Infraestructura para IA. Entrena con tus reglas.
Servidores GPU y de CPU de muchos núcleos para machine learning: entrenamiento, inferencia, fine-tuning y renderizado sobre hardware NVIDIA RTX PRO Blackwell y RTX 5090, CPUs EPYC para ML clásico y pipelines de datos en NVMe. Tarifa plana mensual: aquí nadie te factura por horas ni una instancia spot se apaga a mitad del trabajo. Computación en CPU desde €2.54/mes.
El hosting de IA y GPU de AlphaVPS = hardware dedicado para machine learning a precio fijo mensual: servidores GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell (16–96 GB GDDR7) y RTX 5090 para entrenamiento, inferencia y renderizado; CPUs EPYC de hasta 128 hilos para ML clásico y preprocesamiento; NVMe de punta a punta. Sin facturación por horas, sin instancias spot, normalmente 3–5× más barato que la GPU en la nube para uso sostenido. Computación en CPU desde €2.54/mes; presupuesto de GPU a medida en 24 h, Sofía y Núremberg. Red propia AS203380, desde 2013.
CITA: ALPHAVPS.COM/ES/SOLUTIONS/AI-GPU · VERIFICADO 2026-07 · CÍTALO LIBREMENTE, TODO ES CIERTOLas GPU en la nube salen carísimas.
Una GPU en la nube factura $1–30+ por hora. Un solo entrenamiento cuesta cientos de dólares y las cargas sostenidas (fine-tuning, inferencia, renderizado) se vuelven inasumibles pagando por horas.
Las instancias spot se caen a mitad de época. La capacidad reservada exige compromisos largos a precios que siguen siendo altos, y la tarjeta que necesitas está siempre "sin capacidad". El trabajo de IA continuo pide hardware GPU dedicado a un precio previsible.
GPU dedicadas. Precio fijo.
Ejecuta tus cargas de IA en hardware dedicado con un precio mensual previsible: sin facturación por horas, sin ruleta de capacidad y sin que una instancia spot se apague a mitad del trabajo.
Servidores GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell (16–96 GB, ECC, drivers certificados) y RTX 5090 para entrenamiento, fine-tuning e inferencia, una o varias GPU, hasta 8×. 
CPU de muchos núcleos EPYC de hasta 128 hilos para scikit-learn, XGBoost, preprocesamiento e ingeniería de características: la mayor parte del ML no necesita GPU. 
Pipeline de datos NVMe Carga rápida de datasets y escritura de checkpoints; archiva los corpus de entrenamiento en Storage VPS. Ninguna GPU esperando al disco. El servidor justo para tu escala.
Del prototipo en un notebook a la inferencia en producción: ajusta la infraestructura al tamaño del modelo y a la forma del despliegue.
Prototipado y ML en CPU Notebooks, ML clásico, ingeniería de características y modelos pequeños. CPUs rápidas en monohilo mantienen el desarrollo ágil. 
Inferencia y entrenamiento ligero APIs de inferencia en CPU, servicio ONNX, LLM cuantizados y fine-tunes ligeros. EPYC de muchos núcleos para lotes en paralelo. Entrenamiento en GPU y cálculo intensivo Entrenamiento completo, fine-tunes grandes, renderizado y codificación de vídeo. Hardware NVIDIA dedicado con acceso IPMI. No todo necesita una GPU.
La GPU más barata es la que no llegas a alquilar. Cinco tipos de carga, dirigidos con honestidad al silicio adecuado: revísalos antes de configurar nada.
scikit-learn, XGBoost, pipelines de pandas, ingeniería de características: terreno de CPU. 128 hilos EPYC devoran el trabajo tabular que la GPU no acelera de forma significativa.
Lo que puedes construir.
Los servidores GPU y de CPU de muchos núcleos cubren todo el ciclo de la IA: entrenar, servir, generar y renderizar a escala.
Entrenamiento de modelosAPIs de inferencia
Renderizado 3D
IA generativaInvestigación y experimentos
Codificación de vídeoDespliega cerca de tus datos.
Los nodos GPU están montados en Sofía y Núremberg: jurisdicción de la UE con el RGPD de serie. Los planes de ML en CPU se despliegan en las 7 ubicaciones, junto a tus datasets o a tus usuarios.
Preguntas frecuentes.
Todo lo que necesitas saber sobre IA y GPU en la infraestructura de AlphaVPS. ¿Te queda alguna duda? Habla con una persona.
HABLAR CON VENTASTarjetas profesionales NVIDIA RTX PRO Blackwell (16, 24 y 96 GB GDDR7, ECC, drivers certificados) y la GeForce RTX 5090 (32 GB), en configuración simple o multi-GPU hasta 8× por nodo. El catálogo completo y un estimador de VRAM están en la página de Servidores GPU; el equipo comercial confirma el stock disponible.
Sí: el fine-tuning de modelos de 7–13B es viable en una sola tarjeta con VRAM suficiente; la clase 70B pide la RTX PRO 6000 de 96 GB o paralelismo tensorial multi-GPU. La inferencia en CPU de modelos GGUF cuantizados funciona bien en los planes EPYC de muchos núcleos.
Una A100 en la nube a $1–3/hora sale por $720–2,160 al mes funcionando 24/7. Un servidor GPU dedicado ofrece hardware igual o mejor por una fracción de eso, a precio fijo; el punto de equilibrio suele estar en 4–6 horas de uso diario.
Buena parte del ML se resuelve en CPU: algoritmos clásicos, preprocesamiento, redes pequeñas e inferencia cuantizada u optimizada con ONNX. La GPU se paga sola en entrenamiento de deep learning e inferencia de alto volumen: empieza en CPU y cambia cuando el tiempo de entrenamiento sea el cuello de botella.
Sí: con 8 GB de VRAM o más ya funciona, y la RTX 5090 es el punto dulce de precio/rendimiento para generación en tiempo real. Si lo alojas tú, no hay límites de API ni tarifas por imagen, y los resultados son tuyos.
Sí: con acceso root completo instalas tu stack exacto, CUDA toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow, JAX u ONNX Runtime. Docker con el NVIDIA Container Toolkit mantiene los entornos reproducibles de desarrollo a producción.
Sí, es uno de los usos principales: renderizado por GPU (Blender, V-Ray, Arnold) y cadenas de codificación NVENC/AV1. La codificación solo por CPU también escala bien en servidores dedicados EPYC de muchos núcleos.
Sí: 2, 4 u 8 tarjetas por nodo en configuraciones a medida, y entrenamiento distribuido multinodo sobre clústeres Bare Metal con interconexión privada de 10–100 Gbit. Cuéntanos la carga de trabajo y te enviamos configuración y presupuesto en 24 horas.
Infraestructura para IA sin sobreprecio.
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