Los costes ocultos de la IA: por qué la nube privada puede ser una solución que ahorre costes

La IA es una de las fuerzas más prometedoras que configuran el futuro de las empresas, pero para muchas organizaciones también se está convirtiendo en una de las más caras. A menudo hablo con responsables de TI que se sorprenden de lo rápido que se disparan los costes de la IA cuando los modelos pasan de la prueba de concepto a la producción. Lo que parecía un proyecto asequible durante el desarrollo inicial puede convertirse en una importante partida presupuestaria una vez desplegado a escala.

Una de las decisiones clave que afectan al coste de la IA -y una de las que con más frecuencia se pasan por alto- es dónde se ejecutan esas cargas de trabajo. Mientras que la nube pública es ideal para las demandas explosivas y flexibles del entrenamiento de modelos de IA, no siempre es el hogar más rentable para la inferencia de larga duración, las operaciones de datos confidenciales o los servicios de IA con patrones de uso constantes y predecibles.

La nube pública es ideal para las demandas explosivas y flexibles del entrenamiento de modelos de IA

Aquí es donde la nube privada puede marcar una diferencia apreciable. En este post, compartiré lo que he aprendido sobre los verdaderos factores de coste de la IA empresarial y por qué cada vez más de nuestros clientes están cambiando las cargas de trabajo clave a la nube privada para mejorar el control de costes.

La nube privada puede marcar la diferencia

¿Por qué es tan difícil predecir los costes de la IA?

La IA no es una carga de trabajo empresarial típica. Utiliza en gran medida GPU de alto rendimiento, genera grandes volúmenes de datos intermedios y a largo plazo, y a menudo implica un movimiento significativo de datos entre sistemas de almacenamiento, entornos informáticos y aplicaciones de producción. Al principio, estas exigencias pueden parecer manejables, pero a medida que el uso se intensifica, surgen costes ocultos:

Los costes ocultos son muy elevados

• Computación: Las cargas de trabajo de inferencia de IA a menudo requieren acceso sostenido a GPU o hardware especializado. Pagar por estos recursos cada hora en la nube pública puede llegar a ser costoso con el tiempo.
• Ahorro de recursos
• Almacenamiento: Los grandes conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y la inferencia de IA necesitan un almacenamiento persistente. Cuanto más tiempo vivan estos datos en almacenes de objetos o almacenamiento en bloques, mayores serán los costes asociados.
• Almacenamiento
• Transferencia de datos: Los sistemas de IA mueven con frecuencia datos entre servicios, nubes y ubicaciones. En la nube pública, este movimiento desencadena tarifas de salida que pueden sumarse rápidamente.
• Transferencia de datos:
• Licencias: Los marcos de trabajo de IA propietarios y las capacidades de modelos avanzados a veces vienen con costes de licencia que se apilan sobre los cargos de infraestructura.

En otras palabras, la nube pública es fantástica para la agilidad y la escala, pero el modelo de pago por uso puede hacer que los costes se disparen a medida que la IA madura hacia la producción.

Cómo la nube privada le ayuda a tomar el control

Para muchos de nuestros clientes, el cambio a la nube privada para las cargas de trabajo de IA está impulsado por el deseo de una mayor previsibilidad financiera y una optimización de recursos más deliberada. La nube privada permite esto de varias maneras importantes

En primer lugar, los precios son más predecibles. En lugar de una facturación variable por horas, la nube privada suele ofrecer modelos de costes fijos o reservados. Esto hace que la presupuestación de la infraestructura de IA sea mucho más sencilla, especialmente para cargas de trabajo de inferencia en estado estacionario.

Primero, los precios son más predecibles

En segundo lugar, la localización de los datos es importante. Al mantener los datos y la inferencia cerca en la nube privada, se pueden evitar los costosos gastos de salida de datos, un importante coste oculto en la canalización de la IA que requiere un intercambio de datos constante.

Segundo, la localización de los datos importa

En tercer lugar, la nube privada ofrece una mayor flexibilidad a la hora de gestionar el almacenamiento. En lugar de estar atrapado en los precios escalonados de un único proveedor de nube, puede adaptar su estrategia de almacenamiento para que coincida con el ciclo de vida de sus datos de IA.

Además del control de costes y datos, la nube privada ofrece ventajas en personalización y seguridad. Con un control total sobre las configuraciones de la infraestructura, como la partición de la GPU y el aislamiento de la carga de trabajo, puede ajustar los entornos para satisfacer las necesidades específicas de la carga de trabajo. La nube privada también admite políticas de seguridad de nivel empresarial y puede facilitar el cumplimiento de los requisitos de conformidad. Esto es especialmente importante para salvaguardar modelos y conjuntos de datos confidenciales en entornos en los que la infraestructura compartida puede introducir variabilidad o limitar las opciones de configuración.

La nube privada también admite políticas de seguridad de nivel empresarial y puede facilitar el cumplimiento de los requisitos de conformidad

Por último, muchas empresas están descubriendo que pueden reutilizar las inversiones en hardware existentes, como los servidores GPU locales, como parte de una estrategia de nube privada. Esto ayuda a reducir los gastos de capital al tiempo que prolonga la vida útil de la infraestructura.

Cómo equilibrar la nube pública y privada para una IA rentable

La nube privada no es una propuesta de todo o nada, ni debería serlo. De hecho, algunas de las arquitecturas de IA más rentables y escalables que veo hoy en día aprovechan tanto la nube pública como la privada. Una estrategia híbrida bien pensada le permite alinear cada parte de su canal de IA con el entorno que ofrece el mejor equilibrio de coste, rendimiento y control. Por ejemplo:

• Utilizar la nube pública para entrenar grandes modelos de fundamentos, donde la elasticidad y la escala son fundamentales
• Ejecutar el trabajo de inferencia en la nube pública
• Ejecutar cargas de trabajo de inferencia en la nube privada, especialmente aquellas que deben operar de forma continua, servir a los clientes en tiempo real y manejar datos regulados
• Arquitecte la preparación de datos y las canalizaciones de almacenamiento en la nube privada para aprovechar los costes predecibles y el sólido control de los datos

El objetivo no es elegir entre nube pública o privada, más bien se trata de diseñar una arquitectura de IA que utilice cada una de ellas donde aporte más valor.

El objetivo no es elegir entre nube pública o privada, más bien se trata de diseñar una arquitectura de IA que utilice cada una de ellas donde aporte más valor

Dónde la nube privada aporta más valor para la IA

En mi experiencia, ciertas cargas de trabajo de IA ofrecen mucho más valor cuando se ejecutan en la nube privada, especialmente cuando el control de costes y la gestión de datos son las principales prioridades.

• AI sensible a los datos: Cargas de trabajo que deben cumplir estrictos requisitos de residencia de datos o normativos
• Cargas de trabajo de IA predecibles y estables: Procesos empresariales que se ejecutan en volúmenes constantes, donde los costes predecibles se valoran más que la flexibilidad

Si su organización está empezando a sentir el peso de los costes de la IA, puede que sea el momento de plantearse si este tipo de cargas de trabajo estarían mejor atendidas en un entorno de nube privada.

Impulsar el valor sostenible de la IA con la combinación de nube adecuada

El valor de la IA es incuestionable, pero también lo es su coste. Los líderes de IA más eficaces con los que trabajo hoy en día están pensando más allá del rendimiento y la precisión; también están optimizando para la sostenibilidad financiera.

La nube privada ofrece a las organizaciones una poderosa palanca para controlar los costes ocultos de la IA, especialmente a medida que los modelos pasan de piloto a producción. Al elegir la combinación adecuada de infraestructura pública y privada, puede equilibrar la innovación con la rentabilidad y mantener sus iniciativas de IA en el camino hacia el valor empresarial a largo plazo

Si busca impulsar el valor sostenible de la IA con la nube privada, puede explorar cómo Rackspace Technology ayuda a las organizaciones a lograrlo con nuestras soluciones de IA de nube privada.