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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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¿Fin a la inflación de componentes? Los chips GPU AMD Radeon más vendidos caen de precio por primera vez en mucho tiempo

Una chica gamer disfrutando jugando en el ordenador
Figura 1: El mercado de componentes de PC, como las tarjetas gráficas, vive una corrección de precios tras meses de inflación. / Fuente: RDNE Stock project
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Montarse un ordenador para jugar a máxima resolución o simplemente actualizar la tarjeta gráfica se ha convertido, durante los últimos dos años, en tarea imposible si no quieres gastarte una fortuna. La inflación constante de los microchips, impulsada por la escasez de componentes y el auge voraz de la inteligencia artificial, parecía haber condenado a los usuarios a pagar cifras astronómicas para siempre.

Sin embargo, la ley de la oferta y la demanda es implacable, y el mercado acaba de darnos la primera gran alegría en mucho tiempo, porque el precio de las GPU está empezando a caer en picado.

El protagonista de esta inesperada rebaja no es otro que el ecosistema de AMD, concretamente su serie Radeon RX 9000. Tras semanas de precios inflados y ventas estancadas, los minoristas han comenzado a aplicar agresivos recortes de entre un 15 % y un 20 % para poder dar salida a un stock que estaba acumulando polvo en los almacenes. Pero, como expertos en hardware, tenemos que reconocer que esta rebaja no es un acto de caridad de las empresas, sino más bien porque el producto no se ha recibido como se esperaba.

Rebajas forzadas

Para entender la magnitud de esta caída de precios, hay que analizar cómo se infló el globo en primer lugar. Cuando la arquitectura RDNA 4 de AMD llegó al mercado, modelos tan esperados como la Radeon RX 9070 XT se anunciaron a principios de 2025 con un precio de venta recomendado muy atractivo, por tan solo 599 dólares en Estados Unidos. Esto parecía ser el golpe perfecto en la mesa de la gama media-alta.

Sin embargo, una severa escasez mundial de módulos de memoria GDDR6 obligó a AMD y a sus socios ensambladores a subir los costes de producción. Esto se trasladó inmediatamente al consumidor final, haciendo que los precios en la calle se disparasen hasta superar la barrera de los 800 dólares en su pico máximo. En España, cerca de 700 euros.

Los usuarios, en lugar de comprarlo, como es normal, dejaron de hacerlo. Los jugadores se negaron en rotundo a pagar precios de gama ultra alta por tarjetas que realmente pertenecían a la media-alta. Y de ahí pasamos a la situación actual, con los distribuidores obligados a rebajar el precio de los productos para tratar de liquidar algo de stock.

Motivos del fracaso

Más allá del sobreprecio inicial provocado por la memoria GDDR6, el desinterés de los usuarios tiene raíces profundamente técnicas. Sobre el papel, y fijándonos puramente en la rasterización bruta, la serie RX 9000 ofrece un rendimiento muy sólido frente a alternativas más caras. El problema llega cuando analizamos el ecosistema de software y las tecnologías de escalado, donde realmente hay debate hoy en día.

Los primeros compradores y analistas han reportado un volumen preocupante de problemas de estabilidad. Fallos en los drivers, errores del sistema, tiempos de espera enormes y los temidos pantallazos en negro han empañado el lanzamiento.

Procesadores AMD RADEON
Figura 2: La arquitectura RDNA 4 de la serie AMD Radeon RX 9000, cuyo precio ha comenzado a bajar en los mercados internacionales. Imagen de AMD

A esto se suma la eterna comparativa con el gigante verde. En pleno 2026, el rendimiento en Ray Tracing de las Radeon sigue yendo un paso por detrás de la arquitectura equivalente de NVIDIA. Además, la tecnología de escalado de imagen de AMD, el FSR, sigue generando comparaciones desfavorables cuando se pone frente a frente con el maduro y nítido DLSS de NVIDIA. Esta suma de inconsistencias, unida a un precio inicial inflado, justifica por qué la adopción ha sido un fracaso comercial. De hecho, según la encuesta de hardware de Steam del pasado mes de enero, apenas un 0,16 % de los usuarios cuenta con una flamante RX 9070 en su equipo.

¿Qué nos espera en Europa?

La confirmación de este desplome nos llega desde Asia. Según los datos del mercado japonés recopilados y publicados por el portal especializado GazLog, la corrección de precios ya es una realidad. La RX 9070 XT, que llegó a tocar máximos de 130.000 yenes (unos 840 dólares), se puede encontrar ahora en mínimos históricos cercanos a los 108.000 yenes (770 dólares).

Esta tendencia se está replicando a gran velocidad en el mercado estadounidense, donde las RX 9070 estándar ya están bajando a la franja de los 589-669 dólares. La bajada de demanda es la antesala de lo que llegará inminentemente a Europa y España. Por tanto, si estabas pensando en actualizar tu ordenador, la recomendación experta es clara: mantén la calma y espera un par de semanas más.

Preguntas frecuentes sobre la caída de precio de las GPU AMD

¿Por qué están bajando de precio las tarjetas gráficas AMD Radeon RX 9000?
La caída de precio se debe tanto a un precio inflado en un primer momento como a una pobre adopción del producto.
¿Es un buen momento para comprar una GPU de la serie RX 9000?
La tendencia a la baja debería continuar, por lo que lo mejor es esperar aún un tiempo.
¿Qué problemas técnicos se han asociado a la serie RX 9000?
Problemas de estabilidad en los drivers, errores del sistema y pantallazos negros.