Qué es una «neocloud»: el auge de la nube creada para la IA

Cómo la infraestructura que prioriza la GPU está remodelando la nube y dónde encaja Hivenet

Antes de sumergirnos en las definiciones, preparemos el escenario. La próxima evolución de la nube de GPU ya está aquí. Se llama neocloud, un nuevo tipo de infraestructura en la nube centrada en la IA y diseñada para ofrecer rendimiento, transparencia y sostenibilidad. En este artículo se explica qué es la neocloud, por qué es importante y cómo la tecnología Compute de Hivenet se sitúa a la vanguardia de este movimiento.

Antes de la revolución de la IA, la nube tenía un propósito diferente. Los proveedores tradicionales optimizados para las tareas web y de almacenamiento se quedaron atrás en la era del rendimiento de las GPU en la nube y de la infraestructura en la nube centrada en la IA. Los hiperescaladores tradicionales, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, crearon sus ofertas de nube pública para cargas de trabajo amplias y de uso general, pero estas plataformas se enfrentan a desafíos para satisfacer las necesidades especializadas de la IA. El cambio a la infraestructura de neocloud revela por qué los modelos más antiguos no podían satisfacer las necesidades informáticas intensivas de hoy en día. Las neonubes son una clase moderna de arquitectura de nube que llena la brecha entre las nubes centralizadas de hiperescala y las redes de telecomunicaciones distribuidas.

A medida que las organizaciones adoptan cada vez más la IA, aumenta la demanda de infraestructuras de GPU de alto rendimiento, lo que impulsa el rápido crecimiento del mercado de las neonubes.

La nube no se creó para la IA

La nube, tal como la conocemos, proviene de una época diferente. Fue diseñado para aplicaciones web, bases de datos y alojamiento de archivos. Prosperó gracias a la virtualización y a los modelos de pago por uso. Luego apareció la IA, y la antigua infraestructura comenzó a mostrar sus grietas.

Las cargas de trabajo de IA no funcionan bien con la computación genérica. Necesitan GPU, interconexiones rápidas y patrones de acceso que no sean adecuados para las máquinas virtuales con varios usuarios. La administración de la infraestructura de GPU de alto rendimiento en entornos con varios inquilinos presenta desafíos, como garantizar el aislamiento de la carga de trabajo, el alto rendimiento y la baja latencia, que requieren soluciones de red especializadas. Como resultado, comenzó a surgir un nuevo tipo de proveedor: más eficiente, rápido y centrado en la GPU. Así es como la industria ha empezado a llamar la neonube.

Este cambio marca más que una mejora técnica. Representa una nueva filosofía en el diseño de la nube: una filosofía que cambia la abstracción por el control y la escalabilidad por la eficiencia.

¿Qué es una neocloud?

Una neocloud es esencialmente una evolución moderna de la nube de GPU: una nube que prioriza la IA y diseñada para la próxima generación de cargas de trabajo basadas en datos. Las neoclouds están diseñadas específicamente y se basan en una infraestructura especializada para cumplir con los exigentes requisitos de las tareas avanzadas de inteligencia artificial.

Un neocloud es una nueva generación de proveedores de nube de GPU creados específicamente para la computación con IA y GPU. Todavía no es un término de marketing convencional, sino una etiqueta emergente para las empresas que se están replanteando la infraestructura de nube en torno a las cargas de trabajo centradas en la IA. Estos proveedores diseñan para el aprendizaje automático, la inferencia y el procesamiento de datos a gran escala. La inferencia de IA es un enfoque fundamental, ya que cuenta con una infraestructura de GPU sólida e instancias de GPU escalables que son esenciales para gestionar estas cargas de trabajo de manera eficiente.

En lugar de centros de datos en expansión optimizados para el almacenamiento y la computación basada en CPU, las neoclouds dan prioridad a las GPU de alto rendimiento, el acceso directo y la simplificación de los precios. Sirven a desarrolladores, investigadores y empresas emergentes que buscan potencia bruta sin los gastos generales de una hiperescaladora. Las neoclouds ofrecen precios más competitivos en comparación con los proveedores de nube tradicionales debido a que sus operaciones son más ágiles y ofrecen menos servicios. Se centran en ofrecer servicios de nube especializados y GPUaaS de servicio, que se adaptan específicamente a las cargas de trabajo de IA impulsadas por GPU. En esencia, son un nuevo tipo de infraestructura informática de IA centrada en la flexibilidad y la velocidad.

Cómo hemos llegado hasta aquí

Cuando AWS se lanzó en 2006, el problema que resolvió fue la expansión de la infraestructura. Las empresas no querían gestionar los servidores, los racks ni la refrigeración. La nube convirtió los gastos de capital en costos operativos, una idea simple y elástica que transformó la informática. Se espera que las inversiones en neonubes crezcan de manera significativa, y se prevé que el mercado de las GPUaaS alcance los 12 260 millones de dólares en 2030, frente a los 3 800 millones de 2024.

Avancemos rápidamente hasta la década de 2020. El nuevo obstáculo no son los servidores ni los discos, sino las GPU. El entrenamiento en inteligencia artificial exige una enorme densidad de procesamiento, y la inferencia requiere un acceso de baja latencia a hardware especializado. Los hiperescaladores no se diseñaron para este tipo de carga. Sus modelos se basan en entornos virtualizados y pilas de redes genéricas, que introducen latencia e incrementan los costos. Por ejemplo, el coste medio por hora de una instancia DGX H100 de NVIDIA para los proveedores tradicionales es de 98 dólares, mientras que en una neocloud se reduce a 34 dólares, lo que representa un ahorro del 66%. Las neoclouds proporcionan un acceso más rápido a las GPU más recientes en comparación con los proveedores de nube tradicionales, lo que aborda estas limitaciones de forma eficaz. Las GPU Tensor Core H100, A100 y A10 de NVIDIA se encuentran entre los tipos de GPU disponibles para las cargas de trabajo de IA. Las GPU potentes y el hardware de IA especializado son esenciales para soportar las cargas de trabajo de IA modernas, ya que permiten un entrenamiento, una inferencia y una implementación de la IA escalables y eficientes.

Los neoclouds ofrecen recursos de GPU bajo demanda con precios flexibles de pago por uso. Para las organizaciones con necesidades más grandes o más predecibles, se ofrecen descuentos por volumen a partir de un límite de 500 horas de GPU al mes, y se pueden acordar opciones de contratos a largo plazo para garantizar importantes recursos de GPU durante períodos prolongados. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir entre un acceso escalable e inmediato y acuerdos personalizados en función de sus patrones de uso.

Esta brecha abrió la puerta a una nueva generación de proveedores: CoreWeave, Lambda Labs, Crusoe, Nebius, Scaleway y, ahora, Hivenet. Estas empresas comparten un principio: crear una infraestructura optimizada para las cargas de trabajo de inteligencia artificial, no para las hojas de cálculo de oficina.

Qué hace que una neocloud sea diferente

Las neoclouds se distinguen porque combinan la flexibilidad de la GPU como servicio con la solidez de la infraestructura informática de IA moderna. Su enfoque en el acceso directo a la GPU, la facturación simplificada y el diseño distribuido crean un nuevo estándar de rendimiento y rentabilidad en la era en la que la IA es lo primero. El soporte integral y la infraestructura segura son esenciales para proteger las cargas de trabajo delicadas de la IA y garantizar la fiabilidad de las operaciones. Los neoclouds están diseñados para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes al ofrecer servicios de IA escalables y de alto rendimiento adaptados a los requisitos empresariales e individuales. Las asociaciones estratégicas entre los proveedores de neocloud, los operadores de centros de datos y los líderes de la IA impulsan la innovación y amplían las oportunidades de mercado en todo el ecosistema de infraestructuras de nube.

1. La GPU es lo primero, no la CPU

Los hiperescaladores crearon sus plataformas en CPU porque el alojamiento web y las cargas de trabajo de SaaS no necesitaban computación en paralelo. Las neonubes invierten eso. Empiezan con las GPU como base y, a menudo, ofrecen acceso desde cero o capas de virtualización delgadas para obtener el máximo rendimiento.

2. Precios transparentes

Los precios tradicionales de la nube son un laberinto: procesamiento, almacenamiento, salida, IOPS y tarifas ocultas. Muchas neonubes eliminan las tarifas de salida, lo que hace que sus precios sean más asequibles y predecibles para los usuarios que necesitan transferir grandes cantidades de datos. Las neonubes simplifican esta tarea. Cobran por GPU por hora (o incluso por segundo, como hace Hivenet Compute) y hacen que los costos sean predecibles. Esto hace que sea más fácil presupuestar la GPU como servicio, especialmente para los equipos más pequeños. Los neoclouds suelen utilizar las GPU de NVIDIA para garantizar una alta fiabilidad y rendimiento en las tareas de inteligencia artificial.

3. Rendimiento sin burocracia

El aprovisionamiento de una GPU en una nube importante a menudo implica esperar, configurar y negociar. Las neoclouds están diseñadas para ofrecer velocidad. Son ideales para tareas informáticas de alto rendimiento, ya que soportan cargas de trabajo exigentes de datos e inteligencia artificial que requieren un rendimiento uniforme y optimizado. Las instancias se activan en cuestión de segundos, a menudo con acceso directo mediante SSH o API. La escalabilidad permite a los usuarios ajustar rápidamente los tamaños de los clústeres de GPU sin largas listas de espera ni sobreaprovisionamiento. La infraestructura de Neocloud puede escalar de unas pocas a miles de GPU en menos de 15 minutos.

4. Diseño distribuido o soberano

Si bien algunas neoclouds aún dependen de centros de datos centralizados, otras adoptan arquitecturas distribuidas o soberanas a nivel regional, en las que las cargas de trabajo permanecen más cerca de los usuarios y cumplen con las normativas locales. Hivenet va más allá al distribuir la computación entre una red global de dispositivos reales, lo que convierte la capacidad inactiva en energía de nube utilizable. Muchos proveedores de neocloud diseñan centros de cómputos teniendo en cuenta la residencia y la soberanía de los datos para garantizar el cumplimiento normativo en sectores regulados, como la sanidad y las finanzas.

5. Mentalidad nativa de la IA

Los neoclouds integran herramientas y plantillas para el entrenamiento, el ajuste y la inferencia de modelos de forma inmediata. Muchos neoclouds incluyen NVIDIA CUDA preinstalado para soportar los marcos de aprendizaje automático más populares, como TensorFlow y PyTorch, lo que permite acelerar la GPU para las tareas de aprendizaje profundo. Suponen que los usuarios están creando o desplegando sistemas de inteligencia artificial, y no solo alojando sitios web. Esta arquitectura que prioriza la IA los define como una clase distinta de infraestructura informática de IA. Los neoclouds se centran exclusivamente en la infraestructura de IA y ofrecen soluciones personalizadas, como entornos de IA preconfigurados y herramientas de MLOps integradas.

Por qué el antiguo modelo de nube tiene dificultades

El modelo de nube a hiperescala es eficiente para el escalado horizontal: millones de aplicaciones ligeras en máquinas virtuales. Sin embargo, las cargas de trabajo de IA escalan verticalmente: necesitan nodos potentes, memoria densa e interconexiones rápidas. Una carga de trabajo de IA requiere una infraestructura especializada, como GPU, GPU o TPU, y configuraciones de hardware optimizadas para un procesamiento y una escalabilidad de alto rendimiento.

En ese entorno, la virtualización se convierte en un cuello de botella. El rendimiento de la red disminuye. La latencia aumenta. Y los modelos de facturación que tenían sentido para las aplicaciones web se vuelven agotadores para las cargas de trabajo de la GPU.

Los desarrolladores acaban pagando por las GPU inactivas porque los tiempos de activación son prolongados y los relojes de facturación no se detienen al instante. Por eso, las nubes modernas, como Compute de Hivenet, utilizan la facturación por segundo y los precios transparentes de las GPU para hacer que la computación de alto rendimiento sea viable para los equipos más pequeños.

Ejemplos de neonubes en la actualidad

En conjunto, estas empresas representan la base de la infraestructura neocloud moderna y muestran cómo la industria está evolucionando hacia un diseño centrado en la IA y centrado en la GPU. Muchos de estos proveedores ofrecen servicios de GPU en la nube especializados y optimizados para las cargas de trabajo de la IA, y aprovechan los recursos informáticos de alto rendimiento de la GPU, las interconexiones avanzadas, como NVLink e InfiniBand, y las arquitecturas diseñadas para el entrenamiento y la inferencia de la IA a gran escala.

El término «neocloud» todavía no es propiedad de nadie. Sin embargo, ya se usa para describir un grupo de proveedores modernos de infraestructura de nube con GPU:

• Colmena — distribuido, sostenible y centrado en la privacidad: creado en dispositivos reales en lugar de centros de datos.
• Core Weave — que alguna vez fue una startup de minería de criptomonedas, ahora es una de las más grandes Nubes de GPU centradas en la IA en EE. UU.
• Laboratorios Lambda : una de las favoritas de los ingenieros de aprendizaje automático por su sencillez de conectar y entrenar.
• Nube de Crusoe — construye granjas de GPU alimentadas con energía desperdiciada de gas de combustión.
• Nebius — surgió de Yandex y ofrece una infraestructura de nube de GPU europea.

Difieren en escala y filosofía, pero todos comparten el mismo cambio: de la virtualización basada en la CPU a la especialización basada en la GPU dentro de la infraestructura de neocloud.

La economía de las neonubes

Más allá del rendimiento, la economía de las neonubes se define por los modelos de precios de la nube de GPU y la rentabilidad de la infraestructura de cómputos de IA. Estos factores ponen de manifiesto cómo las neonubes hacen que la computación mediante GPU de gama alta sea más asequible y accesible para las cargas de trabajo de IA modernas. Esta asequibilidad también se extiende a las cargas de trabajo de análisis con uso intensivo de datos, lo que permite a las organizaciones ejecutar de manera eficiente análisis de datos complejos e información basada en la inteligencia artificial sin costos prohibitivos.

Las neonubes prosperan porque rompen el monopolio de los costos de los hiperescaladores. Alquilar una sola instancia del A100 a un gran proveedor puede superar los 3 dólares/hora, con cargos ocultos por el almacenamiento y la salida. Las neoclouds funcionan a una fracción de esa cantidad (a veces un 60% menos) gracias a una mejor utilización y una arquitectura más eficiente.

Esta ventaja en los precios de la nube de GPU hace que las neoclouds sean particularmente atractivas para las empresas emergentes de IA y los equipos de investigación que gestionan presupuestos limitados.

Compute de Hivenet, por ejemplo, ofrece instancias RTX 4090 por unos 0,40 €/hora y 5090 por 0,75 €/hora. Sin gastos de instalación. Sin compromisos fijos. Facturación solo por segundo.

Esa transparencia no solo reduce los costos. Restaura la confianza. Los desarrolladores saben lo que pagan y cuándo se detiene el contador.

El ángulo de la sostenibilidad

En esta sección se destaca cómo la evolución de una nube de GPU sostenible y una computación de IA ecológica pueden reducir el impacto medioambiental de las cargas de trabajo intensivas de IA.

La computación con IA tiene un problema energético. Las GPU consumen mucha energía y los centros de datos consumen grandes cantidades de electricidad solo para refrigerarse. Las neoclouds no pueden solucionar este problema por completo, pero algunas, como Hivenet, adoptan un enfoque distribuido.

En lugar de construir nuevas instalaciones, Hivenet utiliza la huella energética existente de los dispositivos inactivos: ordenadores, consolas y servidores que ya están encendidos en todo el mundo. Esto convierte la capacidad no utilizada en computación sin coste medioambiental adicional.

No solo es eficiente, sino que también es regenerativo. Hace que la nube pase de la extracción a la participación. Esto convierte a Hivenet en uno de los plataformas de nube de GPU más sostenibles, que ofrece una opción de computación de IA genuinamente ecológica.

Por qué es importante la «neonube»

El término puede ser nuevo, pero la idea no lo es. Cada ola de computación redefine la forma en que accedemos a la energía. Los mainframes dieron paso a las computadoras personales, luego a las máquinas virtuales y luego a la web. La IA es el siguiente punto de inflexión, y la neocloud es su capa de infraestructura. El rápido aumento de la IA generativa está impulsando una demanda sin precedentes de infraestructuras escalables y de alto rendimiento, mientras que las exigentes cargas de trabajo de IA requieren soluciones en la nube especializadas optimizadas para la formación y la inferencia intensivas.

El surgimiento de la neocloud señala un cambio filosófico: de la abstracción infinita al diseño intencional. Desde vender computación por gigabytes hasta diseñarla en función de cargas de trabajo reales.

Eso es importante para todos los que crean IA en la actualidad, desde desarrolladores independientes hasta laboratorios de investigación y empresas que buscan controlar sus datos y costos.

El lugar de Hivenet en la era de las neonubes

Hivenet forma parte del movimiento neocloud y encarna sus principios de diseño distribuido, precios transparentes y accesibilidad basada en la GPU.

Hivenet no comenzó con las GPU, sino con la creencia de que la nube podía ser distribuido, soberano y justo. Con el tiempo, esa filosofía satisfizo naturalmente las necesidades de los equipos de IA frustrados por las nubes centralizadas.

Compute con Hivenet reúne tres elementos que definen el movimiento de las neonubes:

1. Infraestructura que prioriza la GPU — Las GPU RTX 4090 y 5090 están listas para el entrenamiento, la inferencia y la simulación.
2. Precios transparentes — facturación por segundo sin tarifas de salida o almacenamiento sorpresa.
3. Arquitectura distribuida — dispositivos reales que forman una nube global descentralizada que prioriza la sostenibilidad y la soberanía.

Esa combinación convierte a Hivenet en la piedra angular de la infraestructura de neocloud, una infraestructura que reinventa quién es el propietario de la nube en primer lugar.

Para aprende más o discuta su Necesidades de infraestructura de IA, póngase en contacto con el equipo de Hivenet hoy mismo.

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El camino por delante

La neoclube no es una palabra de moda, es una dirección. En los próximos años, más proveedores seguirán la misma lógica: simplificar, especializar y descentralizar. La nube del futuro será más pequeña, rápida y estará más cerca de donde se generan los datos.

Para Hivenet, esta es una continuación de su visión. El base distribuida que impulsa sus servicios de almacenamiento, procesamiento y transferencia de archivos ya anticipa este cambio. A medida que los modelos de IA crezcan y se diversifiquen, también lo hará la necesidad de un procesamiento flexible, ético y asequible.

La neocloud se convertirá en la norma. Colmena Acabo de llegar primero.

Para obtener más información sobre la infraestructura de neocloud y la nube de GPU para cargas de trabajo de IA, explore más información en el Blog de Hivenet o comience a crear hoy mismo con Compute con Hivenet.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué es una neocloud?

Una neocloud es una nube que prioriza la IA y que se basa en GPU en lugar de CPU. Está diseñada para el aprendizaje automático, la inferencia y otras cargas de trabajo con uso intensivo de datos que requieren computación de alta velocidad.

¿En qué se diferencia una neocloud de una nube tradicional?

Las nubes tradicionales se basan en máquinas virtuales con gran cantidad de CPU y en una facturación compleja. Las neoclouds simplifican esta tarea al ofrecer un acceso prioritario a la GPU, precios transparentes de GPU en la nube y un mejor rendimiento para las cargas de trabajo de IA.

¿Por qué es importante la GPU como servicio?

La GPU como servicio brinda a los desarrolladores un acceso flexible a las GPU de alto rendimiento sin tener que poseer hardware. Es una característica clave de la infraestructura informática de la IA que se utiliza para el entrenamiento, el ajuste preciso y la inferencia de modelos.

¿Qué hace que Hivenet forme parte del movimiento de las neonubes?

Hivenet combina la infraestructura distribuida, la facturación por segundo y un diseño de nube de GPU sostenible. Ofrece un modelo de computación de IA ecológico que hace recursos avanzados de GPU más accesible.

¿Es una neonube adecuada para mi negocio?

Si sus cargas de trabajo incluyen inteligencia artificial, aprendizaje profundo o renderizado, una neocloud puede reducir drásticamente los costos y, al mismo tiempo, mejorar el rendimiento. Para el alojamiento web o el almacenamiento generales, un proveedor tradicional puede ser suficiente.

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