Intro rápida
A principios de 2026 me pasó lo que seguramente te suene: monté un modelo local para resumir PDFs y, a mitad de la primera prueba, el PC empezó a ir a tirones. No era la CPU ni la gráfica; el sistema se quedó sin RAM y comenzó a usar el SSD como loco (swap). Abrí la tienda para “comprar y listo” y… sorpresa: la ampliación que meses antes era razonable ahora se iba de presupuesto. La solución, de momento, fue optimizar: ajusté el tamaño del modelo, recorté el contexto y cerré todo lo secundario. Para picos, tiro de IA en la nube y dejo el PC para lo diario. Con la RAM cara, elegir bien y exprimir lo que tienes pesa casi tanto como ampliar.
Por qué la RAM sube aunque tú no uses HBM (y cómo afecta a tu PC)
La subida no es magia: es capacidad de fabricación. Los fabricantes han redirigido parte de sus obleas a memorias HBM (las que montan los aceleradores de IA en centros de datos) porque ahí está la demanda y el margen. Cuando la fábrica se vuelca en HBM, queda menos capacidad para la DRAM “de toda la vida” (DDR4/DDR5) y el precio sube en toda la cadena.
A esto súmale tres efectos dominó para el usuario de PC:
- DDR5 manda en plataformas modernas. Si estabas en DDR4, el stock interesante fluctúa y los kits “buenos, bonitos y baratos” escasean; si ya estás en DDR5, la demanda global presiona los precios.
- Portátiles con RAM soldada: al no poder ampliar después, la configuración de fábrica con 16/32 GB se encarece y, si te quedas corto, no hay rescate barato.
- Más software con IA de fondo: copilotos, indexadores, pre-cachés… cada “comodidad” se come megas. Y si haces IA local, un modelo con contexto generoso puede tragarse varios gigas en minutos.
En mi caso, lo vi clarísimo: el “tirón” vino cuando el modelo y su contexto pasaron del límite cómodo de mi RAM. El sistema se puso a paginar al SSD y la experiencia se volvió tosca. Ahí aprendí que no basta con mirar la RAM total, hay que gestionar picos y cerrar lo accesorio antes de lanzar inferencias.
Reasignación a centros de datos de IA y cuello de botella en obleas
Piensa en la fábrica como una pizzería con un horno limitado: si llegan 100 pedidos premium (HBM) que pagan mejor, el resto (DDR) espera. Esa cola encarece incluso la porción “normal”. El resultado práctico para ti es una volatilidad en precios de kits 32/64/128 GB y ofertas que vuelan.
Efecto dominó: DDR5, DDR4 y portátiles con RAM soldada
- DDR5: latencias y perfiles XMP/EXPO han madurado; lo que limita es el precio por GB.
- DDR4: sigue “sirviendo” para IA ligera, pero los kits grandes “interesantes” (64/128 GB) no siempre compensan por relación €/GB y futuro de la plataforma.
- Portátiles: si compras en 2026, paga por la RAM que necesitas hoy + margen; ampliar después puede ser imposible.
¿Cuánto encarecerá realmente tu próximo PC en 2026?
La presión no solo afecta a módulos sueltos; también a equipos completos. El encarecimiento se concentra en:
- Gama media (donde cada 16 GB extra duele en el PVP).
- Ultraportátiles (RAM soldada de alta densidad).
- Equipos “AI-ready” que empujan a 16 GB mínimos y recomiendan 32 GB.
Mi regla práctica al presupuestar este año:
- Si el uso es mixto con IA local ocasional, calcula +5–10% de sobrecoste respecto a 2025 solo por RAM/almacenamiento.
- Si el uso incluye modelos locales frecuentes, planifica 32 GB como base y valora 64 GB si trabajas con PDFs largos, embeddings y contextos amplios.
Copilot+, Windows 10 EoL y el “empujón” a actualizar
El fin de Windows 10 y la fiebre de “copilotos” provocan renovaciones forzadas. Muchos equipos pasan de 8/16 GB a 16/32 GB, justo donde el precio por GB ha subido. Si no haces IA local intensiva, 16 GB siguen siendo usables con disciplina (más abajo te cuento cómo lo sostuve), pero 32 GB te dan un margen sano para convivir con copilotos, navegador tragón y herramientas creativas.
IA local con RAM cara: cómo hice que mi PC dejara de ir a tirones
La clave fue reducir huella antes de pensar en comprar:
- Reducir contexto: para resúmenes de PDF, pasé de un “trago el documento entero” a segmentar y usar un contexto más corto por trozos. Resultado: menos RAM en picos y mejor latencia.
- Modelo más pequeño/quantizado: preferí un modelo compacto, quantizado a 4–8 bit, suficiente para tareas de resumen. El salto de calidad al “gordo” no compensaba el coste en memoria.
- Cerrar lo que no aporta: navegador con 20 pestañas y apps en segundo plano = GBs perdidos. Ahora antes de inferir ejecuto un higiene-check (ver checklist).
- Swap controlado: dejé el pagefile en SSD rápido, pero evito forzarlo; si lo oyes “berrear”, algo estás alimentando de más.
- Estrategia híbrida: para tareas puntuales pesadas, nube; el PC queda para lo diario. En la práctica, me ahorró la compra impulsiva.
Reducir contexto y tamaño de modelo (y cuándo compensa quantizar)
- Textos largos → troceo + RAG sencillo (índice por secciones) en vez de pasar el mamotreto entero.
- Quantización → si la tarea es resumen/clasificación, 4–8 bit suelen mantener utilidad.
- Evitar “overcontext” → contexto gigante ≠ mejor resultado; a veces empeora.
Cierra procesos, controla el swap y mide antes de comprar
Checklist en 2 minutos (lo aplico siempre):
- Cierra suites pesadas y pestañas dormidas (especialmente con vídeo/IA en web).
- Abre el monitor de recursos: mira pico de RAM durante una inferencia de prueba.
- Si el SSD empieza a tronar (swap alto), reduce batch/contexto o cambia a modelo más ligero.
- Repite la prueba. Solo si con higiene y ajustes sigues topando techo, valora ampliar.
¿32, 64 o 128 GB? Guía rápida por casos de uso
- 16 GB (mínimo razonable en 2026)
Útil para ofimática, navegador y IA asistida (copilotos) + IA local muy ligera con buena higiene. Yo he sacado adelante resúmenes de PDFs así, recortando contexto y cerrando procesos. No es cómodo para lotes grandes ni multitarea creativa. - 32 GB (punto dulce para muchos)
Permite IA local de tamaño medio, proyectos de código con copilotos y multitarea con navegador pesado. Si resumir PDFs, hacer embeddings y algún modelo local forman parte de tu semana, esto da margen sin irte a cifras locas. - 64 GB (productividad con IA local frecuente)
Para pipelines con varios servicios (indexadores, servidor local, visor de PDFs, IDE, navegador) y modelos medianos. Ideal si tratas documentos largos, haces RAG casero y no quieres pensar en cerrar cosas cada dos por tres. - 128 GB (nicho prosumer/creativo serio)
Si entrenas algo ligero, haces vídeo/imagen con IA + LLM local y trabajas con datasets grandes en memoria, lo agradecerás. En 2026 el precio pica; solo compensa si el tiempo que ahorras supera el sobrecoste.
Imagen y vídeo con IA: cuándo manda la VRAM y cuándo la RAM
- Generación de imagen (difusión, texturas): la VRAM es reina; la RAM ayuda, pero si la VRAM es corta, la experiencia sufre.
- Procesos híbridos (edición, nodos, upscalers + LLM de apoyo): RAM evita cuellos cuando combinas varias herramientas.
¿Ampliar o nube? La estrategia híbrida para no pagar de más
Cuándo ampliar ahora
- Si con buenas prácticas sigues topando techo de RAM en tareas recurrentes (cada semana).
- Si el coste de oportunidad (tiempo perdido, bloqueos) es mayor que el sobreprecio de 2026.
Cuándo tirar de nube
- Picos: informes puntuales, lotes grandes de PDFs, modelos concretos que no usarás a diario.
- Prueba-antes-de-comprar: valida tamaño de contexto/modelo en cloud, mide memoria y decide si comprar compensa.
Mi mezcla
Yo mantengo modelo pequeño local para lo diario y nube cuando necesito potencia. Me ahorré una compra a destiempo, y si los precios aflojan, entonces sí me planteo subir a 32/64 GB con calma.
Coste total de propiedad (TCO) de ampliar hoy vs. pagar picos en cloud
- Ampliar: pago único alto, comodidad diaria. Riesgo: precios altos hoy y posible infrautilización.
- Cloud: pago por uso, escalas en minutos. Riesgo: si te emocionas, a final de mes lo notas.
- Estrategia: calcula horas/semana de IA local real. Si <3–4 h y son tareas pesadas, cloud suele ganar; si >8–10 h, ampliar empieza a compensar.
Checklist de decisión en 5 minutos
- ¿Tu cuello real es RAM, VRAM o CPU? (mide)
- ¿Puedes quantizar o segmentar para bajar 30–50% la huella?
- ¿La tarea es recurrente?
- Estima TCO 6–12 meses con y sin ampliación.
- Decide: comprar ahora, aguantar con nube o esperar ofertas.
Comprar con cabeza en 2026: compatibilidad, dual channel y marcas
- Compatibilidad primero: revisa la QVL de tu placa y la altura del disipador (choca con algunos coolers).
- Dual channel y densidad: mejor 2×16 GB que 1×32 GB para 32; para 64, 2×32 GB suele ser el punto dulce; 128 GB: 4×32 GB o 2×64 GB si tu placa lo soporta.
- Perfiles XMP/EXPO: activa el perfil, pero prioriza estabilidad sobre una latencia marginal.
- DDR4 vs DDR5: si ya estás en AM5/Intel 12–14ª, DDR5; si sigues en DDR4 y el coste por GB de 64/128 GB se dispara, valora saltar de plataforma cuando toque.
- Evitar cuellos: actualiza BIOS, coloca módulos en slots recomendados, vigila temperaturas de controlador y SSD (el swap caliente rinde peor).
- Estrategia de compra: busca ofertas relámpago, no tengas miedo al mercado local para DDR4 (con pruebas y devolución), y huye de kits sin marca o con latencias milagrosas a precio de derribo.
Conclusión
La RAM está cara y lo notarás, sobre todo si quieres dar el salto a IA local. Pero no todo pasa por abrir la cartera. En mi PC, recortar contexto, elegir un modelo más ligero y cerrar procesos me devolvió la fluidez sin gastar un euro. Para picos, nube; para el día a día, optimización. Si el uso te lo pide cada semana, entonces sí: 32 GB como base y 64 GB si mueves documentos largos y varios servicios. Comprar con cabeza hoy vale más que comprar a ciegas.
FAQs
¿Sigo bien con 16 GB si uso copilotos y LLMs ligeros?
Sí, con disciplina: cierra lo accesorio, reduce contexto y usa modelos quantizados. Para lotes grandes o multitarea creativa, apunta a 32 GB.
¿Qué pesa más para imagen/vídeo con IA, VRAM o RAM?
La VRAM manda en generación de imagen; la RAM ayuda cuando combinas varias apps o haces RAG + edición.
¿Merece la pena 128 GB en un PC doméstico?
Solo si trabajas con IA local intensiva, datasets grandes o vídeo pesado. En 2026, el sobrecoste se nota.
¿Compro DDR4 barata o salto a DDR5?
Si ya estás en DDR4 y encuentras un buen precio para 32/64 GB, te puede salvar 1–2 años. Si vas a renovar CPU/placa, DDR5 es dirección de futuro.