Deja de regalar tus datos a OpenAI o arruinarte en GPUs. Cuándo alquilar inteligencia y cuando poseerla.
Cuando empezamos un proyecto de IA, con modelos LLMs, el instinto el 90% de las veces es: import openai, meter la API Key y a correr. Es rápido, funciona increíblemente bien y el cliente queda impresionado en la primera demo.
Pero pasar de una demo a un sistema en producción es otro deporte. De repente, la factura mensual se dispara, el cliente, con datos confidenciales, te pregunta a dónde van sus datos y te das cuenta de que depender de una API externa es un riesgo.
La dicotomía Cloud vs. On-Premise no es una guerra, es una decisión de arquitectura crítica. Hoy vamos a analizar cuándo merece la pena cada uno.
1. Modelos Cloud
El alquiler de lujo
Imagina que alquilas un Ferrari con chófer. Te lleva donde quieras, es rapidísimo y no tienes que preocuparte de hacer los mantenimientos periódicos. Eso pasa con GPT-5.2 o Gemini-3.
¿Cuándo usarlos?
- Capacidad de razonamiento compleja: Si necesitas que la IA escriba código complejo, analice matices a nivel humano, los modelos propietarios siguen siendo los reyes.
- Prototipado rápido (MVP): No es necesario perder tiempo con Docker y CUDA para validar una idea. Valida con Cloud.
- Picos de demanda impredecibles: La nube escala sola. Si tu tráfico pasa de 0 a 1000 usuarios en poco tiempo, la API aguanta.
El precio a pagar:
- Privacidad: Tus datos viajan. Aunque prometan no entrenar con ellos en versiones Enterprise.
- Actualización: Si construyes todo tu producto alrededor de las peculiaridades de un modelo concreto, cambiar a otro modelo será doloroso.
- Coste variable: El éxito te penaliza. Cuantos más usuarios tengas, más pagas.
Modelos On-Premise
Tu propio taller.
Aquí te compras tú el coche. Quizás no es un Ferrari, es un BMW X5 (Llama 3 70B) o un Seat Ibiza de segunda mano (Mistral 7B). Es tuyo, lo modificas y nadie sabe a dónde viajas.
¿Cuándo usarlo?
- Privacidad: Los datos nunca salen de tu red. Indispensable para datos confidenciales.
- Latencia controlada: Si la IA controla un proceso en tiempo real, no puede depender del ping a los servidores de OpenAI.
- Coste a Escala: Si tienes millones de peticiones diarias de tareas sencillas, alquilar una GPU dedicada te sale más barato que pagar por token.
- Fine-Tuning específico: Adaptar un modelo pequeño a tu trabajo suele dar mejores resultados que un modelo gigante genérico.
El precio a pagar:
- Complejidad operativa: Bienvenidos al infierno de CUDA, la gestión de memoria y el escalado de contenedores. Tienes que mantener la infraestructura.
- Hardware: Las GPUs son caras.
Conclusión
La realidad no es blanco y negro. En mi opinión las mejores arquitecturas son híbridas.
Usamos un modelo pequeño para tareas rápidas y sencillas y le derivamos a modelos más grandes cuando la tarea es compleja.
Como ingenieros, nuestro trabajo no es usar una herramienta potente, es usar la adecuada para el problema. No mates más moscas a cañonazos.