{"id":864,"date":"2026-07-09T09:47:53","date_gmt":"2026-07-09T09:47:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zupino.com\/uncategorized\/why-cloud-ai-is-losing-ground-to-amds-local-hardware\/"},"modified":"2026-07-09T09:47:53","modified_gmt":"2026-07-09T09:47:53","slug":"por-que-la-ia-en-la-nube-esta-perdiendo-terreno-frente-al-hardware-local-de-amd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zupino.com\/es\/generative-ai\/large-language-models\/why-cloud-ai-is-losing-ground-to-amds-local-hardware\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 la IA est\u00e1 pasando de la nube al hardware local"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-863\" srcset=\"https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4.jpg 1080w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.zupino.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/zupino_image_20260709_2c1ac4-18x10.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de Google DeepMind (@googledeepmind) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA en la nube no va a desaparecer. Los modelos m\u00e1s grandes siguen necesitando enormes centros de datos, aceleradores especializados, memoria de gran ancho de banda, energ\u00eda, sistemas de refrigeraci\u00f3n y el tipo de infraestructura de ingenier\u00eda que solo un peque\u00f1o n\u00famero de empresas puede permitirse. Para entrenar modelos de vanguardia, la nube sigue siendo fundamental.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El cambio se est\u00e1 produciendo en otro \u00e1mbito: la inferencia. Una vez entrenado un modelo, la cuesti\u00f3n es d\u00f3nde debe ejecutarse. \u00bfDeber\u00edan enviarse todas las solicitudes, documentos, im\u00e1genes, consultas de clientes o flujos de trabajo internos a un servidor remoto? \u00bfO deber\u00eda realizarse una mayor parte de ese procesamiento en el propio dispositivo, en la oficina, en un centro de datos privado o en el per\u00edmetro de la red?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ah\u00ed es donde la estrategia de AMD en materia de hardware de IA local y distribuido cobra mayor inter\u00e9s. AMD ha venido posicionando productos como los procesadores Ryzen AI, las plataformas Ryzen AI Max y los aceleradores Instinct en torno a una idea m\u00e1s amplia: las cargas de trabajo de IA no se concentrar\u00e1n todas en un \u00fanico lugar. Algunas permanecer\u00e1n en entornos de nube a hiperescala. Otras se trasladar\u00e1n a la infraestructura empresarial. Y otras se ejecutar\u00e1n directamente en ordenadores personales, estaciones de trabajo y dispositivos perif\u00e9ricos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El resultado no es una confrontaci\u00f3n clara entre la IA en la nube y la IA local. Se trata m\u00e1s bien de un reequilibrio m\u00e1s pr\u00e1ctico de la infraestructura.<\/span><\/p><h2><span>La nube resolvi\u00f3 el primer problema de la IA<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La primera ola de adopci\u00f3n de la IA generativa se impuls\u00f3 desde la nube por una raz\u00f3n. Las empresas quer\u00edan acceder a modelos potentes sin tener que comprar el hardware, contratar equipos especializados en infraestructura ni gestionar implementaciones complejas. Las plataformas en la nube hicieron que la IA pareciera estar disponible de inmediato. Una empresa pod\u00eda probar chatbots, la automatizaci\u00f3n de documentos, asistentes de programaci\u00f3n, la generaci\u00f3n de im\u00e1genes o herramientas de an\u00e1lisis a trav\u00e9s de API y plataformas alojadas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ese modelo sigue presentando claras ventajas. Es escalable, flexible y m\u00e1s f\u00e1cil de implementar. Permite a las empresas acceder a los modelos m\u00e1s recientes sin obligarlas a gestionar el hardware subyacente. Para los equipos m\u00e1s peque\u00f1os, la nube sigue siendo la forma m\u00e1s r\u00e1pida de experimentar.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Pero la nube tambi\u00e9n conlleva algunas desventajas. Cada solicitud tiene que recorrer una distancia. Cada documento confidencial puede salir del entorno de la organizaci\u00f3n. Cada consulta se suma a los costes de uso. Cada dependencia de un proveedor externo plantea dudas sobre la disponibilidad, el precio y el control. Estos problemas se hacen m\u00e1s evidentes a medida que la IA pasa de la fase experimental a las operaciones diarias.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa puede aceptar depender de la nube para un uso ocasional de la IA. La situaci\u00f3n se complica cuando la IA se integra en la atenci\u00f3n al cliente, la revisi\u00f3n jur\u00eddica, el desarrollo de software, la supervisi\u00f3n de riesgos, los sistemas industriales o los flujos de trabajo de conocimiento internos. En ese momento, la latencia, la privacidad, la previsibilidad de los costes y la gobernanza empiezan a tener tanta importancia como la capacidad de los modelos.<\/span><\/p><h2><span>La inferencia tiene una din\u00e1mica econ\u00f3mica diferente<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El entrenamiento de un modelo avanzado requiere una gran inversi\u00f3n de capital y un elevado consumo de recursos inform\u00e1ticos. Para ello, se necesitan cl\u00fasteres enormes y una infraestructura altamente especializada. La inferencia es diferente. La inferencia consiste en el uso repetido del modelo: formular preguntas, generar respuestas, resumir documentos, clasificar im\u00e1genes, ayudar a los empleados o gestionar agentes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A medida que aumenta el uso, la inferencia puede resultar costosa de una forma m\u00e1s sutil. Es posible que una sola consulta no suponga un gran gasto, pero millones de consultas relacionadas con empleados, clientes, flujos de trabajo y aplicaciones pueden alterar el panorama financiero. Para las empresas que utilizan la IA a gran escala, la cuesti\u00f3n es si cada interacci\u00f3n debe facturarse a trav\u00e9s de un servicio remoto en la nube.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esta es una de las razones por las que el hardware local est\u00e1 ganando protagonismo. La ejecuci\u00f3n local de modelos m\u00e1s peque\u00f1os u optimizados puede reducir los costes recurrentes de la nube para determinadas cargas de trabajo. Adem\u00e1s, puede resultar \u00fatil en casos de uso en los que la respuesta inmediata es fundamental, como herramientas de atenci\u00f3n al cliente, monitorizaci\u00f3n industrial, dispositivos sanitarios, rob\u00f3tica, centros de atenci\u00f3n telef\u00f3nica, sistemas de ciberseguridad o asistentes personales de IA.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los materiales para desarrolladores de AMD sobre los procesadores Ryzen AI apuntan en esta direcci\u00f3n, con ejemplos de implementaciones h\u00edbridas de modelos de lenguaje grandes (LLM) locales dise\u00f1adas para mejorar m\u00e9tricas como el tiempo hasta el primer token y los tokens por segundo mediante el uso conjunto de la NPU y la GPU. AMD tambi\u00e9n ha descrito GAIA como una aplicaci\u00f3n de IA generativa de c\u00f3digo abierto dise\u00f1ada para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales y privados en ordenadores con Windows optimizados para el hardware Ryzen AI.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Lo importante no es que todas las empresas vayan a empezar de repente a ejecutar sus propios modelos de lenguaje a gran escala de forma local. La mayor\u00eda no lo har\u00e1. Lo importante es que ahora es posible distribuir de forma inteligente un mayor n\u00famero de casos de uso de la IA entre la nube y la infraestructura local.<\/span><\/p><h2><span>La privacidad es un argumento m\u00e1s s\u00f3lido que la velocidad<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La latencia es importante, pero la privacidad puede ser el motivo m\u00e1s convincente para utilizar la IA local.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Muchos flujos de trabajo de IA implican material sensible: contratos, registros financieros, comunicaciones con los clientes, c\u00f3digo fuente, estrategia interna, informaci\u00f3n m\u00e9dica, documentos sujetos a normativa o datos personales. Incluso cuando los proveedores de servicios en la nube ofrecen un alto nivel de seguridad, algunas organizaciones prefieren mantener ciertos procesos m\u00e1s cerca de su propio entorno.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto es especialmente relevante en sectores regulados, en el sector p\u00fablico, en defensa, en sanidad, en finanzas y en cualquier organizaci\u00f3n con estrictas obligaciones de confidencialidad. Un sistema de IA local puede reducir la cantidad de datos que se env\u00edan al exterior. Tambi\u00e9n puede facilitar la gesti\u00f3n, ya que la organizaci\u00f3n tiene un control m\u00e1s claro sobre d\u00f3nde se almacenan los datos, qui\u00e9n puede acceder a ellos y durante cu\u00e1nto tiempo se conservan.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Eso no significa que la IA local sea autom\u00e1ticamente m\u00e1s segura. Las implementaciones locales siguen necesitando medidas de seguridad, supervisi\u00f3n, controles de acceso, aplicaci\u00f3n de parches y gobernanza de los modelos. Un sistema local mal gestionado puede generar sus propios riesgos. Sin embargo, para determinados casos de uso, la capacidad de procesar datos en el propio dispositivo o dentro de una infraestructura controlada supone una ventaja considerable.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es aqu\u00ed donde el modelo de IA \u00abcloud-first\u00bb puede parecer menos adecuado. Cuanto m\u00e1s confidencial es el flujo de trabajo, m\u00e1s atractiva resulta una infraestructura local o privada.<\/span><\/p><h2><span>La oportunidad de AMD no se limita a los centros de datos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A menudo se habla de AMD en relaci\u00f3n con los aceleradores de IA para infraestructuras a gran escala. Sus series Instinct MI300 y MI350 forman parte de ese debate sobre los centros de datos, y la empresa presenta la serie MI350 como dise\u00f1ada para la IA generativa, la computaci\u00f3n de alto rendimiento, el entrenamiento y la inferencia de alta velocidad. AMD afirma que la serie MI350 utiliza su arquitectura CDNA 4 y est\u00e1 dirigida a las infraestructuras modernas de IA.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Pero la historia de la IA local es diferente. Se trata de llevar un rendimiento \u00fatil de la IA a los ordenadores personales, las estaciones de trabajo y los dispositivos perif\u00e9ricos, y no solo a los grandes cl\u00fasteres de servidores. AMD ha promocionado las plataformas \u00abRyzen AI Halo\u00bb y \u00abRyzen AI Max PRO\u00bb para ordenadores personales y estaciones de trabajo con IA local de tipo \u00abagentic\u00bb, posicion\u00e1ndolas para flujos de trabajo empresariales en los que se combinan el hardware y el software de IA.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto es importante porque la adopci\u00f3n de la IA se est\u00e1 volviendo menos centralizada. Es posible que los empleados quieran asistentes de IA que puedan trabajar con archivos locales. Los desarrolladores pueden necesitar ayuda con la programaci\u00f3n sin tener que enviar repositorios confidenciales fuera de la empresa. Los dise\u00f1adores, analistas e ingenieros pueden querer un rendimiento de IA a nivel de estaci\u00f3n de trabajo. Los operadores industriales pueden necesitar IA cerca de las m\u00e1quinas y los sensores. Los equipos de campo pueden necesitar sistemas que funcionen incluso cuando la conectividad sea limitada.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>En esas situaciones, el hardware local no supone un paso atr\u00e1s respecto a la nube. Se adapta mejor al entorno operativo.<\/span><\/p><h2><span>Los modelos m\u00e1s peque\u00f1os est\u00e1n cambiando el c\u00e1lculo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Hace unos a\u00f1os, la idea de ejecutar una IA generativa \u00fatil a nivel local parec\u00eda poco realista para la mayor\u00eda de las organizaciones. Los modelos de gran tama\u00f1o eran demasiado pesados, el hardware era demasiado limitado y la experiencia de usuario no era lo suficientemente buena.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Eso ha cambiado. Los modelos m\u00e1s peque\u00f1os han mejorado. La cuantificaci\u00f3n ha reducido los requisitos de memoria. Los aceleradores de hardware son ahora m\u00e1s accesibles. Los desarrolladores est\u00e1n aprendiendo a combinar modelos locales y en la nube en flujos de trabajo pr\u00e1cticos. Las investigaciones recientes sobre la implementaci\u00f3n de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en el borde tambi\u00e9n han puesto de relieve por qu\u00e9 la inferencia local resulta cada vez m\u00e1s viable en entornos en los que la privacidad, la latencia y la conectividad son factores importantes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto no significa que los modelos locales siempre est\u00e9n a la altura de los mejores modelos en la nube. A menudo no es as\u00ed. Es posible que los modelos alojados m\u00e1s grandes sigan superando a los sistemas locales m\u00e1s peque\u00f1os en tareas de razonamiento complejo, conocimientos amplios, programaci\u00f3n y tareas multimodales. Sin embargo, muchos casos de uso empresarial no requieren el modelo m\u00e1s potente disponible, sino un modelo lo suficientemente bueno que sea r\u00e1pido, privado, asequible y fiable.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa distinci\u00f3n es importante. El mercado de la IA lleva a\u00f1os centr\u00e1ndose en la capacidad de los modelos. La siguiente etapa se centrar\u00e1 m\u00e1s en la adecuaci\u00f3n. Es posible que un equipo jur\u00eddico encargado de resumir pol\u00edticas internas no necesite un modelo de vanguardia para cada tarea. Una planta de fabricaci\u00f3n que supervisa equipos puede necesitar m\u00e1s una baja latencia que una inteligencia general amplia. Un flujo de trabajo de atenci\u00f3n al cliente puede requerir rapidez, control de costes y protecci\u00f3n de datos. Es posible que un dispositivo de campo tenga que funcionar sin conexi\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El hardware local resulta atractivo cuando el mejor modelo no es el m\u00e1s potente, sino el m\u00e1s adecuado.<\/span><\/p><h2><span>La nube sigue teniendo ventaja para las cargas de trabajo pesadas<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No hay que exagerar las ventajas de la IA local. Muchas cargas de trabajo de IA seguir\u00e1n bas\u00e1ndose en la nube, ya que esta sigue siendo el entorno m\u00e1s pr\u00e1ctico para el entrenamiento a gran escala, la inferencia compleja, el escalado r\u00e1pido y el acceso a modelos de vanguardia.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas tambi\u00e9n deben tener en cuenta la carga operativa. La adquisici\u00f3n de hardware local es solo el principio. Necesitan personal capaz de gestionarlo, actualizar los modelos, ocuparse de la seguridad, medir el rendimiento e integrar los sistemas en los flujos de trabajo existentes. Los proveedores de servicios en la nube eliminan gran parte de esa carga.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tambi\u00e9n est\u00e1 la cuesti\u00f3n de la flexibilidad. El hardware de IA se queda obsoleto r\u00e1pidamente. Los modelos cambian. Las cargas de trabajo evolucionan. Una empresa que invierte mucho en infraestructura local debe tener la seguridad de que el hardware seguir\u00e1 siendo \u00fatil el tiempo suficiente como para justificar el gasto de capital. Los servicios en la nube ofrecen mayor flexibilidad, aunque pueden resultar caros a gran escala.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso, la mejor opci\u00f3n es un modelo h\u00edbrido. La nube seguir\u00e1 gestionando las cargas de trabajo m\u00e1s exigentes y el\u00e1sticas. El hardware local asumir\u00e1 una parte cada vez mayor de los flujos de trabajo en los que la privacidad, la latencia, los costes recurrentes o la conectividad hacen que una implementaci\u00f3n exclusivamente en la nube resulte menos atractiva.<\/span><\/p><h2><span>La cuesti\u00f3n clave para las empresas es determinar d\u00f3nde debe ubicarse cada carga de trabajo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Para las empresas, la decisi\u00f3n no deber\u00eda partir de AMD, Nvidia, Microsoft, Amazon, Google ni ning\u00fan otro proveedor. Deber\u00eda partir de la carga de trabajo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa debe preguntarse qu\u00e9 debe hacer el sistema de IA, qu\u00e9 datos va a procesar, con qu\u00e9 rapidez debe responder, con qu\u00e9 frecuencia se ejecutar\u00e1, qu\u00e9 nivel de calidad del modelo se requiere y qu\u00e9 riesgos se generan si el sistema depende de un servicio externo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un proyecto de marketing de bajo riesgo puede ser perfectamente adecuado para una herramienta en la nube. Una revisi\u00f3n jur\u00eddica delicada puede requerir una infraestructura privada. Un bot de atenci\u00f3n al cliente puede combinarse entre la recuperaci\u00f3n local y la generaci\u00f3n en la nube. Un sistema de monitorizaci\u00f3n de una f\u00e1brica puede necesitar procesamiento en el borde, ya que el retraso o la p\u00e9rdida de conectividad son inaceptables. Un equipo de desarrollo de software puede necesitar asistencia local para la programaci\u00f3n de repositorios propios.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una vez que se comprende la carga de trabajo, la elecci\u00f3n de la infraestructura resulta m\u00e1s clara.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aqu\u00ed es tambi\u00e9n donde la amplia gama de productos de AMD puede marcar la diferencia. La empresa no solo comercializa un tipo de chip de IA. Est\u00e1 tratando de abastecer a varios segmentos del mercado: aceleradores para centros de datos, CPU, computaci\u00f3n adaptativa, ordenadores con IA, estaciones de trabajo e implementaciones en el borde. La propia AMD describe su cartera de IA como un conjunto que abarca soluciones de CPU, GPU y computaci\u00f3n adaptativa para diferentes necesidades de implementaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa amplitud resulta \u00fatil porque la infraestructura de IA se est\u00e1 fragmentando cada vez m\u00e1s. No habr\u00e1 un \u00fanico modelo de implementaci\u00f3n universal.<\/span><\/p><h2><span>Qu\u00e9 significa esto para la estrategia de IA<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El auge del hardware local de IA est\u00e1 cambiando la forma en que las empresas deben plantearse la planificaci\u00f3n en materia de IA. En lugar de dar por sentado que todas las herramientas de IA son suscripciones en la nube, necesitan un mapa de la infraestructura.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>\u00bfQu\u00e9 flujos de trabajo pueden utilizar con seguridad la IA en la nube p\u00fablica? \u00bfCu\u00e1les requieren una nube privada? \u00bfCu\u00e1les deber\u00edan ejecutarse en servidores locales? \u00bfCu\u00e1les pueden ejecutarse en los dispositivos de los empleados? \u00bfCu\u00e1les necesitan hardware perif\u00e9rico? \u00bfQu\u00e9 modelos son suficientemente buenos a nivel local y cu\u00e1les requieren realmente una capacidad de vanguardia?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>No se trata solo de una decisi\u00f3n de TI. Afecta al cumplimiento normativo, las compras, la ciberseguridad, las finanzas, las operaciones y la experiencia del usuario. Una empresa que opte por la IA en la nube para todo puede ganar en rapidez, pero perder\u00e1 el control de los costes. Una empresa que opte por la IA local para todo puede ganar en control, pero generar\u00e1 complejidad. La estrategia m\u00e1s acertada es tomar una decisi\u00f3n meditada.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Lo mismo ocurre con los inversores que siguen de cerca el mercado del hardware de IA. La oportunidad no radica simplemente en que la IA en la nube est\u00e9 perdiendo terreno y el hardware local est\u00e9 ganando terreno. La oportunidad radica en que las cargas de trabajo de IA se est\u00e1n multiplicando, y cada tipo de carga de trabajo requiere una infraestructura diferente. Esto abre un espacio para las empresas capaces de suministrar hardware eficiente en diversos entornos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El papel de AMD en ese cambio depender\u00e1 no solo de los resultados de las pruebas de rendimiento, sino tambi\u00e9n de la compatibilidad con el software, la aceptaci\u00f3n por parte de los desarrolladores, la confianza de las empresas, la capacidad de suministro y el grado en que su hardware se adapte a los flujos de trabajo reales de la IA. En la infraestructura de IA, el rendimiento puro es importante. La facilidad de uso y el ecosistema tambi\u00e9n lo son.<\/span><\/p><h2><span>El camino a seguir es el modelo h\u00edbrido<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El futuro m\u00e1s probable no es aquel en el que la IA en la nube salga perdiendo y la IA local salga ganando, sino aquel en el que la IA se vuelva m\u00e1s distribuida.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Grande <a href=\"https:\/\/www.zupino.com\/es\/herramientas-de-inteligencia-artificial\/las-10-mejores-herramientas-de-escritura-con-ia-de-2025\/\">modelos<\/a> seguir\u00e1n entren\u00e1ndose y prest\u00e1ndose desde los principales centros de datos. Las empresas utilizar\u00e1n infraestructura privada para flujos de trabajo sensibles o de gran volumen. Los ordenadores personales y las estaciones de trabajo gestionar\u00e1n m\u00e1s tareas de IA a nivel local. Los dispositivos perif\u00e9ricos procesar\u00e1n los datos cerca de los sensores, las m\u00e1quinas y los usuarios. Los servicios en la nube seguir\u00e1n proporcionando escalabilidad y acceso a modelos de vanguardia, pero ya no ser\u00e1n la respuesta por defecto para todas las tareas de IA.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso es tan importante la apuesta de AMD por el hardware local. Refleja un cambio real en el mercado. Las empresas ya no quieren que la capacidad de IA se limite a un servicio remoto. Quieren tener parte de ella bajo su propio control, cerca de sus propios datos e integrada en sus propios flujos de trabajo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA en la nube no est\u00e1 perdiendo terreno en el sentido de que se est\u00e9 quedando obsoleta. Lo que est\u00e1 perdiendo es su exclusividad. En la primera fase de la IA generativa, la nube era el centro de gravedad natural. En la siguiente fase, ese centro estar\u00e1 m\u00e1s distribuido.<\/span><\/p><p><span>Las empresas que se den cuenta de esto desde el principio no se preguntar\u00e1n si la IA en la nube o la local es mejor en general. Se preguntar\u00e1n qu\u00e9 entorno es el m\u00e1s adecuado para cada tarea. Ah\u00ed es donde se forjar\u00e1 la verdadera ventaja en materia de infraestructura.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A medida que la IA en la nube se enfrenta a la competencia del hardware local de AMD, el panorama de los modelos de lenguaje a gran escala y los sistemas generativos est\u00e1 evolucionando. 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