La partida de almacenamiento en la nube del presupuesto de un proyecto de IA casi nunca es la causa del sobrecoste. El almacenamiento es predecible: sabes el tama\u00f1o del conjunto de datos, conoces la tarifa por GB y puedes calcular el coste mensual antes de que empiece el proyecto. La partida que pilla por sorpresa a los equipos es la que no aparece en el presupuesto inicial: la transferencia de datos. <\/p>\n\n
Las facturas de la nube por las cargas de trabajo de IA en 2026 est\u00e1n superando las previsiones entre un 30 y un 40 por ciento. No es porque el almacenamiento se haya encarecido, sino porque el entrenamiento genera un movimiento de datos que nadie hab\u00eda tenido en cuenta en el presupuesto. El gasto en s\u00ed no es nuevo. Lo que s\u00ed es nuevo es su magnitud. <\/p>\n\n
Habla con un experto de Nexsan\u00ae sobre la serie Unity\u2122 NV y la infraestructura de entrenamiento de IA \u2192<\/a><\/strong><\/p>\n\n \u00bfPor qu\u00e9 las cargas de trabajo de IA generan cargos inesperados por tr\u00e1fico de salida de la nube?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Las tarifas de salida de la nube \u2014que os cuestan entre 0,08 y 0,12 d\u00f3lares por gigabyte en AWS, Azure y GCP\u2014 se aplican cada vez que los datos salen del almacenamiento en la nube hacia el entorno de computaci\u00f3n. El entrenamiento de IA no lee un conjunto de datos una sola vez, sino que lo lee repetidamente en cada \u00e9poca, cada guardado de punto de control, cada restauraci\u00f3n de punto de control y cada pasada de validaci\u00f3n. Un conjunto de datos de entrenamiento de 10 TB con repeticiones peri\u00f3dicas puede generar 4.000 d\u00f3lares al mes en tarifas de salida antes de que el modelo est\u00e9 listo. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n Las tarifas de salida no son una rareza en los precios de los proveedores de servicios en la nube. Son el resultado l\u00f3gico de una condici\u00f3n arquitect\u00f3nica concreta: los datos de entrenamiento y la capacidad de c\u00e1lculo para el entrenamiento est\u00e1n separados por un l\u00edmite de facturaci\u00f3n de red. <\/p>\n\n Cuando el sistema de IA extrae datos de entrenamiento del almacenamiento de objetos en la nube \u2014AWS S3, Azure Blob, GCP Cloud Storage\u2014, cruza ese l\u00edmite. El proveedor de la nube registra la transferencia y te la cobra: 0,087 $\/GB en Azure, 0,09 $ en AWS y entre 0,08 $ y 0,12 $ en GCP, dependiendo del destino. No se trata de recargos punitivos, sino de la forma en que los proveedores de la nube te cobran por el uso de la red que realiza tu tarea de entrenamiento. <\/p>\n\n En la mayor\u00eda de los planes de infraestructura de IA, el tr\u00e1fico de salida se considera insignificante: un error de redondeo que se suma a los costes de computaci\u00f3n y almacenamiento. Pero la arquitectura garantiza que el tr\u00e1fico de salida ser\u00e1 considerable. No se trata de una anomal\u00eda en la facturaci\u00f3n, sino del resultado previsible de una decisi\u00f3n de dise\u00f1o sobre d\u00f3nde se almacenan los datos. <\/p>\n\n Descubre c\u00f3mo cambia el c\u00e1lculo del coste total de propiedad (TCO) en las instalaciones para las cargas de trabajo de IA \u2192<\/a><\/strong><\/p>\n\n La raz\u00f3n por la que el egress es mayor de lo esperado no es el tama\u00f1o del conjunto de datos. Es el n\u00famero de veces que el proceso de entrenamiento procesa los datos. <\/p>\n\n El entrenamiento de un modelo con un conjunto de datos de 10 TB no implica mover 10 TB. Se mueven 10 TB por \u00e9poca, y la mayor\u00eda de las ejecuciones de entrenamiento necesitan entre 10 y 50 \u00e9pocas para converger. Cada \u00e9poca es una pasada completa por el conjunto de datos. Cada vez que se guarda un punto de control, se guarda el estado del modelo en el almacenamiento. Cada vez que se restaura un punto de control \u2014cuando falla o se reinicia una ejecuci\u00f3n distribuida\u2014, se recupera ese estado. Las pasadas de validaci\u00f3n leen una parte independiente. El ajuste de hiperpar\u00e1metros vuelve a ejecutar la secuencia a partir de puntos de control anteriores. <\/p>\n\n El volumen total de datos que se mueve en una sola ronda de entrenamiento con un conjunto de datos de 10 TB suele oscilar entre 100 TB y 500 TB. A 0,09 $\/GB, eso supone entre 9.000 $ y 45.000 $ por ronda. Los equipos que calcularon el coste de la nube como \u00ab10 TB \u00d7 tarifa de almacenamiento\u00bb se equivocaron por un orden de magnitud antes incluso de que terminara la primera \u00e9poca. <\/p>\n\n Incluso en un escenario m\u00e1s modesto \u2014un conjunto de datos de 10 TB, con cuatro o cinco pasadas completas a la semana\u2014 se siguen generando unos 4.000 d\u00f3lares al mes en tr\u00e1fico de salida. El coste de almacenamiento para el mismo conjunto de datos en AWS S3: unos 230 d\u00f3lares al mes. La partida de salida de datos es m\u00e1s de 17 veces superior a la de almacenamiento, y es la que no se hab\u00eda tenido en cuenta en el presupuesto. <\/p>\n\n\n
El l\u00edmite de facturaci\u00f3n es un hecho arquitect\u00f3nico, no una anomal\u00eda en los precios<\/strong><\/h2>\n\n
C\u00f3mo el entrenamiento potencia la transferencia<\/strong><\/h2>\n\n