Muchas empresas destinan clústeres de GPU para soportar picos de demanda, pero entre el 70% y el 80% del tiempo dichos recursos están infrautilizados debido a flujos de trabajo irregulares.
Además, suele optarse por modelos generalistas como GPT-4 o Claude en tareas sencillas que podrían resolverse con alternativas de código abierto más ligeras. La falta de experiencia y la curva de aprendizaje disparan tanto el coste como la complejidad operacional.
Consumo energético y costos operativos
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4 o LLaMA 3 70B requieren un consumo de energía muy elevado por token generado. En un centro de datos, el 40–50% de la energía alimenta los equipos de cómputo y otro 30–40% se destina a la refrigeración.
Por ello, a gran escala resulta más rentable evaluar soluciones on-premises en lugar de depender exclusivamente de nubes comerciales, reduciendo tanto el precio por hora de GPU como la huella de carbono.
Privacidad y seguridad
Según el Estudio de Privacidad de Datos 2025 de Cisco, el 64% de las organizaciones teme exponer información sensible en herramientas de IA, y casi la mitad reconoce introducir datos no públicos en plataformas de Generative AI.
Compartir infraestructura entre distintos clientes aumenta el riesgo de brechas y de que las acciones de un usuario afecten el rendimiento de otros. Por eso, muchas empresas prefieren desplegar servicios en entornos propios o nubes privadas.
Satisfacción del cliente
Cuando la latencia supera los segundos, los usuarios abandonan la aplicación. La experiencia se ve agravada por problemas de alucinaciones o respuestas inexactas que limitan la adopción masiva.
Un rendimiento óptimo y consistente es clave para mantener la fidelidad del usuario y garantizar que la IA aporte valor sin frustraciones.
Beneficios empresariales
Al optimizar el tamaño de lotes y elegir modelos adecuados (por ejemplo, cambiar de GPT-4 a Gemma 2B en tareas simples), se pueden reducir los costes de inferencia entre un 60% y un 80%.
Adoptar arquitecturas serverless o estrategias de pago por uso en flujos irregulares permite escalar sin inversiones fijas y alcanzar ahorros de hasta el 90% en algunos casos de estudio.
Optimización de arquitecturas de modelo
Los modelos base suelen diseñarse para la máxima generalidad, no para la eficiencia. Adaptar variantes ligeras o entornos de atención optimizada reduce tanto la latencia como el uso de memoria.
Nuevas GPUs como la H100, con núcleos Tensor especializados, aceleran operaciones tensoriales a gran escala y permiten incrementar el rendimiento por vatio.
Compresión de modelos
Reducir un modelo de 70B a 7B o emplear técnicas de cuantización (4 u 8 bits) disminuye drásticamente la VRAM necesaria y acelera la inferencia, permitiendo correrlo en GPUs más económicas como T4 o A10.
En escenarios con alta concurrencia, esta compresión duplica el número de solicitudes atendidas sin sacrificar la calidad del servicio ni incrementar la latencia.
Hardware especializado
Los CPUs genéricos no están optimizados para operaciones tensoriales. Equipos como NVIDIA A100, H100, Google TPU o AWS Inferentia ofrecen entre 10x y 100x más velocidad en LLM y mayor eficiencia energética.
Reducir solo 100 ms por petición puede suponer ahorros sustanciales cuando se procesan millones de consultas diarias.
Opciones de despliegue
No todos los casos de uso requieren la misma infraestructura. Un chatbot con 10 usuarios difiere de un motor de búsqueda con un millón de consultas diarias.
Evaluar entornos pay-as-you-go y mantener flexibilidad para migrar evita ataduras a proveedores cerrados y optimiza la relación coste-beneficio.
Conclusión
Gestionar la inferencia IA de forma eficiente no solo reduce costes energéticos y operativos, sino que refuerza la privacidad, la seguridad y la satisfacción del usuario.
Implementar buenas prácticas y tecnologías especializadas asegura un despliegue escalable y sostenible de aplicaciones de IA en tiempo real.
