Por Georgia Butler, redactora de DCD centrada en historias sobre empresas y cargas de trabajo

En los últimos años, hemos visto cómo la IA dominaba prácticamente todos los titulares (al menos en DCD, así se sentía) y, en general, la atención se centraba en inversiones masivas, desarrollo de infraestructura, cambios tecnológicos como el aumento de densidades, refrigeración líquida y, por supuesto, chips, chips, chips.

Pero, como reportera de Nube e Híbridos de DCD, quizás lo más notable para mí ha sido la proliferación de empresas de "nube de IA" que han surgido de la nada, se han derivado de operaciones de criptominería o son simplemente proveedores de TI y servicios que aprovechan la demanda.

Se ha convertido en una especie de broma recurrente entre mi editor y yo: "¿Otra nube de GPU? ¡Otra semana en la oficina!".

La industria está en auge —la inversión abunda—, pero hay cada vez más rumores. Se ha hablado de una burbuja de "IA" desde que aumentó el interés inicial, pero informes recientes parecen indicar que, tal vez, el estallido de esa burbuja esté cada vez más cerca.

Tanto Amazon Web Services (AWS) como Microsoft han sido examinados de cerca por su número aparentemente reducido de proyectos de centros de datos en los últimos meses, aunque ambos sostienen que esto es simplemente negocios como siempre y que están administrando la capacidad de acuerdo a dónde la necesitan.

Noelle Walsh, presidenta de operaciones en la nube de Microsoft, declaró en una publicación de LinkedIn: «Por naturaleza, cualquier iniciativa nueva e importante de este tamaño y escala requiere agilidad y perfeccionamiento a medida que aprendemos y crecemos con nuestros clientes. Esto significa que estamos ralentizando o pausando algunos proyectos iniciales. Si bien podemos ajustar estratégicamente nuestros planes, seguiremos creciendo con fuerza y ​​asignando inversiones que se ajusten a las prioridades del negocio y la demanda de los clientes».

Al otro lado del mundo, el presidente del Grupo Alibaba, Joe Tsai, expresó públicamente su preocupación por el inicio de una especie de burbuja, señalando específicamente que «se habla, literalmente, de 500.000 millones de dólares, varios cientos de miles de millones de dólares. No creo que sea del todo necesario. Creo que, en cierto modo, la gente está invirtiendo antes de la demanda actual, pero proyecta una demanda mucho mayor».

Al mismo tiempo, CoreWeave, quizás uno de los actores más importantes en el espacio de la nube de IA o “neo-nube”, comenzó a cotizar en la bolsa de valores Nasdaq.

Un desarrollo muy emocionante, para el sector y para el propio CoreWeave, pero algo empañado por la posible recaudación de la IPO de hasta 1.500 millones de dólares, 4.000 millones menos de lo que se había propuesto anteriormente y a raíz de informes de que Microsoft supuestamente había cancelado algunos contratos.

Sin embargo, en medio de todo esto, la cantidad de nubes de GPU ha seguido aumentando. Tan solo en marzo de 2025, Tata Communications lanzó su nube Vayu, el nacimiento de Neon Cloud, así como la llegada de GPU Cloud de alt Inc. y Cartagon.ai, entre otras.

Ben Baldieri, autor del boletín 'The GPU' y responsable de desarrollo comercial de Panchaea, estima que han surgido alrededor de 145 empresas de nube de GPU en los últimos años.

“Esto abarca desde los grandes actores hasta los pequeños proveedores especializados que han terminado teniendo algún tipo de relación directa con Nvidia y han creado una pequeña nube soberana o algo así”, explica Baldieri.

Él separa las “neoclouds” en niveles, y denomina al Nivel Uno como las grandes empresas: “CoreWeaves, Lambdas, Nebius”, que están todas “increíblemente bien capitalizadas” y tienen sus propios centros de datos o contratos de colocation masivos.

Luego están los de “Nivel Dos”, que tienen algunos contratos privados, pero tal vez no espacios dedicados, y cuyas ofertas se limitan en su mayoría a hardware o similar, y los de “Nivel Tres”, que según Baldieri son en su mayoría revendedores o corredores, que venden la misma capacidad una y otra vez.

A principios de este mes, DCD habló con el director ejecutivo y fundador de la red de implementación de inteligencia artificial Parasail, Mike Henry, sobre la cantidad de proveedores en el mercado.

Henry cuestionó la existencia de un problema de sobresaturación, y declaró a DCD: «Realmente no creo que haya un límite para la demanda. No decidimos construir otra nube de GPU, sino que nos fijamos en lo que los clientes querían: buenos precios bajo demanda, el hardware más reciente, las mejores velocidades, etc.».

"No creo que haya sobresaturación en absoluto. Creo que apenas estamos empezando, para ser honesto", agregó.

Bien podría ser así. Por otro lado, ya hemos pasado por esto antes. Todo lo que sube, en algún momento debe bajar.

Dentro de las empresas de “nivel dos”, Baldieri anticipa que habrá cierta consolidación del mercado.

Algunas de esas empresas medianas tienen software realmente interesante. Virtualización, por ejemplo. Así que no me sorprendería que hubiera adquisiciones en ese sentido.

Agrega que podría ver algunas nubes de GPU moviéndose hacia verticales específicas para diferenciarse, porque "si puedes especializarte lo suficiente, no estás compitiendo con nadie".

Baldieri habla positivamente sobre el futuro de las empresas de primer nivel, que sugiere que podrían pivotar hacia un modelo de nube de IA pública como el que estamos acostumbrados a ver de AWS, Microsoft, Google y otros, aunque esto las pondría en competencia aún más directa con los hyperscalers.

En cuanto al Nivel Tres, Baldieri afirma: «Creo que siempre van a existir. Siempre habrá un caso en el que alguien finalice un contrato con X cantidad de GPU y estas sigan activas, y exista un mercado para vender esa capacidad restante».

En general, Baldieri parece esperar un cambio al que las empresas tendrán que adaptarse, pero no un colapso impactante, lo que es una buena noticia para las acciones de IA que han sufrido unos meses tumultuosos en los últimos tiempos.

Pero la adaptación exitosa de los proveedores de nube de GPU al cambio dependerá de su longevidad.

Ditlev Bredahl es el director ejecutivo de hosting.AI, una empresa que ofrece una plataforma de orquestación de GPU para ayudar a los proveedores de GPUaaS, y tiene algunas dudas sobre el futuro del mercado.

Cuando se le pregunta si ve algún paralelismo entre el auge actual y el de cuando la computación en la nube empezó a ganar popularidad, Bredahl responde: "Hay muchas cosas que son diferentes".

La barrera de entrada a la nube era diferente: existía la opción de configurar varios servidores, conectarlos y obtener almacenamiento abierto, y ya estaba en marcha. Pero el hardware específico para GPUaaS requiere una inversión mínima de medio millón de dólares. Esto introduce un montón de barreras.

Pero más allá de eso, Bredahl señala la volatilidad de los costos del hardware como un problema importante.

Hace una comparación con la situación de un propietario y explica que si usted compra una propiedad con una hipoteca, pero los precios del alquiler bajan repentinamente, entonces está en problemas.

Hace un año, aproximadamente, un H100 costaba entre 5 y 6 dólares la hora. Ahora cuesta unos 75 centavos, quizá menos. El hardware suele depreciarse en tres a cinco años, pero ahora eso ocurre en un año.

Digamos que el costo de su arrendamiento es fijo durante tres o incluso cinco años. Pero si sus ingresos se reducen en un 80% en tan solo 12 meses, entonces tiene un verdadero problema.

Bredahl añade: «Todos estos chicos, los CoreWeaves y los Lambdas, tienen una relación personalizada entre la propiedad en alquiler y el cliente».

Esta es una realidad que ni siquiera las empresas de chips niegan.

En la reciente conferencia GTC, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo durante su discurso: "Cuando Blackwell comience a realizar envíos en grandes cantidades, no podrás regalar Hoppers".

Al respecto, Bredahl señaló: «Tenía miles de millones de dólares gastados sentados frente a él, entre el público. No es un chiste muy bien pensado».

Pero más allá del problema de la rápida depreciación del valor del hardware, Bredahl cree que un problema importante es que a medida que nos alejamos del entrenamiento de modelos grandes y avanzamos hacia la inferencia, de repente la necesidad de nubes de GPU será para una computación siempre disponible, y las nubes de GPU simplemente no tienen las mismas garantías de tiempo de actividad que el mundo del centro de datos ha pasado años perfeccionando.

Lambda no garantiza el tiempo de actividad en absoluto, afirmando que se proporciona "tal cual" y "según disponibilidad". CoreWeave garantiza el 99,9% en varias regiones y el 99% en una sola. Nebius ofrece el 99,5% para Compute Cloud y el 99,9% para servicios gestionados de Kubernetes.

Parece mucho, pero los proveedores de centros de datos y de la nube se han acostumbrado a aspirar a lo más alto posible. El sistema de niveles de Uptime Institute llega hasta el Nivel 4, que requiere un tiempo de actividad del 99,995%, o tan solo 29,3 minutos de inactividad al año.

A modo de comparación, el 99 por ciento del tiempo de actividad equivale a alrededor de 87,6 horas de inactividad al año, o 7,3 horas al mes.

Además, existe la preocupación por las tasas de utilización. CoreWeave publicó un blog a principios de este año, donde señala que logra una "Utilización de Flops de Modelo (MFU) superior al 50% en las GPU Nvidia Hopper, lo que genera un rendimiento hasta un 20% superior al de los benchmarks de entrenamiento de modelos básicos públicos, que suelen oscilar entre el 35% y el 45%".

Pero esa es todavía la mitad de lo que se pierde por ineficiencias y representa miles de millones de dólares.

Para Bredahl, todo esto contribuye a una seria preocupación para los principales proveedores de nube de GPU, muchos de los cuales tienen una gran deuda detrás.

Si su economía subyacente no funciona, entonces es aún más vulnerable que las empresas de segundo nivel, que son más ágiles y pueden cambiar su estrategia de comercialización. Si ha invertido miles de millones de dólares en GPU y luego ni siquiera puede venderlas cuando llega la nueva versión… creo que estamos a punto de presenciar una transformación radical.

Algo fallará y el modelo se desmoronará. Está en el escenario, y creo que eso es lo que estamos viendo ahora mismo.