Linux es, sin discusión, la plataforma de referencia para inteligencia artificial y machine learning: los frameworks de entrenamiento más usados (PyTorch, TensorFlow), los drivers de GPU con mejor soporte para cómputo paralelo (NVIDIA CUDA, AMD ROCm) y la inmensa mayoría de la infraestructura de nube donde se entrenan y sirven modelos corren sobre Linux. No hace falta un clúster ni una GPU costosa para empezar: hoy es posible correr modelos de lenguaje completos en una laptop normal, de forma totalmente local y privada.
Hay dos caminos que se complementan. El primero es usar modelos ya entrenados: herramientas como Ollama o LM Studio permiten descargar y correr modelos de lenguaje abiertos (Llama, Mistral, Qwen, entre otros) directo en tu máquina, sin depender de un servicio en la nube ni enviar datos a terceros — útil tanto para experimentar como para integrarlos en herramientas propias vía su API local. El segundo es entrenar y ajustar modelos: ahí entran frameworks como PyTorch, el ecosistema de Hugging Face (Transformers, Datasets) y, si tu equipo tiene una GPU NVIDIA, el toolkit CUDA para aprovechar el cómputo paralelo.
Si tu laptop no tiene GPU dedicada, igual puedes avanzar: los modelos pequeños corren bien en CPU (más lento, pero funcional para aprender), y servicios de nube con capa gratuita (Google Colab, Kaggle) dan acceso temporal a GPUs reales para entrenar sin comprar hardware. Empieza corriendo un modelo local con Ollama para entender el flujo básico, y desde ahí decide si te interesa más el lado de aplicación (usar modelos ya entrenados) o el de investigación/entrenamiento.