Sabemos que 8GB de memoria RAM pueden ser poco para muchas aplicaciones de la actualidad, pero… y qué ocurre con 128GB, ¿es eso demasiada RAM? ¿hay casos en los que tener tanta capacidad puede ser necesario? Aquí te explicamos cuánta memoria es necesaria en cada caso y cuándo puedes necesitar altas capacidades.
Índice de contenidos
- Cuánta RAM es suficiente en 2025
- Cuándo 128 GB (o más) de RAM sí son necesarios
- Cuándo 128 GB de RAM es excesivo
Cuánta RAM es suficiente en 2025
Antes de analizar cuándo 128 GB se justifican, es útil establecer una referencia:
| aplicación | Tareas principales | Recomendación de RAM |
|---|---|---|
| Uso básico / oficina | Navegar, ofimática, streaming | 8 – 16 GB |
| Gaming / software más exigente | Juegos, edición de fotos y video básica | 16 – 32 GB |
| Creadores de contenido / desarrollo | Edición de video 4K, render 3D, máquinas virtuales | 32 – 64 GB |
| Profesionales avanzados / estaciones de trabajo | Simulación científica, IA, datasets grandes | 64 – 128 o más GB |
Recuerda que debes elegir siempre un kit de módulos RAM soportados por tu placa base, y aprovecha siempre si tienes varios canales para conseguir los mejores resultados.
Cuándo 128 GB (o más) de RAM sí son necesarios
Vamos a analizar más a fondo cuáles son esos casos donde 128 GB pueden ser beneficiosos:
Producción y edición de video profesional
Los profesionales que trabajan con video en resolución 8K, formatos RAW sin compresión o múltiples flujos simultáneos de video se benefician enormemente de grandes cantidades de RAM.
Aplicaciones como Adobe Premiere Pro, DaVinci Resolve o After Effects pueden utilizar decenas de gigabytes para almacenar cachés de previsualización, efectos en tiempo real y texturas de video. En proyectos con múltiples cámaras, color grading avanzado o renderizado de efectos complejos, 64 GB pueden quedarse cortos, especialmente si se trabaja con archivos de gran tamaño.
Para estudios de producción o freelancers que manejan video 8K HDR o flujos RAW de cámaras RED, 128 GB de RAM o más permiten trabajar con fluidez y sin interrupciones por intercambio de memoria con el disco.
Renderizado 3D y animación
Programas como Autodesk Maya, Blender, Cinema 4D o 3ds Max pueden aprovechar grandes cantidades de RAM durante el proceso de modelado y renderizado, especialmente cuando se utilizan escenas con millones de polígonos, texturas 8K y simulaciones físicas complejas.
En renderizados que involucran ray tracing o motores híbridos CPU-GPU (como Octane, Arnold o V-Ray), la memoria RAM es crucial para almacenar escenas completas, mapas de iluminación, partículas y geometrías.
Los estudios de animación o arquitectónicos que renderizan escenas de gran tamaño suelen montar estaciones de trabajo con 128 GB o incluso 256 GB de RAM, especialmente cuando los tiempos de entrega son críticos.
Ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial
El entrenamiento y análisis de modelos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y ciencia de datos (data science) son tareas que consumen memoria de forma intensiva. Aunque gran parte del proceso se delega a la VRAM de las GPU, la RAM del sistema sigue siendo vital para manejar grandes volúmenes de datos antes de transferirlos a la GPU.
Por ejemplo, trabajar con conjuntos de datos de miles de millones de registros, o modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), requiere cargar y procesar información que puede exceder los 64 GB.
En entornos de investigación o desarrollo de IA, 128 GB o más garantizan que el sistema no se quede sin memoria al ejecutar scripts complejos en Python, TensorFlow o PyTorch.
Simulaciones científicas y de ingeniería
Campos como la ingeniería estructural, simulación de fluidos (CFD), química computacional o análisis de elementos finitos (FEA) requieren manejar matrices y datos tridimensionales gigantescos.
Aplicaciones como ANSYS, MATLAB, Abaqus o COMSOL Multiphysics pueden consumir decenas de gigabytes de RAM por simulación. Si el modelo es detallado (por ejemplo, simulaciones térmicas o electromagnéticas con millones de nodos), 128 GB de RAM se vuelven no solo útiles, sino necesarios para completar el cálculo sin fallos de memoria.
Virtualización y entornos de desarrollo complejos
Los desarrolladores que trabajan con máquinas virtuales (VMs), contenedores Docker o entornos de prueba multiplataforma necesitan grandes cantidades de RAM para ejecutar múltiples sistemas simultáneamente.
Un servidor local de desarrollo con varias VMs puede consumir 32 o 64 GB rápidamente Ten en cuenta que tendrás que repartirla asignando vRAM a cada máquina virtual, según las exigencias de cada sistema virtualizado para que funcione de forma correcta… .
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Cuándo 128 GB de RAM es excesivo
Para la mayoría de los usuarios, incluso los entusiastas del gaming, 128 GB es más de lo necesario., y significaría invertir demasiado en memoria RAM que no se va a aprovechar. Los videojuegos actuales rara vez consumen más de 16 a 24 GB de RAM, y el resto del sistema puede funcionar perfectamente con 32 GB, incluso para los que usan también streaming a la vez que juegan.
Además, más memoria no implica mayor velocidad en todos los casos. Si tu PC tiene un cuello de botella, primero tienes que identificar cuál es el componente que lo está limitando, puesto que podría no ser la RAM, y ser a consecuencia de la CPU, el disco duro, o la GPU.
Si unimos que ahora mismo un módulo de memoria RAM vale el triple que hace un año, es imposible pensar en comprar más de ¡32GB!
