Simulador de Costes de Infraestructura IA: AWS vs Azure vs GCP
Como ingeniero de IA, sabes que elegir la plataforma cloud adecuada puede significar la diferencia entre un proyecto rentable y un agujero financiero. Este simulador te permite calcular el coste total de propiedad (TCO) real de ejecutar tus modelos de IA en las tres principales nubes públicas, incluyendo variables que normalmente se pasan por alto en las calculadoras oficiales.
¿Por qué necesitas este simulador?
Las calculadoras de precios oficiales de AWS, Azure y Google Cloud Platform muestran solo la punta del iceberg. No incluyen:
- Costes de transferencia de datos entre regiones
- Horas de mantenimiento y troubleshooting del equipo
- Penalizaciones por picos de carga inesperados
- Costes de formación específica por plataforma
- Diferencias en eficiencia energética entre instancias
Variables críticas que analizamos
Nuestro algoritmo considera factores que los ingenieros de IA calculan manualmente en hojas Excel:
Amortización de hardware local
Si estás considerando infraestructura on-premise, el simulador incluye la amortización mensual de GPUs, sistemas de refrigeración y equipos de red. Un cluster de 8x NVIDIA A100 puede amortizarse entre 15.000€ y 25.000€ mensuales dependiendo del uso.
Ancho de banda saliente
Los modelos de IA generativos pueden consumir cientos de GB mensuales en respuestas. A 0.085€/GB en AWS, 500GB de transferencia suponen 42.5€ mensuales solo en datos salientes.
Horas de sueño del equipo
Cada plataforma requiere diferentes niveles de mantenimiento. Azure suele necesitar más configuración inicial, mientras que GCP tiene mejor integración con herramientas de ML pero peor soporte en España.
Escenarios: Best Case vs Worst Case
El simulador te permite comparar tres escenarios:
- Best Case: Uso optimizado con instancias reservadas, auto-scaling perfecto y sin incidencias
- Worst Case: Picos de carga inesperados, problemas de compatibilidad y necesidad de escalado manual
- Realista: Promedio basado en datos de proyectos reales de IA en producción
Recomendaciones por tipo de modelo
Nuestro análisis de cientos de implementaciones muestra patrones claros:
- Llama 3 70B: GCP suele ser 8-12% más económico para fine-tuning continuo
- GPT-4 Inference: AWS tiene mejor latencia pero Azure ofrece mejores SLAs
- Transformers personalizados: Considera on-premise si superas las 400h/mes de entrenamiento
- Stable Diffusion: Azure tiene mejor integración con pipelines de CI/CD
Conclusión
No existe una plataforma perfecta para todos los casos de uso en IA. La elección depende de tu modelo específico, patrones de uso, expertise del equipo y requisitos de compliance. Este simulador te da una visión realista que va más allá de los precios por hora de instancia, ayudándote a tomar decisiones basadas en el coste total de propiedad.
Preguntas Frecuentes
¿Cómo se calculan las horas de sueño del equipo?
Las horas de sueño representan el tiempo que tu equipo dedica a mantenimiento, monitorización y troubleshooting. Se calcula multiplicando las horas mensuales por el coste hora de un ingeniero senior (65€/h) y un factor específico por plataforma (0.3 AWS, 0.35 Azure, 0.25 GCP, 0.5 on-premise) que refleja la complejidad de cada entorno.
¿Por qué GCP es más barato en transferencia de datos?
Google Cloud aplica un descuento del 10% en transferencia de datos salientes para cargas de trabajo de ML en Europa, gracias a sus acuerdos con operadores locales. Además, su red global tiene menos saltos entre regiones europeas, reduciendo costes de interconexión.
¿Incluye el simulador costes de formación?
Sí, indirectamente. El factor de horas de sueño más alto en Azure (0.35 vs 0.25 en GCP) refleja la curva de aprendizaje más pronunciada y la necesidad de más tiempo de configuración inicial. Para equipos sin experiencia previa en una plataforma, recomendamos añadir un 20% extra a las horas de sueño durante los primeros 3 meses.
¿Cómo afecta el tipo de cambio USD/EUR a los cálculos?
Todos los precios están convertidos a euros usando el tipo de cambio promedio de los últimos 6 meses (1 USD = 0.92 EUR). Para proyectos críticos, recomendamos añadir un buffer del 5% para fluctuaciones cambiarias, especialmente si tu facturación es en euros pero los costes cloud se facturan en dólares.