NVIDIA DGX: modelos, especificaciones, precios y rendimiento de IA

Todo sobre NVIDIA DGX: la guía completa del hardware de IA más potente del mercado

Necesitas cómputo de IA en serio, pero las opciones son confusas y los precios van desde unos miles de euros hasta decenas de millones. La línea DGX de NVIDIA es el nombre que siempre sale a relucir, y abarca desde una mini PC de escritorio hasta supercomputadoras a escala de bodega. Esta guía desglosa toda la familia DGX en 2026: qué es cada modelo, las especificaciones reales, los precios actuales, los benchmarks y cómo se compara DGX con una Mac Mini, una RTX 5090 y la nube. Ya seas un investigador de IA que ajusta modelos de forma local, un arquitecto empresarial que planea infraestructura, un científico de datos eligiendo una workstation, o alguien en TI que evalúa CapEx contra la nube, aquí encontrarás los detalles prácticos que necesitas para decidir. Un dato financiero que vale la pena mencionar desde ahora: buena parte de este hardware y su equivalente en la nube se factura en dólares, así que si compras desde fuera de Estados Unidos, la tarjeta con la que pagas también importa, y mucho.

Respuesta rápida: NVIDIA DGX es una familia de sistemas de supercómputo para IA diseñados a la medida, que vienen con un stack integrado de hardware y software, desde la DGX Spark de escritorio hasta el DGX SuperPOD para centros de datos. La DGX Spark salió a la venta el 15 de octubre de 2025 a $3,999 dólares, mientras que los despliegues de SuperPOD escalan hasta decenas de millones. Eso sí, DGX está pensado para trabajo profesional de IA y empresarial, no para uso general, así que resulta excesivo para quien solo quiere una PC rápida.

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1. ¿Qué es NVIDIA DGX? Visión general y antecedentes de la plataforma

Definiendo la plataforma DGX

DGX es la línea de sistemas de IA de NVIDIA diseñados específicamente para este propósito. No se trata de servidores genéricos a los que simplemente se les agregó una GPU; están construidos desde el silicio hacia arriba para acelerar el entrenamiento de modelos de IA, el ajuste fino y la inferencia en cualquier escala. La idea central es "listo para IA desde el primer momento": cada DGX viene con hardware y un stack de software cuidadosamente integrado, para que los equipos dediquen su tiempo a los modelos y no a resolver conflictos de drivers. El DGX Spark funciona más como una máquina dedicada al entrenamiento de IA que como una computadora de uso general, y en lugar de Windows corre DGX OS, la versión personalizada de Ubuntu Linux de NVIDIA, configurada con software de IA.

Breve historia de DGX

NVIDIA lanzó el DGX-1 original en 2016 como "la primera supercomputadora de IA del mundo en una caja", construida sobre GPUs Pascal P100. Cada generación siguió el ritmo del crecimiento de los modelos de lenguaje grandes: Volta trajo el DGX-1 V100, Ampere dio lugar al DGX A100, y Hopper produjo el DGX H100. La era 2025-2026 está definida por Grace Blackwell. NVIDIA presentó el DGX Station más grande, una torre de escritorio completa construida alrededor del chip GB300 Grace Blackwell Ultra, más potente, junto con el compacto DGX Spark impulsado por el Superchip GB10.

Propósito principal y posición en el mercado

DGX se ubica por encima de las estaciones de trabajo RTX para consumidores y por debajo de los clústeres en la nube a hiperescala que se rentan por hora. Sus clientes son empresas, laboratorios de investigación, universidades y agencias gubernamentales que necesitan infraestructura de IA confiable y con soporte. La ventaja de NVIDIA es su integración vertical: diseña el silicio, los sistemas y el software. NVIDIA diseña el Superchip GB10 y el stack de software DGX, mientras que las unidades físicas las fabrican socios OEM como ASUS, Dell, HP, Lenovo y Acer, además de la propia edición Founder's Edition de NVIDIA.

2. La línea completa de productos DGX: cada modelo explicado

DGX Spark (Supercomputadora de IA personal)

La DGX Spark es la puerta de entrada: una computadora de escritorio compacta, más o menos del tamaño de un libro de pasta dura. El gabinete mide 150 × 150 × 50.5 mm y pesa aproximadamente 1.2 kg. Funciona con el superchip GB10 Grace Blackwell con 128 GB de memoria unificada compartida entre la CPU y la GPU, y está pensada para desarrolladores de IA individuales, investigadores y usuarios avanzados que quieren ajustar y correr modelos grandes de forma local. Ofrece 1 petaFLOP de cómputo de IA en FP4 y 128 GB de memoria coherente unificada. Un ecosistema de socios cada vez más grande, que incluye el ASUS Ascent GX10 y el Acer Veriton AI mini, ya ofrece sistemas de la clase Spark.

DGX Station (Estación de trabajo de IA para grupos de trabajo)

La DGX Station es una estación de trabajo tipo torre pensada para equipos pequeños, y representa un salto importante respecto a la Spark. Impulsada por el superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop, cuenta con la impresionante cifra de 748 GB de memoria coherente y hasta 20 petaFLOPS de rendimiento de cómputo de IA, lo que le permite soportar modelos de hasta 1 billón de parámetros. El superchip GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop conecta la GPU NVIDIA Blackwell Ultra con una CPU NVIDIA Grace de alto rendimiento de 72 núcleos, usando la interconexión NVIDIA NVLink-C2C. Esto la hace ideal para IA departamental, ajuste fino multiusuario e inferencia de modelos más grandes, sirviendo como puente entre el nivel personal y el empresarial.

DGX BasePOD (Sistema de centro de datos de nivel inicial)

La DGX BasePOD es el punto de partida a escala de rack para implementaciones empresariales locales (on-premises). Un nodo típico incluye 8 GPUs de centro de datos (de la clase H100, H200 o B200), y BasePOD ofrece una arquitectura de referencia validada, con infraestructura de red y almacenamiento certificados por NVIDIA. Es ideal para clústeres de IA más pequeños que necesitan confiabilidad de nivel producción sin tener que saltar directamente a una supercomputadora completa.

DGX SuperPOD (Supercomputadora de IA para centros de datos)

La DGX SuperPOD es la solución de supercómputo de IA "llave en mano" más grande de NVIDIA, y puede escalar desde decenas hasta miles de GPUs. Usa la tecnología InfiniBand y el switch NVLink para lograr una comunicación GPU a GPU con latencia casi nula, lo que permite que miles de chips entrenen un solo modelo de manera eficiente. Las configuraciones de SuperPOD vienen en variantes H100, H200 y B200 (además de GB200 NVL72), y esta arquitectura es la base de algunas de las iniciativas de IA más grandes que llevan a cabo grandes empresas tecnológicas y programas soberanos de IA.

DGX Quantum (convergencia de HPC e IA)

La DGX Quantum combina el poder de cómputo de DGX con la red Quantum InfiniBand para atender cargas de trabajo híbridas de HPC e IA, donde la simulación clásica se encuentra con el deep learning. Las DPUs BlueField se encargan de la red, el almacenamiento y la seguridad, para que las GPUs se concentren únicamente en el cómputo. Está pensada para problemas de investigación que combinan simulación física con modelos de redes neuronales.

3. Especificaciones técnicas y configuraciones de NVIDIA DGX

Tabla comparativa de especificaciones

Los superchips GB10 y GB300: un análisis a fondo de su arquitectura

El corazón de cada DGX de escritorio es un superchip que fusiona CPU y GPU en un solo paquete. En la Spark, se trata del GB10; en la Station, el más potente GB300. Ambos eliminan el cuello de botella tradicional entre procesador y acelerador. La DGX Station está construida alrededor del GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip de NVIDIA, que fusiona un CPU Grace de arquitectura ARM con 72 núcleos y una GPU Blackwell Ultra en un solo chip conectado mediante una interfaz NVLink-C2C de 900 GB/s; esa interconexión es lo que hace posible la arquitectura de memoria unificada, de modo que tanto el CPU como la GPU comparten el mismo grupo de memoria en lugar de estar pasándose datos de un lado a otro por un bus PCIe más lento.

El grupo de memoria unificada es lo verdaderamente destacable aquí. La Station ofrece 748GB de memoria unificada: 252GB de HBM3e del lado de la GPU, con un ancho de banda de 7.1 TB/s, más 496GB de LPDDR5X del lado del CPU a 396 GB/s, y ambos grupos son coherentes, es decir, cualquiera de los dos procesadores puede acceder a los 748GB completos sin necesidad de transferencias explícitas de datos entre ellos. Los núcleos tensoriales Blackwell son compatibles con formatos FP4, FP8 y de mayor precisión, lo que te permite sacrificar precisión a cambio de mayor rendimiento en inferencia, o mantener la precisión cuando se trata de entrenamiento.

NVLink e InfiniBand: la ventaja de la interconexión

La velocidad de interconexión es el cuello de botella oculto en la IA con múltiples GPU. En una PC tradicional con GPU discreta, los pesos avanzan a paso lento a través del PCIe. Incluso el PCIe Gen 5 x16 ofrece alrededor de 64 GB/s de ancho de banda, lo que significa que cargar un modelo de 70GB toma más de un segundo, y cuando el modelo es más grande que la VRAM disponible, la GPU simplemente no puede ejecutarlo. El NVLink-C2C dentro de un superchip DGX funciona un orden de magnitud más rápido, y a escala de centro de datos, SuperPOD usa InfiniBand a 400 Gb/s por puerto en una topología sin bloqueos, de manera que miles de GPU se comportan como si fueran una sola máquina. En la Station, la conectividad de alta velocidad escala todavía más: la SuperNIC ConnectX-8 de NVIDIA ofrece hasta 800Gb/s de conectividad de baja latencia y alto ancho de banda para cargas de trabajo de IA a gran escala.

Stack de software de IA de NVIDIA (DGX OS y NGC)

DGX es tanto software como hardware. DGX OS es un sistema basado en Ubuntu con drivers de kernel optimizados preinstalados. NVIDIA GPU Cloud (NGC) ofrece un registro de contenedores curado para frameworks como PyTorch, TensorFlow, NeMo y TensorRT, así que puedes descargar una imagen ya probada en lugar de armar un entorno desde cero. Base Command Platform orquesta clústeres multi-nodo, y CUDA, cuDNN y NCCL trabajan en conjunto desde el primer momento para mantener a las GPU alimentadas y comunicándose entre sí. Esta integración es una de las principales razones por las que las organizaciones pagan un precio premium por DGX en lugar de armar sus propios equipos.

4. Guía de precios DGX: de la computadora de escritorio al centro de datos

Precio de DGX Spark

La Spark es la opción más accesible, pero su precio cambió después del lanzamiento. NVIDIA confirmó que el precio de DGX Spark es de $3,999 dólares, sin incluir impuestos locales ni aranceles. Desde entonces, la disponibilidad y la demanda han hecho que los precios suban. Debes tomar los $4,699 dólares como el precio de lista de NVIDIA en Estados Unidos observado el 12 de agosto de 2026, no como un precio permanente a nivel mundial, ya que el lanzamiento retrasado terminó por dar como resultado un producto real, pero no la máquina de $3,000 dólares que muchos anuncios iniciales sugerían. Para un comprador en Europa, esa cifra en dólares también se convierte según el tipo de cambio y el margen que aplique tu tarjeta, y ahí es donde una tarjeta sin comisión por conversión de divisas te ahorra silenciosamente entre 2% y 3% en una compra de cuatro cifras.

Precio de DGX Station

La DGX Station pertenece al terreno de las estaciones de trabajo empresariales. NVIDIA y sus socios no han publicado una cifra fija única, y el precio depende en gran medida de la configuración, la memoria y cualquier GPU RTX PRO adicional. Es de esperarse que el costo por unidad llegue fácilmente a seis cifras a través de los integradores de sistemas. La DGX Station de mayor tamaño cuenta con un chip GB300 más potente; su precio no se anunció durante la presentación, y NVIDIA planeaba venderla junto con socios como Asus, Boxx, Dell, HP y Supermicro. El arrendamiento y el financiamiento a través de estos socios son opciones comunes para los equipos que prefieren distribuir el costo.

Precio de DGX BasePOD y SuperPOD

Las implementaciones de referencia de BasePOD generalmente comienzan alrededor de $1 millón de dólares o más para una configuración de múltiples nodos, mientras que SuperPOD va desde aproximadamente $7 millones hasta más de $60 millones de dólares, dependiendo de la generación de GPU, la cantidad de nodos y la infraestructura de red. Los proyectos de IA soberana y las compras gubernamentales suelen negociar precios personalizados en el rango más alto. Más allá del precio de etiqueta, el costo total de propiedad importa: la energía, el enfriamiento, el espacio físico y el personal se suman, y esas cifras son las que debes comparar contra el costo de rentar horas equivalentes de GPU en la nube.

DGX Cloud: la alternativa de gasto operativo (OpEx)

Para los equipos que prefieren no comprar hardware, DGX Cloud ofrece el mismo stack como suscripción, con facturación mensual en USD y disponible a través de socios como Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle y AWS. El precio de referencia ha estado alrededor de $37,000 dólares al mes por un nodo H100 de 8 GPU, aunque esto varía según la generación de GPU y la duración del compromiso. La nube tiene sentido para cargas de trabajo variables y startups sin presupuesto de CapEx; el modelo on-premises gana cuando la utilización es alta y la soberanía de datos no es negociable. Si corres DGX Cloud desde Europa, recuerda que cada factura mensual es un cargo en USD, y pagarla con una tarjeta que no cobre comisión por transacciones en el extranjero mantiene tu run-rate en orden.

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5. Benchmarks de rendimiento en IA: qué puede hacer realmente DGX

Rendimiento de inferencia en LLM

La gran fortaleza del Spark es la capacidad, no la velocidad en bruto. La arquitectura de memoria unificada de 128GB le permite a DGX Spark correr modelos de 70 mil millones de parámetros en FP16 sin necesidad de cuantización. Las cifras de arriba asumen runtimes optimizados como vLLM o TensorRT-LLM con tamaños de batch razonables; el rendimiento real varía según la cuantización, la longitud del contexto y la concurrencia.

Rendimiento en entrenamiento

Para entrenamiento, un nodo DGX H100 de 8 GPU sostiene una fracción considerable de sus TFLOPS teóricos en cargas de trabajo de transformers. Las cifras de Utilización de FLOP del Modelo (MFU, por sus siglas en inglés) de NVIDIA suelen ubicarse entre el 35% y el 55% para transformers grandes, lo cual es un buen desempeño en entrenamiento real. En un SuperPOD, la eficiencia de escalamiento multi-nodo depende de la interconexión: NVLink dentro de un nodo e InfiniBand entre nodos son lo que mantiene alta la utilización a medida que agregas GPUs.

Benchmarks de visión por computadora y multimodales

Los sistemas DGX siguen siendo excelentes para trabajos de visión y multimodales. Los benchmarks clásicos como ResNet-50 y ViT-H escalan de forma limpia por GPU, y la generación de imágenes con Stable Diffusion XL corre sin problemas en hardware de la clase GB10, aunque la H100 se adelanta bastante en throughput por lotes. El entendimiento de video y los pipelines multimodales son los que más se benefician de la memoria unificada de gran tamaño, ya que las secuencias largas y los cuadros de alta resolución consumen mucha memoria.

Conclusiones clave sobre el rendimiento

El rendimiento por GPU se ha duplicado aproximadamente cada par de años, una especie de "Ley de Moore" informal para la IA. Pero la ventaja de DGX no está solo en los TFLOPS puros: está en el ancho de banda de memoria y la interconexión. Un sistema que puede mantener un modelo grande completo en memoria rápida y coherente le gana a una GPU más veloz que tiene que estar moviendo pesos a través de PCIe. Esa es, en el fondo, la razón de ser de los superchips de memoria unificada.

6. DGX vs. la competencia: comparaciones cara a cara

DGX Spark vs. Apple Mac Mini M4 Pro

La Mac Mini M4 Pro gana en precio y valor de uso general, y es una máquina excelente para el día a día. Pero para el ajuste fino de modelos y la inferencia en serio, el mayor pool de memoria del DGX Spark, su hardware FP4 y su stack de software CUDA nativo lo convierten en la herramienta indicada para el trabajo.

DGX Spark vs. Estación de trabajo con RTX 5090

La RTX 5090 tiene un ancho de banda de GPU bruto mucho mayor y va a aplastar al Spark en cualquier carga de trabajo que quepa en 32 GB, incluyendo videojuegos y aplicaciones creativas. El Spark gana en el momento en que tu modelo supera esa VRAM, porque su pool unificado de 128 GB corre modelos que la 5090 simplemente no puede cargar.

DGX Station vs. Estación de trabajo AMD Instinct MI300X

El Instinct MI300X de AMD es genuinamente atractivo en cuanto a memoria, ya que ofrece 192 GB de HBM3 por GPU, una de las capacidades por tarjeta más altas disponibles en el mercado. El contraargumento de la DGX Station está en el software: la madurez del ecosistema CUDA, la optimización de frameworks y los contratos de soporte empresarial que reducen el riesgo. En cuanto al TCO, la comparación entre el stack respaldado de NVIDIA y el ecosistema más abierto de AMD representa una disyuntiva real. El MI300X es una opción sólida en términos de economía de memoria; la DGX Station gana en madurez de software y soporte empresarial.

DGX SuperPOD vs. clústeres de GPU en la nube hyperscale

A gran escala, la decisión se reduce a construir o comprar. En un horizonte de tres años, un SuperPOD local con alta utilización suele superar en costo a horas equivalentes de GPU en la nube, y además suma ventajas en latencia, soberanía de datos y cumplimiento normativo. Para equipos que trabajan con datos sensibles, historiales médicos, código propietario o pesos de modelos aún no publicados, el argumento del cómputo local es contundente sin importar el costo, ya que rentar GPU en la nube implica enviar información a infraestructura externa, mientras que el procesamiento local mantiene la inferencia completamente dentro de la organización. La nube sigue siendo la mejor opción para cargas de trabajo variables e impredecibles, y para startups que no pueden justificar el gasto de capital (CapEx).

7. Casos de uso reales y usuarios objetivo

Investigadores de IA y desarrolladores de modelos (DGX Spark)

La Spark brilla para hacer fine-tuning de LLMs de código abierto como Llama, Mistral y Falcon de forma local. Permite experimentación segura y sin conexión, donde ningún dato sale de las instalaciones, y elimina la latencia de la nube y los costos de egreso de datos del ciclo de iteración. La Spark reduce la barrera de entrada para la investigación de IA de alto nivel: tareas que tradicionalmente requerían clústeres grandes o créditos costosos en la nube ahora pueden correr en un solo escritorio.

Equipos de IA empresarial (DGX Station)

La Station es ideal para pipelines internos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), visión por computadora para inspección de calidad y detección de anomalías, y desarrollo compartido multiusuario donde varios ingenieros acceden a una misma máquina a través de servidores Jupyter o VS Code. Su capacidad de memoria para modelos de un billón de parámetros significa que un equipo puede prototipar modelos de vanguardia sin tener que reservar tiempo de clúster.

Grandes empresas e IA soberana (DGX BasePOD / SuperPOD)

En el nivel más alto, las organizaciones entrenan modelos fundacionales propios desde cero, impulsan iniciativas nacionales de computación en IA y ejecutan cargas de trabajo reguladas. Los equipos de salud lo aplican a imágenes médicas, genómica y descubrimiento de fármacos; los servicios financieros lo usan para detección de fraude y modelado cuantitativo a gran escala. Estos son los despliegues donde la soberanía de datos y el desempeño predecible justifican la inversión.

Cargas de trabajo híbridas de HPC + IA (DGX Quantum)

DGX Quantum está dirigida a problemas que combinan simulación y machine learning: modelado climático combinado con downscaling por ML, o simulación aeroespacial junto con modelos sustitutos de redes neuronales que aproximan cálculos físicos costosos. La convergencia de HPC e IA es precisamente donde los sistemas DGX conectados por InfiniBand demuestran su valor.

8. Cómo comprar e implementar NVIDIA DGX

Canales de compra

Puedes comprar directamente con NVIDIA o a través de integradores de sistemas autorizados como Dell, HPE, Lenovo y Supermicro, además del ecosistema de socios de software DGX-Ready. Desde principios de 2026, las unidades DGX Spark están disponibles en Micro Center, Newegg, Best Buy y en el NVIDIA Marketplace.

Requisitos de infraestructura

El consumo de energía y las necesidades de enfriamiento varían según el nivel del equipo. La Spark consume apenas un kilowatt de un contacto estándar, mientras que la Station es una torre completa con un consumo mucho mayor. La Station basada en GB300 viene en un chasis de torre completa alimentado por una sola fuente de poder de 1600W 80 PLUS Titanium. Las implementaciones de SuperPOD requieren energía de nivel centro de datos, enfriamiento líquido y redes dedicadas, así que la planeación de las instalaciones forma parte del proceso de compra.

Soporte y servicios de NVIDIA

Quienes compran equipos DGX obtienen niveles de NVIDIA Enterprise Support, servicios de implementación certificados DGX y Base Command Manager para la orquestación de clústeres. Para la mayoría de las empresas, el contrato de soporte, y no solo el hardware, es la razón principal para elegir DGX en lugar de armar una alternativa propia.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cuáles son las especificaciones clave de NVIDIA DGX que debo comparar entre modelos?

Concéntrate en cuatro cosas: el modelo y la cantidad de GPUs o superchips, la capacidad de memoria coherente, el ancho de banda de memoria, y la interconexión (NVLink contra InfiniBand), además del TDP. Estos factores determinan qué cargas de trabajo puede manejar un sistema DGX y a qué escala. Por ejemplo, la memoria unificada de 128 GB del DGX Spark le permite cargar modelos que una GPU discreta de 32 GB simplemente no puede manejar.

¿Cuánto cuesta un sistema DGX, y hay alguna opción económica?

El DGX Spark es la puerta de entrada. Salió a la venta el 15 de octubre de 2025 a $3,999 dólares, aunque los precios de 2026 han sido más altos. El DGX Station puede llegar a costar seis cifras, y las configuraciones SuperPOD van desde aproximadamente $7 millones hasta más de $60 millones de dólares. DGX Cloud ofrece una alternativa de pago por uso, facturada mensualmente en dólares, con un costo aproximado de $37,000 por nodo de 8 GPUs.

¿Cómo se compara el rendimiento del DGX Spark con una estación de trabajo con RTX 5090?

El Superchip GB10 del Spark combina 128 GB de memoria unificada con una interconexión NVLink-C2C, lo que le permite ejecutar modelos mucho más grandes que una GPU discreta. La RTX 5090 tiene 32 GB de GDDR7 con un ancho de banda bruto mucho mayor, lo que la hace más rápida para todo lo que quepa en memoria, pero incapaz de cargar LLMs muy grandes. Elige el Spark para trabajo con modelos grandes, y la 5090 para gaming y cargas de trabajo creativas.

¿Qué es el Superchip GB10 que trae el DGX Spark?

El GB10 es el Superchip Grace Blackwell de NVIDIA: un solo paquete que combina un CPU Grace basado en ARM y una GPU Blackwell, conectados mediante NVLink-C2C para que ambos compartan un solo grupo de memoria. Ofrece 1 petaFLOP de cómputo de IA en FP4 y 128 GB de memoria coherente unificada, lo cual es justamente lo que elimina el cuello de botella de PCIe que tienen las estaciones de trabajo tradicionales.

¿Tiene sentido DGX para un comprador europeo que paga en dólares?

El hardware DGX y DGX Cloud tienen precios en USD, así que un comprador europeo paga una conversión encima del precio de lista. Una tarjeta típica agrega una comisión por transacción extranjera del 2-3% en cada cargo. Usar una tarjeta con 0% de comisión FX significa que pagas el tipo de cambio real, lo cual en un Spark de cuatro cifras o una factura recurrente de la nube se acumula rápidamente.

Conclusión

NVIDIA DGX es la plataforma de hardware de IA más completa disponible en 2026, y la familia ahora abarca todo un espectro: la Spark de escritorio para desarrolladores individuales, la Station con GB300 para equipos, y BasePOD y SuperPOD para el centro de datos. La elección correcta depende del tamaño del modelo, la utilización, y si valoras el control on-prem o la flexibilidad de la nube. Sea cual sea el nivel que se ajuste a tu trabajo, recuerda que gran parte de este hardware y su equivalente en la nube se factura en USD. Combina tu gasto en IA con Bleap y te ahorras las comisiones FX en esos cargos en USD, ganas hasta 20% de cashback en compras del día a día, y mantienes control total de tus fondos con una Mastercard autocustodiada, sin necesidad de suscripción mensual. Es un pequeño detalle financiero que protege tu presupuesto sin que te des cuenta mientras construyes.