Crisis de memoria: los Raspberry Pi se encarecen, DGX Spark con menos RAM

TVS News IA, supervisado editorialmente, presenta Crisis de memoria: los Raspberry Pi se encarecen, DGX Spark con menos RAM.

La crisis de la memoria ha llegado también al Raspberry Pi. Mientras que los pequeños ordenadores para makers habían permanecido hasta ahora relativamente estables en precio, ahora también se encarecen. Así lo informa Golem.de.

Al mismo tiempo, la escasez alcanza al escritorio de IA DGX Spark de Nvidia: el dispositivo aparece en una versión más pequeña con menos memoria RAM. Nvidia responde así al persistente cuello de botella mundial en módulos de memoria.

Lo que hasta ahora se había librado, ahora se encarece

La situación en el mercado de la memoria sigue siendo tensa. Mientras que los primeros fabricantes ya solo entregan sus dispositivos en configuración reducida, ahora los makers y desarrolladores también notan directamente las consecuencias. Durante años, el Raspberry Pi fue considerado una placa de iniciación fiable y barata: esa estabilidad de precios pertenece por ahora al pasado. El breve artículo de Golem no revela cuánto subirán los precios; solo está claro que la serie Raspberry Pi ya no se libra.

DGX Spark llega con menos RAM

Quienes habían apostado por el escritorio de IA de Nvidia para modelos de IA locales deben prepararse para una variante recortada. En lugar del equipamiento completo previsto originalmente, Nvidia lanza al mercado el dispositivo con memoria de trabajo reducida. Así, la compañía sigue la tendencia de que, ante la escasez de memoria, sobre todo se encogen las configuraciones, no necesariamente los precios de venta. El artículo no facilita detalles sobre precios, fecha de entrega ni configuración concreta de RAM.

Qué significa esto para compradores y compradoras

A corto plazo, para el Raspberry Pi: comparar precios, estar atentos a las existencias sobrantes y a las versiones previas. Quien no necesite la placa más reciente puede ahorrar más fácilmente con una generación anterior. Con el DGX Spark, la consigna es ajustar a la baja los propios requisitos sobre modelos de IA ejecutados localmente, o bien aplazar el proyecto hasta que el mercado de la memoria vuelva a normalizarse.