Guía para compra de equipo IA+VFX 2025/26
Invierte en GPU y VRAM
Hola a tod@s. Muchas gracias por estar aquí de nuevo.
Esta semana abrimos este post para intentar responder a una de las cuestiones que más nos inquietan de cara a adquirir un equipo en la actualidad: ¿cómo me aseguro de que el equipo que compre tiene prestaciones compatibles con procesos de cálculo de inteligencia artificial, que a su vez sea potente para VFX y que no se me quede desfasado a corto plazo?
Esta guía está pensada para artistas y estudios que trabajan con herramientas de VFX (Nuke/Maya/Houdini 3D, render, simulación…) y, además, quieren ejecutar workflows de IA en local.
Primero vamos a hacer un análisis de los componentes principales a tener en cuenta. Si te vas a gastar un dinero importante, conviene que conozcas ciertos aspectos técnicos que van a influir de manera determinante en el rendimiento de tu estación de trabajo:
GPU: La compra que decide tu equipo.
La tarjeta gráfica se ha convertido en el motor de cálculo masivo del equipo. En este caso, lo más recomendable son las gráficas de NVIDIA, ya que la mayoría de herramientas de IA están optimizadas para su ecosistema CUDA. El desarrollo está más estandarizado y será mucho más fácil resolver problemas de compatibilidad que puedan surgir.
VRAM: Es la memoria de la tarjeta gráfica (GPU). Es el almacén de trabajo rápido donde la GPU guarda lo que necesita tener a mano para procesar gráficos o cálculos (IA, render, simulaciones), sin depender continuamente de la RAM del sistema.
Para el caso de ComfyUI, la cantidad de VRAM es clave, ya que los pesos (.ckpt o .safetensors) se almacenan en un primer paso en esta memoria de la gráfica para poder hacer la inferencia (generación de imagen o vídeo).
Estos pesos son lo que comúnmente conocemos como el “modelo de IA” y, realmente, son la codificación de la información aprendida en un punto del entrenamiento. Suelen ser archivos muy pesados que pueden ocupar hasta 64 GB, como es el caso del último modelo de Flux: “flux2-dev.safetensors”.
Esto significa que, para correr en local ese modelo, vas a necesitar por lo menos esa cantidad de VRAM. Como esto haría que no se pudiera ejecutar en casi ninguna gráfica, los desarrolladores sacan versiones de los modelos cuantificadas que ocupan menos espacio, sacrificando cierta calidad en la inferencia.
Si pensamos trabajar con procesos de cálculo de IA, lo mínimo recomendable serían 16 GB de VRAM en sobremesa y 12 GB en portátiles.
ARQUITECTURA: Como de modernos o actualizados están los diferentes componentes de la GPU.
A nivel práctico, la arquitectura Blackwell (RTX 50) es una evolución clara sobre Ada Lovelace (RTX 40): más VRAM de serie, memoria GDDR7 más rápida, núcleos RT y Tensor de nueva generación y un diseño del chip orientado explícitamente a neural rendering.
Ahora para concretar un poco si nos fijamos en los nombres de las diferentes tarjetas de NVIDIA veremos (RTX 5090, RTX 4090, RTX 5080, RTX 4080). Donde el 50../40.. hacen referencia a la generación de las gráficas y el ..90/..80/..70 a la gama dentro de esa generación. A mejor gama mas caro, mas VRAM y prestaciones mas altas.
Aquí os dejo una comparativa de rendimiento entre la RTX 5090 y la RTX 4090 (las mas altas de la gama para equipos accesibles) en diferentes escenarios donde la gráfica el clave. En este caso intentaría apostar por la serie 50 siempre que el presupuesto lo permita al tener la tecnología mas actualizada y optimizada para procesos de IA:
Y por aquí las especificaciones mas importantes de las series 50 para sobremesa y portátil:
CPU: Procesador
Si la GPU es el motor gráfico, la CPU es el director de orquesta que coordina todo lo demás: sistema operativo, discos, red, decodificación de vídeo, compresión, lanzado de renders y procesos en segundo plano.
Es clave entender que a más potencia en la CPU mayor es la posibilidad de trabajar en modo multitarea (dos scripts de Nuke abiertos, Comfy UI generando un fondo, Photoshop para ir puliendo la imagen y de fondo un buen disco del genio Robe en Spotify..)
A la hora de elegir procesador conviene tener en cuenta:
Número de núcleos: Un núcleo es, simplificando, una “unidad de trabajo” capaz de ejecutar tareas. Cuantos más núcleos (y, en muchos casos, más hilos), mejor se reparten las cargas en trabajos paralelizables: render, simulaciones, exportaciones, compresión, etc.
Frecuencia en Hz: La frecuencia indica cuántos ciclos por segundo puede realizar el procesador. En términos generales, más GHz puede ayudar, sobre todo en tareas sensibles al rendimiento por núcleo.
Frecuencia Base: La velocidad constante para tareas normales.
Frecuencia Turbo: La velocidad máxima que alcanza bajo carga intensa (gaming, render…) Esta es la que realmente nos importa.
Arquitectura: Es como esta programada la CPU para ser más eficiente. La tecnología de AMD 3D V-Cache Ryzen saca mayor rendimiento que la competencia con menos núcleos.
En el caso de los procesadores deberemos elegir entres los dos grandes fabricantes Intel y AMD.
En Intel, el número tipo 14xxx indica la generación y el i9/i7/i5 la gama; en los Core Ultra, ‘Ultra 9/7/5’ marca la gama y el primer dígito del número (1xx/2xx) la serie.
En AMD, en sobremesa el 7000/8000/9000 te ubica la generación y Ryzen 9/7/5 la gama.
En portátiles, el primer dígito suele indicar el año y el sufijo U/HS/HX te dice si es un chip eficiente o de alto rendimiento (con mas consumo de batería claro)
Para IA en local la GPU sigue siendo la prioridad, pero una CPU decente evita cuellos de botella y hace que el equipo se sienta ágil cuando estás moviendo EXRs grandes, haciendo caches, leyendo/escribiendo proyectos y lanzando procesos de IA en paralelo al resto de tu trabajo.
ALMACENAMIENTO: Una distribución de discos pensada para tu flujo
En una workstation de VFX + IA, el almacenamiento no es “un disco grande y ya”. La clave está en separar usos para que el sistema no esté compitiendo por el mismo disco cuando esta trabajando varios procesos simultáneamente. Vamos a ver los tipos de discos de almacenamiento según su arquitectura y funciones:
NVMe: Es el formato moderno más rápido. Ideal para: sistema, software, cache/scratch, proyectos activos. (1-2 TB recomendable)
SSD SATA: Más lento que NVMe, pero fiable y económico. Útil para: librerías, proyectos menos exigentes, almacenamiento “activo” secundario. (2 TB recomendable)
HDD (disco mecánico): Lento, pero barato para muchos TB. Útil para: archivo, backups locales, material que no necesitas “en caliente”.
(4 TB recomendable)
RAM: la memoria que evita que tu equipo “se ahogue”
* Actualmente nos encontramos en un momento de subidas de precios desorbitados en los módulos de RAM debido a la alta demanda por determinados grandes jugadores y sus desarrollos relacionados con la inteligencia artificial. Lo prudente sería ir con un mínimo funcional de 32/64GB de RAM, asegurarnos en las especificaciones del equipo que es ampliable y esperar un tiempo a que se estabilicen los precios si es que esto llega a ocurrir...
Si la VRAM es el almacén rápido de la GPU, la RAM es el almacén de trabajo del sistema: donde viven tus proyectos abiertos, las cachés de aplicaciones, las texturas/geo que se están manipulando y los datos que van y vienen entre CPU, disco y GPU.
En la mayoría de workflows de IA (ComfyUI, inferencia, upscaling), la prioridad sigue siendo VRAM, pero la RAM ayuda a cargar/gestionar modelos y datasets con menos fricción, evita cuellos cuando haces multitarea y reduce el castigo cuando estás moviendo archivos grandes o generando muchos outputs.
Capacidad (lo primero): en VFX se nota más pasar de 32→64→128 GB que subir 200 o 400 MHz de velocidad de reloj. Si trabajas con EXRs pesados, cachés y multitarea real, 64 GB es un mínimo serio y 128 GB suele ser el punto dulce en sobremesa.
DDR5: es la evolución de DDR4: normalmente ofrece más ancho de banda, mejor escalabilidad y mayor capacidad por módulo, pero requiere plataforma compatible. DDR5 solo funciona en placas y CPUs diseñadas para DDR5.
Otros componentes
Más allá de GPU, CPU, almacenamiento y RAM, el resto de componentes determinan la fiabilidad, el ruido y la experiencia diaria, tanto en sobremesa como en portátil. En sobremesa, prioriza una placa base estable (buen VRM, suficientes M.2/PCIe y puertos), una fuente de calidad con margen para picos de consumo, y una refrigeración sólida (disipador o AIO) dentro de una caja con buen flujo de aire y filtros, porque el rendimiento sostenido en renders y cachés depende de las temperaturas. Considera también red (2.5G/10G o Wi-Fi moderno) y conectividad (USB-C, lector SD si lo necesitas).
En portátil, la clave es la gestión térmica y energética: potencia sostenida vs picos, calidad del sistema de ventilación, pantalla, batería, puertos y posibilidad real de ampliación (SSD/RAM).
A continuación os presento configuraciones recomendadas para estaciones de trabajo orientadas a VFX e Inteligencia Artificial, separadas por rango de precio. Se incluyen opciones tanto de sobremesa como portátiles.
Cada configuración prioriza los componentes clave discutidos (GPU potente con suficiente VRAM, CPU robusta, abundante RAM y almacenamiento adecuado) para asegurar un rendimiento óptimo en aplicaciones de visual effects y workflows de IA en local.
Aquí os dejo dos tablas por componentes recomendados para portátiles y sobre mesa divididos en 3 grupos de coste/rendimiento:
Aquí os dejo algunas ideas de modelos ya montados que pueden encajar con las indicaciones que os he mencionado anteriormente (no tengo ningún tipo de asociación de referidos o afiliado con cualquiera de los fabricantes o distribuidores listados).
Realmente ahora depende de cada uno terminar de perfilar la búsqueda en función del presupuesto.
Presupuesto 1000–1500 €: Nivel básico
Opción 1 SOBREMESA: PcCom Workstation Ready: RTX 5060 Ti 16GB / AMD Ryzen 7 5800X / 32GB / 1TB SSD M2 .
Opción 2 SOBREMESA: MSI MAG Infinite S3: RTX 5060 TI 16GB / Intel Core i7-14700F / 32GB / 1TB SSD M2.
Opción 1 LAPTOP: GIGABYTE GAMING A16: RTX 5070 8GB / Intel Core i7-13620H / 32GB / 1TB SSD M2
Opción 2 LAPTOP: ASUS TUF Gaming A18: RTX 5070 8GB / AMD Ryzen 7 260 / 32GB / 1TB SSD M2
Presupuesto 1500–3000 €: Gama media/alta
Opción 1 SOBREMESA: PC HP OMEN 35L Gaming: RTX 5080 16GB / AMD Ryzen 7 8700F / 64 GB / 2 TB SSD M.2
Opción 2 SOBREMESA: MSI MPG Infinite X3: RTX 5070 Ti 16GB /Intel Core Ultra 7 265KF / 64GB / 1TB M.2
Opción 1 LAPTOP: MSI Vector 16 HX RTX 5070 Ti 12GB / Intel Core Ultra 7 255HX/ 32GB / 1TB SSD M2
Opción 2 LAPTOP: LENOVO LEGION PRO 7 RTX 5070 Ti 12GB / AMD Ryzen 9 9955HX / 32GB / 1TB SSD M2
Presupuesto por encima de 3000 euros
Si estamos pensando en estaciones de trabajo de más de 3.000 euros convendría contactar con distribuidores oficiales y buscar soluciones y recomendaciones a medida.
Pero por aquí os dejo algunas opciones y líneas de producto de altas prestaciones a explorar:
SOBREMESA:
PORTATIL:
MONITOR
Para terminar quería recomendaros 3 modelos de monitor con los que llevo trabajando varios años y me han dado muy buenos resultados:
Lenovo Thinkvision P27u-20: 27.0”, 4K UHD 3840 x 2160, IPS , (99,1 % DCI-P3 y 99,5 % Adobe RGB) 400 Nits.
HP Z27k G3: 27.0”, 4K UHD 3840 x 2160, IPS, (85 % DCI-P3) 350 nits
ASUS ProArt PA27UCGE: 27.0”, 4K UHD 3840 × 2160, IPS, (98 % DCI-P3) 600 nits
Espero haber ayudado a aclarar ideas si estás pensando en un equipo nuevo. La decisión final, como siempre, es tuya.
Seguimos conectados. Feliz semana!!!!