{"id":41714,"date":"2026-09-04T18:31:53","date_gmt":"2026-09-04T16:31:53","guid":{"rendered":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/?p=41714"},"modified":"2026-09-04T18:39:52","modified_gmt":"2026-09-04T16:39:52","slug":"nvidia-personal-ai-router-pair-una-buena-idea-para-mejorar-la-ia-local","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/nvidia-personal-ai-router-pair-una-buena-idea-para-mejorar-la-ia-local\/","title":{"rendered":"Nvidia Personal AI Router (PAIR) una buena idea para mejorar la IA local"},"content":{"rendered":"<p>Muchos usuarios de IA corren alg\u00fan modelo en local. Los motivos son variados: experimentaci\u00f3n, aprendizaje, ahorro de costes, privacidad\u2026 y a todos ellos este nuevo software de Nvidia les puede venir bien, <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/es-es\/ai-on-rtx\/personal-ai-router\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">el Nvidia Personal AI Router o PAIR<\/a>.<br \/><a href=\"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/nvidia-pair-comparte-tu-hardware-para-la-red-de-ia-local.jpg\"><br \/><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1122\" height=\"809\" title=\"nvidia pair comparte tu hardware para la red de ia local\" style=\"border: 0px currentcolor; border-image: none; margin-right: auto; margin-left: auto; float: none; display: block; background-image: none;\" alt=\"nvidia pair comparte tu hardware para la red de ia local\" src=\"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/nvidia-pair-comparte-tu-hardware-para-la-red-de-ia-local_thumb.jpg\" border=\"0\"><\/a><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Nvidia PAIR conecta el hardware que haya en la red local dom\u00e9stica que es capaz de usarse para mover modelos de IA en local. Es decir, que si tenemos un Mac Mini&nbsp; (con un M4 o superior) y dos PCs con gr\u00e1ficas RTX Nvidia PAIR puede dividir las tareas de la IA en local entre los tres equipos. Por un lado tendremos m\u00e1s lentitud por el aumento de la latencia de la red local, pero por otro lado el modelo dispone de m\u00e1s hardware y RAM donde ejecutarse. <\/p>\n<p>El programa inicia un descubrimiento de hardware compatible y lo muestra para que decidamos si se comparte o no. Si el usuario del equipo que tenemos dentro de la red de PAIR usa el equipo, PAIR se para para que no se note. Entonces las tareas globales se resentir\u00e1n, quedar\u00e1 a la espera de que se libere el nodo para volver a emplearlo.<\/p>\n<p>Es capaz de trabajar con Nvidia RTX y DGX y tambi\u00e9n con Mac. Es curioso observar que han dejado fuera a AMD y a Intel\u2026 Es compatible ahora mismo con Ollama y LM Studio.<\/p>\n<p>La idea me gusta. Ahora mismo estoy haciendo algunos experimentos en casa con una RTX 3060 en mi PC. Pero con esto voy a ver si se nota la mejor a\u00f1adiendo la gr\u00e1fica m\u00e1s moderna de mi hijo al cluster. Imagino que en una red local de una Pyme tambi\u00e9n se podr\u00eda usar. Ahora mismo tenemos varios clientes d\u00e1ndole vueltas a usar herramientas IA, pero que no lo hacen por no conectarse a modelos externo. <\/p>\n<p>Se nota que a Nvidia le sobra el dinero y no para de montar herramientas para reforzar el uso de la IA y sobre todo que compren su hardware. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nvidia PAIR es un software que nos permite compartir hardware de la red local para que la IA en local lo use todo y vaya m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":41717,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_exactmetrics_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[8,5700,5698,13,5699],"tags":[509,4329,5888,6011,1955,6009,6010],"series":[],"class_list":["post-41714","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hardware","category-hardware-ia","category-ia","category-software","category-software-ia","tag-casa","tag-ia","tag-ia-local","tag-lm-studio","tag-nvidia","tag-ollama","tag-pair"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41714","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41714"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41714\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":41718,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41714\/revisions\/41718"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/41717"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41714"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41714"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41714"},{"taxonomy":"series","embeddable":true,"href":"https:\/\/changlonet.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/series?post=41714"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}