Te proponemos lo mejor de la IA, ofreciéndote APIs y servicios “listos para usar” que permiten integrar capacidades de inteligencia artificial en tus aplicaciones sin necesidad de desarrollarlas desde cero. Desde el procesamiento de lenguaje natural para chatbots y análisis de sentimiento, hasta el reconocimiento de imágenes y análisis predictivo, dispondrás de herramientas versátiles y escalables que te ayudarán a tomar decisiones basadas en datos y a mejorar la experiencia de tus usuarios.
GPUs NVIDIA L4 y L40s para tu IA, pagando sólo lo que usas
Cloud IA en España: GPUs bajo demanda, sin colas de aprovisionamiento
Nuestro Cloud IA entrega instancias con GPUs NVIDIA L4 y L40s desplegadas sobre tres CPDs propios neutrales en territorio español, listas para entrenar, inferir o experimentar con modelos de inteligencia artificial. IA Cloud sin esperas: ni semanas de cola en un hiperescalar, ni cuotas mínimas, ni inversión en hardware. Provisionas la GPU cuando la necesitas, escalas cuando crece el proyecto y dejas de pagarla cuando termina la carga.
A diferencia de los cloud AI de los grandes hiperescalares —donde acceder a una GPU productiva implica meses de espera, instancias reserved con permanencia anual o precios escalonados que penalizan la experimentación—, en TodoEnCloud el cloud para IA sigue las mismas reglas que el resto de nuestra nube pública: facturación elástica, soberanía del dato en España y un equipo técnico al otro lado del teléfono.
Qué incluye nuestro Cloud para IA
GPUs NVIDIA L4 — inferencia y workloads ligeros
La NVIDIA L4 es la opción óptima para inferencia de modelos LLM en producción, vídeo IA en tiempo real y workloads de IA generativa con presupuesto ajustado. Arquitectura Ada Lovelace, 24 GB de VRAM y consumo eficiente: la GPU recomendada cuando lo que importa es servir peticiones, no entrenar desde cero.
GPUs NVIDIA L40s — entrenamiento, fine-tuning y vídeo IA
La NVIDIA L40s combina cómputo gráfico y de IA en una sola tarjeta. 48 GB de VRAM, tensor cores de cuarta generación y soporte para FP8: pensada para entrenamiento de modelos medianos, fine-tuning de LLMs y workloads mixtos de IA + renderizado. Disponible bajo demanda en nuestro cloud NVIDIA sin compromiso de permanencia.
Pago por uso real, sin permanencia
Facturación granular por horas de uso real. Sin reserved instances disfrazadas, sin compra de capacidad por adelantado, sin egress fees sorpresa cuando exportas tu dataset. Modelo OPEX puro: enciendes la GPU cuando la necesitas y desaparece de la factura en la siguiente liquidación. Modelo construido específicamente para los ciclos reales de un proyecto de IA: ráfagas de entrenamiento, pausas, inferencia sostenida, picos de demanda.
Stack abierto: PyTorch, TensorFlow, vLLM, KServe, Kubeflow
Cero proprietary lock-in: nuestras instancias soportan todos los frameworks open-source de referencia para IA. PyTorch, TensorFlow, JAX y los runtimes de inferencia más usados —vLLM, TGI, KServe, Kubeflow— se ejecutan de forma nativa. Si prefieres orquestar GPU sobre Kubernetes gestionado, integramos GPU passthrough nativo sobre nodos BareMetal con NVIDIA L4 y L40s.
Casos de uso del cloud AI con GPU bajo demanda
Nuestro Cloud para IA cubre los tres bloques de carga típicos de un proyecto de IA en producción:
- Inferencia productiva de LLMs. Servir endpoints de modelos generativos a producto final, con latencia baja y autoscaling según demanda real. Habitual sobre NVIDIA L4 con runtimes vLLM o TGI.
- Fine-tuning de modelos open-source. Adaptar Llama, DeepSeek, Mistral, Qwen u otros modelos abiertos a un dominio específico de la empresa, con datasets propios y bajo control. Habitual sobre NVIDIA L40s con LoRA o QLoRA.
- Experimentación y POCs. Probar arquitecturas, validar hipótesis de modelo, comparar runtimes, sin comprometer presupuesto antes de saber si el proyecto compensa.
- RAG empresarial sobre datos propios. Despliegue de pipelines de retrieval-augmented generation con vector stores (Qdrant, Weaviate, PGVector) acoplados a inferencia en GPU local. Soberanía completa del dato.
- Vídeo IA y visión por computador. Procesamiento de stream de vídeo, detección de objetos en tiempo real, generación y edición asistida por IA.
Modelos open-source desplegados sobre nuestro Cloud NVIDIA
Para clientes que prefieren un servicio completamente gestionado en lugar de operar el modelo, ofrecemos despliegues llave en mano de los principales LLMs open-source en nuestra infraestructura española:
- Llama local sobre infraestructura propia — la familia Llama de Meta desplegada en GPU NVIDIA dedicada, con endpoint privado, sin que tus prompts salgan del CPD.
- DeepSeek local en cloud soberano — DeepSeek desplegado bajo el mismo modelo: inferencia en CPD español, datos bajo legislación europea, control completo de la operativa.
Para arquitecturas más complejas, los servicios de consultoría incluyen diseño de plataformas de IA, evaluación de modelos y planes de gobierno IA alineados con normativa europea.
Cloud IA en España frente a los hiperescalares
Como proveedor cloud en España con infraestructura propia, ofrecemos diferenciadores reales frente al cloud IA de los grandes hiperescalares:
| Característica | Cloud IA hiperescalar genérico | Cloud IA TodoEnCloud |
|---|---|---|
| Disponibilidad de GPU | Listas de espera de semanas o meses | Aprovisionamiento bajo demanda |
| Modelo de facturación | Reserved instances con permanencia | Pago por uso real, sin permanencia |
| Egress fees | Sí, penaliza sacar datasets propios | No |
| Residencia del dato | Global, con extraterritorialidad jurídica | CPDs propios en España, soberanía UE |
| Soporte | Tickets escalados por zona horaria | Equipo técnico en España, contacto directo |
| Lock-in de runtime | Frameworks proprietary recomendados | 100% open-source (PyTorch, vLLM, KServe…) |
Preguntas frecuentes sobre Cloud para IA
¿Qué GPUs NVIDIA ofrecéis para cargas de IA?
Disponemos de NVIDIA L4 (24 GB VRAM, arquitectura Ada Lovelace) para inferencia y workloads ligeros, y NVIDIA L40s (48 GB VRAM) para entrenamiento, fine-tuning y vídeo IA. Ambas configuraciones bajo demanda, sin permanencia.
¿Cómo es el modelo de facturación de las GPUs en cloud?
Pago por uso real por horas de cómputo. Sin reserved instances disfrazadas, sin cuotas mínimas, sin permanencia anual. Cuando dejas de usar la GPU, deja de aparecer en la factura.
¿Puedo usar mis propios modelos LLM open-source en vuestro Cloud IA?
Sí. Soportamos PyTorch, TensorFlow, JAX y los principales runtimes de inferencia y servido de modelos: vLLM, TGI, KServe, Kubeflow. Puedes desplegar tus propios pesos o usar modelos open-source de Hugging Face directamente.
¿Dónde se procesan los datos de mis modelos de IA?
Todo el cómputo se ejecuta en nuestros tres CPDs propios neutrales en territorio español, bajo legislación europea. Sin transferencias internacionales de datos, sin extraterritorialidad jurídica de terceros. Cumplimiento ISO 27001, ISO 27017, ISO 27701 y ENS.
¿Ofrecéis modelos open-source ya desplegados o sólo infraestructura?
Ambas opciones. Si quieres operar tú el modelo, te damos la GPU bajo demanda. Si prefieres consumir un endpoint listo, desplegamos Llama, DeepSeek y otros LLMs open-source en modalidad gestionada sobre nuestra infraestructura.
¿Puedo combinar GPU bajo demanda con Kubernetes?
Sí. Las GPUs NVIDIA L4 y L40s se pueden adjuntar a nodos worker de un clúster Kubernetes gestionado, con GPU passthrough nativo. Es la arquitectura habitual para entornos de IA productivos con pipelines CI/CD y observabilidad.
