Una PC “para IA” no se define por una sola pieza: NPU, GPU y RAM

Primero: ¿realmente necesitás hardware de IA?

Si vas a usar servicios como chatbots, asistentes o generadores de imágenes desde el navegador, el procesamiento ocurre en los servidores del proveedor. Cualquier PC actual con buena conexión y 8–16 GB de RAM alcanza. El hardware de IA solo hace falta si querés ejecutar los modelos en tu propia máquina (por privacidad, uso sin internet o experimentación).

CPU, GPU y NPU: qué hace cada uno

• CPU: procesador general. Puede ejecutar IA, pero es lento para modelos grandes.
• GPU (placa de video): hace muchísimos cálculos en paralelo. Es la pieza que más acelera la IA en una PC de escritorio.
• NPU: unidad especializada en IA, de muy bajo consumo. Se mide en TOPS (billones de operaciones por segundo). Está pensada para tareas livianas y continuas, como efectos de videollamada o funciones del sistema.

Qué exige una Copilot+ PC

Según Microsoft, las Copilot+ PC requieren una NPU de al menos 40 TOPS, 16 GB de RAM y 256 GB de SSD, con Windows 11 24H2 o posterior. En notebooks, esto lo cumplen procesadores de las líneas AMD Ryzen AI 300, Intel Core Ultra 200V y Qualcomm Snapdragon X. Microsoft aclara que todas las Copilot+ PC son PC con Windows 11, pero no todas las PC con Windows 11 son Copilot+.

¿Y los procesadores de escritorio?

• Intel Core Ultra serie 200S: incluye una NPU de 13 TOPS (hasta 36 TOPS combinando CPU, GPU y NPU, según Intel).
• AMD Ryzen 7 8700G y Ryzen 5 8600G: incluyen NPU Ryzen AI de 16 TOPS. El Ryzen 5 8500G no tiene NPU.

Ninguna de estas NPU llega a los 40 TOPS de Copilot+, pero sirven para funciones de IA livianas. En una PC de escritorio, quien aporta la potencia real de IA es la placa de video.

Correr modelos de IA en tu PC: lo que importa es la VRAM

Los modelos de lenguaje se cargan en la memoria de la placa de video. Como referencia orientativa, un modelo de unos 7–8 mil millones de parámetros cuantizado a 4 bits ocupa alrededor de 4,5 GB y necesita cerca de 6 GB de VRAM en total al sumar contexto y sobrecarga. Modelos más grandes requieren proporcionalmente más memoria, y contextos muy largos aumentan el consumo.

Si el modelo no entra en la VRAM, puede usar la memoria RAM del sistema, pero el rendimiento baja mucho. Por eso, para IA local conviene una placa de video con más VRAM y 32 GB de RAM si es posible.

Qué comprar según tu objetivo

• Usar IA en la nube: cualquier PC moderna; priorizá 16 GB de RAM y un SSD.
• Funciones de IA del sistema y notebook "AI PC": buscá modelos Copilot+ si querés esas funciones (40+ TOPS).
• IA local o creativa (imágenes, modelos de lenguaje): placa de video con la mayor VRAM que tu presupuesto permita, fuente acorde y 32 GB de RAM.

Tené en cuenta que la memoria RAM y los discos están más caros a nivel mundial por la propia demanda de IA: mirá por qué suben y qué conviene hacer.