Servicio Técnico Computación Los Vikingos

21/03/2026

¿CUÁL ES EL IMPACTO AMBIENTAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? HABLO DE SOLO UNA.

¿QUIEREN DEJAR PLANETA PARA SUS HIJOS O NIETOS?

SEGUIRÁN USÁNDOLAS DESPUÉS DE LEER ESTO.

AL FINAL APARECE EL IMPACTO EN SUS TRABAJOS, ¿QUIEREN SEGUIR TENIENDO TRABAJO?

LÉANLO SI QUIEREN DEJAR DE USAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y VOLVER A UTILIZAR EL CEREBRO.

El impacto ambiental de la inteligencia artificial (IA) es significativo y abarca desde el consumo masivo de energía y agua hasta la generación de residuos electrónicos y emisiones de carbono. A medida que los modelos se vuelven más complejos, su "huella digital" física crece considerablemente.

INTENTARÉ DEJAR DATOS CONCRETOS PARA NO ALARGAR TANTO EL TEXTO, YA HOY LAS PERSONAS NI SIQUIERA QUIEREN LEER MUCHO O MUY LARGO.

EMISIONES DE GASES CO2.
Llama 3 (Meta): Durante su fase de entrenamiento, este modelo emitió aproximadamente 2,290 toneladas métricas de
Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a las emisiones anuales de unos 500 automóviles promedio.

GPT-3 (OpenAI): Aunque es un modelo más antiguo, su entrenamiento generó unas 502 toneladas de CO2.
Lo que equivale a conducir un coche de pasajeros promedio durante 1.8 millones de kilómetros.

Emisiones a nivel corporativo (impacto anual)
El verdadero "peso" ambiental actual proviene de las empresas que operan estas IAs a gran escala, debido a la infraestructura necesaria (centros de datos):
Google: Sus emisiones totales de gases de efecto invernadero alcanzaron los 14.3 millones de toneladas en un año (datos de 2023), un aumento del 48% respecto a 2019, impulsado directamente por el desarrollo y despliegue de IA.
Microsoft: Sus emisiones aumentaron un 2% entre 2020 y 2023 debido a la construcción masiva de centros de datos específicos para IA.

Contexto del impacto global
Centros de datos En conjunto, los centros de datos que albergan modelos de IA pueden alcanzar emisiones de hasta 80 millones de toneladas de
al año.
Proyección 2030: Se estima que para el año 2030, el crecimiento de la IA podría añadir entre 24 y 44 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono anuales a la atmósfera.

Para ponerlo en perspectiva, el impacto de las "Big Tech" (Google, Microsoft, Meta y Apple) comparado con el parque automotriz es el siguiente:
La comparativa directa
Las emisiones anuales combinadas de estas cuatro empresas (aproximadamente 50 millones de toneladas de CO2) equivalen a tener 11 millones de autos de gasolina circulando durante un año entero.
Puntos de referencia clave
Consumo por consulta: Hacer una serie de 20 a 50 preguntas a una IA (como ChatGPT) emite tanto como conducir un coche promedio durante 1 kilómetro.
Entrenamiento vs. conducción: Entrenar un solo modelo de lenguaje grande (como Llama 3) emite lo mismo que 500 autos funcionando durante todo un año.

IMPACTO HÍDRICO.
El impacto hídrico de la IA es una de sus consecuencias ambientales más críticas y menos visibles, ya que ocurre principalmente dentro de los sistemas de enfriamiento de los centros de datos para evitar que los servidores se sobrecalienten.
A diferencia del que se queda en la atmósfera, el agua utilizada por la IA a menudo se evapora o se contamina con químicos, dejando de estar disponible para el consumo humano o la agricultura en las comunidades locales.

El impacto hídrico de la inteligencia artificial se está volviendo tan masivo que ya se compara directamente con el consumo de grandes metrópolis.

Capacidad y consumo diario.
Nueva York: La ciudad suministra aproximadamente 4,5 millones de metros cúbicos (1.2 mil millones de galones) de agua potable al día a sus 9 millones de residentes.
Proyección de la IA: Se estima que para 2030, solo los centros de datos en Estados Unidos requerirán una capacidad hídrica adicional equivalente al suministro diario de toda la ciudad de Nueva York para evitar el sobrecalentamiento de sus servidores.

Escala global vs. local.
Impacto Total: Para 2027, se prevé que la extracción de agua para la IA a nivel mundial alcance entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos. Esto equivale a lo que Nueva York consume en un periodo de 3 a 4 años condensado en uno solo para la IA.
Comparativa de "sed": Mientras un neoyorquino promedio usa unos 310 litros diarios para todas sus necesidades, el entrenamiento de un solo modelo de lenguaje grande puede consumir 700.000 litros en cuestión de semanas, lo mismo que consumirían 2.200 neoyorquinos en un día.

BASURA ELECTRÓNICA O E-WASTE.

La inteligencia artificial está acelerando la crisis de la basura electrónica (e-waste) debido a la rápida obsolescencia de los chips especializados (como las GPUs) y la necesidad constante de actualizar los centros de datos.
IA vs. Residuos Globales Anuales
Generación de la IA (Proyección 2030): Se estima que la IA generativa producirá entre 1.2 y 5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos acumulados para el final de esta década.
Mundo (total anual): En 2022, la humanidad generó un récord de 62 millones de toneladas de basura electrónica. Aunque la IA representa una fracción del total, es el flujo de residuos que más rápido crece, pudiendo multiplicarse por 1,000 en esta década.
Comparativa por país.
En su escenario de mayor crecimiento, la basura electrónica generada solo por modelos como ChatGPT superará la cantidad anual que produce un país entero como la India.

El problema de los metales críticos.
Tierras raras: La fabricación de chips para IA requiere minerales como el neodimio y el galio. Actualmente, menos del 1% de la demanda de tierras raras se cubre mediante el reciclaje de basura electrónica.
Toxicidad: Estos desechos contienen plomo, mercurio y cadmio que, si no se gestionan correctamente, terminan contaminando suelos y fuentes de agua locales.
Reciclaje insuficiente: A nivel mundial, solo se recolecta y recicla adecuadamente el 22.3% de los residuos electrónicos; el resto termina en vertederos o es procesado de forma informal y peligrosa.

2. Transformación del mercado laboral.
El impacto en el empleo es ambivalente, marcado por la automatización y la creación de nuevos roles:
Exposición laboral: El Fondo Monetario Internacional (FMI) estima que la IA afectará al 40% de los empleos a nivel mundial, cifra que sube al 60% en economías avanzadas.
Desplazamiento vs. Creación: Para 2030, se prevé el desplazamiento de unos 85 millones de empleos.

3. Productividad y desigualdad.
Aumento de la productividad: Las herramientas de IA pueden mejorar el desempeño de tareas entre un 20% y 40%.
Brecha económica: Existe el riesgo de que la riqueza se concentre; actualmente, solo 10 naciones acaparan entre el 70% y el 75% del valor total generado por la IA. Sin una gestión adecuada, esto podría ampliar la desigualdad entre países desarrollados y en desarrollo.
4. Sectores estratégicos.
Servicios y conocimiento Los trabajos administrativos, matemáticos y de computación son los más expuestos a la automatización.
Infraestructura: El auge de la IA está impulsando una inversión masiva en centros de datos y hardware especializado (como chips de Broadcom o NVIDIA), lo que redefine las cadenas de suministro globales.

DESASTRE TOTAL.

28/01/2026

Porque subieron los precios de las memorias ram y cuando bajaran.

Los precios de la memoria RAM han subido drásticamente, superando en algunos casos aumentos del 300%, debido principalmente a la alta demanda de memorias especializadas (HBM) para Inteligencia Artificial (IA), que absorbe la capacidad de producción de los fabricantes, limitando el stock para RAM de consumo (DDR4/DDR5). Se espera que los precios altos persistan hasta 2027-2029.
¿Por qué subieron?
Auge de la IA: La producción de memorias HBM necesarias para servidores de IA es prioritaria, dejando menos capacidad de fabricación para la RAM de PCs.
Escasez de componentes: La industria de memoria comparte materiales, por lo que la priorización de la IA reduce la disponibilidad de chips convencionales.
Alta demanda: Los centros de datos consumirán la mayor parte de la producción de chips de memoria.
¿Cuándo bajarán?
Perspectiva a largo plazo: Los precios elevados podrían mantenerse hasta finales de la década de 2020, específicamente entre 2027 y 2029. (quizás)
Factores necesarios: Para que bajen, se requiere una mayor capacidad de producción de memorias, una reducción en la presión de la demanda de IA o un cambio en el enfoque de fabricación.
Impacto:
La escasez afecta también a los SSD (memorias NAND), lo que implica aumentos de precios generales en componentes.
El montaje de PCs de gama media/alta se ha vuelto más caro, complicando el acceso a configuraciones de 32 GB.

25/11/2025

https://www.youtube.com/watch?v=aYR80xV_raA

Les dejo este video, AMD vs Intel
Al parecer sé demorona Intel en el mercado, no estoy seguro en cuanto a rendimiento

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28/05/2025

MANTENCIÓN GTX 1660 SÚPER.

29/12/2024

https://youtu.be/0BAKhmmU6tI?si=DSScw9_HJXDlJ4vL

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29/12/2024

https://youtu.be/h7235EXjsHI?si=b-MwjqTMB9pH9UVi

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26/12/2024

¿Qué significa la luz naranja en mi placa base?

¿Te estás preguntando “qué significa la luz naranja en mi placa base”?

Has llegado al lugar adecuado para obtener respuestas, ya que te daré las posibles explicaciones y las acciones que puedes tomar para (con suerte) solucionar el problema, especialmente porque probablemente está impidiendo que enciendas completamente tu PC.

Si tu PC está funcionando normalmente, pero tienes una luz naranja en la placa base, lo más probable es que sea una lectura inocua de la que no debas preocuparte.

Dicho esto, vamos a desglosar los posibles significados de una luz naranja en tu placa, especialmente si tu PC no está funcionando correctamente.

Debido a la naturaleza de la fabricación de placas base de PC, también podrías encontrarte con un problema muy específico que no esté cubierto en este artículo… así que no dudes en dejar un comentario si necesitas más ayuda tras probar mis recomendaciones.

¿Qué significa la luz naranja en mi placa base? Posibles causas

Si estás aquí debido a una luz naranja en tu placa base, puede haber varias explicaciones.

Primero, verifica que la luz naranja no esté cerca de otros LEDs o etiquetas en la placa base. Si ves palabras como «DIMM» o «VGA» junto al LED naranja, probablemente esté relacionado con un componente específico indicado por ese texto.

Si ves una etiqueta junto al LED encendido que dice VGA, CPU, RAM (DIMM) o BOOT, asegúrate de consultar nuestros artículos dedicados a la resolución de problemas de LEDs:

¿Qué significa la luz roja en mi placa base?
Cómo solucionar el error de LED DRAM
Cómo solucionar el error de LED CPU
En general, una luz naranja en la placa base indica problemas de sobrecalentamiento, problemas de alimentación o incluso hardware mal conectado.

Si tienes mala suerte, podría significar que tu placa base está dañada y necesitas reemplazarla, pero generalmente los LEDs como este indican que aún puedes hacer algo para resolver el problema.

¡Vamos a ver las soluciones!

Cómo solucionar la luz naranja en tu placa base: qué intentar.
Es importante que apagues completamente tu PC y desconectes la fuente de alimentación antes de intentar cualquiera de los siguientes consejos.

Revisa el manual de la placa base
Si el fabricante de la placa base colocó un LED, es probable que esté documentado en el manual y te ayude a identificar el problema. Así que lo primero es revisar el manual impreso o el manual online en la página del producto para ver si el LED está asociado con algún problema en particular y si incluso tiene una solución sugerida.

Si la luz naranja aparece después de un largo tiempo de funcionamiento normal, el culpable podría ser un simple sobrecalentamiento.

Para aliviar las posibles causas de esto, intenta limpiar a fondo tu PC para asegurar el flujo de aire limpio y fresco dentro del chasis. También consulta nuestros artículos sobre sobrecalentamiento y cómo reducir las temperaturas, especialmente de la CPU y la GPU.

Si la luz naranja en tu placa está siendo provocada por un componente mal instalado, la RAM es uno de los principales sospechosos, especialmente si no tienes suficiente RAM para llenar todas las ranuras.

Asegúrate de revisar el manual de la placa base y confirmar que estás instalando la RAM en las ranuras correctas, ya que a veces instalarla en las ranuras incorrectas puede causar este tipo de problemas.

Otro posible culpable de la luz naranja es una GPU mal instalada.

Asegúrate de que tu GPU esté correctamente alineada y completamente insertada en la ranura PCI Express elegida, así como bien montada en las ranuras de expansión del chasis. Además, verifica que el cable de alimentación de la GPU esté firmemente conectado.

Verifica todas las conexiones de alimentación.

Antes de intentar encender de nuevo tu PC, asegúrate de revisar todas las conexiones de alimentación de la fuente a la placa base.

A veces, los cables sueltos pueden causar problemas como este, especialmente si impiden que llegue energía a la GPU, CPU o placa base.

Restablecer la BIOS.

Con suerte, todo lo que necesitas para restablecer la BIOS es presionar un botón de Clear CMOS en la parte posterior de la placa base. Si tienes una placa base moderna de gama media o alta, esta característica suele estar presente, aunque no es una garantía.

Si no tienes un botón, podrías necesitar seguir otros pasos para restablecer la BIOS correctamente, como retirar la batería de tu placa madre por 20 segundos y volverla a colocar.

¡Te toca a ti!
Eso es todo. Espero que este artículo te haya ayudado a entender la luz naranja en tu placa base y, con suerte, resolver el problema sin necesidad de reemplazar tu hardware.

Si después de leer piensas que tu luz naranja es diferente o necesitas más ayuda con la resolución de problemas, no dudes en comentar abajo.

26/12/2024

CPU Package Temperature:
Entendiendo y Controlando la temperatura de tu PC.

Una Breve Introducción a las Temperaturas de la CPU.
Entonces, los dispositivos electrónicos necesariamente liberan calor al consumir electricidad que produce fricción. La CPU dentro de tu ordenador también necesita liberar calor, pero realmente no puede hacerlo de manera suficiente a menos que tengas un refrigerador de CPU instalado.

Con un refrigerador de CPU, todo el calor de tu CPU pasa a través de tu IHS (Disipador de Calor Interno) y una capa de pasta térmica hacia la placa fría.

Desde allí se alimentará a las aletas del disipador de calor y se disipará, o se circulará por todo el circuito y se enfriará en el radiador si estás utilizando un refrigerador líquido.

Básicamente, la refrigeración de la CPU se trata de esparcir y disipar el calor de la CPU lo más rápido posible para mantener las temperaturas bajas, minimizar el throttling y, por lo tanto, mantener un alto rendimiento.

El throttling de temperatura ocurre cuando tu refrigerador de CPU no es lo suficientemente potente como para disipar el calor que está generando tu CPU, lo que significa que teóricamente seguiría calentándose más y más hasta que falle (se caliente demasiado). El throttling reduce gradualmente las frecuencias de núcleo de tu CPU para que la producción de calor sea menor o igual a lo que tu refrigeración puede disipar.

Para realizar todos estos ajustes automáticos en tiempo real, la CPU tiene sensores incorporados que monitorean constantemente diversas áreas dentro de tu CPU.

Lo cual nos lleva a: ¿Qué es la temperatura del paquete de la CPU?

¿Qué es la Temperatura del Paquete de la CPU y Es Importante?
Como afirma el autor de HWInfo, «la temperatura del paquete de la CPU es un promedio de 256 milisegundos de la temperatura más alta registrada por todos los sensores de la CPU».

Casi siempre debería ser la lectura de temperatura más alta en tu CPU. Puedes ver esta lectura en cualquier número de contextos, pero es más popular como una métrica de HWInfo.

La temperatura del paquete de la CPU puede ser bastante importante (y definitivamente una buena métrica para evaluar el rendimiento de refrigeración en general), pero no es la única que importa.

Preguntas Frecuentes sobre la temperatura de la CPU
¿Cuál es una Temperatura del Paquete de la CPU Demasiado Alta?

Como con las temperaturas de la CPU en general, se entiende que deseas tratar de mantener tu CPU por debajo de ~90-100 grados Celsius (rango dependiendo de la CPU) siempre que sea posible.

Cada vez que tu CPU alcance esa zona caliente, se verá obligada a realizar throttling térmico, lo que se refiere a que un procesador reduce su rendimiento con la esperanza de reducir las temperaturas y evitar el sobrecalentamiento o el bloqueo.

¿Cuál es la Temperatura Promedio del Paquete de la CPU en Reposo?
La temperatura promedio del paquete de la CPU en reposo puede variar un poco según tu configuración de refrigeración, CPU, etc. Sin embargo, las temperaturas en reposo generalmente no deben superar los 55 a 60 grados Celsius.

Temperaturas elevadas en reposo (especialmente alcanzando rangos esperados durante el uso real, como 65-90 grados) pueden ser una señal de que necesitas reemplazar la pasta térmica o hay problemas más profundos en la refrigeración del sistema.

¿Cómo Puedo Reducir la Temperatura del Paquete de la CPU? Para reducir la temperatura del paquete de la CPU, debes comenzar a tomar medidas para reducir las temperaturas del sistema en general.

Conclusión

Espero que este artículo haya ayudado a aclarar qué es la temperatura del paquete de la CPU y cuán importante es como métrica para evaluar la salud de tu PC.

Las otras lecturas de temperatura también importan, pero la temperatura de tu paquete es fácilmente una de las más importantes para referirse al monitorear el rendimiento de tu CPU.

¿Tienes alguna otra pregunta sobre las temperaturas de la CPU o hardware de PC? Comenta abajo para qué.
Estaremos encantados de ayudarte.

Hasta entonces o hasta la próxima vez, ¡feliz informática! Y recuerda: debes intentar reemplazar la pasta térmica de tu CPU de escritorio al menos una vez al año.

12/12/2024

GRACIAS A RETRO PC CHILE, DE DONDE SAQUE LAS IMÁGENES.
PARA EL RECUERDO, LES DEJO ESTAS BELLAS IMÁGENES.