Las 10 principales empresas de infraestructura de IA y aplicaciones
Muchas organizaciones invierten fuertemente en IA, pero la mayoría de los proyectos no logran escalar. Solo entre el 10 y el 20 % de las pruebas de concepto de IA llegan a un despliegue completo.1
Una razón clave es que los sistemas existentes no están equipados para soportar las demandas de grandes datasets, procesamiento en tiempo real o modelos complejos de machine learning. A medida que la IA se vuelve más central para la estrategia empresarial, las limitaciones de la infraestructura determinan cada vez más si las iniciativas llegan a producción.
Conozca las 10 principales empresas de infraestructura de IA, sus componentes clave y lo que se necesita para soportar cargas de trabajo de IA de forma eficaz:
Componentes clave de la infraestructura de IA para empresas
Vea una explicación de cada capa de infraestructura de IA y el líder del mercado. En los casos en que hay datos públicos sobre ingresos o número de empleados, estos se utilizaron para identificar al líder del mercado:
1. Computación
Solución | Plataforma |
|---|---|
Chips de IA | NVIDIA |
Nube | AWS |
Nube de GPU | Coreweave |
Nube de GPU |
La capa de computación soporta las cargas de trabajo altamente paralelas requeridas para el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala.
- Fabricantes de chips de IA diseñan procesadores especializados adaptados para cargas de trabajo de IA. Estos chips se centran en maximizar el rendimiento y la eficiencia energética para tareas como el entrenamiento de redes neuronales y la inferencia.
- NVIDIA desarrolla GPU para cálculos matriciales y vectoriales, esenciales para entrenar modelos de deep learning y acelerar las cargas de trabajo de IA.
- Los proveedores de nube ofrecen acceso bajo demanda a recursos de computación y almacenamiento, incluyendo hardware especializado para el entrenamiento y la inferencia de IA. Permiten a las empresas escalar sus necesidades de cómputo y desplegar modelos de IA en producción sin comprar ni mantener hardware local.
- Amazon Web Services: Además de las NVIDIA GPU, AWS proporciona procesadores Trainium e Inferentia para entrenamiento e inferencia en su infraestructura en la nube.
- Plataformas de nube de GPU se especializan en el aprovisionamiento de GPU para cargas de trabajo de IA.
- IONOS Cloud proporciona Compute Engine, una plataforma IaaS que ofrece instancias vCPU, de núcleo dedicado y GPU con CPU y RAM configurables, facturación por uso y reservada, con centros de datos europeos que cumplen con el GDPR.
- Coreweave, un servicio líder de nube de GPU, recientemente salió a bolsa en el NASDAQ.
2. Datos
La infraestructura de IA requiere pipelines de datos bien gestionados para suministrar a los modelos entradas limpias y relevantes. La capa de datos soporta la adquisición, transformación, analítica y almacenamiento para flujos de trabajo de machine learning.
- Plataformas de gestión y análisis de datos: Los datos empresariales necesitan ser organizados, enriquecidos con metadatos, gobernados y analizados. Entonces, pueden convertirse en una fuente valiosa para entrenar modelos de machine learning.
- Snowflake, con su oferta centrada en empresas, permite a las empresas organizar sus datos e identificar fuentes de datos para la IA.
- Servicios de aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) y otras anotaciones de datos: Anotar datos ayuda a los modelos de IA a aprender de los datasets existentes.
- Scale IA suministra datasets anotados y retroalimentación de evaluación para alinear los modelos con las preferencias humanas. Estos datos son esenciales en el entrenamiento de LLM.
- Infraestructura de datos web: La web pública es la mayor fuente de datos utilizados para el entrenamiento y la inferencia de IA. Muchos modelos de IA generativa se entrenan o afinan con datos de la web pública o requieren acceso web ininterrumpido en tiempo real durante la inferencia.
- Bright Data es una plataforma de infraestructura de datos web. Ofrece datasets, APIs de web scraping, proxies, navegadores remotos y capacidades de automatización para que los agentes busquen, rastreen y naveguen por la web.
3. Modelo
La capa de modelo incluye arquitecturas, mecanismos de entrenamiento y procesos de despliegue para modelos de IA. Garantiza la experimentación, optimización y monitorización en diversas aplicaciones como LLM y sistemas de vídeo con IA.
- LLM (Grandes Modelos de Lenguaje): OpenAI desempeñó un papel importante en la aceleración de la adopción de la IA generativa a través de los grandes modelos de lenguaje.
- LMMs (Grandes Modelos Multimodales): Los modelos multimodales requieren el manejo de entradas de alta dimensionalidad y conciencia temporal. Veo de Google DeepMind lidera el desarrollo de modelos de IA de vídeo para tareas de reconocimiento de acciones y resumen de vídeos.
- Plataformas MLOps soportan el seguimiento, las pruebas y el lanzamiento a producción de modelos. Hugging Face (HF) ofrece herramientas y repositorios para el versionado, pruebas y despliegue de modelos en distintos entornos.
La capa de modelo incluye muchas plataformas, desde lenguajes de programación como Python hasta paquetes como Pytorch y plataformas de ciencia de datos como DataRobot. Hemos presentado un número seleccionado de industrias, no todo el panorama.
Limitaciones
Esta es la visión de la industria desde la perspectiva de un comprador empresarial. Detrás de cada industria hay otras industrias que la abastecen. Por ejemplo, en el segmento de computación, NVIDIA subcontrata la fabricación de chips a TSMC, que a su vez subcontrata una parte significativa de su equipo de fabricación de chips a ASML.
¿Qué son las fábricas de IA?
Las fábricas de IA son entornos dedicados a producir, desplegar y escalar modelos de IA y aplicaciones impulsadas por IA. Combinan computación, datos, redes, almacenamiento, software y experiencia operativa en un sistema diseñado para cargas de trabajo continuas de IA.
La Comisión Europea describe las Fábricas de IA como ecosistemas que reúnen capacidad de supercomputación, datos, talento, startups, empresas, universidades e instituciones públicas para desarrollar modelos y aplicaciones de IA fiables.2
Fábricas de IA vs. infraestructura de IA
La infraestructura de IA se refiere a los componentes subyacentes necesarios para construir y ejecutar sistemas de IA. Estos incluyen recursos de computación como GPU y aceleradores de IA, almacenamiento y pipelines de datos, redes, herramientas de orquestación, plataformas de desarrollo de modelos y controles de seguridad.
Las fábricas de IA son una forma más integrada y orientada a la producción de la infraestructura de IA. En lugar de centrarse en capas de infraestructura individuales, las fábricas de IA están diseñadas para operar cargas de trabajo de IA de forma continua y a escala. Integran componentes de infraestructura con procesos operativos, orquestación de software y optimización de cargas de trabajo.
Casos de uso de las fábricas de IA
Las fábricas de IA son relevantes cuando las cargas de trabajo de IA requieren computación a gran escala, inferencia de baja latencia, alto rendimiento de datos o un control estricto sobre los datos y la infraestructura:
- Entrenamiento de modelos de IA: Las fábricas de IA pueden soportar el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, modelos de dominio específico y modelos de IA de frontera que requieren miles de GPU o aceleradores de IA.
- Inferencia a gran escala: Las empresas pueden usar fábricas de IA para ejecutar aplicaciones de IA que generan respuestas continuamente, como chatbots, asistentes de codificación, sistemas de búsqueda, motores de recomendación y copilotos de IA.
- IA agéntica: Los agentes autónomos requieren razonamiento repetido, planificación, uso de herramientas, recuperación y ejecución. Estas cargas de trabajo pueden ser más intensivas en computación que la simple inferencia de prompt-respuesta, lo que hace que las fábricas de IA sean útiles para las organizaciones que escalan sistemas agénticos.
- IA soberana: Los gobiernos y las industrias reguladas pueden usar fábricas de IA dedicadas para entrenar y ejecutar modelos manteniendo los datos sensibles dentro de jurisdicciones o centros de datos específicos.
- Investigación científica y simulación: Las fábricas de IA pueden soportar cargas de trabajo en descubrimiento de fármacos, modelado climático, ciencia de materiales y otras áreas de investigación que requieren computación a gran escala y almacenamiento de alto rendimiento.
- IA física y robótica: Las fábricas de IA pueden utilizarse para entrenar y desplegar modelos para sistemas autónomos, robótica, automatización de fabricación y aplicaciones de visión artificial.
Ejemplos de proveedores de fábricas de IA
NVIDIA: El concepto de fábrica de IA de NVIDIA se centra en sistemas de pila completa para producir resultados de IA a escala. Su enfoque combina GPU, redes, memoria, almacenamiento, software de inferencia, refrigeración, arquitecturas de referencia y socios del ecosistema.
NVIDIA posiciona las fábricas de IA como entornos que optimizan el coste y el rendimiento de la producción de IA, especialmente para cargas de trabajo intensivas en inferencia y de IA agéntica.3
AWS: AWS IA Factories son despliegues de infraestructura de IA dedicados que AWS construye y gestiona en el propio centro de datos del cliente.
AWS proporciona acceso a servicios como Amazon EC2, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker, así como aceleradores Trainium, NVIDIA GPU, redes y almacenamiento. Este modelo es adecuado para organizaciones que desean una infraestructura de IA similar a la nube cumpliendo al mismo tiempo con los requisitos de soberanía de datos, seguridad o normativos.4
Aplicaciones generales de IA que puede construir con la infraestructura de IA adecuada
Una infraestructura de IA eficaz determina la rapidez con la que las organizaciones pueden experimentar, desplegar y escalar aplicaciones de IA. Con la combinación adecuada de componentes de hardware y software, los científicos de datos pueden soportar cargas de trabajo complejas de IA, garantizar la protección de datos y manejar eficientemente grandes volúmenes de datos.
1. Agentes de IA
Los agentes de IA realizan tareas de forma autónoma o interactiva combinando capacidades de percepción, razonamiento y toma de decisiones.
Construir agentes de IA requiere hardware y software integrados y la gestión segura de datos sensibles.
- Los agentes empresariales gestionan tickets de soporte interno o automatizan flujos de trabajo de documentación.
- Los agentes para desarrolladores asisten en la generación de código y depuración utilizando grandes modelos de lenguaje.
- Los agentes de IA para ventas pueden redactar mensajes personalizados basados en los datos del cliente.
2. Pipelines de RAG
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combina la recuperación de información con la IA generativa, mejorando la precisión y relevancia de los resultados del modelo.
Los pipelines de RAG requieren acceso rápido a datos, marcos de procesamiento de datos eficientes y soluciones de almacenamiento escalables.
- Las herramientas de búsqueda empresarial utilizan pipelines de RAG para recuperar documentos y generar resúmenes.
- Los sistemas de atención al cliente combinan la recuperación con respuestas generativas para proporcionar respuestas conscientes del contexto.
- Las herramientas de IA jurídica recuperan y explican precedentes o regulaciones relevantes.
3. Infraestructura nativa de inferencia
A medida que las cargas de trabajo de inferencia escalan rápidamente, se espera que representen aproximadamente la mitad de todas las cargas de trabajo de los centros de datos.5 Este crecimiento desplaza la demanda de infraestructura de los grandes clústeres de entrenamiento centralizados hacia centros de datos regionales distribuidos ubicados más cerca de los usuarios finales.
Para soportar este cambio, se espera que la infraestructura se aleje de los diseños centrados en GPU hacia procesos nativos de inferencia.6
La infraestructura nativa de inferencia se utiliza comúnmente en:
- Centros de datos regionales que sirven aplicaciones de IA en tiempo real.
- Plataformas empresariales que ejecutan servicios de IA a gran escala de forma rentable.
- Casos de uso sensibles a la latencia, como IA conversacional, recomendaciones y búsqueda.
Aplicaciones de dominio específico
4. Procesamiento del lenguaje natural
Los modelos de PLN realizan tareas como resumen, clasificación y generación de lenguaje. Estos modelos se construyen sobre grandes datasets y requieren entornos de computación escalables.
Estas aplicaciones dependen de una ingesta de datos eficiente, almacenamiento y procesamiento de alto rendimiento.
- Los chatbots y agentes virtuales utilizan modelos de lenguaje preentrenados para responder preguntas y realizar tareas.
- Los sistemas de traducción automática dependen de capacidades de procesamiento paralelo para manejar contenido multilingüe.
- Los modelos de IA generativa crean nuevo contenido, a menudo entrenados utilizando arquitecturas avanzadas de deep learning.
5. Analítica predictiva
La analítica predictiva analiza tendencias de datos y pronostica eventos futuros. Estos modelos requieren una sólida gestión de datos y flujos de trabajo de IA estructurados.
La infraestructura de IA debe soportar el entrenamiento de modelos a escala e integrarse de forma segura con los sistemas existentes.
- En logística, los modelos pronostican tiempos de entrega y optimizan rutas.
- En finanzas, los modelos de machine learning identifican patrones de fraude y evalúan riesgos.
- En atención médica, los modelos predictivos estiman los resultados de los pacientes utilizando datos históricos.
6. Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación utilizan datos de usuario para generar sugerencias personalizadas de contenido o productos. Requieren un reentrenamiento continuo para adaptarse a nuevos comportamientos.
Estos sistemas requieren hardware especializado e infraestructura en la nube para manejar la inferencia en tiempo real a escala.
- Las plataformas de streaming clasifican vídeos según el historial de visualización.
- Los motores de comercio electrónico sugieren productos basados en datos de compra.
- Las plataformas publicitarias optimizan la entrega de contenido para la conversión.
7. IA para ciberseguridad
Mediante el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías, la IA ayuda a detectar y responder a amenazas de ciberseguridad.
Estos casos de uso dependen de medidas de seguridad avanzadas, ingesta de datos de alta velocidad e infraestructura de entrenamiento de modelos.
- Los sistemas de detección de intrusiones monitorizan la actividad de red utilizando algoritmos de IA.
- La protección de endpoints utiliza modelos de machine learning para identificar malware.
- Los sistemas de identidad evalúan el riesgo basándose en el comportamiento del usuario y los patrones de acceso.
8. Investigación científica y simulación
Las aplicaciones científicas de IA soportan la simulación, la comprobación de hipótesis y el descubrimiento acelerado. Estos proyectos a menudo requieren vastos recursos computacionales.
- Las plataformas de descubrimiento de fármacos simulan interacciones moleculares utilizando deep learning.
- Los modelos climáticos analizan grandes volúmenes de datos ambientales para predicciones a largo plazo.
- La ciencia de materiales utiliza IA para identificar compuestos potenciales basándose en datos de simulación.
Aplicaciones en el mundo físico
9. Visión artificial
Los modelos de visión artificial procesan imágenes y vídeo para detectar, segmentar o clasificar datos visuales. Se utilizan en sectores que requieren análisis visual en tiempo real. Estas aplicaciones se benefician de unidades de procesamiento tensorial y sistemas de archivos distribuidos para gestionar datos de manera eficiente.
- Las aplicaciones de imagen médica utilizan modelos de IA para detectar patrones en exploraciones.
- Los sistemas de vigilancia realizan seguimiento de objetos y detección de anomalías.
- Las herramientas de control de calidad en fabricación identifican defectos utilizando tareas de machine learning.
10. Sistemas autónomos
Los sistemas autónomos utilizan IA para operar de forma independiente y responder a entornos cambiantes. Requieren procesamiento de baja latencia y procesamiento de datos a gran escala.
Estos sistemas de IA dependen de altas demandas computacionales, que normalmente no son soportadas por las unidades centrales de procesamiento tradicionales.
- Los vehículos autónomos ejecutan modelos de IA para interpretar las entradas de los sensores y tomar decisiones.
- Los drones utilizan cargas de trabajo de machine learning para navegación y reconocimiento de objetivos.
- La robótica de almacén opera basándose en la detección y localización de objetos en tiempo real.
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
La infraestructura de IA se refiere a los sistemas y tecnologías centrales que permiten el desarrollo y despliegue de soluciones de IA.
Consta de tres componentes principales: computación, que proporciona la potencia de procesamiento (por ejemplo, GPU, TPU) necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA; datos, que incluye las herramientas y pipelines para recopilar, almacenar y preparar los grandes volúmenes de datos de los que dependen los sistemas de IA; y el modelo, que se refiere a los algoritmos y marcos de IA utilizados para aprender de los datos y hacer predicciones.
Estos elementos forman la base para construir, escalar y gestionar aplicaciones de IA de forma eficaz.
Un flujo de trabajo completo de IA incluye más que infraestructura. Estos son los pasos clave que soportan la infraestructura de IA:
1. Ingesta de datos
La recopilación de datos de alta calidad es el primer paso en el machine learning. La infraestructura debe soportar una ingesta de datos continua y de alta velocidad.
Los datos pueden provenir de registros internos, sensores o fuentes públicas.
Se requiere limpieza y transformación antes del entrenamiento del modelo.
2. Entrenamiento del modelo
El entrenamiento requiere acceso a hardware especializado y grandes datasets. El tiempo de entrenamiento afecta directamente la velocidad del desarrollo de IA.
Las GPU y TPU permiten un entrenamiento más rápido de los modelos de machine learning.
El entrenamiento distribuido permite dividir el procesamiento entre múltiples máquinas.
3. Validación y pruebas
Los modelos se prueban en datasets separados para verificar la precisión. Las pruebas ayudan a reducir el riesgo de errores en producción.
Se utilizan métricas para evaluar el rendimiento del modelo.
Los malos resultados pueden indicar problemas de datos o sobreajuste del modelo.
4. Despliegue
El despliegue traslada el modelo a un entorno real. Un despliegue fiable es necesario para aplicar modelos de IA a tareas empresariales reales.
Las herramientas de contenedores y el software de orquestación ayudan en el empaquetado y la distribución.
Las herramientas de monitorización rastrean el rendimiento del modelo y detectan la deriva.
Escalabilidad y flexibilidad: Las cargas de trabajo de IA generan volúmenes crecientes de datos y requieren una capacidad de cómputo cada vez mayor. La infraestructura debe escalar para acomodar datasets más grandes y modelos más complejos. Los entornos en la nube permiten la asignación dinámica de recursos y soportan una variedad de marcos de machine learning y modelos de despliegue.
Seguridad y cumplimiento: Las consideraciones de seguridad deben comenzar en la etapa de diseño. Los controles esenciales incluyen cifrado, restricciones de acceso y registros de auditoría automatizados. El cumplimiento de normativas como GDPR y HIPAA requiere que la infraestructura soporte la residencia de datos, la gestión de permisos y el seguimiento de actividades.
Integración con sistemas existentes: Las plataformas de IA deben operar junto con los sistemas de TI existentes. Sin una integración cuidadosa, las organizaciones corren el riesgo de crear silos de datos e ineficiencias en los procesos. Las API, los conectores de datos y el middleware ayudan a garantizar un intercambio de datos fluido y la compatibilidad entre diferentes entornos.
Preparación para el futuro y eficiencia: La infraestructura de IA debe ser adaptable a los rápidos cambios en herramientas y modelos. La arquitectura modular soporta actualizaciones incrementales. El uso eficiente de los recursos, incluyendo hardware de bajo consumo y refrigeración optimizada, ayuda a reducir costes y a prolongar la vida útil del sistema.
Implementar una infraestructura de IA sólida implica tanto desafíos técnicos como de planificación.
La disponibilidad en la nube para GPU, TPU y redes de alta velocidad es baja.
La integración con sistemas heredados puede requerir desarrollo personalizado.
La gobernanza de datos es compleja cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos sensibles.
El cumplimiento de los estándares legales necesita actualizaciones y auditorías constantes.
Infraestructura en la nube:
1. Proporciona acceso a vastos recursos computacionales bajo demanda.
2. Reduce los costes iniciales en comparación con la compra de hardware físico.
3. Soporta un escalado rápido para cargas de trabajo a corto plazo o cambiantes.
Infraestructura local:
1. Ofrece más control sobre los datos y los recursos de cómputo.
2. Puede ser necesaria para aplicaciones con estrictas reglas de privacidad o cumplimiento.
3. Más adecuada para una demanda de cómputo constante o a largo plazo.
Nota: Algunas organizaciones utilizan enfoques híbridos para satisfacer diferentes necesidades.
Cita esta investigación
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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