Hosting de IA: EU SaaS, centro de datos europeo o Self-Hosted?
Tres estrategias de hosting para IA enterprise. Matriz de decision por sensibilidad de datos, coste y control.
“Donde se ejecuta?” - La pregunta decisiva
Antes de seleccionar un modelo, antes de construir agents, antes de desplegar un interfaz, hay una pregunta: donde se ejecutan sus modelos de IA? Esta decision determina que garantias de proteccion de datos puede ofrecer, que requisitos regulatorios cumple, cuales son sus costes operativos y que tan dependiente se vuelve de proveedores externos.
Existen tres estrategias fundamentales - y una cuarta que se ha convertido en estandar en la practica: la arquitectura hibrida que combina las tres.
Nivel 1: EU SaaS - Cloud APIs con residencia de datos en la UE
La opcion mas sencilla y rapida: utiliza las APIs de los proveedores de modelos directamente. Claude a traves de la API de Anthropic (region UE), GPT-5.2 a traves de Azure OpenAI (centro de datos UE), Gemini a traves de Google Cloud Platform (region UE). Los datos salen de su red pero se procesan en centros de datos de la UE.
Ventajas
Arranque mas rapido: Sin construir infraestructura, sin aprovisionar servidores GPU, sin necesidad de experiencia en ML-Ops. Configurar una clave API, firmar un contrato de encargado de tratamiento, en produccion en horas.
Actualizaciones automaticas: Las actualizaciones de modelos, parches de seguridad y mejoras de rendimiento son desplegadas por el proveedor. Sin esfuerzo de mantenimiento propio.
Escalabilidad: Sin gestion de capacidad. En picos de carga, el proveedor cloud escala automaticamente. Sin sobredimensionamiento, sin infracapacidad.
Variedad de modelos: Acceso a todas las variantes de modelos del proveedor - insignia, equilibrado y presupuestario - a traves de la misma API.
Riesgos y limitaciones
Los datos salen de la red corporativa. Incluso con residencia de datos en la UE, sus peticiones se procesan en infraestructura que usted no controla. El proveedor tiene acceso tecnico a los datos durante el procesamiento.
CLOUD Act. Los proveedores estadounidenses - incluyendo Anthropic, OpenAI y Google - estan sujetos al CLOUD Act. Bajo ciertas condiciones, las autoridades estadounidenses pueden solicitar acceso a datos incluso cuando se almacenan en centros de datos de la UE. Para la mayoria de los datos corporativos, este riesgo es evaluable y aceptable. Para secretos comerciales, datos clasificados o informacion de infraestructura critica, no lo es.
Dependencia del proveedor. Con una estrategia de proveedor unico, depende de la politica de precios, los cambios de API y la disponibilidad de un solo proveedor. Una arquitectura model-agnostic (vease Comparativa de modelos de IA 2026) reduce este riesgo.
Contrato de encargado de tratamiento obligatorio. Para el uso conforme al RGPD se requiere un contrato de encargado de tratamiento con el proveedor. Los tres grandes proveedores ofrecen contratos estandar - reviselos con su departamento juridico. Atención: Los contratos estándar SaaS de encargado de tratamiento no cubren temas específicos de IA como el registro de prompts, la separación de entornos y las cadenas de proveedores de modelos. Nuestro checklist de requisitos para contratos de IA identifica las diez brechas y proporciona 25 preguntas de verificación.
Adecuado para
- Tareas estandar con datos no sensibles: resumenes, traducciones, respuesta general a preguntas
- Pruebas de concepto y proyectos piloto
- Tareas con volumen variable donde infraestructura GPU dedicada seria antieconomiea
- Organizaciones sin experiencia en ML-Ops que quieren entrar en produccion rapidamente
Nivel 2: IaaS europeo - hosting GPU en proveedores europeos
La opcion intermedia: alquila servidores GPU de un proveedor europeo de Infrastructure-as-a-Service - como Hetzner, IONOS o un proveedor especializado de GPU cloud. En estos servidores opera modelos open source como gpt-oss, Llama 4 o Mistral Medium 3.1.
Requisitos de hardware y costes concretos
| Modelo | Requisito GPU | Coste estimado/mes |
|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 1x A100/H100 (80 GB) | aprox. 1.200 EUR |
| gpt-oss-20b | CPU/16 GB RAM (o GPU pequena) | aprox. 200-400 EUR |
| Llama 4 Scout | 1x A100 (80 GB) | aprox. 1.200 EUR |
| Llama 4 Maverick | 4x A100 (80 GB) | aprox. 3.500 EUR |
| Mistral Medium 3.1 | 4x A100 (80 GB) | aprox. 3.500 EUR |
Ventajas
Los datos permanecen en Europa. El servidor esta en un centro de datos europeo, operado por un proveedor europeo. Sin CLOUD Act, sin transferencia transatlantica de datos. Para el cumplimiento del RGPD, es la opcion cloud mas segura.
Sin vendor lock-in. Opera modelos open source bajo Apache 2.0 o la Meta Llama License. Si quiere cambiar de proveedor de hosting, migra el modelo - sin cuestiones de licencia, sin negociaciones contractuales.
Control total del modelo. Usted decide que modelo en que version se ejecuta. Puede ajustar, cuantizar o reemplazar modelos con versiones mas nuevas - sin esperar al proveedor.
Costes predecibles. Los servidores GPU tienen costes fijos mensuales. Sin cargos variables por tokens, sin sorpresas en picos de carga. Para organizaciones con volumen alto y constante, a menudo es mas economico que las Cloud APIs.
Requisitos
Competencia ML-Ops. Necesita a alguien que despliegue, monitorice, actualice y resuelva problemas del modelo. Puede ser un ingeniero de ML interno o un proveedor de servicios externo, pero no es esfuerzo cero.
Planificacion de capacidad. Un servidor GPU tiene una capacidad definida. Si tiene 500 peticiones simultaneas, una sola GPU no es suficiente. Debe entender perfiles de carga y planificar capacidades.
Sin actualizaciones automaticas. Cuando sale un nuevo modelo, lo despliega usted. Cuando surge un problema de seguridad, lo parchea usted.
Adecuado para
- Datos corporativos confidenciales (nivel de sensibilidad 2-3)
- Organizaciones que deben eliminar los riesgos del CLOUD Act
- Casos de uso con volumen constante y alto (ventaja de coste frente a Cloud APIs)
- Organizaciones con competencia DevOps/ML-Ops existente
Nivel 3: On-Premises - IA en su propio hardware
La opcion de maximo control: opera servidores GPU en su propio centro de datos o en un rack de colocacion. Ningun dato sale de su red - bajo ninguna circunstancia.
Ventajas
Maxima soberania de datos. Sin acceso externo, sin proveedor externo, sin dependencia externa. El hardware es suyo, el modelo es suyo, los datos nunca salen de su red.
Certeza regulatoria. Para operadores de infraestructura critica, administraciones publicas, sector defensa y organizaciones con datos clasificados, on-premises es a menudo la unica opcion que cumple los requisitos de compliance.
Sin costes recurrentes de licencia o API. Tras la inversion inicial, solo quedan electricidad, refrigeracion y mantenimiento. En operacion a largo plazo con alto volumen, on-premises puede ser la opcion mas economica.
Desafios
Alta inversion inicial. Un servidor GPU de produccion con NVIDIA H100 (80 GB) cuesta entre 25.000 y 40.000 EUR. Para configuraciones mas potentes (multi-GPU, redundancia), los costes van de 60.000 a 120.000 EUR o mas.
Equipo ML-Ops necesario. On-premises significa: usted es responsable de todo. Mantenimiento de hardware, despliegue de modelos, monitorizacion, actualizaciones, seguridad. Esto requiere un equipo dedicado o un proveedor de servicios experimentado.
El escalado no es trivial. Cuando la demanda crece, no puede anadir otra GPU con un clic. La adquisicion de hardware tarda semanas o meses.
Adecuado para
- Operadores de infraestructura critica y administraciones publicas
- Datos clasificados y niveles de confidencialidad maximos
- Organizaciones con centro de datos propio y competencia ML-Ops
- Disposicion a inversion a largo plazo con volumen muy alto
El arbol de decision
La siguiente logica de decision ayuda en la asignacion:
Sus datos contienen PII o secretos comerciales?
+-- NO -> EU SaaS (Nivel 1)
+-- SI -> Infraestructura critica o datos clasificados?
+-- SI -> On-Premises (Nivel 3)
+-- NO -> IaaS europeo (Nivel 2) o HibridoEn la practica, la respuesta rara vez es un unico nivel. La mayoria de las organizaciones tienen datos de distinta sensibilidad y, por tanto, necesitan una arquitectura que cubra todos los niveles.
Hibrido como estandar: La arquitectura de enrutamiento
La estrategia hibrida combina los tres niveles en una unica arquitectura. Una capa de enrutamiento decide automaticamente que peticion pasa por que canal, basandose en la sensibilidad de los datos, no en la decision de empleados individuales.
Como funciona el enrutamiento
Nivel de sensibilidad 1-2 (publico, interno): Las peticiones van por Cloud APIs. Rapido, economico, escalable. Ejemplo: resumir un whitepaper publico, traducir un comunicado de prensa, redactar un email general.
Nivel de sensibilidad 3 (confidencial): Las peticiones se enrutan a modelos self-hosted en el centro de datos europeo. Sin fuga de datos, sin CLOUD Act. Ejemplo: analizar contratos internos, procesar datos de RRHH, evaluar datos financieros confidenciales.
Nivel de sensibilidad 4 (estrictamente confidencial / regulado): Las peticiones se ejecutan exclusivamente en infraestructura on-premises. Ejemplo: documentos clasificados, sistemas de infraestructura critica, datos bajo obligaciones especiales de confidencialidad.
Requisito previo: Clasificacion de datos
Para que el enrutamiento funcione, la organizacion debe clasificar sus datos. Suena laborioso, pero en muchas organizaciones ya existe - por ejemplo, como parte de Sistemas de Gestion de Seguridad de la Informacion (SGSI) existentes o marcos nacionales de clasificacion de seguridad. Las reglas de enrutamiento mapean esta clasificacion existente a la infraestructura de IA.
Implementacion tecnica
La capa de enrutamiento se situa entre el Enterprise AI Portal (el interfaz que usan los empleados) y los endpoints de los modelos. Consta de tres componentes:
- Clasificador: Detecta automaticamente la sensibilidad de datos de una peticion, basandose en palabras clave, sistema de origen o marcado explicito del usuario.
- Motor de enrutamiento: Asigna la peticion al endpoint de modelo adecuado: Cloud API, IaaS europeo u on-premises.
- Audit Log: Registra cada decision de enrutamiento: que peticion, que nivel de sensibilidad, que endpoint. Trazable y exportable.
Efecto en costes
La arquitectura hibrida optimiza no solo la seguridad de los datos sino tambien los costes. Las Cloud APIs son baratas por peticion pero variables. Los modelos self-hosted tienen costes fijos que se amortizan con alto volumen. La combinacion aprovecha ambos: Cloud APIs economicas para el grueso de peticiones no sensibles, modelos self-hosted con costes fijos optimizados para el volumen confidencial.
En la practica, vemos en organizaciones con 1.000+ empleados tipicamente la siguiente distribucion: 60-70% de las peticiones pasan por Cloud APIs (nivel 1-2), 25-35% por IaaS europeo (nivel 3), y 5-10% por on-premises (nivel 4). Los costes totales son un 30-40% inferiores a una estrategia pura de Cloud API, con mayor soberania de datos.
Resumen: Los tres niveles de un vistazo
| Criterio | EU SaaS (Nivel 1) | IaaS europeo (Nivel 2) | On-Premises (Nivel 3) |
|---|---|---|---|
| Soberania de datos | Region UE, contrato encargado | Europa, sin CLOUD Act | Maxima |
| Coste inicial | Ninguno | Bajo (alquiler) | Alto (60-120K EUR+) |
| Coste operativo | Variable (tokens) | Fijo (alquiler GPU) | Fijo (electricidad, mantenimiento) |
| Esfuerzo ML-Ops | Ninguno | Medio | Alto |
| Escalabilidad | Automatica | Manual | Manual, lenta |
| Adecuado para | Datos nivel 1-2 | Datos nivel 2-3 | Datos nivel 3-4 |
La estrategia correcta es casi siempre una combinacion. Gosign implementa la capa de enrutamiento que conecta los tres niveles, para que sus empleados usen un unico interfaz y el sistema seleccione automaticamente el camino correcto.
Mas informacion: Infraestructura de IA | Decision Layer & Shadow AI
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