Workstations y notebooks con GPU NVIDIA para IA local
Dos equipos propios con GPU NVIDIA: la workstation ASUS ProArt Station con RTX 3070 y el notebook ASUS TUF A18 con RTX 5060, 64 GB de RAM y SSD de 2 TB. También sirven para IA los notebooks de Gaming con RTX 5090 y RTX 5070 Ti. En una GPU de notebook, la VRAM suele ser menor que en su versión de escritorio.
Actualizado el 23 de octubre de 2026
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Cómo elegir
- VRAM de la GPU: es el límite de tamaño de modelo; una GPU de notebook suele traer menos que la de escritorio.
- RAM del sistema: 32 GB es un mínimo cómodo; 64 GB permite descargar capas del modelo a la memoria.
- Refrigeración: la inferencia sostenida calienta; un chasis grande mantiene el rendimiento.
- Almacenamiento: los modelos pesan decenas de GB; un SSD de 1–2 TB evita quedarse corto.
- Ecosistema NVIDIA: CUDA es el estándar para la mayoría de herramientas de IA.
Antes de pagar
- La RTX 3070 de la ProArt tiene 8 GB de VRAM: limita el tamaño de modelo.
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 ASUS TUF A18 Laptop para juegos (Ryzen 7 260, RTX 5060, 64 GB RAM) | ASUS |
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 ASUS ProArt Station PD5 de escritorio preconstruido | ASUS |
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Preguntas frecuentes
¿Un notebook sirve para IA local?
Sí, para inferencia y proyectos; para entrenar modelos grandes conviene una GPU de escritorio o un servidor. Prioriza VRAM y refrigeración.
¿64 GB de RAM sirven si la GPU tiene poca VRAM?
Ayudan: los motores como llama.cpp pueden repartir capas entre GPU y RAM, a costa de velocidad.