Nvidia: cómo está “imprimiendo” dinero con la IA en 2024

El motor financiero que está transformando startups, investigadores y gigantes tecnológicos

Introducción

En los últimos meses, cada vez más titulares gritan que Nvidia está “printing money”. No es una metáfora: la compañía está generando flujos de ingresos sin precedentes gracias a la explosión de la IA generativa y a la necesidad de centros de datos ultra‑potentes. Si eres emprendedor, investigador o ingeniero de datos, entender este fenómeno es clave para decidir dónde invertir tu presupuesto de cómputo. En este artículo encontrarás:

• Un análisis financiero actualizado de Nvidia.
• Comparativas de costos reales entre GPUs on‑premise y soluciones cloud.
• Un tutorial paso a paso para obtener créditos gratuitos y desplegar tu primer modelo.
• Riesgos, alternativas y una checklist práctica.
• Un script Python que automatiza la estimación de costes y la selección de la mejor opción.

1. Nvidia y el segmento Data Center: cifras que hablan por sí mismas

Dato curioso: la línea de productos Nvidia DGX genera más de US$1 mil millones en ingresos anuales solo en el segmento de investigación académica.

2. Coste real de entrenar un modelo grande

2.1. Escenario on‑premise (GPU Nvidia H100)

2.2. Escenario cloud (AWS p4d.24xlarge – 8 × H100)

# Precio por hora (USD)
aws pricing get-products \
    --service-code AmazonEC2 \
    --filters Type=TERM_MATCH,Field=instanceType,Value=p4d.24xlarge \
    --region us-east-1 \
    --output json | jq '.priceList[0].terms.OnDemand[][].priceDimensions[][].pricePerUnit.USD'

• Precio hora: US$32,77
• Duración estimada entrenamiento (12 h)
• Coste total: US$393 (sin CAPEX, sin mantenimiento).

Conclusión práctica: Si tu proyecto necesita menos de 200 h de entrenamiento al año, la nube es la opción más barata. Si superas ese umbral, la inversión on‑premise empieza a amortizarse.

3. Tutorial rápido: obtener créditos y lanzar tu primer modelo en la nube

Paso 1 – Registrarse en Nvidia GPU Cloud (NGC)

1. Ve a https://ngc.nvidia.com y crea una cuenta gratuita.
2. En el panel, solicita $200 USD en créditos de prueba para instancias cloud (válido 30 días).

Paso 2 – Lanzar una instancia con TensorFlow 2.12 + CUDA 12

# Instala la CLI de NGC
pip install nvidia-ngc

# Inicia sesión
ngc config set --api-key <TU_API_KEY>

# Crea la instancia (p4d.24xlarge) en AWS
ngc resource create-instance \
    --name my-ia-instance \
    --region us-east-1 \
    --instance-type p4d.24xlarge \
    --image tensorflow:2.12-cuda12.0-runtime

Paso 3 – Entrenar un modelo de ejemplo (GPT‑Neo 2.7B)

# Dentro de la instancia
git clone https://github.com/EleutherAI/gpt-neox.git
cd gpt-neox
pip install -r requirements.txt

# Script de entrenamiento rápido (1 epoch, 8 GPUs)
python train.py \
    --model-type gpt_neo \
    --num-layers 32 \
    --hidden-size 4096 \
    --seq-length 2048 \
    --batch-size 8 \
    --epochs 1 \
    --distributed

Paso 4 – Guardar el modelo en NGC Registry

ngc registry model upload \
    --model-name my-gpt-neo \
    --description "GPT-Neo 2.7B fine‑tuned on datos de texto español" \
    --path ./checkpoints/

¡Listo! Has entrenado y almacenado tu modelo sin tocar una sola tarjeta física.

4. Alternativas a Nvidia (cuando el presupuesto es limitado)

5. Checklist de decisiones de infraestructura IA

• ¿Cuál es el horizonte de entrenamiento?

  • < 200 h/año → Cloud (AWS, GCP, Azure).
  • > 200 h/año → Evaluar CAPEX on‑premise.

• ¿Necesitas latencia ultra‑baja para inferencia?

  • Sí → Considera DGX o soluciones de inferencia en edge (Jetson, Triton Inference Server).

• ¿Tienes personal técnico para mantenimiento?

  • No → Cloud gestionado (NGC, SageMaker).

• ¿Presupuesto limitado?

  • Usa créditos NGC + plataformas “pay‑as‑you‑go”.

• ¿Requieres compatibilidad con frameworks no‑CUDA?

  • Evalúa AMD ROCm o TPU.

6. Riesgos y mitigaciones

7. Script Python para estimar automáticamente el coste total

import math

def coste_onpremise(price_gpu, hours, power_w=300, power_cost=0.12, maint_per_year=200):
    """Calcula el coste total de entrenar en una GPU on‑premise."""
    energia = (power_w * hours / 1000) * power_cost          # $ por energía
    total = price_gpu + energia + maint_per_year
    return total

def coste_cloud(price_per_hour, hours):
    """Coste en la nube sin CAPEX."""
    return price_per_hour * hours

# Parámetros de ejemplo
price_h100 = 30000          # USD
hours_train = 100
price_hour_aws = 32.77

onprem = coste_onpremise(price_h100, hours_train)
cloud  = coste_cloud(price_hour_aws, hours_train/8)   # 8 GPUs en p4d

print(f"On‑premise (H100):  ${onprem:,.2f}")
print(f"Cloud (AWS p4d):    ${cloud:,.2f}")

# Decisión automática
if onprem < cloud:
    print("➡️  Resulta más barato comprar la GPU.")
else:
    print("➡️  Mejor usar la nube para este workload.")

Ejecuta el script con

Herramienta mencionada: DigitalOcean