{"id":20235,"date":"2026-08-31T18:35:04","date_gmt":"2026-08-31T10:35:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=20235"},"modified":"2026-08-31T18:36:58","modified_gmt":"2026-08-31T10:36:58","slug":"do-ai-servers-use-ddr5-ram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/news\/do-ai-servers-use-ddr5-ram\/","title":{"rendered":"\u00bfLos servidores de IA utilizan memoria RAM DDR5?"},"content":{"rendered":"
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Los servidores de IA utilizan ampliamente la memoria DDR5, que actualmente es la configuraci\u00f3n est\u00e1ndar de memoria del sistema para la infraestructura inform\u00e1tica de IA. Tanto en los servidores de entrenamiento de IA de gama alta como en los servidores de inferencia a gran escala, la DDR5 act\u00faa como memoria principal en el lado de la CPU y funciona conjuntamente con la memoria HBM (de alto ancho de banda) en el lado de la GPU. Ambas tienen funciones diferentes pero complementarias y, conjuntamente, garantizan el funcionamiento estable de las cargas de trabajo de IA. Impulsada en gran medida por la demanda de IA, la penetraci\u00f3n de la DDR5 en el mercado mundial de servidores de IA ha alcanzado un alto nivel en 2026, lo que la convierte en un componente esencial de la infraestructura inform\u00e1tica de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La DDR5 ya es una configuraci\u00f3n est\u00e1ndar para los servidores de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Con el r\u00e1pido crecimiento del sector de la inteligencia artificial, la DDR5 ha pasado de ser una \u201cconfiguraci\u00f3n opcional\u201d a una \u201cconfiguraci\u00f3n est\u00e1ndar\u201d y se ha convertido en un componente imprescindible para los servidores de inteligencia artificial.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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En cuanto a la penetraci\u00f3n en el mercado, se prev\u00e9 que la tasa de penetraci\u00f3n global de la DDR5 en el mercado mundial de DRAM para servidores se sit\u00fae entre 62% y 82% en 2026.<\/strong> En el segmento de los servidores de IA, la tasa es considerablemente mayor. Los nuevos modelos de los principales fabricantes han adoptado por completo la DDR5, y la sustituci\u00f3n generacional de la DDR4 por la DDR5 est\u00e1 pr\u00e1cticamente completada.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los servidores de IA utilizan mucha m\u00e1s memoria DDR5 que los servidores empresariales tradicionales.<\/strong> La capacidad de memoria DDR5 de un \u00fanico servidor de IA es entre 8 y 10 veces superior a la de un servidor tradicional. La demanda de DDR5 por parte de los proveedores de servicios en la nube y las empresas de IA se ha convertido en el principal motor de crecimiento del mercado mundial de DDR5, representando una cuota significativa del valor total del mercado y convirti\u00e9ndose en el mayor impulsor del crecimiento del sector de la memoria. Por ejemplo, un servidor de entrenamiento de IA de gama alta y uso general basado en la plataforma NVIDIA H100 suele utilizar entre 2 TB y 4 TB de memoria de sistema DDR5, junto con 640 GB de memoria HBM, formando una arquitectura de memoria jer\u00e1rquica. Ambas se encargan, respectivamente, del almacenamiento en cach\u00e9 de los par\u00e1metros del modelo y del almacenamiento en b\u00fafer de los datos de computaci\u00f3n activa.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La cadena de suministro del sector tambi\u00e9n ha completado su adaptaci\u00f3n total. Las plataformas de CPU para servidores de nueva generaci\u00f3n de Intel y AMD son compatibles de forma nativa con DDR5.<\/strong> Fabricantes de memoria como Micron, SK hynix y Samsung han lanzado productos RDIMM DDR5 optimizados espec\u00edficamente para la IA, que abarcan especificaciones de gama alta, como m\u00f3dulos de alta capacidad de 256 GB y velocidades de 9200 MT\/s. En el mercado chino, se prev\u00e9 que los principales fabricantes de servidores, como Inspur Information, Dawning Information Industry y H3C, alcancen en 2026 unas tasas de configuraci\u00f3n de DDR5 superiores a 92% en los servidores de IA de nueva venta, completando as\u00ed la transici\u00f3n de productos.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Principales razones por las que los servidores de IA eligen la memoria DDR5<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En comparaci\u00f3n con la generaci\u00f3n anterior, la DDR4, la DDR5 ofrece mejoras fundamentales en cuanto a ancho de banda, capacidad y eficiencia energ\u00e9tica. Estas mejoras responden a las necesidades fundamentales de las cargas de trabajo de IA y son una de las razones principales por las que la DDR5 se ha convertido en una configuraci\u00f3n est\u00e1ndar para los servidores de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Un mayor ancho de banda se adapta a los conjuntos de instrucciones de aceleraci\u00f3n de la IA<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La velocidad habitual de la memoria DDR5 para servidores oscila actualmente entre los 5600 MT\/s y los 6400 MT\/s, mientras que los \u00faltimos productos de gama alta de 2026 han superado los 9200 MT\/s. La memoria DDR5 de gran ancho de banda, combinada con conjuntos de instrucciones de aceleraci\u00f3n de IA del lado de la CPU, como Intel AMX y AMD AVX-512, puede mejorar considerablemente el rendimiento de la inferencia en escenarios en los que solo se utiliza la CPU. Seg\u00fan los datos de las pruebas de Micron, en comparaci\u00f3n con una plataforma DDR4, un servidor equipado con DDR5 y un procesador Intel Xeon de 4.\u00aa generaci\u00f3n alcanza un rendimiento de inferencia de visi\u00f3n artificial 7,3 veces superior, un rendimiento de inferencia en el procesamiento del lenguaje natural 4,9 veces superior y un rendimiento de inferencia en sistemas de recomendaci\u00f3n 4,3 veces superior, lo que permite soportar de forma eficaz cargas de trabajo ligeras de inferencia de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Una mayor capacidad permite la inferencia en modelos de gran tama\u00f1o<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Un solo m\u00f3dulo RDIMM DDR5 ofrece ahora capacidades de 64 GB, 128 GB e incluso 256 GB, lo que permite configurar f\u00e1cilmente un servidor de dos z\u00f3calos con varios terabytes de memoria del sistema.\u00a0En el caso de la inferencia de IA, la memoria DDR5 de gran capacidad puede almacenar en cach\u00e9 los pares clave-valor (KV) de modelos de gran tama\u00f1o, lo que reduce significativamente la latencia hasta el primer token en la inferencia de contexto largo, al tiempo que admite un mayor n\u00famero de solicitudes simult\u00e1neas.\u00a0<\/span>Las pruebas del sector demuestran que trasladar las cach\u00e9s KV de modelos grandes a memoria DDR5 de gran capacidad en el lado de la CPU puede reducir la latencia hasta el primer token en la inferencia en tiempo real con contextos largos en hasta 98% y duplicar la capacidad de inferencia simult\u00e1nea, lo que mejora considerablemente la experiencia del usuario en los servicios de modelos grandes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Una mayor eficiencia energ\u00e9tica favorece el despliegue a gran escala<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gracias al proceso de fabricaci\u00f3n de nueva generaci\u00f3n, la memoria DDR5 consume entre 15% y 20% menos energ\u00eda que la DDR4 de la generaci\u00f3n anterior con la misma capacidad. Al mismo tiempo, el uso de m\u00f3dulos individuales de gran capacidad permite reducir a\u00fan m\u00e1s el consumo energ\u00e9tico total. Por ejemplo, sustituir varios m\u00f3dulos m\u00e1s peque\u00f1os por un \u00fanico m\u00f3dulo DDR5 de 256 GB puede reducir significativamente el consumo energ\u00e9tico de la memoria y el espacio ocupado en la placa base, lo que contribuye a mejorar la eficiencia energ\u00e9tica.\u00a0En el caso de los centros de datos de IA, que pueden llegar a contar con decenas de miles de servidores, la mejora en la eficiencia energ\u00e9tica que ofrece la DDR5 puede reducir significativamente los costes operativos a largo plazo, al tiempo que disminuye la carga de refrigeraci\u00f3n, lo que la hace m\u00e1s adecuada para su implementaci\u00f3n en racks de alta densidad.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Diferencias en la configuraci\u00f3n de DDR5 en distintos escenarios de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Las distintas cargas de trabajo de IA presentan requisitos de DDR5 muy diferentes. Desde el entrenamiento hasta la inferencia, y desde los sistemas centralizados hasta los sistemas perif\u00e9ricos, cada escenario tiene sus propias prioridades de configuraci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Servidores de entrenamiento de IA.<\/strong> Los servidores de entrenamiento de IA utilizan GPU como recurso inform\u00e1tico principal y se combinan con memoria HBM. La DDR5 se encarga principalmente del preprocesamiento de datos, la programaci\u00f3n de tareas, la carga de modelos y el almacenamiento temporal. Un \u00fanico servidor de entrenamiento suele contar con entre 384 GB y 768 GB de DDR5, mientras que los sistemas de entrenamiento de gama alta con 8 GPU pueden configurarse con entre 2 TB y 4 TB. A medida que aumenta el papel coordinador de la CPU en el entrenamiento, la capacidad de memoria tambi\u00e9n sigue creciendo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Servidores de inferencia de IA.<\/strong> En los servidores de inferencia con GPU, la memoria DDR5 colabora con la memoria de la GPU para gestionar el almacenamiento en cach\u00e9 de entradas y salidas y la programaci\u00f3n de tareas. Una configuraci\u00f3n t\u00edpica oscila entre los 192 GB y los 384 GB. Tambi\u00e9n existe un tipo de servidor de inferencia que funciona \u00fanicamente con CPU y que utiliza la memoria DDR5 como memoria principal. Adem\u00e1s de ser adecuado para modelos ligeros y escenarios de inferencia en el borde, tambi\u00e9n se utiliza habitualmente para implementaciones de inferencia de modelos grandes en las que el coste es un factor determinante o la latencia no es un factor cr\u00edtico. Al combinar la DDR5 de gran ancho de banda con conjuntos de instrucciones de IA, estos sistemas realizan la inferencia \u00edntegramente en la CPU, con menores costes de implementaci\u00f3n y mayor flexibilidad.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Escenarios de IA en el borde.<\/strong> La IA en el borde y los escenarios de IA ligeros suelen utilizar memoria DDR5 o LPDDR5X de bajo consumo para reducir el consumo energ\u00e9tico sin perder rendimiento, cumpliendo as\u00ed con los requisitos de implementaci\u00f3n de los centros de datos en el borde y los dispositivos de IA integrados.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Distribuci\u00f3n de funciones y diferencias entre DDR5 y HBM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La DDR5 y la HBM son tipos distintos de memoria en los servidores de IA. Cada una tiene su propia funci\u00f3n, se complementan entre s\u00ed y no existe una relaci\u00f3n de sustituci\u00f3n entre ellas.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dimensi\u00f3n de comparaci\u00f3n<\/th>\n Memoria del sistema DDR5<\/th>\n Memoria de alto ancho de banda (HBM)<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n
Raciones<\/td>\n CPU, encargada de la programaci\u00f3n del sistema, el preprocesamiento de datos y el almacenamiento en cach\u00e9 de modelos<\/td>\n Acelerador de GPU\/IA, encargado de los c\u00e1lculos b\u00e1sicos de IA<\/td>\n <\/tr>\n
Lugar de instalaci\u00f3n<\/td>\n Ranuras de memoria de la placa base; extra\u00edbles y sustituibles<\/td>\n En el interior del encapsulado de la GPU: apilado en 3D y soldado<\/td>\n <\/tr>\n
Nivel de ancho de banda<\/td>\n De decenas a m\u00e1s de 100 GB\/s<\/td>\n M\u00e1s de 1,5 TB\/s por chip, m\u00e1s de 10 veces la velocidad de la DDR5<\/td>\n <\/tr>\n
Ventajas principales<\/td>\n Gran capacidad, excelente relaci\u00f3n calidad-precio y flexibilidad de implementaci\u00f3n<\/td>\n Ancho de banda extremadamente alto, latencia muy baja<\/td>\n <\/tr>\n
Dimensi\u00f3n de comparaci\u00f3n<\/td>\n Memoria del sistema DDR5<\/td>\n Memoria de alto ancho de banda (HBM)<\/td>\n <\/tr>\n
Papel en los escenarios de IA<\/td>\n Ejecuta el sistema, programa tareas, almacena en cach\u00e9 pares clave-valor y almacena datos preprocesados<\/td>\n Suministra de forma continua grandes cantidades de par\u00e1metros de modelo al n\u00facleo de c\u00e1lculo de IA<\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En t\u00e9rminos sencillos, la HBM determina el l\u00edmite m\u00e1ximo de la potencia de c\u00e1lculo para el entrenamiento de la IA, mientras que la DDR5 determina la eficiencia general de la programaci\u00f3n, la concurrencia en la inferencia y la capacidad de procesamiento de contextos largos de un servidor de IA. Ambas son indispensables. Cabe se\u00f1alar claramente que la HBM es una memoria dedicada a las GPU y no es memoria del sistema en el sentido tradicional. La memoria del sistema del servidor se refiere espec\u00edficamente a los m\u00f3dulos de memoria DDR5 instalados en la placa base, que constituyen una configuraci\u00f3n b\u00e1sica de todos los servidores.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Evoluci\u00f3n futura de la DDR5 en escenarios de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El crecimiento constante de la demanda de IA est\u00e1 impulsando el r\u00e1pido desarrollo de la tecnolog\u00eda DDR5. Existen tres l\u00edneas principales de desarrollo de cara al futuro.<\/p>

  • En primer lugar, la velocidad y la capacidad seguir\u00e1n aumentando. Las velocidades de la DDR5 superar\u00e1n los 10 000 MT\/s, mientras que la capacidad de un solo m\u00f3dulo superar\u00e1 los 512 GB, lo que permitir\u00e1 satisfacer a\u00fan m\u00e1s las necesidades de inferencia con contextos largos y alta concurrencia de los modelos de gran tama\u00f1o.<\/li>
  • En segundo lugar, la tecnolog\u00eda MRDIMM se generalizar\u00e1 cada vez m\u00e1s. La tecnolog\u00eda DIMM multiplexada puede aumentar el ancho de banda de la DDR5 de 30% a 40% sin modificar la arquitectura de las ranuras de la placa base. Los productos de primera generaci\u00f3n ya han alcanzado los 8800 MT\/s en la fase de muestras, mientras que se espera que la segunda generaci\u00f3n alcance los 12800 MT\/s entre finales de 2026 y principios de 2027 (sujeto a los anuncios definitivos de los fabricantes sobre la producci\u00f3n en serie). Esto puede aliviar de forma efectiva el cuello de botella del ancho de banda de la memoria provocado por el creciente n\u00famero de n\u00facleos de CPU.<\/li>
  • Por \u00faltimo, la relaci\u00f3n entre la oferta y la demanda seguir\u00e1 siendo ajustada. El crecimiento de la demanda de DDR5 impulsado por la IA est\u00e1 superando con creces la expansi\u00f3n de la capacidad de producci\u00f3n mundial de memoria. Se prev\u00e9 que la DDR5 de alta densidad y alta frecuencia para servidores siga escaseando a lo largo de 2026 y 2027, convirti\u00e9ndose en uno de los principales cuellos de botella en el suministro de capacidad de c\u00e1lculo para la IA.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Los servidores de IA utilizan ampliamente la memoria DDR5, que actualmente es la configuraci\u00f3n est\u00e1ndar de memoria del sistema para las infraestructuras inform\u00e1ticas de IA. Tanto en los servidores de entrenamiento de IA de gama alta como en los servidores de inferencia a gran escala, la DDR5 act\u00faa como memoria principal en el lado de la CPU y funciona en combinaci\u00f3n con la memoria HBM (de gran ancho de banda) en el lado de la GPU.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":20253,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[347],"tags":[],"class_list":["post-20235","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-quick-answers"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20235","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20235"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20235\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20256,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20235\/revisions\/20256"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20253"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20235"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20235"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20235"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}