Vamos a explicarte cómo usar ChatGPT como buscador predeterminado en Chrome, algo que también te va a servir para Edge y cualquier otro navegador basado en Chromium que pueda instalar sus extensiones. Con ello, en vez de utilizar Google o alguna de sus alternativas, lo que busques en la barra de direcciones se lo preguntarás a ChatGPT.

Configurar esto es bastante sencillo, solo instalar una extensión y hacer un cambio en la configuración. Pero vamos a guiarte paso a paso por el proceso para que nadie se pierda por el camino.

ChatGPT como buscador en Chrome

Lo primero que tienes que hacer es descargar en Chrome la extensión ChatGPT search. Para esto, entra en este enlace, que es el que te lleva a la extensión de la Chrome web store. Una vez dentro de la ficha de la extensión, pulsa en Añadir a Chrome. Esto también lo podrás instalar en navegadores compatibles con las extensiones de Chrome.

Cuando pulses en el botón de instalar, te aparecerá un mensaje de confirmación. En este mensaje te dirá los permisos que le tienes que dar a la extensión. Pulsa en el botón Añadir extensión para confirmar e instalar este complemento en tu navegador.

La extensión modificará el buscador predeterminado automáticamente cuando la instales. Aun así, puedes comprobarlo entrando en la configuración de Chrome, y pulsando en el apartado Buscador. Aquí, te debería aparecer ChatGPT search controlando la opción. En esta pantalla podrás desactivar la opción de usar la IA como buscador cuando quieras.

Ahora, simplemente escribe lo que quieras buscar en la barra de direcciones, y ya verás que debajo de lo que escribes te indica que la búsqueda la harás con ChatGPT. Cuando pulses Intro, buscarás lo que hayas escrito en la función de búsqueda de la inteligencia artificial.

La primera vez que uses ChatGPT como buscador te aparecerá un mensaje de Chrome preguntando si quieres deshacer el cambio del motor de búsqueda, ya que se hizo automáticamente. En esta ventana, pulsa en Conservar para confirmar a ChatGPT.

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Cómo usar ChatGPT como buscador predeterminado en Chrome

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Xataka

por
Yúbal Fernández

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Uno de los principales debates del futuro de la IA es conocer el impacto real de esta nueva tecnología en el ámbito laboral. Las previsiones del Foro Económico Mundial recogidas en su informe ‘Future of Jobs Report 2025’, estima que el despliegue de la IA en el trabajo desplazará 92 millones de empleos y generará 170 millones de nuevos puestos. Muchos de estos perfiles todavía no existen o están comenzando a formarse.

Un reciente estudio de InfoJobs señala que uno de cada tres empleados en España ya está usando IA habitualmente en su trabajo, aunque el principal uso que se hace de ella ya lo ofrecía Google hace una década: traducir.

Cada vez más y mejor. En una encuesta realizada a 1.040 personas solo el 32% reconocieron usar de alguna forma la IA en su puesto de trabajo. De este 32%, solo el 6% lo hacía de forma habitual, y el 26% la usaba ocasionalmente. Este porcentaje de uso se ha incrementado con respecto a los datos de 2023, donde solo el 23% reconocía usarla. La previsión es que, de cara a 2025, el porcentaje de empleados que usan la IA ascienda hasta el 34%, incrementándose sobre todo en aquellos que la usan habitualmente.

En el lado opuesto, todavía hay un 46% que no conoce ninguna herramienta o modelo de inteligencia artificial, ni la usa en su trabajo, mientras que un 22% afirma sí conocerlas, pero usarlas en su entorno laboral.

Por el momento, solo reemplaza a Google. Aquellos empleados que han reconocido usar habitualmente la IA en su trabajo, ha reconocido usarla en un 58% para realizar traducciones automáticas de documentos. Le sigue el uso de chatbots como ChatGPT empleado en análisis de textos y de consulta en un 37% de los casos. La generación de imágenes con IA (9%), desarrollo de software y asistencia a la programación (6%) o diseño (5%) todavía ocupa un porcentaje de uso reducido.

De cara a 2025, se espera poca variación en el uso que se le da a las herramientas de IA, donde se espera un incremento en el uso de chatbots, ante el incremento en la capacidad de las últimas versiones de ChatGPT, Claudeo DeepSeekque se han presentado recientemente.

Sin formación, no hay IA. El informe ‘From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap‘ elaborado por la consultora Boston Consulting Group, señala que el 75% de los ejecutivos y cargos directivos consideran a la IA como una prioridad estratégica en 2025. Sin embargo, el informe de Infojobs revela que solo el 20% de los empleados que declara usar IA habitualmente en su trabajo ha recibido formación específica para su uso.

Del total de empleados que usa de alguna forma IA en su puesto de trabajo, un 40% asegura que ha recibido información (que no formación) o prevé recibirla en los próximos seis meses. De estos, un 14% ya la ha llevado a cabo, mientras que un 26% lo hará en el futuro. Un 60% de los participantes en este estudio declara que ni ha recibido información ni tiene previsto recibirla en el futuro.

Hombre joven y con estudios. El informe de Infojobs revela una importante brecha, tanto de género, educación y rango de edad en el uso de la IA para su trabajo. Los hombres, con un 59%, utilizan más la inteligencia artificial, mientras que solo el 41% de las mujeres la usan. Por segmento de edad, son los menores de 35 quienes mejor la han incorporado a su día a día, con un 62% frente al 38% de los mayores de 35 años.

También destaca el 76% de empleados con estudios universitarios que la utilizan habitualmente, de los cuales, el 62% lo hacen desde la propia oficina, mientras que solo el 38% de quienes teletrabajan la usan habitualmente.

En Xataka | La carrera por la IA ha impulsado un nuevo perfil profesional que se están rifando las empresas: ingeniero de IA

Imagen | Pexels (Anna Shvets)

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Uno de cada tres empleados usa IA en el trabajo: su puesto no corre peligro porque la mayoría la usa como traductor

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por
Rubén Andrés

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Vamos a explicarte qué es y qué novedades trae GPT 4.5, el nuevo modelo de inteligencia artificial lanzado por OpenAI para ChatGPT. Dos años después de un GPT 3.5 que revolucionó la industria y el mundo tecnológico, llega este modelo de transición entre GPT-4 y GPT-5.

Vamos a empezar este artículo explicándote qué es GPT-4.5, por si todavía no sabes lo que es este tipo de tecnología. Luego, pasaremos a decirte las novedades que trae y en qué se diferencia con ortos modelos. Y luego, te diremos cómo puedes acceder a él y quienes pueden hacerlo.

Qué es GPT-4.5

GPT-4.5 es el modelo de inteligencia artificial sucesor de GPT-4. Los modelos GPT son el motor de inteligencia artificial que hay debajo de ChatGPT, la tecnología que lo hace funcionar.

Con el tiempo van saliendo nuevas versiones, y cada una de ellas tienen mejoras que luego se aplican a ChatGPT. Por lo tanto, tú no cambias de ChatGPT, pero puedes elegir entre los distintos motores que lo hacen funcionar. Eso sí, algunos son gratuitos y otros son de pago, y algunos funcionan de una manera y otros de otra.

En el caso de GPT-4.5, va a ser el útlimo modelo sin cadena de pensamiento. Algunas alternativas como GPT-4o son capaces de reflexionar sobre tu pregunta y cómo afrontar la respuesta antes de responderte. Sin embargo, esta nueva versión no lo hace, por lo que se parece más a GPT-4 que a otros modelos posteriores.

GPT-4.5 es el modelo de lenguaje más grande y avanzado publicado por OpenAI hasta la fecha. No solo resulta más natural, sino que tiene una base de conocimiento muy superior con la que ser capaz de enfrentarse a desafíos más complejas en disciplinas científicas. También mejora su capacidad para resolver problemas lógicos.

Pero una cosa que tienes que saber, es que así como tenemos una versión de GPT-4 gratis, de momento GPT-4.5 va a ser de pago, y solo los suscriptores podrán usarlo. Lo lógico sería pensar que más adelante saquen una versión ‘mini’ algo más limitada para usarse gratuitamente, pero de momento no hay fecha para ello.

En qué se diferencia GPT-4.5

Como te hemos adelantado un poco más arriba, GPT-4.5 sigue avanzando en la resolución de tareas, y gracias a tener una mayor base de conocimientos mejora las respuestas de sus predecesores en problemas lógicos, y es capaz de responder mejor a preguntas en disciplinas científicas. En general, el modelo alucina menos, y es más veraz en sus respuestas, una mejora lógica para cada nueva versión que va saliendo.

Pero una de sus características más diferenciadoras está en la inteligencia emocional. Este modelo es capaz de detectar el tono en el que escribes un mensaje, y responde de una manera coherente. Por ejemplo, si nota frustración en tu mensaje la respuesta será más calmada y diplomática.

Además de esto, muestra más solidez en preguntas complicadas cuya respuesta no está clara. Por ejemplo, si le preguntas cuál fue el idioma te dirá que nolo sabemos, y te explicará que los científicos no creen que lo sepamos porque se inventaron antes de los registros escritos. Luego, te dará una serie de puntos sobre lo que se sabe actualmente.

Para conseguir esto, OpenAI ha añadido nuevas técnicas de supervisión para el aprendizaje de su modelo, que se unen a métodos tradicionales como el ajuste fino supervisado (SFT) y el aprendizaje por refuerzo basado en la retroalimentación humana (RLHF).

En definitiva, tenemos un modelo que mejorará notablemente las respuestas, y también el tono con el que te responde en los casos en los que escribas de una manera emocional.

Cómo acceder a GPT-4.5

De momento, GPT-4.5 va a ser un modelo de pago. Los primeros que podrán empezar a usarlo son los suscriptores de ChatGPT Pro, el plan de 200 dólares mensuales de la empresa. Pero a partir de la semana que viene también empezará a estar disponible en la suscripción ChatGPT Plus de 20 dólares y Team.

De momento no se ha dicho nada sobre una versión gratuitas. Normalmente OpenAI deja siempre sus mejores modelos para quienes pagan, por lo que es lógico pensar que tardarán unos meses en lanzar una versión gratuita, y que esta tendrá algún tipo de límite cuando llegue.

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GPT-4.5: qué es, novedades, diferencias, y cómo acceder al nuevo modelo de inteligencia artificial de ChatGPT

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por
Yúbal Fernández

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AMD acaba de presentar por todo lo alto sus primeras tarjetas gráficas que implementan la microarquitectura RDNA 4. Nos habló de ellas durante el CES de 2025, pero en aquel momento solo dio a conocer unos pocos detalles acerca de su arquitectura. Las Radeon RX 9000 están destinadas a medirse de tú a tú con las GeForce RTX 50 de NVIDIA, por lo que presumiblemente no van a tenerlo fácil. Sea como sea las nuevas tarjetas gráficas de AMD llegan repletas de novedades.

Su mejor baza a priori es su microarquitectura. Y es que, como estamos a punto de comprobar, RDNA 4 nos propone una gran cantidad de refinamientos, por lo que, sobre el papel, debería aventajar con mucha claridad a las Radeon RX 7000 con microarquitectura RDNA 3. Además, las Radeon RX 9000 nos proponen la tecnología de reconstrucción de la imagen FidelityFX Super Resolution 4 (FSR 4), que, sobre el papel, es capaz de entregarnos una cadencia de imágenes por segundo y un nivel de detalle más altos que FSR 3.

RDNA 4: este es el auténtico corazón de las Radeon RX 9000

La diapositiva que publicamos debajo de estas líneas recoge las principales características de la microarquitectura RDNA 4. La litografía utilizada para fabricar las GPU Radeon RX 9000 usa una tecnología de integración de 4 nm, presumiblemente de TSMC. No obstante, estos chips nos deparan muchas más innovaciones. Y es que AMD nos promete que las unidades de cálculo de estas GPU han sido profundamente rediseñadas, que su rendimiento al afrontar el trazado de rayos es más alto, y que, además, se apoyan en la inteligencia artificial (IA).

AMD va a seguir en estas tarjetas gráficas el mismo camino que NVIDIA: va a abordar la reconstrucción de la imagen utilizando algoritmos de IA de última generación. Por otro lado, las Radeon RX 9000 cuentan con aceleradores mediante IA de segunda generación, aceleradores para trazado de rayos de tercera generación y un motor de entrega de la señal de vídeo de segunda generación. Un detalle importante: según AMD el rendimiento medio de la unidad de cálculo con microarquitectura RDNA 4 es un 40% más alto que el de las soluciones RDNA 3.

La siguiente diapositiva refleja con claridad que buena parte de las mejoras introducidas por los ingenieros de AMD persigue incrementar las prestaciones de las nuevas GPU cuando deben lidiar con los algoritmos de IA para afrontar la reconstrucción de la imagen. AMD nos promete que el rendimiento de RDNA 4 duplica al de RDNA 3 en operaciones FP16; lo cuadruplica en INT8 y al trabajar con matrices FP16 con muchos valores cero (esta circunstancia se conoce como ‘esparsidad’), y lo multiplica por ocho al operar con matrices INT8 con esparsidad. Sobre el papel no está pero que nada mal.

Vamos ahora con la reconstrucción de la imagen mediante IA. La tecnología FSR 4 solo es compatible con las nuevas tarjetas gráficas Radeon RX 9000 debido a que requiere la presencia en la GPU de los recursos hardware introducidos por AMD en estos chips. Sea como sea en teoría esta tecnología nos ofrece una cadencia de imágenes por segundo más alta, un mayor nivel de detalle y una latencia más baja.

Además, FSR 4 emplea la misma interfaz de programación de aplicaciones (API) que FSR 3.1, por lo que los desarrolladores que hayan trabajado con esta última herramienta no deberían tener ningún problema a la hora de dar el salto a la nueva tecnología desarrollada por AMD. Un apunte curioso: en la siguiente diapositiva podemos ver que esta compañía nos promete que su tecnología está preparada para afrontar el renderizado neural que llegará en el futuro. Suena bien. Ya veremos en qué consiste cuando llegue el momento.

La siguiente diapositiva recoge las principales especificaciones de la Radeon RX 9070. Esta tarjeta gráfica, la más ‘modesta’ de las dos que conforman ahora mismo la familia Radeon RX 9000, incorpora 56 unidades de cálculo, 16 GB de VRAM de tipo GDDR6, la GPU trabaja a una frecuencia de reloj máxima de 2.520 MHz y tiene un consumo medio de 220 vatios.

La Radeon RX 9070 XT es un poco más ambiciosa que el modelo en el que acabamos de indagar. Nos propone 64 unidades de cálculo, 16 GB de VRAM de tipo GDDR6, la GPU trabaja a una frecuencia de reloj máxima de 2.970 MHz y tiene un consumo medio de 304 vatios. Será interesante comprobar cómo rinde frente a la GeForce RTX 5070 Ti de NVIDIA.

Ahí van los precios de las Radeon RX 9000. La RX 9070 XT costará 599 dólares (unos 575 euros). Y para hacernos con una Radeon RX 9070 tendremos que pagar 549 dólares (527 euros aproximadamente). El plan de AMD es que estas dos soluciones gráficas compitan de tú a tú con las GeForce RTX 5070 Ti y 5070 de NVIDIA.

Un último apunte para concluir: las dos tarjetas gráficas con las que nace la familia Radeon RX 9000 de AMD estarán disponibles a partir del próximo 6 de marzo.

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Las Radeon RX 9000 de AMD están listas. Y llegan decididas a pelear de tú a tú con las GeForce RTX 50 de NVIDIA

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por
Juan Carlos López

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Las tarjetas gráficas de la familia GeForce RTX 50 no están dejando a nadie indiferente. Y es comprensible. Las novedades más jugosas que ha introducido NVIDIA en la microarquitectura de sus nuevas GPU están ideadas sobre todo para incrementar su rendimiento al lidiar con la inteligencia artificial (IA). Y en el terreno de los juegos esto significa que su mejor aliada es la reconstrucción de la imagen empleando la tecnología DLSS 4 (Deep Learning Super Sampling).

Leemos los comentarios que dejáis en nuestros artículos, y sabemos que a algunos de vosotros las tecnologías de reconstrucción de la imagen no os convencen. Muchos también estáis reclamando, y con razón, que ahora mismo es un auténtico desafío conseguir estas tarjetas gráficas, especialmente los modelos RTX 5090 y 5080. Y, desde luego, os aconsejamos que no caigáis en las manos de los especuladores. En cualquier caso, si el dinero no es un problema no hay nada mejor para jugar en PC que estas dos soluciones gráficas. Veremos qué tiene que decir AMD con sus inminentes Radeon RX 9000.

NVIDIA GeForce RTX 5090 y 5080: especificaciones técnicas

La reconstrucción de la imagen con DLSS 4, explicada

La tecnología DLSS llegó junto a la primera generación de tarjetas gráficas GeForce RTX con una promesa bajo el brazo: permitirnos disfrutar nuestros videojuegos con una cadencia de imágenes por segundo más alta aunque nuestras exigencias gráficas fuesen muy ambiciosas. Incluso al activar el trazado de rayos. El propósito que persigue esta innovación consiste en liberar a la GPU de una parte del esfuerzo que conlleva el renderizado de las imágenes para incrementar la cadencia de fotogramas por segundo sin que se resienta la calidad gráfica.

La idea es ambiciosa, y, como los usuarios podemos intuir, la tecnología que la hace posible es compleja. De hecho, la técnica de reconstrucción de la imagen empleada por NVIDIA recurre al análisis en tiempo real de los fotogramas de nuestros juegos utilizando algoritmos de aprendizaje profundo. La estrategia utilizada por NVIDIA para aliviar el esfuerzo que debe realizar la GPU es similar a la que emplean otros fabricantes de hardware gráfico: la resolución de renderizado es inferior a la resolución de salida que finalmente entrega la tarjeta gráfica a nuestro monitor.

De esta forma el estrés al que se ve sometido el procesador gráfico es menor, pero a cambio es necesario recurrir a un procedimiento que se encargue de escalar cada uno de los fotogramas desde la resolución de renderizado hasta la resolución final. Y, además, debe hacerlo de una forma eficiente porque, de lo contrario, el esfuerzo que hemos evitado en la etapa anterior podría aparecer en esta fase de la generación de las imágenes.

Esta es la fase en la que entra en acción la IA que ha puesto a punto NVIDIA. Y los núcleos Tensor de la GPU. El motor gráfico renderiza las imágenes a una resolución inferior a la que esperamos obtener, y después la tecnología DLSS escala cada fotograma a la resolución final aplicando una técnica de muestreo mediante aprendizaje profundo para intentar recuperar el máximo nivel de detalle posible.

La tabla que publicamos encima de estas líneas recoge las principales tecnologías que dan forma a DLSS 4. Todas ellas están disponibles en las nuevas GeForce RTX 50, como cabía esperar, y solo algunas lo están en las anteriores generaciones de tarjetas gráficas de NVIDIA. Como podéis ver, las últimas revisiones de las tecnologías super resolución y antialiasing por aprendizaje profundo todavía se encuentran en fase de desarrollo beta, aunque presumiblemente la versión final de estas dos innovaciones estará disponible pronto. Un pequeño recordatorio: el antialiasing es el procedimiento utilizado para reducir los bordes dentados de los objetos de cada fotograma.

Según NVIDIA, la tecnología Multi Frame Generation es la principal responsable de que las GeForce RTX 50 sean capaces de multiplicar por 8 el rendimiento frente al renderizado a la resolución nativa. Para lograrlo recurre a la IA con el propósito de generar hasta tres fotogramas por cada fotograma renderizado. Esta prestación solo está disponible en las RTX 50 porque requiere algunas de las unidades funcionales de hardware que NVIDIA ha introducido en sus nuevas tarjetas gráficas.

El nuevo modelo de generación de fotogramas mediante IA es un 40% más rápido que el empleado en DLSS 3; utiliza un 30% menos de memoria VRAM y solo necesita ser ejecutado una única vez por cada fotograma renderizado para generar múltiples fotogramas. Todo esto es lo que nos dice NVIDIA, claro. Y también nos asegura que sus ingenieros han conseguido acelerar la generación de fotogramas reemplazando una parte del hardware que está presente en las GeForce RTX 40 por un modelo de IA más eficiente. Y es que, curiosamente, el trabajo conjunto de este último modelo y el del modelo principal de la tecnología Multi Frame Generation logra reducir perceptiblemente el coste computacional que conlleva la generación de los fotogramas adicionales.

La siguiente gráfica refleja el rendimiento de la GeForce RTX 5090 a 2160p, con varios juegos relativamente recientes (aunque no todos lo son) y en tres escenarios diferentes: sin DLSS, con DLSS 3 y con DLSS 4. Como podemos ver, esta última tecnología de reconstrucción de la imagen es la que entrega el rendimiento más alto en todos los títulos, y en algunos de ellos, como ‘Alan Wake 2’ o ‘Black Myth: Wukong’, consigue multiplicar por 8,2 el rendimiento del renderizado a la resolución nativa sin DLSS.

La siguiente diapositiva describe una característica fundamental de DLSS 4 de la que no solo sacan partido las GeForce RTX 50, sino también las RTX 40, 30 y 20. Hasta ahora la tecnología DLSS utilizaba redes neuronales convolucionales para generar nuevos píxeles analizando los píxeles adyacentes y monitorizando los cambios que se producen en cada región en fotogramas consecutivos. Sin embargo, DLSS 4 implementa un nuevo modelo de transformación que, a grandes rasgos, evalúa la importancia relativa de cada píxel dentro de cada fotograma y durante varios fotogramas consecutivos.

La principal baza de este nuevo modelo es que es capaz de ‘entender’ con mucha más precisión cada uno de los fotogramas, y, por tanto, consigue generar píxeles de más calidad, imágenes más nítidas, más detalle durante los movimientos de la cámara y unos bordes más suaves en los objetos en pantalla. Las tecnologías de reconstrucción de los rayos, super resolución y antialiasing sacan partido a este nuevo modelo de transformación, por lo que, como he mencionado unas líneas más arriba, se benefician de él tanto las GeForce RTX 20 como todas las series que han salido después.

La anatomía de las GeForce RTX 5090 y 5080 Founders Edition, en detalle

En la siguiente fotografía de detalle podemos ver que el recinto de las GeForce RTX 5090 y 5080 es idéntico. No obstante, lo más impactante es que ambas tarjetas gráficas son mucho más compactas que las GeForce RTX 4090 y 4080 de la generación anterior. De hecho, las RTX 5090 y 5080 ocupan solo dos ranuras de la caja de nuestro PC, mientras que sus predecesoras acaparan tres.

Esta característica refleja algo importante que va más allá del espacio que ocupan: los ingenieros de NVIDIA han conseguido refinar el sistema de refrigeración de la placa de circuito impreso en la que residen la GPU, la memoria VRAM, los módulos reguladores del voltaje y los demás componentes de las GeForce RTX 50. En la siguiente sección del análisis comprobaremos si las GeForce RTX 5090 y 5080 realmente se calientan menos que sus predecesoras.

En la siguiente fotografía de detalle podemos ver que las salidas de vídeo que nos proponen la GeForce RTX 5090 y la RTX 4090 son las mismas. No obstante, las normas que implementan no son idénticas. Las tres salidas DisplayPort de la RTX 5090 implementan la norma 2.1b, mientras que la RTX 4090 nos propone la revisión 1.4a. Por otro lado, la salida HDMI de las GeForce RTX 50 nos propone la norma 2.1a, mientras que sus predecesoras implementan la revisión 2.1. No cabe duda de que esta actualización de las GeForce RTX 50 se agradece.

En la siguiente fotografía podemos ver con claridad que la GeForce RTX 4090 es mucho más voluminosa que la RTX 5090. Esta última es objetivamente más estilizada, y, honestamente, a mí me parece más bonita. Aun así, la RTX 5090 es perceptiblemente más exigente con el suministro eléctrico que la RTX 4090. La primera tiene un consumo medio, según NVIDIA, de 575 vatios, mientras que la RTX 4090 roza los 450 vatios. Por esta razón la fuente de alimentación recomendada para convivir con una GeForce RTX 5090 debe tener una capacidad de entrega de potencia de al menos 1.000 vatios.

Las GeForce RTX 5090 y 5080, a prueba

La configuración de la plataforma de pruebas que hemos utilizado para evaluar el rendimiento de estas tarjetas gráficas es la siguiente: microprocesador AMD Ryzen 9 5950X con 16 núcleos (32 hilos de ejecución); dos módulos de memoria Corsair Dominator Platinum DDR4-3600 con una capacidad conjunta de 16 GB y una latencia de 18-19-19-39; una placa base ASUS ROG Crosshair VIII Hero con chipset AMD X570; una unidad SSD Samsung 970 EVO Plus con interfaz NVMe M.2 y una capacidad de 500 GB; y, por último, un sistema de refrigeración por aire para la CPU Corsair A500 con ventilador de rodamientos por levitación magnética.

Otro elemento muy importante de nuestra plataforma de análisis es el monitor que hemos utilizado en nuestras pruebas: un ROG Strix XG27UQ de ASUS equipado con un panel LCD IPS de 27 pulgadas con resolución 4K UHD y capaz de trabajar a una frecuencia de refresco máxima de 144 Hz. Esta veterana pantalla es una pieza habitual en nuestros análisis y nos permite sacar todo el jugo a cualquier tarjeta gráfica de última generación.

Todas las pruebas las hemos ejecutado con la máxima calidad gráfica implementada en cada juego o test y habilitando la API DirectX 12 en aquellos títulos en los que está disponible. El modo de reconstrucción de la imagen que hemos seleccionado tanto en las tarjetas gráficas de NVIDIA como en las de AMD en aquellos juegos que implementan esta tecnología es el que prioriza el rendimiento. Y, por último, las herramientas que hemos utilizado para recoger los datos son FrameView, de NVIDIA; OCAT, de AMD; y FRAPS. Las tres están disponibles gratuitamente.

No podemos seguir adelante sin detenernos un momento para echar un vistazo a la fuente de alimentación a la que hemos encomendado la tarea de saciar a las GeForce RTX 50. Durante nuestras pruebas hemos utilizado una fuente Corsair HX1500i modular con una capacidad de entrega de potencia máxima de 1.500 vatios y unas prestaciones acordes a las tarjetas gráficas que estamos analizando. De hecho, durante las decenas de horas que han durado nuestras pruebas esta fuente de alimentación se ha comportado de una manera completamente estable. Además, es sorprendentemente silenciosa.

En el test ‘Time Spy’ de 3DMark la GeForce RTX 5090 ha arrasado incluso con la RTX 4090. Y es que la diferencia que existe en el rendimiento que entregan estas dos ambiciosas tarjetas gráficas en esta prueba es muy grande. En tercera posición, y a cierta distancia de la RTX 4090, se ha colocado la nueva GeForce RTX 5080. En cualquier caso, este es un test sintético. En unos minutos veremos cómo rinden al lidiar con los motores gráficos de juegos comerciales.

La prueba de 3DMark que nos permite evaluar el rendimiento de estas soluciones gráficas al utilizar la tecnología DLSS no ha arrojado ninguna sorpresa. Al habilitar DLSS 4 en las GeForce RTX 5090 y 5080 la cadencia de imágenes por segundo se multiplica aproximadamente por cuatro, mientras que DLSS 3 multiplica la entrega de imágenes por segundo en las RTX 4090 y 4080 SUPER por algo más de dos. La diferencia es objetivamente muy grande, y, además, en esta prueba no he observado ningún artefacto en las imágenes entregadas por las RTX 5090 y 5080 al habilitar la tecnología DLSS 4.

En el estupendo ‘Black Myth: Wukong’ se ha impuesto de nuevo la GeForce RTX 5090 a todas las resoluciones. La ya veterana RTX 4090 aguanta muy bien el tipo y consigue entregar más de 120 FPS a todas las resoluciones, con la calidad gráfica más alta y el trazado de rayos activado en modalidad ‘ultra’. No está pero que nada mal. Y la GeForce RTX 5080, como cabe esperar, da la talla entregándonos una cadencia media de 87 FPS a 2160p.

‘Alan Wake 2’ es uno de los juegos más interesantes de este análisis por una razón de peso: nos ha permitido poner a prueba el rendimiento de la tecnología DLSS 4 en las GeForce RTX 5090 y 5080. Y no nos han defraudado. Como podéis ver estas dos recientes tarjetas gráficas de NVIDIA nos entregan en este título una cadencia de imágenes por segundo perceptiblemente más alta que las GeForce RTX 4090 y 4080 SUPER al habilitar en estas últimas la tecnología DLSS 3. Aun así, cualquiera de estas soluciones nos permite disfrutar este título en las mejores condiciones a 2160p, aunque el premio se lo lleva, una vez más, la GeForce RTX 5090.

En ‘Microsoft Flight Simulator’ todas las tarjetas gráficas han competido en igualdad de condiciones: activando la tecnología de reconstrucción de la imagen DLSS 3. Todas ellas duplican la cadencia de imágenes por segundo al activar esta prestación a 1080p y 1440p, pero al hacerlo a 2160p la que toma ventaja y finalmente se alza como ganadora es la GeForce RTX 4090. De hecho, en este escenario la tecnología DLSS 3 consigue multiplicar la cadencia de imágenes por segundo por 2,7.

Disfrutar ‘Cyberpunk 2077’ en las nuevas tarjetas gráficas de NVIDIA es una delicia. La gráfica que publicamos debajo de estas líneas lo refleja con claridad. Y es que la tecnología DLSS 4 ha permitido a las GeForce RTX 5090 y 5080 multiplicar su cadencia de imágenes por segundo desde 3,5x hasta 7,2x dependiendo de la resolución en la que las evaluemos. En la práctica esta innovación nos permite jugar a este título con la RTX 5080 a 2160p y con el trazado de rayos activado con una cadencia media de 246 FPS. Nada que añadir.

‘A Plague Tale: Requiem’ es un juego peculiar, y el resultado que han arrojado las tarjetas gráficas que hemos probado con él también lo es. Y es que la vencedora a todas las resoluciones es, contra todo pronóstico, la GeForce RTX 4090. Eso sí, la sigue, aunque a cierta distancia, la RTX 5090. No obstante, es importante que no pasemos por alto que este juego no implementa la tecnología DLSS 4. Con ella las RTX 5090 y 5080 se habrían impuesto casi con total seguridad.

‘Control’ es, como siempre, un hueso duro de roer. Las resoluciones 1080p y 1440p no representan un problema para ninguna de las soluciones gráficas que estamos probando, pero cuando apretamos el acelerador y subimos a 2160p solo las GeForce RTX 5090 y 4090 mantienen el tipo. A esta resolución lo ideal es habilitar la reconstrucción de la imagen vía inteligencia artificial, especialmente si queremos mantener activado el trazado de rayos.

Vamos ahora con nuestras pruebas de medición de la temperatura. En la siguiente gráfica podemos ver que a plena carga la GeForce RTX 5090 es la tarjeta gráfica que más se calienta. Y con cierta diferencia. Después aparece la Radeon RX 7900 XTX de AMD, y a continuación la GeForce RTX 5080. Como hemos visto unas líneas más arriba, los ingenieros de NVIDIA han refinado el sistema de refrigeración de las ediciones Founders Edition de sus GeForce RTX 50, pero es importante que no pasemos por alto que estas tarjetas gráficas disipan más potencia en forma de calor que sus predecesoras. Esta es la prueba.

Para medir el nivel de ruido máximo emitido por cada tarjeta gráfica bajo estrés utilizamos nuestro sonómetro Velleman DVM805. Como podemos ver, la GeForce RTX 5080 es la solución más silenciosa de todas con apenas 51 dB bajo carga máxima. La RTX 5090 es solo ligeramente más ruidosa con 53 dB, lo que demuestra que el sistema de refrigeración que han diseñado los ingenieros de NVIDIA para la edición Founders Edition de estas tarjetas gráficas es ingenioso. La que peor parada sale en esta prueba es la Radeon RX 7900 XTX, que roza los 76 dB.

NVIDIA GeForce RTX 5090 y 5080: la opinión de Xataka

Como acabamos de comprobar, la tecnología DLSS 4 es la salsa de estas tarjetas gráficas. Su rendimiento al recurrir a esta técnica de reconstrucción de la imagen mediante IA es fabuloso en todos los juegos que hemos utilizado y a todas las resoluciones. Eso sí, si prescindimos de esta tecnología el incremento del rendimiento frente a las GeForce RTX 40 equiparables es marginal.

Definitivamente, como os hemos anticipado en el titular de este artículo, DLSS 4 es el auténtico corazón de las nuevas tarjetas gráficas de NVIDIA. En cualquier caso, es evidente que la GeForce RTX 5090 no es la propuesta ideal para un abanico amplio de jugadores. No lo es por su precio, y aunque su rendimiento es colosal la GeForce RTX 5080 me parece una opción mucho más equilibrada a pesar de que tampoco es asequible.

La conclusión a la que he llegado es que a los usuarios que tienen una GeForce RTX 20 o 30, o una propuesta equiparable de AMD, puede interesarles dar el salto a alguna de las nuevas GeForce RTX 50. Sin embargo, a quien tiene una RTX 40 le recomendaría que se lo piense bien antes de comprar una RTX 50. Este salto no lo veo nada claro a menos que el dinero no sea un problema y estés dispuesto a tener lo último a casi cualquier precio.

Estas tarjetas gráficas han sido cedidas para este análisis por NVIDIA. Puedes consultar cómo hacemos las reviews en Xataka y nuestra política de relaciones con las empresas.

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NVIDIA GeForce RTX 5090 y 5080, análisis: su rendimiento enamora, aunque DLSS 4 lo es todo en estas tarjetas gráficas

fue publicada originalmente en

Xataka

por
Juan Carlos López

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Nota de DavidHellin: La noticia es original de Xataka

A priori, quedarte mirando al infinito sin hacer nada puede chocar frontalmente con el concepto de productividad. Sin embargo, según la ciencia, estás abriendo un nuevo espacio en tu cerebro en el que asentar conocimientos o combinar elementos abstractos que se convierten en ideas creativas.

Contra todo pronóstico, parece que esas pequeñas vacaciones que le damos al cerebro en forma de soñar despierto –lo que comúnmente se conoce como quedarse embobado— permite activar partes del cerebro implicadas en la generación de ideas y en el aprendizaje de nuevos conceptos. Por lo tanto, es recomendable permitirse, de tanto en tanto, levantar la vista de la pantalla y desconectar del mundo no haciendo nada.

Descanso consciente pero sin conexión. Conocido técnicamente como Estado de vigilia tranquila, o popularmente como soñar despierto o quedarse embobado, es un estado relajado de conciencia ambiental que ayuda a la mente a procesar pensamientos complejos mientras está despierta y en reposo. Sería el equivalente a poner el Modo avión en tu móvil, ya que la mente se encuentra consciente, pero de algún modo el entorno desparece y toman protagonismo pensamientos más abstractos y creativos.

Más fácil. Algunas personas tienen una facilidad especial para alcanzar ese estado mental, pero otras lo consiguen realizando tareas sencillas y repetitivas como fregar los platos, limpiar el coche o tender la colada. Muchas ideas estupendas llegan mientras te duchas o mientras cocinas. Bill Gates ha aseguró en una de sus rondas de preguntas con los usuarios de Reddit que una de sus actividades favoritas para entrar en ese estado de relajación mental es fregar los platos. La ciencia lo respalda.

No hacer nada potencia la memoria. La ciencia ha probadoque el estrés perjudica la recuperación de memoria a largo plazo, por lo que un remedio para frenar esa perdida es hacer que el cerebro se tome un respiro de tanto en tanto. Un estudio publicado en Nature ha revisado la actividad neuronal de ratones mientras soñaban despiertos, revelando la activación de distintos patrones neuronales y activando el hipocampo, el área responsable de la memoria y el aprendizaje.

Estos hallazgos señalan la importancia de incorporar este tiempo de desconexión para el cerebro para consolidar conocimientos y asimilar nuevos datos. Por anecdótico que parezca, parece que esta fase de “no hacer nada” contribuye a ser mucho más eficiente y productivo cuando vuelves a la actividad.

Dejar que las ideas locas fluyan. Cuando apenas tenía 16 años, el premio Nobel Albert Einstein tuvo la inspiración para desarrollar su Teoría de la relatividad que cambiaría para siempre los conceptos de la física moderna. Aunque el desarrollo fue fruto de años de trabajo, la inspiración le vino mientras soñaba despierto.

La evidencia. Un estudio publicado en 2022 indica que el estado mental que alcanza el cerebro cuando entra en este estado de ensoñación consciente es similar al que adopta durante los procesos creativos, por lo que no es de extrañar que el resultado sea la generación de ideas nuevas y creativas fruto de la combinación de elementos y conocimientos abstractos que hemos aprendido. En ese estado, el cerebro se convierte en un cajón de arena cognitivo para las ideas y se divierte jugando con ellas y dando nuevos enfoques de una forma subconsciente.

El escenario es similar al que se produce durante las primeras fases del sueño, con la ventaja de que, al despertarte de ese “trance” consciente, recordarás la idea y podrás desarrollarla o desecharla, algo que no siempre se consigue con las ideas durante el sueño, que se olvidan al despertar.

No estoy empanado, estoy resolviendo problemas. Otro de los beneficios de alcanzar un estado mental de ensoñación consciente demostrados por la ciencia es la resolución de problemas. Los estudios relacionan el incremento de la creatividad en este estado con el incremento en la capacidad para la resolución de problemas.

Los investigadores han descubierto que las personas que se toman un tiempo para soñar despiertos antes de afrontar la resolución de un problema demuestran una mayor capacidad y lo hacen de forma más creativa. Al realizar resonancias magnéticasde sus cerebros, han encontrado que varias regiones de sus cerebros estaban muy activas, incluida la red ejecutiva relacionada con la resolución de problemas complicados.

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Imagen | Pexels (Sora Shimazaki)

*Una versión anterior de este artículo se publicó en enero de 2024

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La noticia

‘No hacer nada’ es una técnica estupenda para mejorar tu productividad. La neurociencia lo tiene claro

fue publicada originalmente en

Xataka

por
Rubén Andrés

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