¿Cuál es la diferencia práctica entre on-prem, cloud y modelo híbrido?

On-prem significa que el cómputo vive en servidores físicos en las instalaciones de la empresa. Cloud significa que se usa capacidad de terceros (AWS, Azure, GCP) bajo demanda. El modelo híbrido combina ambos: cargas base en on-prem y picos de demanda en cloud, o datos sensibles en on-prem y procesamiento tolerante en cloud.

¿Cuándo conviene on-prem para AI?

On-prem conviene cuando el costo por unidad de cómputo en cloud supera la amortización del hardware, cuando los datos no pueden salir de las instalaciones, o cuando se requiere latencia mínima para aplicaciones productivas en tiempo real.

• Cargas de trabajo predecibles y sostenidas en el tiempo.
• Datos regulados: salud, finanzas, datos de clientes bajo normativa local.
• Equipo técnico interno capaz de operar y mantener la infraestructura.
• Plazos de implementación no urgentes (4–12 semanas para hardware AI de alta gama).

¿Cuándo conviene cloud para AI?

Cloud conviene para experimentos, pilotos de corta duración o cargas muy variables donde la capacidad on-prem estaría ociosa. También para modelos propietarios que solo están disponibles en APIs cloud, o cuando el equipo no tiene capacidad operativa para gestionar hardware.

• Proyectos piloto de 1 a 3 meses sin certeza de escala futura.
• Modelos propietarios como GPT o Claude que solo se consumen vía API.
• Cargas con picos estacionales muy pronunciados y base baja.
• Organizaciones sin equipo de infraestructura propio.

¿Cómo calcular el punto de equilibrio entre cloud y on-prem?

El punto de equilibrio depende del costo mensual cloud actual vs. la amortización del hardware on-prem (típicamente en 3 años) más energía, espacio y mantenimiento. Con cargas sostenidas superiores a 500 horas de GPU por mes, on-prem suele ser más económico a partir del segundo año.

¿Qué es un modelo híbrido AI y cuándo tiene sentido?

Un modelo híbrido usa on-prem para la carga base previsible y cloud para los picos de demanda. Tiene sentido cuando la carga varía significativamente entre períodos (por ejemplo, procesamiento nocturno intensivo más consultas diurnas moderadas) y cuando el equipo tiene madurez operativa para gestionar ambos entornos.