En los últimos años, el auge de los modelos de lenguaje grande (LLM) ha revolucionado la forma en que las personas interactúan con la inteligencia artificial, especialmente en el ámbito del desarrollo de software, la creación de contenido y la asistencia para tareas complejas. Sin embargo, a medida que estos modelos se vuelven más sofisticados, sus requerimientos computacionales crecen, lo que levanta la pregunta de si es factible o ventajoso ejecutarlos localmente frente a las soluciones basadas en la nube. Esta cuestión cobra particular relevancia para los usuarios que poseen Macs recientes, especialmente aquellos equipados con los nuevos chips M4, así como para quienes cuentan con computadoras con GPUs dedicadas. ¿Es un proyecto viable correr LLMs en estas máquinas? ¿Qué rendimiento se puede esperar y qué limitaciones existen? En esta exploración abordaremos estas preguntas, apoyándonos en la experiencia de usuarios y especialistas que han probado esta modalidad. Los Macs con procesadores M1 y M2 ya demostraron una notable mejora en eficiencia energética y potencia de cálculo en comparación con generaciones anteriores, pero la llegada del chip M4 promete superar aún estas barreras.
Gracias a la arquitectura de silicio de Apple, que integra CPU y GPU junto con una unidad de procesamiento neuronal (NPU), estos dispositivos ofrecen un entorno atractivo para ejecutar modelos cuya inferencia puede beneficiarse de un acelerador de inteligencia artificial presente en la propia máquina. La ventaja más palpable de operar modelos LLM localmente en un Mac es la privacidad: los datos no necesitan salir del dispositivo, evitando el riesgo de exposición a terceros. Además, la ejecución local evita la dependencia de una conexión estable a internet y elimina los costes recurrentes asociados con servicios en la nube, que pueden resultar significativos al procesar grandes volúmenes o realizar tareas complejas. A pesar de estas ventajas, no todo es perfecto. Una de las limitaciones importantes radica en la memoria disponible y la capacidad de procesamiento.
Los LLMs más potentes suelen requerir decenas o incluso cientos de gigabytes de memoria VRAM para funcionar adecuadamente, y aunque los últimos Macs ofrecen características avanzadas de memoria unificada, no se acercan al rendimiento de servidores concebidos específicamente para inteligencia artificial con tarjetas gráficas dedicadas y memoria de alta capacidad. Por ello, en muchos casos, la ejecución local se limita a modelos optimizados o versiones reducidas que sacrifican precisión o complejidad para adaptarse al hardware. Asimismo, la instalación y configuración del entorno puede representar un desafío para quienes no estén familiarizados con el ecosistema de machine learning. Algunas soluciones han facilitado este proceso para usuarios de Macs M1, M2 y M4, permitiendo acceder a modelos de lenguaje a través de aplicaciones y frameworks diseñados para el entorno Apple. Un ejemplo emblemático es Ollama, que permite descargar modelos preentrenados y usarlos directamente desde el sistema, facilitando la interacción y la integración con editores de código como Zed, proporcionando asistentes de desarrollo eficientes y sin depender de servidores externos.
El rendimiento reportado es variable, pero describen una experiencia fluida para tareas comunes como autocompletados y consultas simples, aunque puede disminuir cuando se realizan inferencias más complejas o se procesan textos extensos. En el caso de computadoras equipadas con GPUs dedicadas, especialmente aquellas con tarjetas NVIDIA o AMD recientes, la capacidad para ejecutar LLMs localmente se incrementa considerablemente. Los frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch y otros ofrecen soporte optimizado para estos aceleradores, lo que aumenta la velocidad de inferencia y facilita entrenamientos de modelos personalizados en un entorno doméstico o de oficina. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el costo inicial para una GPU potente puede ser elevado, y la gestión del calor y el consumo energético son factores que suelen preocupar a los usuarios. Además, la compatibilidad y actualizaciones de drivers y librerías pueden representar un punto de fricción según el modelo y la antigüedad del hardware.
Otro aspecto crucial en la ejecución local de LLMs es el manejo del software. La comunidad de código abierto ha trabajado intensamente para adaptar modelos como GPT-Neo, GPT-J y llamas compatibles con hardware de consumo, permitiendo a los usuarios entrenar, ajustar y ejecutar estos modelos sin depender exclusivamente de la oferta comercial. No obstante, la barrera técnica sigue siendo alta para muchos usuarios, ya que configurar un entorno adecuado implica dominio de la línea de comandos, instalación de dependencias y comprensión de los parámetros de los modelos. Sin embargo, herramientas como Hugging Face han facilitado en gran medida el acceso a modelos preentrenados, interfaces y documentación para usuarios con distintos niveles de experiencia. Por supuesto, el uso de LLMs localmente también abre puertas a nuevas formas de personalización.
Al poder entrenar o ajustar modelos privados, los usuarios pueden adaptar sus asistentes de desarrollo o sistemas de generación de texto a sus necesidades específicas sin preocuparse por la privacidad ni la regulación externa. Esto es especialmente útil en sectores regulados como finanzas, sanidad o educación, donde el manejo responsable de la información es crítico. En definitiva, la decisión de ejecutar modelos de lenguaje grande localmente en nuevos Macs con chip M4 o en computadoras con GPUs dedicadas dependerá del perfil del usuario y sus necesidades. Si bien los Macs ofrecen un entorno equilibrado que combina potencia, eficiencia y usabilidad, y son una opción atractiva para desarrolladores y entusiastas que valoran la privacidad y la portabilidad, las limitaciones en memoria y potencia pueden restringir el uso de modelos más complejos. Por otro lado, las computadoras con GPUs dedicadas representan la opción más potente y flexible, pero requieren una mayor inversión y conocimientos técnicos para gestionar todo el ecosistema.
Mirando hacia el futuro, el avance en hardware personalizado para inteligencia artificial, la mejora en algoritmos de optimización y la expansión de frameworks más accesibles prometen cerrar estas brechas. La idea de ejecutar LLMs completos en un dispositivo personal será cada vez más cotidiana, democratizando el acceso a estas tecnologías y fomentando nuevas formas de innovación. Por ahora, los usuarios de Macs nuevos y computadoras potentes con GPUs pueden comenzar a experimentar con las posibilidades actuales, evaluando el equilibrio entre comodidad, rendimiento y privacidad que mejor se adapte a sus proyectos y aspiraciones.
