desde hace ya unos meses, la idea es romper por completo con la dependencia de un solo proveedor. Mientras Nvidia sigue centrada en el entrenamiento de los modelos más grandes, Cerebras es experto en inmediatez.

Para un programador que pasa ocho horas al día esperando a que la IA le dé una línea de código, pasar de 100 a 1.000 tokens por segundo cambia todo.

El cuello de botella de la inferencia y 100.000 millones de dólares en el aire

Nvidia es la reina indiscutible para entrenar a la IA. Pero una vez que la IA ya sabe, lo que necesita es responder rápido al usuario, algo que técnicamente se llama inferencia. OpenAI se empezó a quejar de que los chips de Nvidia no eran lo suficientemente rápidos para las respuestas instantáneas que exige el nuevo GPT-5.3.

A esto se le suma una cuestión puramente estratégica y de supervivencia. Depender al 100% de un solo proveedor es un suicidio, sobre todo cuando Nvidia tiene a todo tipo de empresas, desde Microsoft hasta Google, esperando por los mismos chips.

OpenAI simplemente se ha cansado de esperar y de estar atada a los precios y plazos de entrega de Jensen Huang. Por eso, el plan original de invertir 100.000 millones de dólares en hardware de Nvidia se ha ido enfriando hasta casi desaparecer, sustituido por una estrategia donde OpenAI ahora también juega con AMD, Amazon y Cerebras.

La compañía de Altman ha demostrado que puede conseguir velocidades 15 veces superiores a las que conseguía con Nvidia. El problema, o quizá no, puede venir ahora. Nvidia quizá podría colocarles al final de la cola si quieren hacerse con lo mejor de lo mejor de esta compañía.

El suceso muestra cómo la tarjeta gráfica comienza a emitir llamas visibles desde varios puntos apenas unos segundos después de arrancar el sistema.

Según la información disponible, el usuario acababa de montar un PC personalizado en el que había instalado por primera vez una fuente de alimentación de 1300 W junto a la citada RTX 5090 Trio. Como medida de precaución, decidió grabar el primer encendido del equipo por si algo salía mal.

Esta decisión permitió documentar un fallo extremadamente poco común, incluso para una generación de tarjetas gráficas que ya arrastra cierta polémica. En el vídeo puede apreciarse cómo, tras pulsar el botón de encendido, la GPU comienza a arder, lo que obliga al usuario a apagar el equipo de inmediato.

La intervención fue rápida, pero no logró salvar la tarjeta gráfica, que quedó completamente inutilizada tras el incidente. Por suerte, el resto del sistema continuó funcionando con normalidad, aunque se apreciaron marcas visibles de quemaduras en algunos componentes.

Tras lo ocurrido, el usuario sustituyó la tarjeta dañada por una GeForce RTX 5060, mientras se analizaban las posibles causas del incendio. Según ha señalado el analista @unikoshardware, el origen del problema podría estar relacionado con un cortocircuito en el VRM encargado de alimentar la memoria VRAM, lo que explicaría la aparición de llamas en múltiples zonas de la tarjeta, y no únicamente en el conector de alimentación.

El golpe económico es considerable para el afectado, ya que la RTX 5090 es un producto de altísimo precio, con valores que superan los 4.000 euros en muchos mercados.

La propia Nvidia ha reconocido el problema y recomienda desinstalar la actualización, mientras que Microsoft todavía no ha ofrecido una respuesta oficial sobre estos nuevos informes.

Durante las últimas semanas, numerosos usuarios han reportado inestabilidad en sistemas con GPU Nvidia. En un primer momento, los fallos se atribuyeron a dos controladores lanzados por la compañía en enero, pero las quejas persistieron incluso después de revertir dichos drivers. Las investigaciones posteriores apuntan ahora directamente a la actualización acumulativa de Windows 11 como origen del problema.

En los foros oficiales de Nvidia se describen pérdidas de rendimiento de entre 15 y 20 fotogramas por segundo en determinados juegos, además de errores en la generación de fotogramas, parpadeos y otros fallos visuales. Un administrador de la compañía ha confirmado que el equipo técnico está analizando la situación y ha aconsejado a los usuarios afectados desinstalar el parche KB5074109 como medida provisional.

Para comprobar si esta actualización está instalada, es necesario acceder a Configuración, Windows Update e Historial de actualizaciones. Desde ese mismo menú, es posible eliminar el parche utilizando la opción de desinstalación disponible en la parte inferior de la página.

Se trata de una actualización especialmente problemática. Con anterioridad, ya se habían reportado errores en conexiones de Escritorio remoto con servicios como Azure y Microsoft 365, bucles de reinicio en equipos con Secure Launch, bloqueos al iniciar Outlook y diversas anomalías visuales en el sistema.

Por el momento, los usuarios con tarjetas AMD no han informado de incidencias similares, por lo que todo apunta a que el problema afecta únicamente a sistemas con GPU Nvidia.

La noticia llega después de meses de rumores. Muchos esperaban ver una actualización Super de la serie RTX 50 en el CES 2026. No ocurrió. Y ahora, un informe señala que Nvidia ha decidido no mover ficha este año, dejando en el aire tanto esa novedad como la siguiente generación.

El motivo ya te lo puedes imaginar: la memoria RAM. La propia compañía ha reconocido que la demanda de sus GPU GeForce RTX es muy fuerte y que el suministro de chips de memoria es limitado. En pocas palabras, hay más demanda que oferta y eso no se puede sostener si encima lanzas nuevas versiones.

Y es que, actualmente, los centros de datos de IA no se conforman solo con GPU. La verdadera necesidad ahora son memorias y almacenamiento para procesar millones de datos. OpenAI, por ejemplo, firmó acuerdos con Samsung y SK Hynix que podrían acaparar hasta el 40% de las DRAM mundiales.

Sin RTX 50 Super y con la RTX 60 en un muy largo plazo

Lo cierto es que, de ambas noticias, la cancelación, o al menos el aplazamiento indefinido, de la RTX 50 Super ha sorprendido en especial.

Durante meses han ido y viniendo filtraciones con posibles especificaciones. Se hablaba de una RTX 5080 Super con 24 GB de memoria GDDR7 y un consumo energético superior al modelo de ahora. La RTX 5070 Ti Super también habría subido hasta los 24 GB, y la RTX 5070 Super incluso aumentaría el número de núcleos CUDA.

Eso sí, desde diciembre ya se podía esperar el desastre. El problema es que el salto principal de estas versiones iba a estar en la memoria. Más capacidad y más potencia. Pero sin suficiente suministro de memoria GDDR7, fabricar estos modelos resulta inviable.

De hecho, Nvidia habría terminado el diseño de estas tarjetas. El problema no sería técnico, sino de disponibilidad de componentes. La falta de memoria no solo afecta a las futuras GPU, también a las actuales. Se habla incluso de recortes en el suministro de algunas gráficas y de una prioridad absoluta hacia modelos con menor cantidad de VRAM.

Mientras tanto, la RTX 60 empieza a convertirse en una promesa lejana. En el CES 2026 ya se comentaba que podría llegar en la segunda mitad de 2027, con una hipotética RTX 6090 basada en una nueva arquitectura llamada Rubin y con un rendimiento al menos un 30% superior al de la RTX 5090. Ahora, ese horizonte se mueve hasta 2028.

Una previsiones para el sector nada positivas

Las previsiones del sector llevan ya bastante tiempo en rojo y no son muy agradables precisamente. Expertos y analistas coinciden en que los precios de la memoria y el almacenamiento seguirán subiendo durante la primera mitad de 2026. Y algunos creen que la situación podría extenderse bien entrado 2027.

Desde Kingston, el mensaje es que si necesitas ampliar RAM o cambiar de SSD, no esperes a que bajen los precios, porque no va a pasar pronto. Según la compañía, la tendencia sigue siendo claramente a la alza.

En la misma línea, un empleado de Sapphire ya advertía en diciembre de 2025 que el mercado no empezaría a estabilizarse hasta dentro de seis u ocho meses. Eso nos lleva, como pronto, a verano. Y estabilizarse no significa bajar, sino dejar de subir tan rápido.

Nvidia está ocupada con la IA, así que olvídate de GPU para jugadores más baratas y mejores

Como antes ya se ha mencionado, esto no solo afecta a la RAM o SSD y el tema de las GPU está que arde. Nvidia lleva ya algo más de un año atrasando lanzamientos míticos y muy esperados por los usuarios por culpa de la IA.

Además, un estudio realizado por Bloomberg ha analizado más de 25.000 puntos de la red eléctrica estadounidense y su relación con la ubicación de centros de datos. El resultado es que, en los últimos cinco años, los precios mayoristas de la electricidad se han disparado hasta un 267% en las zonas más cercanas a esas instalaciones.

No solo se encarece de cara a los usuarios el precio de GPU, RAM o SSD, también se disparan los precios de la luz.

Por ejemplo, al norte de Virginia, en estados como Maryland o Pensilvania, las compañías eléctricas se enfrentan a una demanda que se multiplica cada año, y que está impulsada no tanto por los hogares ni la industria de allí, sino por las enormes granjas de servidores que alimentan ChatGPT, Copilot, Gemini y cientos de servicios en la nube.

El problema es el efecto dominó que esto provoca. Cuanto más consumen los centros de datos, más sube el precio en las subastas de capacidad eléctrica, el sistema con el que Estados Unidos asegura su suministro a futuro.

Pero parece que lo peor está por llegar. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) ha alertado de que el consumo eléctrico de los centros de datos se duplicará hasta alcanzar 945 teravatios/hora en 2030, una cantidad superior a la demanda de países completos como Francia o Japón. La IA, dice la AIE, será la principal responsable de todo esto.