En el panorama de la inteligencia artificial en rápida evolución, elegir el cómputo adecuado en AWS entre GPUs, CPUs o silicio personalizado como Inferentia y Trainium puede marcar la diferencia entre un proyecto eficiente y uno ineficiente. Las GPUs, especialmente las NVIDIA H100 en instancias P5, siguen siendo el referente para entrenar modelos grandes, ofreciendo tiempos 50-80% más rápidos en muchos entrenamientos, aunque en 2025 los precios pueden llegar a aproximadamente $32/hour debido a cuellos de botella en la oferta.

Para tareas de preprocesamiento, despliegues ligeros o cargas de trabajo que no requieren paralelismo masivo, las CPUs como las C5 son una opción económica y fiable, con costes de entorno $0.10/hour para operativas de preparación y pruebas. Su ventaja es la flexibilidad y el coste reducido en etapas tempranas del ciclo de vida del modelo.

El silicio personalizado de AWS, representado por Inferentia e Trainium y sus nuevas versiones Inf2 y Trn2, ofrece una mejora de precio-rendimiento de 30-40% tanto para inferencia como para entrenamiento en casos optimizados. Combinado con los núcleos Graviton4 orientados a eficiencia energética y sostenibilidad, la tendencia apunta a que los chips personalizados podrían alcanzar un 20-30% de cuota de mercado para 2026, especialmente en cargas de producción donde la eficiencia por dólar y consumo energético es crítica.

La recomendación práctica es medir y probar con datos reales: use SageMaker u otras herramientas de benchmarking para evaluar latencia, coste por inferencia y throughput antes de decidir la arquitectura. Muchas veces una estrategia híbrida resulta óptima: CPUs para desarrollo y preprocesado, GPUs para entrenamiento intensivo y silicio personalizado para inferencia a escala. Esto ayuda a equilibrar coste, velocidad y sostenibilidad.

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En resumen, no existe una única respuesta: la mejor elección depende del modelo, el volumen de inferencias, el presupuesto y objetivos de sostenibilidad. Prueba, mide y optimiza. Si quieres que evaluemos tu carga de trabajo y propongamos una arquitectura optimizada con foco en rendimiento, coste y seguridad, en Q2BSTUDIO estamos listos para ayudarte.