Plataformas e infraestructura de IA

Cómo elegir

Para quién es. Equipos que necesitan un lugar donde ejecutar, enrutar o alojar modelos y no solo una aplicación de chat para usuarios finales, incluidos ingenieros de plataforma, equipos de ML y datos, y compradores que comparan inferencia alojada con pilas autoalojadas.

Para quién no es. Personas que solo quieren un asistente de consumo sin trabajo de API ni de despliegue, y equipos que no toleran la planificación de capacidad de GPU, los límites de uso ni las condiciones del proveedor.

• Separa las API de inferencia, los mercados de modelos, los entornos locales y las plataformas de nube completas; resuelven trabajos distintos y rara vez se sustituyen entre sí.
• Decide si los modelos deben quedarse en tus máquinas, pueden ejecutarse en las GPU de un proveedor o pueden cruzar una frontera regional, porque eso descarta grupos enteros.
• Para un producto, revisa los límites de uso, las regiones compatibles, los acuerdos de disponibilidad y si puedes fijar una versión concreta del modelo en lugar de un alias cambiante.
• Las pilas locales trasladan el coste al hardware y las operaciones; las alojadas, a las facturas de uso y las condiciones del proveedor, así que compara el coste total en el tiempo.

Mercados y pasarelas de modelos

Catálogos y pasarelas que exponen muchos modelos detrás de una sola API o interfaz. A diferencia de las nubes de inferencia siguientes, sobre todo intermedian el acceso a modelos de terceros en lugar de alojar su propio hardware.

Nubes de inferencia rápida

Nubes alojadas optimizadas para generar con baja latencia o alto rendimiento. A diferencia de las pasarelas anteriores, ellas mismas ejecutan el hardware y compiten en velocidad; a diferencia de los entornos locales posteriores, se accede a ellas por red y no en tu propia máquina.

Runtimes locales y autoalojados

Software que ejecutas en un portátil o en tus propias GPU, incluidas interfaces locales. A diferencia de las nubes alojadas anteriores, nada sale de tus máquinas y asumes el coste del hardware; a diferencia de los constructores de aplicaciones posteriores, sirven modelos directamente en lugar de componer aplicaciones con ellos.

Constructores de apps LLM y agentes

Constructores para componer aplicaciones LLM y flujos de agentes sobre los modelos. A diferencia de los entornos anteriores, añaden orquestación y lógica de cara al usuario; a diferencia de las nubes empresariales posteriores, suelen ser de autoservicio e independientes de un único hiperescalador.

Servicios de IA en la nube empresarial

Servicios de hiperescaladores que envuelven los modelos con IAM, redes y contratos empresariales. A diferencia de los constructores anteriores, están atados a la identidad, la facturación y el gobierno de una sola nube; a diferencia de los proveedores soberanos posteriores, son hiperescaladores estadounidenses globales con un catálogo amplio de servicios.

Plataformas de IA soberanas y regionales

Proveedores fuera de los hiperescaladores estadounidenses que venden sus propias plataformas de modelos, a menudo con posicionamiento de residencia de datos o soberanía. A diferencia de las nubes empresariales anteriores, son proveedores independientes y no un hiperescalador global, y suelen destacar el alojamiento regional y los contratos locales.

Preguntas frecuentes

Guías relacionadas

• Preguntas y respuestas sobre documentos locales y privados

Comparaciones relacionadas

• Fireworks AI vs Together AI vs Amazon Bedrock
• Ollama vs LM Studio vs Jan

Fuentes y fechas de los registros

Las fechas indican actualizaciones del índice, no pruebas independientes. Consulta la documentación enlazada para funciones y precios actuales.