La nube no es la mejor opción para todo: adopta un enfoque consciente de la infraestructura

La nube pública aporta un gran valor  para determinados tipos de cargas de trabajo, como las pruebas de concepto y otros casos de uso que requieren una infraestructura con gran elasticidad. Sin embargo, cuando las empresas recurren por defecto a la nube pública para todas sus necesidades de infraestructura, incluidas las cargas de trabajo de producción, surgen desafíos habituales:

• Mantener el control sobre el rendimiento de las cargas de trabajo y la residencia de los datos.
• Evitar los elevados costes derivados de las tarifas por la salida de datos de red (egress fees) y de los modelos de precios de pago por uso en cargas de trabajo consolidadas y estables.

A pesar de los beneficios a largo plazo de la nube pública, sencillamente no es la opción adecuada para todas las cargas de trabajo. Dado el rápido avance de la adopción de la IA empresarial, encontrar la combinación adecuada de infraestructura pública y privada es más importante que nunca. También se trata de un delicado equilibrio que exige un enfoque consciente.

En algunos casos, la nube pública es también la opción más rentable. Por ejemplo, si utiliza servicios en la nube para implementar una base de datos, estos servicios incorporan conocimientos especializados en bases de datos. Esto podría ahorrarle 200 000 dólares al año que, de otro modo, tendría que destinar a contratar a un administrador de bases de datos a tiempo completo.

Por otro lado, si aloja cargas de trabajo de computación estables que no requieren una escalabilidad rápida, el modelo de precios por unidad resultará menos rentable que ejecutar la misma capacidad en infraestructura privada.

Hoy en día, los responsables de TI de las empresas recurren cada vez más a la multinube híbrida para optimizar su parque de TI. Siguen utilizando la nube pública para experimentar con nuevos casos de uso, como la IA. Con la nube, pueden acceder a capacidad de GPU y empezar rápidamente.

Equinix ha adquirido una perspectiva matizada y de primera línea sobre cómo las empresas han mitigado los riesgos asociados a crecer y escalar en la nube. Veamos más de cerca lo que hemos observado.

Diversificación de tu estrategia multicloud

Por lo general, el abandono de un enfoque que prioriza la nube se produce cuando las empresas están preparadas para:

• Pasar de la experimentación a la producción
• Estandarizar sus entornos
• Ampliar sus operaciones
• Comercializar sus servicios

Una vez alcanzados estos hitos, las empresas rara vez pueden obtener valor a largo plazo basándose únicamente en infraestructura de nube pública. Una arquitectura híbrida multinube puede ayudar a compensar los posibles inconvenientes en áreas clave. Según el informe State of the Cloud 2026 de Flexera, las organizaciones ya han repatriado el 23 % de las cargas de trabajo y los datos que anteriormente alojaban en la nube.[1]

Costes de red

Más allá de desafíos habituales como las tarifas de salida de datos (egress fees) y la optimización de las cargas de trabajo, hay un aspecto de la nube pública que suele pasarse por alto: los costes de red dentro de la propia nube.

Para conectar recursos dentro de la red de un proveedor de servicios en la nube, se requieren servicios de tránsito de datos como los siguientes:

• Puertas de enlace de traducción de direcciones de red (NAT) para conectarse a Internet
• Puertas de enlace de tránsito para conectar nubes privadas virtuales (VPC)

Al principio, el coste de estos servicios suele ser reducido, pero puede aumentar considerablemente a medida que la empresa escala. Esto puede hacer que el modelo económico de la nube pública resulte menos atractivo, especialmente para las cargas de trabajo de producción.

Así se pone de relieve la importancia de evitar la dependencia de un proveedor de nube. Con una estrategia multinube, las empresas pueden utilizar soluciones de conectividad independientes de los proveedores que resultan más rentables.

Control

Además de gastar más de lo necesario, escalar en la nube pública también puede suponer una pérdida de control.

Alojar datos confidenciales en servidores públicos puede plantear importantes problemas de seguridad. Asimismo, dado que los principales proveedores de nube tienen hoy una presencia verdaderamente global, resulta difícil saber con exactitud dónde se almacenan físicamente los datos en cada momento. Como consecuencia, garantizar la soberanía de los datos se vuelve prácticamente imposible. Aunque los proveedores de nube pública han empezado a desarrollar soluciones de  nube soberana, estas ofertas todavía no bastan para cubrir todas las necesidades de infraestructura de una empresa.

Al invertir en infraestructura privada, las empresas no solo pueden mantener un control total sobre sus propios datos, sino también garantizar una estrecha proximidad a varios proveedores de servicios en la nube. Esto reduce al mínimo la latencia de las cargas de trabajo y los datos que sí deben alojarse en la nube pública, y permite a las empresas probar fácilmente distintos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en la nube sin tener que almacenar sus datos en sistemas de almacenamiento nativos de la nube.

Cómo aplicar un enfoque consciente a la infraestructura de IA

Puede que no haya ningún ámbito en el que este equilibrio entre la infraestructura pública y la privada sea más relevante que la IA.

Las empresas están comprobando cómo las estrategias que priorizan la nube afectan a la transición hacia cargas de trabajo de IA de mayor escala, así como las consecuencias imprevistas de alojarlas en la nube.

De nuevo, la cuestión no es elegir entre infraestructura pública o privada, sino decidir qué cargas de trabajo deben ejecutarse en cada una.

IA pública

En el ámbito de la IA, las ventajas de la nube pública incluyen la posibilidad de experimentar, un acceso sencillo a los servicios y modelos más recientes, y unos requisitos de configuración mínimos. Estas ventajas hacen que la nube pública sea especialmente adecuada para las empresas que están comenzando su recorrido con la IA.

Como contrapartida, el modelo de costes por token implica que cada carácter de texto que entra o sale de un modelo de IA genera algún tipo de coste. Esto puede resultar rápidamente difícil de gestionar a gran escala, y la IA agéntica lo intensifica aún más. Cada interacción que mantiene un agente de IA, ya sea con usuarios humanos o con otros agentes, consume tokens adicionales. En el caso de las cargas de trabajo de producción, no hay un límite claro para el aumento de estos costes.

También existen preocupaciones de seguridad y cumplimiento asociadas al envío de datos de IA a servidores externos, ya que ello supone ceder el control sobre cómo se gestionan esos datos y dónde se almacenan.

IA pública: Hiperescaladores, neoclouds o proveedores de modelo como servicio (MaaS)

IA privada

La infraestructura privada es más adecuada para la producción y la comercialización de la IA, ámbitos en los que es habitual manejar de forma constante cargas de trabajo de gran volumen. Aunque requiere una mayor inversión inicial y conocimientos internos sobre infraestructura, los posibles beneficios suelen compensar estas consideraciones.

Además, los datos nunca tienen que salir de la infraestructura privada, lo que permite mantener un control total sobre ellos. Esta ventaja es especialmente importante en sectores regulados, como los servicios financieros.

Es posible que lo más importante sea que solo se paga un coste fijo por la infraestructura. Cuanto más se utiliza, menor es el coste por token. A diferencia de la infraestructura pública, no hay un límite práctico para cuánto puede reducirseese coste por token en las cargas de trabajo de producción.

IA privada: En las instalaciones, colocation o nube privada gestionada

¿Qué implica esto para los responsables de implementar la IA?

Una combinación híbrida multinube de infraestructura pública y privada ayuda a las empresas a lograr el equilibrio adecuado para sus necesidades. En la era de la IA, acertar con la ubicación de las cargas de trabajo nunca ha sido tan importante. Ninguna estrategia de IA empresarial puede tener éxito sin la combinación adecuada de infraestructura que la respalde.

Por supuesto, no podemos contemplar las circunstancias particulares de cada empresa. Sin embargo, sí podemos señalar, de forma general, qué suele funcionar bien:

• Priorizar la infraestructura privada y utilizar la nube como complemento: Estimamos que aproximadamente el 80 % de las cargas de trabajo empresariales se beneficiarían de la infraestructura privada, mientras que el 20 % restante funciona mejor en la nube pública.
• La infraestructura privada merece el esfuerzo: Muchos responsables de TI consideran desalentadores el coste y la complejidad de implantar infraestructura privada. Sin embargo, para las cargas de trabajo de IA de producción que generan una demanda elevada y constante, es la única opción lógica.
• La conectividad también importa: No se trata únicamente de elegir la infraestructura que alojará sus cargas de trabajo. Necesita una red diseñada para las necesidades específicas de los entornos híbridos multinube, de modo que las cargas de trabajo y los datos puedan desplazarse entre distintos entornos siempre que sea necesario.

Adoptar hoy el enfoque híbrido multinube adecuado con Equinix

Equinix puede ayudar a adoptar un enfoque consciente para diseñar y conectar la infraestructura híbrida multinube, así como a afrontar los desafíos específicos de la era de la IA:

• Con Equinix Fabric®, se puede crear conexiones privadas y seguras con los proveedores de servicios en la nube que se elija.
• Puedees crear una infraestructura privada en las mismas ubicaciones donde ya están presentes los proveedores de servicios en la nube y aprovechar la mayor cartera del sector de puntos de acceso a la nube de baja latencia.
• Esto hace que las redes híbridas multinube sean mucho más rápidas y fáciles de implementar.

Las cifras hablan por sí solas: Nuestros clientes ya han creado más 69 000 conexiones virtuales  en todo el mundo con Equinix Fabric.

Descubre cómo las principales organizaciones utilizan las soluciones de conectividad adecuadas para integrar sus distintos entornos de infraestructura pública y privada: Lee el documento técnico de investigación de Equinix sobre el estado global de las redes híbridas multinube.

[1] 2026 State of the Cloud Report, Flexera.