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Las empresas de hoy necesitan una computación más rápida y eficiente para mantenerse a la vanguardia, y la GPU como servicio (GPUaaS) se está convirtiendo en una opción popular.
Las GPU, o unidades de procesamiento gráfico, ya no son sólo para juegos: ahora admiten una gran variedad de tecnologías, como aplicaciones de IA, aprendizaje automático, análisis de datos y computación avanzada.
GPUaaS ayuda a las empresas a crecer más rápido, gestionar grandes cantidades de datos y lanzar proyectos innovadores sin gastar dinero en equipos caros.
¿Cambiará las reglas del juego de tu empresa en 2025?
Puntos clave
- La GPU como servicio es una opción viable para las empresas que necesitan una computación más rápida y eficiente.
- Con GPUaaS, sólo pagas por la potencia de cálculo que realmente necesitas, por lo que es más barato y más fácil ajustar cuánto utilizas.
- Las principales ventajas de los servicios de GPU en la nube son su rentabilidad y flexibilidad.
- Cuando elijas un proveedor de GPUaaS, ten en cuenta tus necesidades informáticas, tu presupuesto y tus objetivos futuros.
¿Qué es la GPU como servicio?
La GPU como servicio es un servicio en la nube que permite a particulares y empresas utilizar potentes GPU online.
En lugar de comprar hardware costoso, puedes alquilar GPU para hacer una gran variedad de cosas, como analizar datos, entrenar modelos de IA, crear gráficos 3D o jugar.
Con la GPUaaS, sólo pagas por la potencia de cálculo que realmente necesitas, por lo que es más barato y más fácil ajustar la cantidad que utilizas.
GPUaaS frente a GPU locales
| Factores | GPUaaS | GPUs en las instalaciones |
|---|---|---|
| Infraestructura | Usa GPUs basadas en la nube proporcionadas por proveedores externos. | Requiere la compra y mantenimiento de GPUs físicas en las instalaciones. |
| Costo | Modelo de pago por uso o suscripción. | Alto costo inicial por hardware y configuración. También costos de mantenimiento y electricidad. |
| Escalabilidad | Altamente escalable. Los recursos pueden aumentarse o disminuirse bajo demanda. | Limitado por el hardware físico que posee la empresa. Las actualizaciones también requieren una inversión significativa. |
| Flexibilidad | Los recursos se pueden ajustar según sea necesario para cumplir con los requisitos de un proyecto. | El hardware no puede ser fácilmente cambiado o ajustado después de su configuración. |
| Gestión | Gestionado por el proveedor de servicios, lo que reduce la necesidad de personal de TI interno. | Se necesita un equipo capacitado para manejar la configuración, mantenimiento y mejoras. |
| Acceso | Accesible desde cualquier lugar con conexión a Internet. | Limitado al acceso local o configuraciones remotas complejas. |
| Seguridad de datos | Los datos se almacenan en la nube, por lo que las empresas deben depender de las medidas de seguridad de sus proveedores. | Mayor control sobre la seguridad de los datos, ya que todo está en las instalaciones. |
Principales ventajas de la GPUaaS para tu empresa en 2025
El valor del mercado de la GPU como servicio sigue aumentando. En 2024, estaba valorado en 4.340 millones de dólares, y se prevé que supere los 95.070 millones de dólares en 2037. Este año, el tamaño del mercado de la GPUaaS podría alcanzar los 5.270 millones de dólares.
Entonces, ¿cuáles son las principales ventajas de la GPU como servicio para tu empresa?
Eficiencia de costes
Las principales ventajas de los servicios de GPU en la nube son su rentabilidad y flexibilidad, afirma Komninos Chatzipapas, fundador de HeraHaven AI.
«No hay necesidad de pedir GPU, pagar por adelantado, esperar al menos unas semanas a que lleguen, configurar un equipo a medida y supervisarlo continuamente para detectar errores», explica a Techopedia.
“Con sólo un par de clics, puedes alquilar la GPU que quieras con facturación por horas. Hoy en día, la mayoría de los proveedores también ofrecen autoescalado, por lo que tu clúster de GPU se escalará instantáneamente para satisfacer la demanda. Esto no es posible si estás fuera de la nube».
David Afolabi, director de programas de grupo, arquitectura/ingeniería de sistemas, análisis y soluciones en Boost Media Group, está de acuerdo.
«La GPUaaS podría proporcionar eficiencia de costes, de forma que las empresas sólo paguen por los recursos de GPU que utilicen, eliminando así la necesidad de grandes inversiones de capital en hardware caro», afirma.
«Este modelo de pago por uso podría garantizar una utilización óptima de los recursos y la gestión del presupuesto».
Escalabilidad
La GPUaaS permite a las empresas escalar dinámicamente la potencia de procesamiento para manejar análisis de IA, renderizado en tiempo real y computación de alto rendimiento, eliminando la necesidad de gastar mucho dinero por adelantado en comprar y configurar hardware de GPU, afirma Jitender Jain, miembro senior del IEEE.
«Con plataformas en la nube que ofrecen una integración perfecta a través de API y herramientas de gestión, las organizaciones pueden asignar eficazmente recursos de GPU en tiempo real», afirma. «Esto garantiza un rendimiento optimizado y rentabilidad para cargas de trabajo como el entrenamiento de IA, la inferencia y las aplicaciones metaverso».
El uso de la GPUaaS ayuda a las empresas a trabajar más rápido, manejar múltiples tareas a la vez y acelerar la innovación, todo ello manteniendo unos costes de infraestructura predecibles y escalables, añade Jain.
Lars Nyman, CMO de CUDO Compute, afirma que las empresas quieren escalabilidad sin quebraderos de cabeza y evitar cargar con inversiones significativas.
«Si necesitas una docena de GPU para un sprint de inferencias de una semana, pues ahí lo tienes», afirma. «La GPUaaS es mejor que poseer hardware porque puedes tener tu pastel, comértelo y no preocuparte de quién lava los platos».
Computación bajo demanda
Según Siddharth Parakh, director senior de ingeniería de Medable Inc , hoy en día muchos equipos se encuentran en ubicaciones geográficamente diversas, por lo que las empresas pueden evitar importantes inversiones iniciales en costosos hardware de GPU utilizando la GPUaaS.
«El acceso a recursos de alta computación de forma remota desde cualquier lugar del mundo también fomenta la colaboración y la innovación para equipos geográficamente diversos y puede respaldar una plantilla flexible», explica a Techopedia.
Dan Bowen, fundador de Bowen Media, afirma que como la GPUaaS se aloja en la nube, los equipos pueden acceder a la computación de alto rendimiento desde cualquier lugar.
«Esto es especialmente valioso en los entornos de trabajo híbridos y remotos de hoy en día, en los que los equipos necesitan colaborar en tareas intensivas como el renderizado de vídeo o el entrenamiento de modelos de IA a través de diferentes ubicaciones», afirma.
«La naturaleza centralizada de los servicios de GPU significa que todos los miembros del equipo pueden trabajar en los mismos conjuntos de datos o proyectos sin tener que actualizar el hardware para usuarios individuales.»
Mayor rapidez de comercialización
La GPUaaS proporciona acceso instantáneo a tecnología avanzada, lo que facilita y acelera la creación y el lanzamiento de proyectos, afirma Afolabi.
«Esta capacidad es estratégica y crítica para mantener una ventaja competitiva en áreas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de datos, donde los últimos avances de la GPU pueden acelerar significativamente la innovación.»
Egor Belenkov, CEO de Kitcast, está en la misma línea.
«La GPU tiene que ver con la velocidad, que crea una ventaja competitiva», afirma. «Hace que los ciclos de desarrollo sean mucho más rápidos, lo que significa que puedes innovar más rápido y adelantarte a la competencia».
Esto es especialmente útil para las empresas que incorporan IA y procesamiento de datos, según Belenkov.
«No hay que preocuparse por el hardware porque las infraestructuras se actualizan automáticamente, lo que significa que siempre tienes el último modelo de GPU, lo que, una vez más, impulsa la innovación y te ayuda a mantenerte a flote con los dinámicos avances tecnológicos», añade.
Facilidad de uso
GPUaaS facilita el uso y la gestión de potentes recursos de GPU. Permite a las empresas centrarse en sus operaciones principales mientras el proveedor de la nube se encarga del trabajo técnico, incluida la ejecución y el mantenimiento de la infraestructura, afirma Afolabi.
«La facilidad de uso puede permitir a los equipos con recursos informáticos limitados aprovechar las potentes capacidades de la GPU», afirma. «Esto facilita a los científicos de datos, desarrolladores e investigadores el despliegue de sus cargas de trabajo».
Seguridad
Como ocurre con cualquier solución en la nube, la seguridad es una responsabilidad compartida entre el proveedor y el cliente, según Afolabi.
«Dicho esto, la GPUaaS viene con algunas medidas y funciones de seguridad sólidas, que suelen ofrecer por defecto los proveedores de nube reputados para proteger los datos sensibles y garantizar el cumplimiento de las normas del sector», añade.
Hace accesible la computación de alto rendimiento
La GPUaaS hace que la potencia de cálculo avanzada sea asequible y escalable, afirma Alari Aho, CEO y fundador de Toggl Inc. Las empresas ya no tienen que hacer grandes inversiones en hardware para realizar tareas exigentes.
Es como alquilar un superordenador siempre que lo necesites, sin los gastos generales. Esta flexibilidad supone un cambio de juego para las empresas que experimentan con IA, gráficos o modelado de datos.
«La GPU como servicio nos permite procesar datos complejos en un tiempo récord», afirma. “Para tareas como el modelado predictivo, reduce drásticamente los periodos de espera de los resultados. Esta velocidad permite a nuestro equipo centrarse en crear, no en esperar el cálculo. Es un ahorro de tiempo que se traduce directamente en productividad e innovación.”
¿Cómo elegir un proveedor de GPUaaS?
A la hora de elegir un proveedor de GPUaaS, debes tener en cuenta tus necesidades informáticas, tu presupuesto y tus objetivos futuros. He aquí una guía paso a paso para ayudarte a tomar la decisión correcta.
Evalúe sus necesidades
Empieza por saber para qué necesitas las GPU. Son para entrenamiento de modelos de IA, renderizado de gráficos o análisis de datos? Este paso le ayudará a determinar los niveles de rendimiento, escalabilidad y almacenamiento que necesitará del servicio.
Proveedores de investigación
Investiga los principales proveedores de GPUaaS, como Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Nvidia GPU Cloud. Echa un vistazo a lo que ofrecen, lee opiniones para comprobar su reputación y comprueba dónde están ubicados sus centros de datos para asegurarte de que obtienes un servicio rápido y fiable.Comparar modelos de precios
Compruebe las opciones de precios de los distintos proveedores. Si quieres flexibilidad, opta por los planes de pago por uso. Para un uso regular, considera las instancias reservadas. Pero asegúrate de que los costes se ajustan a tu presupuesto y a cómo piensas utilizar el servicio.Evaluar el rendimiento y la fiabilidad
Compruebe el hardware, las garantías de disponibilidad y la velocidad de la red de los proveedores para asegurarse de que sus servicios son fiables.Integración de cheques y asistencia
Asegúrese de que la GPUaaS funciona bien con sus herramientas y sistemas existentes. Elige proveedores que ofrezcan un buen soporte técnico para ayudarte si surgen problemas.Seguridad y conformidad
Compruebe que los proveedores tienen una sólida seguridad de datos y siguen las normas de su sector. Así mantendrá sus datos seguros y cumplirá los requisitos legales.Comparar contratos
Empieza con un plan de prueba o a corto plazo para probar los servicios de los proveedores. Comprueba los detalles del contrato, las normas de cancelación y los descuentos por uso prolongado o de gran volumen para evitar costes inesperados.Elegir un proveedor de GPUaaS
Por último, elija el proveedor de GPUaaS que mejor se adapte a sus necesidades de rendimiento, coste y escalabilidad.
Conclusión
La GPUaaS está cambiando la forma en que las empresas gestionan y utilizan la infraestructura de IA, así como sus necesidades informáticas, al ofrecer herramientas potentes sin necesidad de comprar hardware caro.
A medida que la IA, el aprendizaje automático y el análisis de datos adquieren mayor importancia, el uso de la GPUaaS permite a las empresas trabajar más rápido, seguir siendo competitivas y crear nuevos proyectos con mayor facilidad.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las ventajas de la GPU como servicio?
¿Qué dimensión tiene el mercado de la GPU como servicio?
¿Quién ofrece GPUaaS?
¿Cuál es la mejor GPU para la IA?
Referencias
- GPU as a Service Market Size & Share | Growth Analysis 2037 (Researchnester)
