Opción NVIDIA de 16 GB
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
La mejor relación entre VRAM y precio dentro de NVIDIA nueva.
- Memoria
- 16 GB
- Ancho de banda
- 896 GB/s
- Consumo
- 300 W
- Nota IA
- 60
NVIDIA o AMD para IA: CUDA, ROCm y cuál te conviene
Elegir entre NVIDIA y AMD para inteligencia artificial no va de marcas, va de software. Te explicamos qué son CUDA y ROCm, qué cambia según uses modelos de texto o generes imágenes, y en qué casos te sale mejor cada una.
La respuesta corta
Si quieres que todo funcione a la primera, sobre todo si vas a generar imágenes, elige NVIDIA. Si tu prioridad es conseguir la máxima VRAM posible para modelos de texto y estás dispuesto a comprobar la compatibilidad antes de comprar, AMD es una opción muy competitiva. En ambos casos, lo más importante sigue siendo la VRAM: lo explicamos en qué es la VRAM y cuánta necesitas.
Qué son CUDA y ROCm
Una tarjeta gráfica necesita software que le diga cómo hacer los cálculos de IA. Cada fabricante tiene su propio sistema para ello.
CUDA es la plataforma de NVIDIA. Lleva muchos años en el mercado y es la base sobre la que se han escrito la mayoría de herramientas de IA. Eso significa que cuando sale un programa nuevo, casi siempre funciona primero (y mejor) con CUDA.
ROCm es la plataforma de AMD. Es más reciente y ha mejorado mucho, pero no todas las tarjetas ni todas las herramientas la soportan igual. Para algunos programas hay alternativas que no dependen de ROCm, pero conviene mirar la lista de tarjetas compatibles en cada programa.
Según lo que quieras hacer
Modelos de texto: Ollama y LM Studio
Para chatear con modelos de lenguaje, las dos marcas funcionan bien en las tarjetas que los programas soportan. La clave, otra vez, es la VRAM. Con una tarjeta AMD de 16 GB y una NVIDIA de 16 GB puedes cargar los mismos modelos. Si quieres saber cómo se instalan, mira qué es Ollama y la comparativa LM Studio o Ollama.
Generar imágenes: Stable Diffusion y Flux
Aquí es donde más se nota la diferencia. Casi todos los tutoriales, extensiones y flujos de trabajo se han creado pensando en CUDA. Con una tarjeta AMD es posible, pero tendrás que investigar más y puede que algunas extensiones no funcionen. Si la generación de imágenes es lo tuyo, NVIDIA es la opción tranquila.
Programar con asistentes locales
Los editores de código se conectan a los modelos locales a través de servidores como el de Ollama, así que la marca de la tarjeta es indiferente: lo que cuenta es que el modelo quepa y vaya rápido.
Entrenar o ajustar modelos
Si quieres entrenar o ajustar modelos tú mismo, el ecosistema de NVIDIA es el más cómodo y el más documentado. Es un uso más avanzado, y si es tu caso te interesará mirar también las GPU profesionales para IA.
Comparativa de las dos marcas
| NVIDIA | AMD | |
|---|---|---|
| Plataforma de software | CUDA | ROCm |
| Compatibilidad con programas de IA | La más amplia | Buena en texto, desigual en imagen |
| Modelos de texto (Ollama, LM Studio) | Funciona sin complicaciones | Funciona en las tarjetas compatibles |
| Generar imágenes | La opción más sencilla | Posible, con más configuración |
| VRAM por el mismo presupuesto | Suele ser menor | Suele ser mayor |
| Quién lo recomienda | Quien quiere que funcione a la primera | Quien busca más VRAM y revisa compatibilidad |
Valoración orientativa de Inferium basada en el estado del software a la fecha de publicación.
Dos tarjetas de 16 GB frente a frente
Para ver la diferencia con datos de nuestro catálogo, comparamos dos tarjetas con la misma VRAM:
| Dato | RTX 5070 Ti | RX 9070 XT |
|---|---|---|
| VRAM | 16 GB | 16 GB |
| Ancho de banda | 896 GB/s | 640 GB/s |
| Consumo | 300 W | 304 W |
| Tokens por segundo (Llama 8B, estimación) | 139 | 100 |
| Nota IA de Inferium | 60 | 42 |
Datos de las fichas de Inferium. Los tokens por segundo son una estimación propia (ancho de banda × 0,7 ÷ tamaño del modelo), no una prueba medida.
Puedes ver más combinaciones en nuestro comparador de tarjetas.
Opción AMD de 16 GB
AMD Radeon RX 9070 XT
16 GB baratos de AMD, muy buena en Linux con ROCm.
- Memoria
- 16 GB
- Ancho de banda
- 640 GB/s
- Consumo
- 304 W
- Nota IA
- 42
Qué elegir según tu caso
- Primera vez con IA y quieres tranquilidad: NVIDIA, por la compatibilidad.
- Solo modelos de texto y buscas la VRAM más barata: AMD, tras comprobar que tu tarjeta está en la lista del programa.
- Generas imágenes con Stable Diffusion o Flux: NVIDIA.
- Usas Linux y te gusta trastear: AMD puede ser una buena opción.
- Trabajo profesional o entrenamiento: NVIDIA.
Y si aún no tienes claro el presupuesto, en mejor tarjeta gráfica calidad precio para IA ordenamos las opciones por lo que ofrecen.
Y Intel o Apple, ¿qué pasa?
Intel también fabrica tarjetas gráficas con muchas opciones de VRAM, pero el soporte para IA es todavía más limitado que el de las otras dos. Apple tiene su propio camino: sus chips usan memoria unificada y un software distinto. Si vas por ahí, la guía de mejor Mac para IA local te explica qué modelo encaja con cada uso.
Consejos antes de comprar
- Decide primero qué vas a hacer: texto, imágenes o ambas.
- Calcula la VRAM que necesitas con la calculadora.
- Revisa que el programa que quieres usar soporta tu tarjeta.
- Comprueba la fuente de alimentación y el espacio en la caja.
- Compara la versión exacta de VRAM: algunas tarjetas existen en dos capacidades.
Preguntas frecuentes
¿Es mejor NVIDIA o AMD para IA?
NVIDIA es más compatible con casi todo el software de IA. AMD suele ofrecer más VRAM por el mismo presupuesto, pero pide comprobar la compatibilidad.
¿Qué es CUDA?
Es la plataforma de software de NVIDIA para hacer cálculos en la tarjeta gráfica. La mayoría de herramientas de IA están hechas pensando en ella.
¿Qué es ROCm?
Es la plataforma equivalente de AMD. Funciona en las tarjetas compatibles y mejora con cada versión.
¿Funciona Ollama con una tarjeta AMD?
Sí, con las tarjetas AMD que aparecen como compatibles en la documentación de Ollama. Conviene comprobarlo antes de comprar.
¿Qué es mejor para Stable Diffusion?
NVIDIA, porque la mayoría de las herramientas están optimizadas para CUDA.
¿Me conviene una AMD si solo quiero chatear con modelos?
Puede convenirte, sobre todo si buscas VRAM al menor coste, siempre que tu modelo de tarjeta esté soportado.
Sigue leyendo
Enlaces de afiliado de Amazon: si compras desde ellos recibimos una comisión sin coste para ti. No mostramos precios porque cambian a diario. Las cifras de tokens por segundo son estimaciones propias a partir del ancho de banda, no pruebas medidas.