En 2025, casi cada semana aparece un nuevo modelo de IA en Hugging Face. La mayoría son variantes afinadas de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Llama u otros proyectos de código abierto.
Sin embargo, cuando se trata de gestionar datos sensibles y generar resultados altamente específicos, cada vez más empresas, laboratorios e investigadores en sectores como el sanitario y el financiero apuestan por desarrollar su propio agente de IA o modelo a medida y por construir infraestructuras privadas de IA adaptadas a sus necesidades.
La privacidad y la ciberseguridad son el motivo principal de esta tendencia, especialmente en sectores regulados. Además, construir infraestructuras internas ayuda a optimizar costes: la puesta en marcha puede ser elevada, pero la IA privada reduce costes operativos a largo plazo, optimiza la inversión en infraestructura y disminuye la dependencia de proveedores externos. También ofrece mayor precisión, integración sin fricciones y una mejor gobernanza del dato, lo que se traduce en resultados más fiables y con contexto para impulsar el negocio. Este enfoque encaja con estrategias de aplicaciones a medida, software a medida, ia para empresas y despliegue de agentes IA.
Al buscar información, todavía hay pocos artículos y vídeos prácticos. Muchos se centran en reseñar equipos preconstruidos de grandes marcas, mientras que son menos quienes documentan proyectos desde cero. Aun así, la adopción de infraestructuras privadas de IA crece cada día.
Una excepción interesante es el canal PC Builders Bangladesh en YouTube, donde muestran un PC diseñado específicamente para infraestructura privada de IA orientada a salud y finanzas. El coste total estimado de este montaje es de 16,930 a 17,400 USD, y sus explicaciones resultan útiles para organizaciones y profesionales que quieren crear su propia infraestructura de IA con un presupuesto moderado. Aquí puedes ver la construcción completa.
Entre los componentes destaca el procesador AMD Ryzen Threadripper 7980X, una elección sobresaliente para cargas de trabajo de IA gracias a su rendimiento multinúcleo y a su amplia disponibilidad de líneas PCIe, clave cuando se combinan varias GPU. En coste por rendimiento para entrenamiento y afinado de modelos compite muy bien frente a alternativas Xeon o EPYC.
En IA, la GPU lo es todo. Aquí se opta por NVIDIA RTX A6000, una tarjeta con gran capacidad de VRAM que permite manejar modelos grandes, conjuntos de datos voluminosos y mayores tamaños de batch sin limitaciones de memoria. Con memoria ECC y controladores de estación de trabajo, ofrece fiabilidad profesional. En el vídeo mencionan que contemplaban la serie NVIDIA Blackwell, aún no disponible en el mercado de consumo en el momento de la construcción.
La placa base elegida es Asrock TRX50 WS, una base sólida para Threadripper y para configuraciones con múltiples GPU, gracias a su amplia conectividad PCIe x16 y prestaciones orientadas a estaciones de trabajo, esenciales en entrenamientos con varias tarjetas.
Para la refrigeración se utiliza Abee Stem 360, una solución líquida con bloque de agua metálico que mejora de forma notable la disipación térmica y ayuda a controlar la alta salida térmica del Threadripper 7980X en cargas sostenidas.
La caja es económica, pero prioriza un flujo de aire excelente, factor crítico para mantener a raya las temperaturas y la estabilidad del sistema durante cargas intensivas de IA.
Resumen de componentes de la construcción: procesador AMD Ryzen Threadripper 7980X; GPU NVIDIA RTX A6000; placa base Asrock TRX50 WS; memoria RAM Samsung 32 GB ECC para servidor; almacenamiento WD Black SN7100 2 TB; caja Corsair 3500X; fuente de alimentación Thermalright TG1350 1350 W 80 Plus Gold; refrigeración Abee Stem 360.
Como entusiasta del hardware y profesional de IA y ML, considero que es un gran trabajo y una guía valiosa para quienes buscan una base sólida para infraestructura privada de IA.
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