Una GPU vieja no tiene por qué terminar relegada a un cajón. En 2026, una tarjeta como la GeForce GTX 1080, lanzada en 2016 con 8 GB de GDDR5X, todavía puede convertirse en el núcleo de un sistema de IA local para el hogar si se la combina con modelos compactos, cuantización adecuada y una arquitectura bien repartida.

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Meta parece imbatible en un terreno que pocos celebran: la recolección de información de sus usuarios. La compañía acaba de lanzar Muse, una herramienta de inteligencia artificial que ya es el segundo chatbot más hambriento de datos del mercado, con 31 de los 35 tipos de información que rastrea el Apple App Store.

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La compresión de modelos de inteligencia artificial permite ejecutar arquitecturas avanzadas como Qwen 2.5, Qwen 3 y Qwen 3.6 en tarjetas gráficas de consumo general. Reducir un archivo de 27B a 8.4 GB facilita su uso en GPUs de 12 GB de VRAM, aunque este proceso implica un balance entre precisión técnica y eficiencia de memoria. Analizamos en qué tareas la cuantización es la solución ideal y en cuáles genera pérdidas notables.

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