{"id":803,"date":"2026-06-06T02:13:46","date_gmt":"2026-06-06T02:13:46","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/"},"modified":"2026-06-11T10:05:43","modified_gmt":"2026-06-11T10:05:43","slug":"rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/","title":{"rendered":"RTX Pro 6000 Blackwell frente a RTX 5090 para IA en 2026: \u00bfCu\u00e1ndo merece la pena pagar 5.500 USD adicionales por 96 GB?"},"content":{"rendered":"<p>Estas dos GPU comparten el mismo chip Blackwell y el mismo ancho de banda de memoria, pero una cuesta aproximadamente 2.000 USD y la otra unos 7.500 USD. La diferencia total radica \u00fanicamente en la memoria: la RTX Pro 6000 Blackwell incorpora <strong>96 GB de VRAM con correcci\u00f3n de errores (ECC)<\/strong>frente a los <strong>32 GB<\/strong>de la RTX 5090. Para aplicaciones de IA, esta diferencia determina absolutamente todo; y si vale la pena pagar casi cuatro veces m\u00e1s depende exclusivamente del tama\u00f1o de los modelos que vaya a ejecutar.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Mismo motor:<\/strong> ambas utilizan el chip GB202 Blackwell y comparten un ancho de banda de memoria de 1.792 GB\/s.<\/li>\n<li><strong>RTX 5090:<\/strong> 32 GB de GDDR7, ~3.352 TFLOPS de IA, sin ECC, ~2.000 USD.<\/li>\n<li><strong>RTX Pro 6000:<\/strong> 96 GB de GDDR7 con ECC, ~4.000 TFLOPS de IA, ~7.500 USD.<\/li>\n<li><strong>Para modelos inferiores a 32 GB:<\/strong> rendimiento pr\u00e1cticamente id\u00e9ntico por GPU: la RTX 5090 es la opci\u00f3n m\u00e1s rentable.<\/li>\n<li><strong>Para modelos de 70B+ par\u00e1metros, entrenamiento durante varios d\u00edas o fiabilidad las 24 horas del d\u00eda:<\/strong> los 96 GB y la memoria ECC de la Pro 6000 justifican su coste.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38c0bcd91a6\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 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class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/#A_striking_efficiency_note\" >Una observaci\u00f3n destacada sobre eficiencia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/#Which_should_you_buy\" >\u00bfCu\u00e1l deber\u00eda comprar?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/#Total_cost_of_ownership_the_sticker_price_is_only_the_start\" >Coste total de propiedad: el precio de etiqueta es solo el comienzo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/#Bottom_line\" >Conclusi\u00f3n final<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Specs_side_by_side\"><\/span>Especificaciones comparativas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Especificaciones<\/th>\n<th>RTX 5090<\/th>\n<th>RTX Pro 6000 Blackwell<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>VRAM<\/td>\n<td>32 GB de GDDR7<\/td>\n<td>96 GB de GDDR7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Memoria ECC<\/td>\n<td>No<\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ancho de banda de memoria<\/td>\n<td>1.792 GB\/s<\/td>\n<td>1.792 GB\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Chip<\/td>\n<td>GB202 (Blackwell)<\/td>\n<td>GB202 (Blackwell)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Unidades de sombreado<\/td>\n<td>21,760<\/td>\n<td>24,064<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>C\u00f3mputo de IA<\/td>\n<td>~3.352 TFLOPS<\/td>\n<td>~4.000 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precio recomendado por el fabricante (MSRP)<\/td>\n<td>~$2,000<\/td>\n<td>~$7,500<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Observe la l\u00ednea que m\u00e1s importa: <strong>ancho de banda de memoria id\u00e9ntico.<\/strong> Como la mayor parte de la inferencia de modelos de lenguaje grande (LLM) con tama\u00f1os peque\u00f1os de lote est\u00e1 limitada por el ancho de banda de memoria, ambas tarjetas ofrecen un rendimiento pr\u00e1cticamente id\u00e9ntico por GPU al ejecutar el <em>igual<\/em> modelo en la precisi\u00f3n de <em>igual<\/em> El valor del RTX Pro 6000 no radica en la velocidad, sino en su capacidad y fiabilidad.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"When_the_32GB_ceiling_bites\"><\/span>Cuando el l\u00edmite de 32 GB se convierte en un obst\u00e1culo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los 32 GB del RTX 5090 son generosos para una tarjeta de consumo, pero tienen un l\u00edmite estricto: no pueden alojar modelos de clase 70B a ninguna precisi\u00f3n \u00fatil. Una vez que se carga un modelo, lo que queda disponible se convierte en su presupuesto para la cach\u00e9 KV; y con 32 GB, los modelos grandes dejan muy poco espacio para contextos largos o para procesamiento por lotes.<\/p>\n<p>Los 96 GB del RTX Pro 6000 cambian por completo esta ecuaci\u00f3n. Tras cargar la mayor\u00eda de los modelos, deja <strong>56\u201382 GB libres para la cach\u00e9 KV<\/strong>, lo que se traduce en longitudes pr\u00e1cticas de contexto extensas y en la capacidad de servir modelos grandes o atender a m\u00faltiples usuarios desde una sola tarjeta. Si su trabajo implica modelos de 70B o mayores, esto no es un lujo: es la \u00fanica forma de hacerlo con una sola GPU. Para ver exactamente d\u00f3nde se ubican los modelos, utilice nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Gu\u00eda de requisitos de VRAM<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_ECC_factor_for_serious_training\"><\/span>El factor ECC para entrenamientos rigurosos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Existe una segunda diferencia, m\u00e1s discreta: <strong>Memoria ECC<\/strong>La memoria del Pro 6000 incorpora correcci\u00f3n de errores (ECC); el 5090 no la tiene. En ejecuciones de entrenamiento que duran varios d\u00edas, un solo error silencioso de bit puede corromper los pesos del modelo sin mostrar ning\u00fan indicio visible de fallo: podr\u00eda entrenar durante 48 horas y terminar con un punto de control contaminado. Para equipos profesionales de IA que ejecutan trabajos prolongados, la memoria ECC no es una caracter\u00edstica opcional, sino un requisito fundamental de fiabilidad. Para aficionados y usuarios dedicados exclusivamente a inferencia, rara vez resulta relevante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_striking_efficiency_note\"><\/span>Una observaci\u00f3n destacada sobre eficiencia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La capacidad tambi\u00e9n modifica los c\u00e1lculos del sistema. Como un \u00fanico RTX Pro 6000 de 96 GB puede alojar un modelo grande que, de otro modo, requerir\u00eda varias tarjetas de 32 GB, puede igualar el rendimiento de una configuraci\u00f3n multi-GPU basada en RTX 5090s con modelos grandes, consumiendo tan solo una fracci\u00f3n de la energ\u00eda y sin la complejidad de dividir un modelo entre varias tarjetas. Para constructores de centros de datos y estaciones de trabajo, esta consolidaci\u00f3n representa una ventaja operativa real.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_should_you_buy\"><\/span>\u00bfCu\u00e1l deber\u00eda comprar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Compre la RTX 5090 si<\/strong> usted trabaja en solitario, sus modelos y cargas de trabajo caben dentro de los 32 GB y desea obtener la mejor velocidad de IA por d\u00f3lar invertido. Para la mayor\u00eda de los investigadores y desarrolladores individuales, es la opci\u00f3n obvia por su relaci\u00f3n calidad-precio: vea c\u00f3mo se compara en <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5090-vs-rtx-5080-for-ai\/\">RTX 5090 frente a RTX 5080<\/a> y <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5090-vs-mac-studio-m4-ultra-for-local-llms\/\">RTX 5090 frente a Mac Studio M4 Ultra<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Compre el RTX Pro 6000 Blackwell si<\/strong> necesita ejecutar modelos mayores de 32 GB, requiere la fiabilidad de la memoria ECC para entrenamientos que duren varios d\u00edas o planea consolidar una carga de trabajo multi-GPU en una sola tarjeta. Es una herramienta profesional con un precio profesional, justificado \u00fanicamente cuando los 96 GB o la memoria ECC desempe\u00f1an una funci\u00f3n real.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Total_cost_of_ownership_the_sticker_price_is_only_the_start\"><\/span>Coste total de propiedad: el precio de etiqueta es solo el comienzo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El precio de compra acapara los titulares, pero representa solo una fracci\u00f3n del coste real que supone cualquiera de estas tarjetas durante dos o tres a\u00f1os de trabajo serio con IA. Antes de comprometerse, calcule cuidadosamente tres aspectos que las hojas de especificaciones ocultan: el consumo el\u00e9ctrico, el coste derivado de superar la barrera de VRAM y si realmente deber\u00eda comprarlas.<\/p>\n<p><strong>Consumo el\u00e9ctrico y refrigeraci\u00f3n.<\/strong> El RTX 5090 consume hasta 575 W y el RTX Pro 6000 Blackwell hasta 600 W: ambas cifras representan cargas sostenidas muy exigentes para tareas de ajuste fino o inferencia por lotes que duran varias horas. Con una tarifa el\u00e9ctrica t\u00edpica en Estados Unidos, mantener una tarjeta cerca de su consumo m\u00e1ximo durante varias horas diarias se traduce en un importe anual significativo, y eso sin contar el calor adicional que obliga a instalar una fuente de alimentaci\u00f3n m\u00e1s potente (presupueste al menos 1.000 W para el 5090 y a\u00fan m\u00e1s margen para el Pro 6000) y un sistema de refrigeraci\u00f3n m\u00e1s eficaz. En un servidor de inferencia siempre activo, el coste de la electricidad durante tres a\u00f1os puede equipararse al precio de una segunda GPU de gama media, por lo que debe incluirse en la comparaci\u00f3n, no como una consideraci\u00f3n secundaria.<\/p>\n<p><strong>El coste oculto de la barrera de los 32 GB.<\/strong> El precio m\u00e1s bajo del 5090 es real, pero solo si sus modelos caben en 32 GB. En el momento en que no lo hagan, su ruta \u00abecon\u00f3mica\u00bb se vuelve cara: una segunda tarjeta 5090 duplica su inversi\u00f3n inicial, su consumo el\u00e9ctrico y los costes de fuente de alimentaci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n; adem\u00e1s, como ninguna tarjeta GeForce Blackwell dispone de NVLink, la memoria de dos 5090 se comparte mediante PCIe de forma mucho menos eficiente que el bloque unificado de 96 GB del Pro 6000. Un \u00fanico espacio de memoria grande y coherente suele valer m\u00e1s que dos espacios fragmentados. Este es precisamente el escenario en el que el precio del Pro 6000 deja de parecer absurdo.<\/p>\n<p><strong>Comprar frente a alquilar.<\/strong> La nube cambia completamente la ecuaci\u00f3n. A mediados de 2026 puede alquilar un 5090 bajo demanda por menos de un d\u00f3lar la hora y un Pro 6000 por aproximadamente uno o dos d\u00f3lares la hora. Una regla general aproximada es:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Compre<\/strong> si la tarjeta estar\u00e1 ocupada la mayor parte de los d\u00edas: ejecuciones diarias de entrenamiento, un servidor local permanente o requisitos de privacidad que proh\u00edban el uso de la nube. El hardware de propiedad sale rentable cuando su utilizaci\u00f3n es alta.<\/li>\n<li><strong>Alquile<\/strong> si su necesidad es espor\u00e1dica: un ajuste fino ocasional, una tarea puntual de 96 GB o una prueba para determinar si realmente necesita tanta VRAM antes de gastar una cantidad cercana a los 10.000 d\u00f3lares.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La prueba honesta: estime sus horas mensuales de uso de GPU, multipl\u00edquelas por la tarifa en la nube y comp\u00e1relas con el precio de compra m\u00e1s el coste de la electricidad. Si el punto de equilibrio est\u00e1 a a\u00f1os de distancia, alquile primero.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfEs el RTX Pro 6000 m\u00e1s r\u00e1pido que el RTX 5090 para IA?<\/h3>\n<p>No de forma significativa, para modelos del mismo tama\u00f1o. Ambos comparten el mismo chip Blackwell y un ancho de banda de memoria id\u00e9ntico de 1.792 GB\/s, por lo que la inferencia de LLM limitada por memoria alcanza un rendimiento pr\u00e1cticamente id\u00e9ntico por GPU. La ventaja del Pro 6000 radica en su capacidad de 96 GB y en su memoria ECC, no en velocidad bruta.<\/p>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 es tan mucho m\u00e1s caro el RTX Pro 6000?<\/h3>\n<p>Est\u00e1 pagando por memoria y fiabilidad: 96 GB frente a 32 GB, adem\u00e1s de la correcci\u00f3n de errores ECC y soporte profesional. Para cargas de trabajo que necesitan alojar modelos de 70B o mayores o ejecutar entrenamientos de varios d\u00edas con seguridad, ese sobreprecio est\u00e1 justificado. Para modelos menores de 32 GB, el RTX 5090 ofrece la misma velocidad a un costo mucho menor.<\/p>\n<h3>\u00bfPuede el RTX 5090 ejecutar modelos de 70B?<\/h3>\n<p>No a una precisi\u00f3n \u00fatil: sus 32 GB no pueden contener un modelo de 70B dejando espacio suficiente para el contexto. Necesitar\u00eda recurrir a una cuantizaci\u00f3n intensa, usar varios RTX 5090 o una tarjeta de mayor capacidad como el RTX Pro 6000 (96 GB) o chips Apple Silicon con gran memoria unificada. Consulte nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Gu\u00eda de requisitos de VRAM<\/a>.<\/p>\n<h3>\u00bfNecesito memoria ECC para IA?<\/h3>\n<p>Para inferencia y tareas breves, no. Para entrenamientos que duran varios d\u00edas, donde un error silencioso de memoria podr\u00eda corromper un punto de control, la memoria ECC constituye una verdadera salvaguarda \u2014raz\u00f3n por la cual el Pro 6000 la incluye y el RTX 5090 de consumo no\u2014. La mayor\u00eda de los usuarios individuales no la necesitar\u00e1n.<\/p>\n<h3>\u00bfPueden dos RTX 5090 sustituir a un RTX Pro 6000?<\/h3>\n<p>No de forma limpia. Dos 5090 ofrecen 64 GB en total frente a los 96 GB del Pro 6000, y como las tarjetas GeForce Blackwell carecen de NVLink, esa memoria se divide entre el bus PCIe en lugar de presentarse como un \u00fanico bloque. Para inferencia puede distribuir algunos modelos entre ambas tarjetas, pero ser\u00e1 m\u00e1s lento y engorroso que un \u00fanico bloque contiguo de 96 GB, y muchos flujos de trabajo de entrenamiento simplemente esperan un \u00fanico espacio de memoria grande. Si un modelo necesita m\u00e1s de 32 GB y desea que \u00abfuncione directamente\u00bb, el Pro 6000 individual es la soluci\u00f3n m\u00e1s limpia; dos 5090 son una alternativa econ\u00f3mica con fricciones reales.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nto cuesta hacer funcionar estas tarjetas en t\u00e9rminos de electricidad?<\/h3>\n<p>Depende de su tarifa local y de la carga de trabajo, pero ambas son muy voraces: el 5090 alcanza un pico de unos 575 W y el Pro 6000 unos 600 W. Mantener una tarjeta cerca de su consumo m\u00e1ximo durante varias horas diarias puede incrementar de forma notable su factura el\u00e9ctrica anual, tanto que, en un periodo de propiedad de varios a\u00f1os, este coste se convierte en un \u00edtem contable relevante, especialmente para una m\u00e1quina de inferencia siempre activa. El consumo en reposo y bajo carga es mucho menor, por lo que las cargas de trabajo espor\u00e1dicas apenas tienen impacto.<\/p>\n<h3>\u00bfEs m\u00e1s barato alquilar estas GPU en la nube que comprarlas?<\/h3>\n<p>S\u00ed, para trabajos espor\u00e1dicos o puntuales. A mediados de 2026, un 5090 se alquila bajo demanda por menos de un d\u00f3lar la hora y un Pro 6000 por aproximadamente uno o dos d\u00f3lares la hora, por lo que unas pocas tareas cuestan una fracci\u00f3n m\u00ednima del precio de compra. La propiedad solo resulta rentable cuando la tarjeta est\u00e1 ocupada la mayor parte de los d\u00edas; con una utilizaci\u00f3n alta y sostenida, la balanza se inclina a favor de la compra. La decisi\u00f3n pr\u00e1ctica consiste en estimar sus horas mensuales de uso de GPU y compararlas con el precio de compra m\u00e1s el coste de la electricidad antes de comprometer una cantidad cercana a los 10.000 d\u00f3lares en un Pro 6000.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusi\u00f3n final<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Este no es un duelo de velocidad, sino una decisi\u00f3n basada en capacidad y fiabilidad. Si su trabajo de IA cabe c\u00f3modamente en 32 GB, el RTX 5090 le ofrece el mismo rendimiento por GPU por una cuarta parte del precio, siendo la elecci\u00f3n clara para usuarios individuales. El RTX Pro 6000 Blackwell justifica su precio de 7.500 d\u00f3lares \u00fanicamente cuando realmente necesita sus 96 GB para modelos grandes, su memoria ECC para entrenamientos serios o su capacidad de consolidaci\u00f3n para cargas de trabajo multi-GPU. Compre la memoria que realmente utilizar\u00e1.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/nvidia-vera-rubin-explained-2026\/\">NVIDIA Vera Rubin explicada: la nueva plataforma de IA que reduce los costes de inferencia 10 veces (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5070-vs-rtx-5080-for-ai-2026\/\">RTX 5070 frente a RTX 5080 para IA en 2026: \u00bfJustifica el salto a 16 GB un sobrecoste de 450 USD?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-video-generation-2026\/\">The Best GPUs for AI Video Generation in 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-llm-fine-tuning-2026\/\">Las mejores GPU para ajuste fino de LLM en casa en 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-budget-builds-2026\/\">Las mejores GPU para una estaci\u00f3n de trabajo de IA econ\u00f3mica bajo los 1500 USD en 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Same Blackwell die, same memory bandwidth \u2014 but 96GB versus 32GB and ECC. One costs $2,000, the other $7,500. 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