{"id":10920,"date":"2026-07-21T15:38:11","date_gmt":"2026-07-21T15:38:11","guid":{"rendered":"https:\/\/importando-usa.com\/site\/?p=10920"},"modified":"2026-07-27T15:40:57","modified_gmt":"2026-07-27T15:40:57","slug":"si-tienes-una-grafica-nvidia-ya-puedes-usar-la-ia-local-de-windows-11-sin-necesidad-de-npu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/importando-usa.com\/site\/2026\/07\/21\/si-tienes-una-grafica-nvidia-ya-puedes-usar-la-ia-local-de-windows-11-sin-necesidad-de-npu\/","title":{"rendered":"Si tienes una gr\u00e1fica NVIDIA, ya puedes usar la IA local de Windows 11 sin necesidad de NPU"},"content":{"rendered":"
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Cuando Microsoft anunci\u00f3 la certificaci\u00f3n \u00abCopilot+ PC<\/strong>\u00ab, lo hizo dejando claro una cosa: para disfrutar de las funciones avanzadas de Inteligencia Artificial de forma local en el ordenador es necesario que el procesador cuente con una\u00a0NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal)<\/strong>\u00a0dedicada.<\/p>\n<\/div>\n

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Aquella decisi\u00f3n, obviamente unilateral, dej\u00f3 a millones de usuarios con ordenadores de escritorio y port\u00e1tiles potentes con la sensaci\u00f3n de haber quedado obsoletos de la noche a la ma\u00f1ana, al menos en lo relacionado con la Inteligencia Artificial.<\/p>\n

Ya no es necesario una NPU para utilizar LLMs de forma local<\/h5>\n

Sin embargo, el gigante tecnol\u00f3gico ha decidido dar marcha atr\u00e1s. Seg\u00fan una actualizaci\u00f3n en sus documentos oficiales de desarrollo y en GitHub, Microsoft ya permite que las\u00a0tarjetas gr\u00e1ficas de NVIDIA<\/strong>\u00a0ejecuten las API de sus\u00a0modelos de lenguaje locales<\/strong>\u00a0en\u00a0Windows 11<\/strong>. El \u00fanico requisito de hardware es contar con una gr\u00e1fica\u00a0RTX\u00a0de la serie 30<\/strong>\u00a0o superior que tenga al menos\u00a06 GB de memoria VRAM<\/strong>.<\/p>\n

Este movimiento sirve para demostrar una realidad que muchos de nosotros sab\u00edamos: las tarjetas gr\u00e1ficas modernas son perfectamente v\u00e1lidas para tareas de IA. De hecho, los chips de NVIDIA han sido el motor de la revoluci\u00f3n de la IA en la nube durante a\u00f1os gracias a su espectacular capacidad de procesamiento en paralelo.<\/p>\n

Aunque las NPU de los nuevos procesadores son extremadamente eficientes en t\u00e9rminos de\u00a0consumo energ\u00e9tico<\/strong>\u00a0(ideales para estirar la bater\u00eda de un port\u00e1til), las GPU dedicadas ofrecen una potencia bruta y una\u00a0velocidad de procesamiento<\/strong>\u00a0que, en muchos escenarios, supera con creces lo que un chip NPU actual puede lograr. Microsoft simplemente hab\u00eda decidido bloquear esta capacidad en Windows para impulsar las ventas de la nueva marca \u00abCopilot+\u00bb.<\/p>\n

Entonces \u00bfPor qu\u00e9 se crearon las NPU si las GPU pod\u00edan hacerlo mismo?<\/h5>\n

Si bien es cierto que una GPU ya pod\u00eda hacer la misma funci\u00f3n que una NPU, el principal motivo para crearlas fue poder hacerlo de forma m\u00e1s eficiente en equipos port\u00e1tiles. Una GPU, a diferencia de una NPU, consume mucha energ\u00eda, genera m\u00e1s calor y reduce la duraci\u00f3n de la bater\u00eda.<\/strong><\/p>\n

Las NPU existen, adem\u00e1s, para estar siempre en funcionamiento de forma silenciosa y barata, algo que una GPU no puede hacer sin afectar la autonom\u00eda o disparar el consumo.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Caracter\u00edstica<\/th>\nNPU (Neural Processing Unit)<\/th>\nGPU (Graphics Processing Unit)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Dise\u00f1o<\/td>\nDedicada a IA, operaciones matriciales optimizadas<\/td>\nProcesador masivo paralelo para gr\u00e1ficos y c\u00f3mputo general<\/td>\n<\/tr>\n
Rendimiento IA<\/td>\nAlto rendimiento por vatio<\/td>\nRendimiento bruto muy superior<\/td>\n<\/tr>\n
Consumo energ\u00e9tico<\/td>\nMuy bajo (1\u20135 W t\u00edpicos)<\/td>\nAlto (50\u2013300 W seg\u00fan GPU)<\/td>\n<\/tr>\n
Calor generado<\/td>\nM\u00ednimo<\/td>\nElevado<\/td>\n<\/tr>\n
Tama\u00f1o de modelos<\/td>\nLimitado por la arquitectura y RAM del sistema<\/td>\nMucho mayor gracias a VRAM dedicada<\/td>\n<\/tr>\n
Velocidad en inferencia<\/td>\nR\u00e1pida en modelos peque\u00f1os\/medianos<\/td>\nMuy r\u00e1pida en modelos medianos\/grandes<\/td>\n<\/tr>\n
Integraci\u00f3n con Windows<\/td>\nRequisito para funciones Copilot+ (Recall, etc.)<\/td>\nAhora compatible con Language Model APIs, pero sin acceso a funciones exclusivas<\/td>\n<\/tr>\n
Disponibilidad<\/td>\nSolo en CPUs modernas (AMD Ryzen AI, Intel Core Ultra, Snapdragon X)<\/td>\nMuy extendida: RTX 30\/40\/50, Radeon, etc.<\/td>\n<\/tr>\n
Escenarios ideales<\/td>\nIA siempre activa, bajo consumo, tareas del sistema<\/td>\nModelos grandes, cargas intensivas, desarrollo, inferencia pesada<\/td>\n<\/tr>\n
Limitaciones<\/td>\nNo escala bien a modelos enormes<\/td>\nConsumo, ruido, calor, dependencia de drivers<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
\u00bfQu\u00e9 se puede y que no se puede hacer ahora?<\/h5>\n

Esta funcionalidad tiene la etiqueta \u201cexperimental\u201d, no es un simple bot\u00f3n o aplicaci\u00f3n que podamos activar cuando la necesitemos, sino una herramienta para que los desarrolladores puedan aprovechar al m\u00e1ximo su hardware.<\/p>\n

A trav\u00e9s de Phil Silica, un\u00a0modelo de lenguaje de Microsoft<\/strong>\u00a0dise\u00f1ado para funcionar de forma local con el hardware del PC, los usuarios pueden crear res\u00famenes de textos largos, reescribir correos, cambiar el tono o estilo y generar respuestas a conversaciones.<\/p>\n

Todo de forma local, lo que ofrece una mayor privacidad, ya que los datos no salen del PC. Sin embargo, es importante tener en cuenta que Microsoft sigue\u00a0limitando el funcionamiento de funciones<\/strong>\u00a0como Recuerdos (ReCall) a equipos que incorporen una NPU dedicada.<\/p>\n

Al abrir el acceso a sus modelos de lenguaje locales a los millones de tarjetas RTX de NVIDIA ya presentes en muchos hogares, Microsoft ampl\u00eda las oportunidades para los desarrolladores y refuerza el papel de Windows 11 como una plataforma de IA m\u00e1s abierta y potente.<\/p>\n

Fuente: hardzone.es<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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