La inferencia de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) se ha convertido en un desafío crítico para los departamentos de TI, especialmente cuando se busca un equilibrio entre latencia y coste operativo. Aunque las GPU siguen siendo el hardware dominante, los aceleradores de inteligencia artificial emergentes prometen ventajas en ciertos escenarios. Sin embargo, la realidad es que el rendimiento depende en gran medida de dos fases claramente diferenciadas: la fase de Prefill (procesamiento del prompt) y la fase de Decode (generación de tokens). La métrica clave para la primera es el tiempo hasta el primer token (TTFT), mientras que en la segunda se mide el tiempo por token de salida (TPOT). Un análisis reciente sobre el modelo Llama2-7B revela que las GPU destacan en la fase Prefill, intensiva en cómputo paralelo, mientras que algunos aceleradores como GroqRack logran un TPOT significativamente menor durante Decode cuando no hay batching. No obstante, conforme crece el tamaño del lote, las GPU recuperan su ventaja en rendimiento de Decode. Estos hallazgos subrayan que no existe un ganador absoluto: cada plataforma presenta fortalezas según la fase y la carga de trabajo. Para las empresas que buscan optimizar sus despliegues de inteligencia artificial, entender esta diferenciación es esencial. Aquí es donde una estrategia de IA para empresas bien diseñada marca la diferencia. En Q2BSTUDIO ayudamos a las organizaciones a seleccionar la infraestructura y el software más adecuados para cada etapa del proceso de inferencia. Nuestros servicios de aplicaciones a medida y software a medida permiten integrar modelos LLM con sistemas legacy, mientras que nuestras soluciones en servicios cloud AWS y Azure garantizan escalabilidad bajo demanda. Además, combinamos estas capacidades con ciberseguridad avanzada y servicios de inteligencia de negocio como Power BI para extraer el máximo valor de los datos generados por los modelos. Los agentes IA que desarrollamos son capaces de orquestar flujos de trabajo híbridos, aprovechando las ventajas de cada tipo de acelerador según la fase de inferencia. Si su empresa planea desplegar LLMs en producción, le invitamos a contactarnos para diseñar una arquitectura que optimice tanto el coste como la latencia, basándonos en un análisis por fases que va más allá de las métricas genéricas.