El paso del entrenamiento a la inferencia: el nuevo campo de batalla de la IA

La industria de la IA está experimentando un cambio fundamental. Si bien 2023 estuvo dominado por la carrera por entrenar modelos más grandes, 2024-2025 se perfila como la era de la inferencia a escala. A medida que las empresas pasan de la experimentación a la producción, la economía de la IA se está redefiniendo, y las empresas que dominen la infraestructura de inferencia definirán la próxima ola de innovación en IA.

De acuerdo a Mercados e investigación de mercados el mercado global de inferencia de IA se valoró en $76,25 mil millones en 2024 y se proyecta que alcance los $254,98 mil millones para 2030, creciendo a una CAGR del 19,2%.Infraestructura digital EdgeCore se proyecta que, para 2030, alrededor del 70 % de la demanda total de centros de datos provendrá de aplicaciones de inferencia de IA, frente a una pequeña fracción hace tan solo unos años. Este drástico cambio en la asignación de recursos informáticos transforma fundamentalmente la forma en que las organizaciones deben considerar sus inversiones en infraestructura.

El costo oculto de la virtualización: por qué es importante el hardware físico

Los proveedores tradicionales de nube han construido sus imperios sobre la virtualización, pero para las cargas de trabajo de inferencia, esta capa de abstracción se ha convertido en una desventaja considerable.Investigación de VMware muestra que la virtualización de GPU con transferencia directa generalmente introduce una sobrecarga del 4-5 % en entornos controlados; las implementaciones de producción en el mundo real a menudo ven penalizaciones de rendimiento significativamente mayores debido a:

1. Contención del ancho de banda de memoria entre varias máquinas virtuales que compiten por recursos
2. Sobrecarga de CPU para la gestión de la capa de virtualización
3. Latencia de E/S del almacenamiento y la red virtualizados
4. Efectos de "vecino ruidoso" en entornos multiinquilino

La infraestructura de GPU de hardware elimina estas penalizaciones por completo.Al proporcionar acceso directo al hardware sin capas de virtualización, las empresas pueden lograr:

1. Mejoras de latencia demostrables para aplicaciones en tiempo real
2. Rendimiento predecible sin contención de recursos
3. Utilización maximizada del ancho de banda de memoria- crítico para cargas de trabajo de inferencia
4. Hardware directo control para optimización y ajuste

Informes del equipo de infraestructura de Character.AI que su sistema bare-metal optimizado ofrece una ventaja de costo de 13,5 veces en comparación con el uso de las API comerciales líderes, lo que demuestra el impacto en el mundo real de eliminar la sobrecarga de virtualización.

Las ventajas únicas de Aethir: democratizar la IA de alto rendimiento

Si bien la infraestructura de hardware ofrece beneficios de rendimiento, Aethir va más allá con características específicas diseñadas para democratizar el acceso a la infraestructura de IA de alto rendimiento:

Tarifas de salida cero: ventaja clave de Aethir

A diferencia de los proveedores de nube tradicionales, que cobran entre 0,08 y 0,12 $/GB por la transferencia de datos, e incluso de otros proveedores de hardware que suelen transferir los costes de ancho de banda, Aethir ofrece una salida completamente gratuita. Esto significa:

1. Las empresas emergentes de IA pueden atender a clientes globales sin penalizaciones de ancho de banda
2. Precios predecibles que no penalizan el éxito
3. Paridad de costos real con gigantes tecnológicos que negocian acuerdos especiales

Para una empresa como Character.AI, que atiende 20.000 consultas por segundo, esto representa cientos de miles de dólares en ahorros mensuales: capital que las empresas emergentes pueden reinvertir en innovación en lugar de en impuestos sobre infraestructura.

Hardware empresarial a precios accesibles para startups

Las GPU H100 de Aethir tienen un precio inicial de $1.45/hora sin necesidad de contratos a largo plazo, lo que permite que la inferencia de nivel empresarial sea accesible para las empresas en cualquier etapa. Su implementación en tan solo 24-48 horas elimina las barreras tradicionales que han mantenido la infraestructura de IA avanzada exclusiva para empresas con una sólida financiación.

Escala global con rendimiento local

Con GPU en más de 200 ubicaciones a nivel mundial y más de 435 000 contenedores de GPU implementados, Aethir proporciona la distribución geográfica necesaria para la inferencia de baja latencia en todo el mundo, algo fundamental para las aplicaciones de IA orientadas al consumidor que compiten a nivel mundial.

El futuro basado en inferencias: ¿Quién impulsa la demanda?

Varias categorías de empresas están descubriendo que la inferencia, no el entrenamiento, es su principal cuello de botella en la GPU:

1. Aplicaciones de IA para el consumidor

Character.AI ejemplifica el desafío de la escalabilidad, al atender más de 20 000 consultas de inferencia por segundo, aproximadamente el 20 % del volumen de consultas de la Búsqueda de Google, según su blog de ingeniería. La empresa procesa miles de millones de tokens a diario, los cuales requieren una inferencia de baja latencia para mantener la interacción del usuario. Perplexity y Claude, de Anthropic, se enfrentan a desafíos similares al atender millones de conversaciones simultáneas.

2. Sistemas RAG empresariales

Las organizaciones que implementan generación aumentada por recuperación para la atención al cliente, la gestión del conocimiento y el soporte de decisiones están descubriendo que la generación de incrustaciones y la recuperación en tiempo real requieren una infraestructura de inferencia dedicada y de alto rendimiento. Cada consulta puede desencadenar docenas de cálculos y recuperaciones de incrustaciones.

3. Sistemas Autónomos

Empresas de conducción autónoma como Waymo y Cruise requieren inferencia de latencia ultrabaja para la toma de decisiones en tiempo real. Un solo vehículo puede generar miles de solicitudes de inferencia por segundo a través de múltiples redes neuronales para la percepción, la predicción y la planificación.

4. Servicios financieros

Las empresas de trading de alta frecuencia y los sistemas de detección de fraude están implementando LLM para el análisis en tiempo real. Según informes del sector, empresas como Two Sigma y Citadel realizan inferencias en cada operación, lo que requiere tiempos de respuesta inferiores a un milisegundo para mantener una ventaja competitiva.

5. IA sanitaria

Empresas de imágenes médicas como Viz.ai y Aidoc procesan millones de escaneos a diario. Cada escaneo requiere múltiples pasos de inferencia para la detección, clasificación y generación de informes, y la latencia afecta directamente la atención al paciente.

Comprensión del consumo de recursos de inferencia

Las investigaciones de NVIDIA y los puntos de referencia recientes revelan que las cargas de trabajo de inferencia tienen características fundamentalmente diferentes del entrenamiento:

El ancho de banda de la memoria es el rey

A diferencia del entrenamiento, que depende del cálculo, la inferencia suele depender del ancho de banda de la memoria. Como explica Cerebras en su documentación técnica, generar tokens a una velocidad de 1000 tokens por segundo para un modelo de parámetros de 70 B requiere 140 TB/s de ancho de banda de memoria, lo que supera con creces la capacidad de cualquier GPU. Por ello, la NVIDIA H200, con 141 GB de memoria HBM3e y un ancho de banda de 4,8 TB/s, se ha vuelto cada vez más valiosa para las cargas de trabajo de inferencia.

Economía del tamaño del lote
Según el análisis técnico de NVIDIA, la inferencia suele operar con tamaños de lote más pequeños (1-32) que el entrenamiento (256-2048). Esto implica: menor oportunidad de amortizar los costos de transferencia de memoria, mayor sensibilidad a la optimización de la latencia y la necesidad de diferentes estrategias de utilización del hardware.

El desafío de la caché KV

El equipo de ingeniería de Character.AI informa que, en los modelos de transformadores, la caché clave-valor puede consumir una cantidad considerable de memoria durante la inferencia de contextos largos. Un modelo de parámetros de 70 B que atiende a 100 usuarios simultáneos con ventanas de contexto de 8 K requiere más de 200 GB de memoria de GPU solo para la caché KV. Sus técnicas de optimización redujeron el tamaño de la caché KV en 20 veces, lo que les permitió procesar lotes de gran tamaño de forma eficaz.

Cómo seleccionar el hardware adecuado para lograr una inferencia exitosa

Según las implementaciones de producción y los puntos de referencia publicados, aquí se explica cómo hacer coincidir el hardware con su perfil de inferencia:

Para aplicaciones de latencia crítica (IA en tiempo real)

1. Elección óptima: NVIDIA H100/H200 con InfiniBand
2. Actuación:El ancho de banda entre nodos de 3,2 Tbps permite la inferencia de múltiples GPU con una penalización de latencia mínima
3. Puntos de referencia NVIDIA informa más de 250 tokens por segundo por usuario en el modelo DeepSeek-R1 671B con 8 GPU Blackwell
4. Casos de uso Vehículos autónomos, traducción en tiempo real, análisis de vídeo en directo
5. AVentaja de Ethir:Disponible con implementación rápida y sin cargos por ancho de banda

Para procesamiento por lotes de alto rendimiento

1. Opción óptima: NVIDIA L40S o múltiples A100 con RoCE
2. Rendimiento: optimizado para inferencia de lotes paralelos con requisitos de latencia moderada
3. Economía: 30-40% menor costo por token en comparación con H100 para cargas de trabajo por lotes
4. Casos de uso: procesamiento de vídeo sin conexión, análisis de documentos, incrustaciones por lotes
5. Ventaja de Aethir: Configuraciones flexibles sin compromisos a largo plazo

Para una inferencia optimizada en costos

1. Opción óptima: clústeres NVIDIA L4 o RTX 4090
2. Rendimiento: Mejor rendimiento por dólar para modelos con parámetros inferiores a 30B
3. Compensaciones: mayor latencia pero reducción de costos del 60-70 % para cargas de trabajo apropiadas
4. Casos de uso: Chatbots, moderación de contenido, sistemas de recomendación
5. Ventaja de Aethir: comience con poco y escale según sea necesario con precios consistentes

La economía estratégica de la inferencia moderna

Mientras Se anunciaron los principales proveedores de la nube la eliminación de las tarifas de salida para los clientes que abandonan sus plataformas en 2024 (siguiendo los requisitos de la Ley de Datos de la UE), los cargos de salida operativos estándar siguen siendo sustanciales:

1. AWS:$0,09/GB por los primeros 10 TB/mes, disminuyendo a $0,05/GB para volúmenes superiores a 150 TB
2. Azur:Precios escalonados similares a partir de $0,087/GB
3. Google Cloud: $0,08-$0,12/GB según la región y destino

Para una carga de trabajo de inferencia típica que atiende un millón de solicitudes diarias con respuestas de 10 KB, esto equivale aproximadamente a 10 GB de salida diaria o 300 GB mensuales, lo que se traduce en tarifas de salida de entre 24 y 36 USD. A gran escala, empresas como Character.AI afrontarían cientos de miles de dólares en tarifas de salida mensuales.

El modelo de tarifa de egreso cero de Aethir elimina este costo variable por completo, proporcionando:

1. Precios predecibles Sin sorpresas basadas en el uso
2. Libertad para escalar Sin penalizaciones por costos de ancho de banda
3. Implementación en múltiples regiones flexibilidad sin comisiones de transferencia

Desarrollar su estrategia de inferencia: un marco práctico

1. Perfila tu carga de trabajo

El viaje de optimización de Character.AI demuestra la importancia de un perfil detallado:

1. Medir los requisitos reales de tokens por segundo
2. Identificar los requisitos de latencia P50, P95 y P99
3. Calcular patrones de volumen de inferencia diarios/mensuales
4. Comprender las distribuciones de tamaño de lotes

2. Calcular los costos reales

Más allá de los costos básicos de computación, tenga en cuenta lo siguiente:

1. Tarifas de salida (pueden ser entre el 15 % y el 25 % de los costos totales de la nube con proveedores tradicionales)
2. Impacto de la sobrecarga de virtualización en el rendimiento
3. Requisitos de redundancia para la disponibilidad
4. Patrones de utilización pico vs. promedio

3. Elija su nivel de hardware

Basado en implementaciones de producción:

1. Nivel Premium(H200/H100): Para servicios que requieren una latencia <100 ms
2. Nivel de rendimiento(L40S/A100): Para requisitos de latencia <500 ms
3. Nivel de valor(L4/4090): Para servicios que toleran una latencia de 1 a 2 segundos

4. Optimice su implementación

Prácticas líderes en implementaciones de producción:

1. Implementar la optimización de caché KV (Character.AI logró una tasa de acierto de caché del 95 %)
2. Utilice la cuantificación del modelo con cuidado (Los modelos de 16 bits obtienen una puntuación hasta un 5 % superior a la de 8 bits según la investigación de Cerebras)
3. Implementar la distribución geográfica para optimizar la latencia global
4. Monitorear la utilización del ancho de banda de la memoria como métrica principal

La realidad competitiva: la velocidad y el costo definen a los ganadores

Las métricas de producción de las principales empresas de IA revelan las ventajas competitivas de una infraestructura de inferencia optimizada:

1. Personaje.AI redujo los costos de servicio en 33 veces desde finales de 2022 mediante la optimización de la infraestructura
2. Cerebras alcanza los 450 tokens/segundopara Llama3.1-70B, 20 veces más rápido que las soluciones basadas en GPU
3. Perplejidad Mantiene tiempos de respuesta 40% más rápidos que los competidores mediante elecciones estratégicas de infraestructura

El patrón es claro: las empresas que controlan su infraestructura de inferencia controlan su economía unitaria y la experiencia del usuario.

Democratizar la IA a través de la Innovación en Infraestructura

La verdadera revolución en IA no surgirá de modelos más grandes accesibles solo para gigantes tecnológicos, sino de democratizar el acceso a infraestructura de inferencia de alto rendimiento.La combinación de rendimiento de hardware, cero tarifas de salida y opciones de implementación flexibles de ethir aborda específicamente las barreras que históricamente han impedido que las empresas emergentes de IA compitan de manera efectiva:

1. Empresas emergentes pueden lanzarse con la misma calidad de hardware que los jugadores establecidos.
2. Empresas regionales de inteligencia artificial pueden atender mercados locales sin costos prohibitivos de transferencia de datos.
3. Investigadores académicos puede implementar inferencia lista para producción sin contratos empresariales
4. Proyectos de código abierto pueden ofrecer un rendimiento competitivo sin costes de infraestructura insostenibles.

Esta democratización es esencial para la innovación en IA. Cuando los costos de infraestructura crean barreras insuperables, la innovación se convierte en dominio exclusivo de quienes ya tienen éxito. Al eliminar estas barreras, Aethir permite que una nueva generación de empresas de IA compitan basándose en los méritos de sus ideas, en lugar de en el tamaño de sus presupuestos de infraestructura.

Mirando hacia el futuro: el futuro basado en la inferencia

Las proyecciones de la industria y las tendencias tecnológicas apuntan a varios factores aceleradores:

1. Escalado del tiempo de prueba:Los modelos o1 de OpenAI demuestran que el cálculo en tiempo de inferencia puede requerir 100 veces más tokens que los modelos tradicionales, cambiando fundamentalmente los requisitos de infraestructura

2. Crecimiento de la inferencia de borde:La implementación de 5G y la computación de borde crean nuevas cargas de trabajo de inferencia sensibles a la latencia que requieren una infraestructura distribuida

3. Modelos multimodales:Los modelos de visión-lenguaje requieren De 3 a 5 veces más capacidad de cálculo de inferencia según los puntos de referencia de NVIDIA

4. Ventanas de contexto más largas:Las ventanas de contexto de más de 128 K aumentan drásticamente los requisitos de memoria, y cada duplicación de la longitud del contexto requiere aumentos de memoria proporcionales.

Conclusión: La Infraestructura como ecualizador competitivo

La industria de la IA está entrando en una nueva fase donde la eficiencia de la inferencia, y no el tamaño del modelo, determina a los ganadores del mercado. Las organizaciones que reconocen este cambio e invierten en una infraestructura optimizada se posicionan para obtener una ventaja competitiva sostenible.

La realidad económica es contundente:Ventaja de costo de 13,5 veces de Character.AI la mejora de las API comerciales, lograda mediante una infraestructura bare-metal optimizada, demuestra el impacto transformador de las decisiones de infraestructura adecuadas. Las ventajas específicas de Aethir (cero cargos por salida, rápida implementación y hardware empresarial a precios accesibles) hacen que estas optimizaciones estén disponibles para las empresas en todas las etapas, no solo para aquellas con presupuestos empresariales.

Para las empresas emergentes de IA que se toman en serio la competencia en la era de la inferencia, la pregunta no es si adoptar una infraestructura de GPU sin sistema operativo, sino con qué rapidez pueden realizar la transición antes de que se cierre la ventana de oportunidad. La infraestructura de Aethir democratiza el acceso a las herramientas necesarias para competir, garantizando que la próxima generación de innovación en IA no se vea limitada por las barreras de la infraestructura, sino impulsada por la igualdad de infraestructura.

¿Listo para competir en igualdad de condiciones en materia de infraestructura? Descubra cómo las soluciones de GPU de hardware de Aethir con cero tarifas de salida, puede transformar la economía de su IA y permitirle competir con cualquier persona, en cualquier lugar. El futuro de la IA pertenece a quienes pueden implementarla eficientemente, no solo a quienes pueden costearla.