IA LOCAL ON-PREMISE: HARDWARE, MODELOS Y OPERACIÓN
¿Cuándo compensa pasar la IA a local?
Medimos coste de tokens, riesgo de datos y capacidad operativa antes de recomendar una caja o un servidor.
¿Qué es Diagnóstico cloud vs on-prem y sizing de hardware?
Pasar a IA on-premise sin diagnóstico es la forma más rápida de gastar CAPEX sin retorno. Q2BSTUDIO empieza por el uso real: qué procesos consumen tokens, con qué frecuencia, qué latencia necesitan, qué datos tocan y quién debe operar el sistema. Construimos un escenario de coste cloud proyectado frente a TCO local (hardware, electricidad, mantenimiento, personal) y un mapa de riesgo de datos.
El sizing no es «la caja más cara». Para prototipos y equipos pequeños suele bastar una mini workstation GB10 (DGX Spark u OEM como ASUS GX10) o AMD Ryzen AI Halo / Strix Halo. Para concurrencia alta o modelos más pesados evaluamos servidores GPU NVIDIA o AMD Instinct. Documentamos supuestos, límites y criterios de escalado.
Entregamos informe ejecutivo, recomendación de arquitectura, lista corta de hardware multi-vendor y plan de fases piloto→producción. No vendemos una marca; ayudamos a decidir con números y restricciones reales.
FUNCIONALIDADES
Funcionalidades de Diagnóstico cloud vs on-prem y sizing de hardware
Inventario de usos de IA
Procesos, volumen estimado y sensibilidad de datos.
Modelo de coste cloud
Proyección de tokens y escenarios de crecimiento.
TCO on-prem
Hardware, energía, mantenimiento y operación.
Shortlist hardware
GB10 OEM, AMD Halo y servidores GPU comparados.
Criterios de escalado
Cuándo pasar de caja a clúster o híbrido.
Requisitos ENS/RGPD
Perímetro, accesos y retención en el diseño.
Riesgos operativos
Parches, backups, continuidad y skills del equipo.
Hoja de ruta
Fases, dependencias y quick wins.
PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntas frecuentes sobre Diagnóstico cloud vs on-prem y sizing de hardware
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