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AI Supercomputers es el portal de IA local del Grupo Ietres.La compra se realiza en nuestras tiendas oficiales. Si una referencia no aparece con stock, consulta la posibilidad de reserva y la siguiente entrada prevista.

Asistente de decisión · cálculo local

Qué IA necesita tu empresa: recomendador de caso, modelo y arquitectura

Responde ocho preguntas sobre el proceso, los datos, el riesgo y el equipo. Obtendrás un plan inicial con patrón de solución, familias de modelos, controles y una ruta para dimensionar hardware. No se envían respuestas ni se guardan en cookies.

Compra en nuestras tiendas oficiales

AI Supercomputers te ayuda a elegir; el pedido se completa en una tienda del grupo Ietres

Esta web publica las guías, comparativas y recomendadores. La ficha comercial, la disponibilidad, la reserva y la compra se gestionan en una de nuestras dos tiendas oficiales.

Disponibilidad y reservas. La disponibilidad cambia por referencia. Si una ficha aparece sin stock, consulta la tienda: algunas unidades pueden reservarse o pedirse sobre una próxima entrada. El plazo y las condiciones se confirman antes de comprar.

Pregunta 1 de 8
¿Cuál es el resultado principal que buscas?

Elige la salida que una persona debería poder usar o revisar.

¿Qué datos necesita el sistema?

La respuesta determina si basta un prompt, si necesitas RAG o si conviene una integración estructurada.

¿Qué sensibilidad tiene la información?

No introduzcas datos reales en una prueba hasta definir dónde pueden procesarse y quién puede verlos.

¿Cuántas personas usarán el sistema al mismo tiempo?

Importa la concurrencia real, no solo el número total de cuentas.

¿Con qué sistemas debe integrarse?

Cada integración amplía la superficie de seguridad y la necesidad de pruebas.

¿Qué autonomía puede tener?

Elige el máximo permitido, no el comportamiento ideal de una demostración.

¿Qué capacidad técnica mantendrá la solución?

La arquitectura debe ser operable por el equipo que la heredará.

¿En qué punto de capacidad estás?

El recomendador no sustituye una medición. Elige el punto de partida real.

Cómo interpretar la salida

Una recomendación es el inicio de la evaluación

En palabras sencillas

El resultado del recomendador es el punto de partida, no el pedido cerrado: como la orientación de un buen dependiente antes de probarte la talla. Con esa arquitectura inicial se hace la prueba con tus datos reales y, si encaja, entonces se compra — en ese orden.

El resultado describe una arquitectura inicial coherente con tus respuestas. Las familias de modelos son candidatas para probar; el hardware es un punto de partida; la autonomía indicada es el máximo razonable antes de controles adicionales. La decisión final debe apoyarse en datos reales de calidad, memoria, concurrencia y error.

Modelo

Compara varias familias con el mismo dataset. No elijas solo por tamaño o una clasificación pública que no representa tu tarea.

Datos

RAG sirve para conocimiento cambiante y con fuentes. Las bases de datos y APIs deben consultarse mediante herramientas con filtros y permisos, no volcarse indiscriminadamente al contexto.

Hardware

Una GPU rápida suele ganar en latencia cuando todo cabe en VRAM. La memoria coherente empieza a aportar valor cuando la carga deja de caber o el desarrollo requiere ese entorno.

Hardware relacionado

Hardware que aparece en los resultados

El recomendador empresarial define el caso; este carrusel muestra las familias que después se comparan por capacidad y velocidad.

Después del resultado

Convierte la arquitectura inicial en una decisión de hardware

El primer recomendador aclara el caso de uso. El segundo compara capacidad, VRAM y formato. Solo después tiene sentido abrir una ficha comercial.

01

Guarda el plan

Copia familias, datos, controles, concurrencia y criterio de aceptación.

02

Mide una carga real

Registra memoria, contexto, primer token, latencia total y usuarios simultáneos.

03

Elige y compra

Compara GPU profesional y memoria coherente con la misma prueba.

Preguntas frecuentes

Alcance del recomendador empresarial

¿Guarda mis respuestas?

No. La lógica se ejecuta en el navegador, sin cookies ni almacenamiento local. Los enlaces comerciales solo abren las páginas indicadas; este recomendador no envía tus respuestas.

¿El resultado elige una versión concreta de un modelo?

No. Propone familias y criterios de evaluación. Las variantes cambian y deben verificarse en la biblioteca del runtime, junto con licencia, tamaño, cuantización y requisitos.

¿Puede recomendar un agente autónomo?

No concede autonomía ilimitada. Para tareas con impacto recomienda respuestas, borradores o acciones reversibles con herramientas acotadas, validación y aprobación cuando corresponda.

¿Sustituye una auditoría de seguridad o protección de datos?

No. Señala controles técnicos iniciales. La organización debe completar análisis de riesgos, funciones, base jurídica, contratos, evaluación de impacto cuando proceda y procedimientos internos.

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