Supermicro AS-A126GS-TNBR<\/a><\/p>\n\n\n\nDise\u00f1ado para computaci\u00f3n cient\u00edfica, IA, automatizaci\u00f3n industrial y an\u00e1lisis de datos. Inversi\u00f3n aproximada: unos 460.352,17 \u20ac netos por servidor; consulte el precio actual en la ficha del producto.<\/p>\n\n\n\n
La diferencia respecto a un servidor GPU de nivel dos no consiste en que B200 \u00abhaga lo mismo, pero m\u00e1s r\u00e1pido\u00bb. Consiste en que realiza tareas que el otro no puede completar en un tiempo razonable: entrenar modelos propios desde cero, ajustar modelos con cientos de miles de millones de par\u00e1metros, atender a cientos de usuarios simult\u00e1neamente, realizar investigaci\u00f3n cient\u00edfica y simulaciones a escala industrial.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfPara qui\u00e9n?<\/strong> Para empresas que desarrollan productos basados en IA y no utilizan modelos ya preparados, sino que crean los suyos propios. Para instituciones de investigaci\u00f3n y universidades. Para operadores de telecomunicaciones, bancos, grandes grupos industriales y empresas farmac\u00e9uticas.<\/p>\n\n\n\nEn la pr\u00e1ctica, rara vez se compra una sola m\u00e1quina de este tipo. Tambi\u00e9n se necesitan infraestructura de red, alimentaci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n para el centro de datos; con 10 kW por chasis, normalmente entra en juego la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida. No es una compra de hardware, sino una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>\u00bfC\u00f3mo elegir un servidor para IA? Cinco preguntas que conviene plantearse<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n\u00bfYa sabe qu\u00e9 debe hacer la IA en su empresa?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi no es as\u00ed, elija el primer nivel. Por el precio de un port\u00e1til premium, obtendr\u00e1 un entorno en el que podr\u00e1 probar varias ideas en dos semanas y tomar decisiones basadas en hechos, no en presentaciones.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1ntas personas lo utilizar\u00e1n y con qu\u00e9 frecuencia?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nSi la respuesta es \u00abtoda la empresa, todos los d\u00edas\u00bb, un equipo de escritorio no ser\u00e1 suficiente y un servidor GPU para rack ser\u00e1 la opci\u00f3n adecuada. Conviene calcular cu\u00e1nto gasta actualmente en API en la nube y suscripciones. A gran escala, el hardware propio resulta m\u00e1s econ\u00f3mico en un horizonte de dos o tres a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfDesarrolla modelos propios o utiliza modelos ya preparados?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nEl uso de modelos ya preparados, incluso muy grandes, corresponde al segundo nivel. Desarrollar modelos propios ya requiere B200. Aqu\u00ed la frontera es clara y rara vez genera dudas sobre en qu\u00e9 lado se encuentra una empresa.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 tama\u00f1o tiene el modelo que necesita ejecutar y para cu\u00e1ntas personas?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nVuelva a la tabla de memoria. Si el modelo elegido ocupa 60 GB y deben utilizarlo cincuenta personas simult\u00e1neamente, una tarjeta con 96 GB de memoria es el m\u00ednimo absoluto; dos aportan margen y capacidad para crecer.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 puede soportar su centro de datos?<\/strong><\/h3>\n\n\n\nLa sorpresa m\u00e1s habitual en los proyectos de IA no tiene que ver con el hardware, sino con el edificio: cu\u00e1nta potencia el\u00e9ctrica puede suministrarse, si la climatizaci\u00f3n podr\u00e1 disipar el calor adicional y si hay espacio en el rack. Es mejor comprobarlo antes de realizar el pedido que despu\u00e9s de la entrega.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Qu\u00e9 m\u00e1s incluye el presupuesto de implantaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nEl precio del servidor suele representar entre el 70 y el 85% del presupuesto del proyecto. Conviene tener en cuenta las dem\u00e1s partidas ya en la fase de planificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\n- Alimentaci\u00f3n el\u00e9ctrica y rack<\/strong> – PDU con la potencia adecuada, distribuci\u00f3n de fases, alimentaci\u00f3n ininterrumpida y, en parte de la instalaci\u00f3n, tambi\u00e9n una nueva acometida el\u00e9ctrica.<\/li>\n\n\n\n
- Refrigeraci\u00f3n<\/strong> – hasta aprox. 5\u20136 kW por rack, la climatizaci\u00f3n de precisi\u00f3n suele ser suficiente. Por encima de 10 kW se utiliza refrigeraci\u00f3n l\u00edquida, lo que implica adaptar la sala y aplicar un procedimiento de mantenimiento independiente. Si la sala de servidores no se dise\u00f1\u00f3 para ello, conviene incluir este coste ya en el presupuesto.<\/li>\n\n\n\n
- Memoria RAM<\/strong> – las configuraciones para IA parten de varios cientos de gigabytes, y los precios de los m\u00f3dulos para servidores aumentaron notablemente en 2026. La diferencia entre 512 GB y 1 TB puede representar una partida importante del presupuesto.<\/li>\n\n\n\n
- Red<\/strong> – conmutador con el ancho de banda adecuado, transceptores y cableado. En las configuraciones en cl\u00faster se a\u00f1ade una red independiente para las GPU.<\/li>\n\n\n\n
- Almacenamiento<\/strong> – los modelos y las colecciones de documentos ocupan terabytes, y el ancho de banda de lectura debe corresponderse con el rendimiento de las tarjetas.<\/li>\n\n\n\n
- Implementaci\u00f3n<\/strong> – instalaci\u00f3n del software, puesta en marcha del modelo e integraci\u00f3n con el inicio de sesi\u00f3n corporativo y los sistemas que utiliz\u00e1is.<\/li>\n\n\n\n
- Soporte y garant\u00eda<\/strong> – para entornos de producci\u00f3n, el est\u00e1ndar es el servicio in situ al siguiente d\u00eda laborable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/span>Por d\u00f3nde empezar<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\nEl error m\u00e1s habitual en este tipo de compras es empezar por el cat\u00e1logo. El orden que funciona es el contrario: primero un \u00fanico caso de uso, despu\u00e9s el n\u00famero de usuarios, luego una comparativa con los costes actuales de la nube y, solo al final, la configuraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Si a\u00fan no sab\u00e9is exactamente para qu\u00e9 debe servir la IA, el primer nivel basta para varios meses de pruebas y cuesta lo mismo que un port\u00e1til. Si ya hab\u00e9is superado la fase de pruebas y el asistente debe trabajar para toda la empresa, el segundo nivel es actualmente la opci\u00f3n m\u00e1s sensata para la mayor\u00eda de las organizaciones. El tercer nivel se elige cuando desarroll\u00e1is vuestros propios modelos, y en ese caso la decisi\u00f3n normalmente no deja lugar a dudas.<\/p>\n\n\n\n
Si la configuraci\u00f3n debe adaptarse a vuestra sala de servidores \u2014en cuanto al n\u00famero de tarjetas, memoria, red o refrigeraci\u00f3n\u2014, nuestro equipo preparar\u00e1 una propuesta para vuestro caso de uso concreto.
<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n\n\n\n\u00bfCu\u00e1nto cuesta un servidor para IA?<\/strong> El rango es amplio: desde aprox. 5.524,23 \u20ac netos por un equipo de escritorio de la clase DGX Spark, pasando por aprox. 115.087,93 \u20ac por un servidor GPU para rack en configuraci\u00f3n inicial, hasta aprox. 460.351,02 \u20ac por una plataforma HGX B200. Al precio del hardware hay que a\u00f1adir 15\u201330% para alimentaci\u00f3n el\u00e9ctrica, refrigeraci\u00f3n, red e implementaci\u00f3n.<\/p> <\/div>
\u00bfUn servidor para IA resulta m\u00e1s rentable que la nube?<\/strong> Depende de la escala. El coste de la nube aumenta con el n\u00famero de consultas, mientras que el coste de un servidor propio es fijo: tras la compra, no pag\u00e1is por cada llamada. Por ello, conviene comparar las facturas actuales de API y suscripciones con la cuota del hardware repartida en tres a\u00f1os y el coste de la energ\u00eda. Con un uso intensivo, la infraestructura propia resulta m\u00e1s rentable; con un uso ocasional, la nube sigue siendo m\u00e1s econ\u00f3mica.<\/p> <\/div>
\u00bfCu\u00e1nta memoria GPU necesita un modelo de lenguaje?<\/strong> El modelo debe caber \u00edntegramente en la memoria de las tarjetas. A modo orientativo: un modelo de la clase 8B requiere unas decenas de gigabytes; uno de la clase 70B, entre 70 y 140 GB seg\u00fan la precisi\u00f3n de almacenamiento del modelo; y los modelos de m\u00e1s de 200 mil millones de par\u00e1metros parten de varios cientos de gigabytes. Adem\u00e1s, se necesita memoria para las conversaciones en curso, que aumenta con el n\u00famero de usuarios.<\/p> <\/div>
\u00bfBasta un servidor convencional con tarjeta gr\u00e1fica para IA?<\/strong> Para pruebas y casos de uso aislados, s\u00ed. Para producci\u00f3n, por lo general no, ya que las limitaciones son la memoria total de las tarjetas, as\u00ed como la alimentaci\u00f3n y la refrigeraci\u00f3n de una carcasa que no se dise\u00f1\u00f3 para ocho aceleradores.<\/p> <\/div>
\u00bfQu\u00e9 servidor para IA elegir para una empresa de hasta 50 personas?<\/strong> Si la IA debe funcionar en producci\u00f3n para toda la empresa, la opci\u00f3n m\u00e1s sensata es un servidor GPU para rack en una configuraci\u00f3n con dos tarjetas y posibilidad de a\u00f1adir m\u00e1s. Si a\u00fan est\u00e1is en fase de pruebas o lo utiliza un solo equipo, basta un equipo de escritorio de la clase DGX Spark o, alternativamente, dos unidades conectadas en un \u00fanico sistema.<\/p> <\/div>
\u00bfCu\u00e1nta electricidad consume un servidor para IA?<\/strong> Un equipo de escritorio consume alrededor de 240 W. Un servidor GPU para rack, desde aprox. 2 kW con dos tarjetas hasta 5\u20136 kW con ocho, y una plataforma HGX B200, alrededor de 10 kW. Calculad el coste seg\u00fan vuestra propia tarifa por kWh y el tiempo de funcionamiento previsto: en operaci\u00f3n continua, la diferencia entre los niveles es de varias decenas de veces.<\/p> <\/div> <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Hace apenas dos a\u00f1os, \u00abIA propia\u00bb significaba para la mayor\u00eda de las empresas una cosa: una suscripci\u00f3n a ChatGPT o Copilot. Hoy, cada vez m\u00e1s organizaciones llegan a un punto en el que la nube deja de ser suficiente. Los motivos suelen ser tres: costes que crecen con el n\u00famero de consultas, datos que no<\/p>\n","protected":false},"author":33,"featured_media":1700,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_meta-robots-noindex":"","_yoast_wpseo_meta-robots-nofollow":"","_yoast_wpseo_meta-robots-adv":"","_yoast_wpseo_bctitle":"","_yoast_wpseo_canonical":"","_yoast_wpseo_opengraph-title":"","_yoast_wpseo_opengraph-description":"","_yoast_wpseo_opengraph-image":"","_yoast_wpseo_twitter-title":"","_yoast_wpseo_twitter-description":"","_yoast_wpseo_twitter-image":"","footnotes":""},"categories":[19,88,16],"tags":[],"class_list":["post-1701","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-hardware-y-tecnologia","category-inteligencia-artificial-y-nuevas-tecnologias","category-servidores-y-almacenamiento"],"yoast_head":"\n
Servidores para IA: costes y niveles de inversi\u00f3n | Senetic<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u00bfQu\u00e9 servidor elegir para IA? Descubre tres niveles de inversi\u00f3n, los costes reales y cinco preguntas que te ayudar\u00e1n a elegir el hardware.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.senetic.es\/blog\/1701,que-servidor-para-ia-elegir-tres-niveles-de-inversion-y-costes-reales\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Servidores para IA: costes y niveles de inversi\u00f3n | Senetic\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u00bfQu\u00e9 servidor elegir para IA? 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