Cloud para IA

La demanda de “Cloud para IA” se ha disparado en España al mismo ritmo que la adopción de la IA generativa entre los grandes grupos empresariales y organismos públicos. Para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño o procesar inferencias a escala, las organizaciones necesitan una plataforma que combine potencia de cálculo, gobierno del dato y costes predecibles. Este artículo trata de explicar de manera resumida qué es exactamente un Cloud para IA, compara la nube pública con un Cloud para IA privado on‑premise, cuantifica el ahorro total de propiedad (TCO) a tres años y detalla los componentes técnicos —servidores GPU, racks con refrigeración líquida y redes de alta velocidad— que responden a las exigencias de las empresas vanguardistas y de los sectores regulados como banca, defensa y telecomunicaciones.

Auge del “Cloud para IA” en España

En los dos últimos años, los proyectos de IA generativa basados en modelos de lenguaje (LLM) han pasado de pruebas de concepto a despliegues productivos en banca, telecomunicaciones, sanidad y administración pública. Según los últimos informes del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), el uso empresarial de IA en España superó el 11 % en 2024 y las estimaciones más conservadoras prevén que alcance el 18 % en 2026 y el 25 % en 2028.

En paralelo, el mercado de centros de datos nacionales, que hoy crece a ritmos del 12 % anual, podría rebasar los 3 000 M € en 2027 y situarse por encima de los 3 600 M € en 2029, impulsado por la “fiebre del entrenamiento” que empuja a las compañías a consumir millares de horas de GPU para iterar sus modelos.

En este contexto ha cobrado aún más fuerza el concepto “Cloud para IA”: entornos de nube —pública o privada— optimizados específicamente para cargas de entrenamiento e inferencia de alto rendimiento, cuya demanda se espera que se duplique antes de 2028.

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¿Qué es un Cloud para IA?

Un Cloud para IA es una infraestructura que integra cuatro pilares técnicos:

1. Servidores GPU de última generación (NVIDIA H100/H200 y la nueva familia Blackwell a partir de 2025 —B100, B200, GB200—, así como AMD MI300 u otras) con enlaces NVLink, NVSwitch o NVLink‑C2C para eliminar cuellos de botella entre GPUs.
2. Red troncal de 200/400 Gb —con pilotos ya en 800 Gb— Ethernet o InfiniBand con latencia ultrabaja y sobresuscripción cero.
3. Almacenamiento flash paralelo capaz de entregar cientos de GB/s para alimentar las iteraciones de datos que requiere el entrenamiento.
4. Refrigeración avanzada, preferentemente líquida directa (Direct Liquid Cooling, DLC), que mantiene la eficiencia energética si elegimos servidores que consumen 8‑12 kW.

En la práctica existen dos vías para implantarlo:

Opción	Ubicación	Modelo de facturación	Gobierno del dato
Nube pública (hiperescaladores)	Centros de datos del proveedor (multi‑tenant)	Pago por uso/hora	Los datos residen fuera del perímetro corporativo
Cloud para IA privado on‑premise	Instalaciones propias o colocation en España	CAPEX inicial + OPEX reducido	Los datos permanecen bajo dominio y jurisdicción local

Comparativa nube pública vs Cloud para IA privado

Costes y TCO a tres años (escenario ≤ 1 M € CAPEX) — para una misma tarea

Tomemos el mismo clúster de 16 GPU NVIDIA H100 (4 nodos × 4 H100) que se adquiere con un límite máximo de 1 M € de inversión inicial. Ensayos comparativos internos muestran que, gracias a una red dedicada de 200/400 Gb y latencia menor de 3 µs, el tiempo de entrenamiento se reduce de media un 15 % frente a la misma carga ejecutada en AWS, donde la latencia inter‑GPU entre instancias p5 ronda los 30–40 µs.

Concepto	Nube pública (AWS)	Privado on‑premise
Tipo de instancia	4 × p5.24xlarge (4 × H100 c/u)	4 × Asus ESC N4‑E11 (4 × H100 c/u)
Precio hora por instancia	14,6 €	—
Horas/año equivalentes	10 074 h (8 760 h × 1,15)*	8 760 h
Coste total 3 años	1,80 M €	1,20 M € (1 M € CAPEX + 0,20 M € OPEX)**

* Para igualar el trabajo ejecutado en el clúster privado, AWS necesita un 15 % de horas adicionales debido a su mayor latencia y sobresuscripción de red.

Resultado para una misma tarea: el clúster on‑premise ahorra alrededor de 600 000 € (≈ 33 %) en tan solo tres años y completa los entrenamientos más rápido, lo que se traduce en ciclos de innovación más cortos.

Seguridad y cumplimiento normativo

• Nube pública: los datos se transfieren y procesan en infraestructuras de terceros. Cumplir con el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) o con la Ley Orgánica 7/2023 sobre protección de datos sensibles puede requerir zonas locales, cifrado extremo a extremo y controles de confidential computing que encarecen la factura.
• Cloud privado: los datos nunca abandonan el perímetro corporativo; se aplican controles L2/L3 internos y la auditoría ENS es directa, sin dependencias de terceros.
• Proyectos militares: la Ley 11/2023 de la Defensa Nacional, los manuales de Seguridad de la Información Clasificada (ICN) y los acuerdos OTAN STANAG 4774/4778 obligan a que todo activo clasificado permanezca en «nubes clasificadas» dentro del territorio español, operadas por personal acreditado y con redes aisladas. Los hiperescaladores aún no ofrecen regiones con nivel «Secreto» en España, de modo que los desarrollos de IA militar deben alojarse en infraestructuras privadas o centros de datos del Ministerio de Defensa para garantizar el cumplimiento.

Rendimiento y latencia

Si bien los hiperescaladores ofrecen redes de 3 200 Gb agregados, dichas redes están compartidas con miles de tenants. En un Cloud para IA privado se despliega una red plana de 200/400 Gb dedicada, con colas de entrenamiento deterministas y una latencia inferior a 3 µs, lo que reduce el tiempo total de entrenamiento y mejora la productividad de los equipos de ciencia de datos.

Ventajas fundamentales del Cloud para IA privado

Seguridad de extremo a extremo

Bancos, telcos y organismos de defensa están sometidos a regulaciones que exigen segregación de redes, trazabilidad de accesos y cifrado de extremo a extremo. Mantener los datos en territorio nacional simplifica la aplicación de políticas Zero Trust y evita transferencias transfronterizas sujetas a acuerdos de adecuación.

Cumplimiento sectorial

• Banca: El Banco de España exige demostrar control sobre terceros tecnológicos y minimizar la dispersión geográfica de los datos.
• Defensa: Los proyectos de IA táctica deben operar sobre nubes clasificadas y redes aisladas conforme a la doctrina de Combate Multidominio.
• Telecos: La CNMC sanciona duramente las fugas de registros de llamadas (CDR) y metadatos de clientes; el control on‑premise mitiga el riesgo.

Ahorro TCO y eficiencia energética

La refrigeración líquida directa puede reducir el consumo de ventiladores, permitir temperaturas de agua más altas y bajar la huella PUE de 1,4 a 1,1. Con ello, el coste energético desciende hasta un 40 % y el TCO se sitúa en torno a un 20 % menos.

Estudio previo imprescindible: la idoneidad de la refrigeración líquida depende de la sala técnica, de la capacidad de suministro de agua fría y de la densidad térmica de los servidores que se instalen en el armario. Por ello evaluamos cada proyecto con un informe térmico y de caudal: si el entorno no lo permite —o el consumo de los nodos es moderado— el aire frío optimizado puede ser suficiente y más rentable.

En los escenarios de alta densidad (≥ 8 kW por nodo) la RL suele amortizarse en menos de tres años; en despliegues de menor potencia es preciso comparar ambas estrategias para decidir cuál ofrece el mejor retorno.

Rendimiento dedicado

Contar con un Cloud para IA privado significa que todo el clúster trabaja solo para tu organización. No compartes red, GPU ni almacenamiento con terceros, de modo que cada euro invertido se transforma en cómputo real para tus modelos.

• Rendimiento constante: al no existir “vecinos ruidosos”, la velocidad y la latencia permanecen estables 24 × 7.
• Más control: eliges la velocidad de red, la topología y las políticas de cola que mejor se adapten a tus cargas.
• Infraestructura optimizada: afinamos los perfiles de potencia para el tipo de entrenamiento o inferencia que necesitas, reduciendo tiempos de espera y la eficiencia energética.
• Productividad superior: las pruebas internas muestran hasta 10 × menos tiempo de espera por lote frente a entornos multi‑tenant, lo que se traduce en iteraciones más rápidas y menor coste por experimento.

En resumen: un Cloud privado elimina colas y sorpresas y pone toda la potencia al servicio de tu equipo de IA.

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Componentes clave de un Cloud para IA privado

Servidores GPU: enfoque agnóstico y ejemplos de catálogo

En Ibertrónica somos completamente agnósticos en materia de fabricantes: colaboramos con Asus, Gigabyte, ASRock Rack, Supermicro y otros partners globales. Cada proyecto arranca con un estudio técnico previo —perfil de modelos, ventanas de entrenamiento, restricciones de energía y espacio— y nuestro trabajo consiste en ofrecer al cliente la combinación óptima de nodos GPU, red, almacenamiento y sistema de refrigeración para la tarea concreta que necesite desarrollar.

A continuación mostramos solo algunos ejemplos representativos de la gama disponible; disponemos de decenas de configuraciones adicionales que podemos ajustar en función del presupuesto, la densidad o el roadmap del modelo.

Fabricante	Modelo	Resumen
Asus	ESC N8‑E11	Chasis 7U, backplane HGX H100/H200, 8 GPU, NVSwitch, listo para Blackwell
Gigabyte	G593‑SD0	Chasis 5U, 8 GPU, DDR5‑8800, OCP 3.0
ASRock Rack	4U8G‑ICX2/2T	Chasis 4U, 8 GPU, doble Ice Lake, PSU redundante 3+1
Supermicro	GPU/AI Liquid‑Cooled Series	Hasta 12 kW por nodo, DLC certificada, más de 100 000 GPU entregadas en 2024

Armarios con refrigeración líquida

Los armarios con RL de Ibertrónica integran colectores DLC, unidades de distribución de refrigerante (CDU) redundantes y conectores rápidos. Cada rack soporta hasta 96 GPU y evacúa hasta 100 kW de calor mientras monitoriza temperatura, caudal y presión a través de un BMC centralizado.

Red troncal de 200/400 Gb

La red troncal es, en esencia, la autopista de datos que mantiene unidas todas las piezas del Cloud para IA. Su misión es que las GPU, el almacenamiento y los equipos de científicos de datos puedan enviar información sin esperas.

• Velocidad: Hoy trabajamos con enlaces de 200 y 400 Gb por segundo, y ya se prueban los de 800 Gb para los próximos años.
• Marcas habituales: Broadcom, NVIDIA (antes Mellanox) e Intel dominan este mercado y garantizan interoperabilidad y soporte a largo plazo.
• Por qué importa: si la red es lenta, las GPU pasan más tiempo esperando datos que calculando. Con una red rápida los modelos se entrenan antes, se gastan menos horas de máquina y los proyectos llegan más pronto a producción.

En síntesis: invertir en una red troncal veloz es clave para exprimir cada euro invertido en servidores GPU y reducir el coste total del clúster.

Conclusión

Para proyectos serios de desarrollo que implican cargas de trabajo intensivas durante varios años, un Cloud para IA privado demuestra ser significativamente más rentable que la nube pública de terceros (AWS, Microsoft, Google, etc.), incluso cuando la inversión inicial es relativamente pequeña. El CAPEX se amortiza rápidamente, mientras que la factura de la nube pública escala linealmente con las horas de GPU consumidas.

Cuanto mayor es la inversión, mayor es la velocidad de retorno: el coste por hora efectiva puede llegar a ser entre dos y tres veces menor que en AWS, y la menor latencia del clúster privado reduce los ciclos de entrenamiento, acelerando la puesta en producción de modelos. En definitiva, cuanto más ambicioso y duradero sea el proyecto, más contundente será el diferencial de costes y rendimiento a favor del Cloud privado.

Si su organización prevé un roadmap de IA a medio plazo, evaluar un clúster on‑premise desde el principio es la estrategia que maximiza el retorno y la soberanía del dato.

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