Una ola de mini PCs con 128 GB de memoria unificada (AMD Ryzen AI Max+ 395, Apple Silicon) promete correr modelos de lenguaje grandes en casa sin depender de la nube. Reviso qué modelos caben de verdad en esa memoria, qué velocidad real dan según las pruebas independientes, cuánto cuesta montarlo y qué problemas prácticos (ruido, calor, ancho de banda) no suelen aparecer en el titular.
Cada vez que enciendes el ordenador, antes de que aparezca Windows, hay una pieza de software haciendo de portero: comprueba que la RAM, el disco, el teclado y el procesador están vivos, y solo entonces arranca el sistema. Esa pieza es la BIOS o, en los equipos modernos, la UEFI. Casi nadie habla de ellas, pero sin ellas tu PC ni se encendería. Aquí te explico, sin tecnicismos, qué son, qué hacen en ese arranque, en qué se diferencia la vieja BIOS de la moderna UEFI (arranque más rápido, ratón, discos enormes, Secure Boot) y, sobre todo, cómo saber en treinta segundos cuál tiene tu equipo. Spoiler: si tu PC es de la última década, casi seguro es UEFI, aunque tú la sigas llamando BIOS.
Repaso el último BricoGeek News de Óscar, que en poco más de doce minutos mete seis cacharros que me han hecho abrir quince pestañas seguidas. El protagonista es el CardputerZero de M5Stack, un ordenador Linux de bolsillo con el chip Compute Module de Raspberry Pi que ha pasado de pedir 78.500 dólares en Kickstarter a superar los 13,6 millones. Pero no es el único: también entran el Model 100, una carcasa que resucita el viejo Tandy para meter dentro un Raspberry Pi, el nuevo chip ESP32-S31 de Espressif, un módulo de micrófonos para robots, un emulador de Arduino y Raspberry Pi en el navegador, y una librería minúscula para sacar sonido de un Arduino sin comprar nada más.
Microsoft soltó un montón de bombas en la Build 2026, y por una vez muchas apuntan directas a los que programamos. Lo más llamativo: un mini PC desarrollado con NVIDIA, el Surface RTX Spark Dev Box, capaz de ejecutar en local modelos de hasta 120.000 millones de parámetros sin pagar nube; modelos de Inteligencia Artificial propios de Microsoft entrenados desde cero; y una tanda de mejoras para Windows que llevábamos años pidiendo, como usar comandos de Linux en la terminal o contenedores sin instalar Docker. Yo creo que ha sido la Build más interesante para desarrolladores en años, y aquí te cuento lo que de verdad importa, separando lo confirmado de lo que habrá que ver en la práctica.
Cada vez que le escribes a ChatGPT o a Claude y te responde, estás viendo inferencia: el modelo, ya entrenado, aplicándose sobre tu pregunta para generar una respuesta. Entrenar un modelo y usarlo son dos fases completamente distintas, con costes, hardware y problemas distintos, y entender la diferencia te explica un montón de cosas que vives a diario: por qué a veces el modelo va lento, por qué la velocidad se mide en tokens por segundo, por qué unos chips valen para entrenar y otros para responder, y por qué cada vez tiene más sentido ejecutar Inteligencia Artificial en tu propio equipo. Te lo cuento sin tecnicismos, con la diferencia entre entrenamiento e inferencia bien clara.