La respuesta es si, pero con limitaciones.
Por qué sí se puede usar una CPU:
- La mayoría de los frameworks de inteligencia artificial (como TensorFlow o PyTorch) funcionan en CPU.
- Es completamente válido usar CPU para:
- Machine learning clásico (regresión, árboles de decisión, random forest, XGBoost, etc.).
- Redes neuronales pequeñas o proyectos en fase de prueba.
- Ejecutar inferencia (hacer predicciones) de modelos pequeños.
- Algunos procesadores potentes con muchos núcleos pueden manejar cargas de trabajo bastante exigentes.
❗ Por qué se prefiere la GPU:
- El entrenamiento de redes neuronales implica operaciones masivas de matrices y cálculos en paralelo.
- Las GPU están diseñadas para realizar miles de operaciones simultáneas gracias a sus núcleos paralelos, siendo entre 10 y 100 veces más rápidas que una CPU en estas tareas.
- Los modelos grandes (como GPT, redes convolucionales complejas o modelos de difusión) son prácticamente imposibles de entrenar en una CPU dentro de un tiempo razonable; podría llevar semanas o meses.
✅ ¿Cuándo es razonable usar una CPU?
| Tarea | ¿CPU es suficiente? |
|---|---|
| Regresión lineal / Árboles de decisión | ✅ Sin problema |
| Redes neuronales pequeñas (menos de 100k parámetros) | ✅ Bien para pruebas o prototipos |
| Inferencias pequeñas (modelos ligeros) | ✅ Sin problema |
| Ajuste fino (fine-tuning) de modelos pequeños | ✅ Se puede, pero será lento |
| Entrenamiento de modelos grandes (CNNs, Transformers) | 🚫 No es práctico; demasiado lento |
✅ Casos reales donde se usa CPU:
- Dispositivos integrados o sistemas embebidos donde no hay GPU.
- Servidores que solo ejecutan inferencias rápidas sin requerir potencia masiva.
- Computación en el borde (edge computing).
- Etapas de depuración y prototipado local.
¿Qué GPU puede ser asequible a un usuario particular para desarrollar IA?
✅ Lo importante que debes buscar:
- Buena cantidad de VRAM (mínimo 8 GB, idealmente 12 GB si quieres trabajar con modelos medianos).
- Soporte de CUDA (si usas PyTorch o TensorFlow con aceleración Nvidia).
- Precio razonable y disponibilidad.
✅ Opciones asequibles y recomendadas en 2024-2025:
| GPU | VRAM | Comentarios |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Muy equilibrada, precio moderado, ideal para modelos medianos y aprendizaje. |
| NVIDIA RTX 4060 | 8 GB | Más reciente y eficiente, pero con menos VRAM; suficiente para proyectos pequeños o medianos. |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Un poco más potente que la 3060, aunque con menos memoria; aún así excelente relación potencia/precio. |
| NVIDIA RTX 3070 (usada) | 8 GB | Opción de segunda mano interesante; potencia bruta buena, aunque menos VRAM. |
| NVIDIA RTX A2000 (12GB) | 12 GB | Variante “pro”, muy compacta, eficiente y con buen soporte en IA. Muy usada en setups domésticos. |
| NVIDIA RTX 2080 Ti (usada) | 11 GB | Si consigues una de segunda mano a buen precio, es muy potente y aún válida. |
⚠ ¿Y GPUs AMD?
Aunque AMD está mejorando su soporte, hoy por hoy la mayoría de librerías (TensorFlow, PyTorch) funcionan mucho mejor con CUDA/Nvidia, por lo que no te las recomiendo para IA salvo que quieras complicarte.
✅ Recomendación personal:
Si tienes presupuesto limitado y quieres una GPU que te dure:
- NVIDIA RTX 3060 12GB: la más recomendable en precio/rendimiento.
- Si puedes estirar un poco más el presupuesto: RTX 4060 Ti 16GB (cuando baja de precio).
- Si te animas a buscar segunda mano: RTX 2080 Ti o RTX 3070 pueden darte mucha potencia a menor precio.
Aquí tenemos un resumen de precios a fecha de hoy de algunas GPUs que pueden ser accesibles para un usuario particular:
| GPU | Precio aproximado (nuevo) |
|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | Entre 320€ y 380€ |
| NVIDIA RTX 4060 8GB | Desde 310€ hasta 360€ |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | Entre 400€ y 450€ |
| NVIDIA RTX 3070 | Difícil de encontrar nueva; usada entre 380€ y 450€ |
| NVIDIA RTX A2000 12GB | Alrededor de 520€ a 600€ |
La siguiente cuestión que surge, es…
¿Son rentables las alternativas online para desarrollar IA?
La respuesta es: depende de tu uso.
- Si haces entrenamientos pequeños, pruebas o proyectos esporádicos, sí es rentable, porque no tienes que invertir 500-1000€ en una GPU propia.
- Si planeas trabajar de forma continua o con modelos grandes, a medio plazo sale más rentable comprar tu propia GPU, porque los servicios online se pagan por hora y pueden ser caros si acumulas muchas horas.
✅ Plataformas más populares y sus precios aproximados (marzo 2025):
| Plataforma | GPU más usada para IA | Precio por hora (€) aprox. | Notas importantes |
|---|---|---|---|
| Google Colab Pro | Nvidia Tesla T4 / A100 | Desde 10€/mes (Pro), o pago por uso desde 0,40€/hora | Ideal para empezar, pero limitaciones en tiempo y recursos. |
| Paperspace | RTX 4000 / A100 | Desde 0,60€/hora (RTX4000) hasta 3€/hora (A100) | Pagas solo por uso, entorno muy sencillo. |
| AWS (Amazon) | V100 / A100 | Desde 2,2€/hora (V100), 3,7€/hora (A100) | Potente, pero puede ser caro; recomendado para uso puntual o empresas. |
| Lambda Labs Cloud | RTX 4090 / A100 | Entre 0,70 y 2€/hora según GPU | Pensado para desarrolladores de IA. Precios competitivos. |
| Vast.ai (Marketplace) | Depende del proveedor | Puedes encontrar desde 0,40€/hora (RTX 3090) | Alquiler entre particulares, buen precio, pero revisar reputación. |
✅ ¿Cuándo es rentable cada opción?
- Proyectos pequeños o hobby: Google Colab Free o Colab Pro.
- Proyectos puntuales medianos: Paperspace o Vast.ai (pagas solo por uso).
- Proyectos grandes o uso continuo: Mejor invertir en tu propia GPU (por ejemplo, RTX 4090 se amortiza en pocos meses si haces mucho entrenamiento).
- Uso profesional / empresa: AWS o Lambda Cloud para escalabilidad y soporte.