Opciones para montar un IA workstation y valoaciones.

Qué cuesta montar una IA workstation: 7.000€ de Mac o 3.000€ de PC​

Montar una IA local no sale rentable. Ni con el equipo más caro. La conclusión se repite entre quienes han echado cuentas: mientras una suscripción a Claude o ChatGPT mantenga los precios actuales, ningún desembolso de cuatro cifras se recupera. Y sin embargo la conversación no muere, porque el argumento que la sostiene no es económico, sino de privacidad: tener «tu propiedad y tu control sobre las cosas que te afectan». A un precio razonable, claro. Ahí está el problema.

¿Cuánto cuesta montar una IA workstation?​

El abanico de precios aparece rápido. El Mac Studio M5 Ultra ronda los 7.000€, y su baza es la memoria unificada: mucha cantidad y un ancho de banda que llega a 1 TB por segundo. En el lado PC, hay equipos orientados a IA por unos 3.000€, con la RAM más rápida y más ancha como solución para mover modelos grandes. Y luego está la vía de la tarjeta gráfica suelta: se han visto RTX 5090 a 6.000€, una cifra que por sí sola descoloca cualquier presupuesto doméstico.

La pregunta razonable —¿se puede montar algo más barato que valga la pena?— sigue sin respuesta cerrada. La horquilla va de 3.000 a 7.000 euros y cada tramo compra una experiencia distinta.

El ancho de banda manda: 1 TB/s frente a 250 GB/s​

El cuello de botella no es el procesador. Es la memoria. El procesador se queda esperando a que le lleguen los datos, y ese ritmo lo fija el ancho de banda —no la «velocidad de ancho de banda», como se corrige con retintín—, que depende de dos cosas: lo ancho que sea y la velocidad de la propia RAM. El Mac Studio se mueve en 1 TB/s; los PC orientados a IA, en torno a 250 GB/s.

La traducción a tokens por segundo es lo que decide si el cacharro sirve para trabajar o para esperar. Un modelo de 27B sobre una gráfica de 900 GB/s puede ir a 40 tokens por segundo. El mismo modelo en un PC de 90 GB/s baja a 4 t/s. Diez veces menos.

¿Merece la pena una IA local o sale mejor la suscripción?​

Aquí chocan dos corrientes. Una sostiene que la cuenta no sale y que el dinero rinde más en una suscripción mensual. La otra admite el sobrecoste pero defiende la privacidad y el control como valor propio. Un matiz intermedio se abre paso: con que la máquina dé tokens por segundo —y no segundos por token— ya se puede hacer algo, y la utilidad depende de si se usa en modo chat o en modo agente, donde las tareas tardan más en cerrarse.

También hay quien teme quedarse con hardware caro y modelos atrasados si los fabricantes de modelos abiertos dejan de publicarlos. Entrenar no es una opción casera: exige un cómputo de miles de GPUs que ningún grupo de entusiastas puede reunir.

Alternativas: DGX Spark y modelos que caben en 16 GB​

Para IA local hay quien apunta a los DGX Spark de Nvidia. Y para quien no quiere gastar, existe la vía del modelo comprimido: un Qwen3.8-27B en cuantización IQ3_S cabe en 16 GB de VRAM y va «sorprendentemente bien», aunque lejos de los modelos punteros. Es, más o menos, la gama alta del año pasado.

Un Mac mini comprado antes de una subida de precios resuelve el trasteo. La brecha entre lo que corre en casa y lo que ofrecen los servicios en la nube no se ha cerrado.

Con estos números, la IA doméstica debería haberse popularizado. Sigue siendo cosa de nicho. Si los precios del hardware no bajan y las suscripciones aguantan, lo probable es que el equilibrio se mantenga, aunque cualquier recorte en los modelos abiertos lo rompería en cuestión de semanas.