Servidores IA con GPU dedicada

Es una máquina física con GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell para tu uso exclusivo, alojada en el centro de datos propio de sys4net en Murcia (España), para ejecutar modelos de inteligencia artificial en local. El plan IA-4000 lleva una GPU de 24 GB GDDR7, 2 procesadores Intel Xeon Gold de 8 núcleos, 32 GB de RAM ECC y 1 TB NVMe, y se entrega con CUDA, Ollama, vLLM y una API compatible con OpenAI ya instalados.

En sys4net pagas una cuota mensual fija y cerrada, que ves en la tabla de planes de esta página: sin facturación por horas, sin contador de tokens y sin límites de peticiones. Es la diferencia con una GPU cloud por horas, cuyo coste se dispara cuando la usas de forma continua.

La inferencia local consiste en ejecutar un modelo de IA ya entrenado en un servidor propio, en lugar de enviar las consultas a una API externa. Para una empresa tiene tres ventajas: los datos no salen de su infraestructura, el coste es fijo aunque crezca el uso y no depende de los cambios de precio, los límites de uso ni la disponibilidad de un proveedor externo.

Cualquier modelo open-weight compatible con Ollama, vLLM o tus propios frameworks (PyTorch, etc.): Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma, modelos de embeddings o de visión. Con 24 GB de VRAM puedes servir modelos de hasta ~14B en FP16 o ~32B cuantizados con excelente calidad.

En nuestro benchmark sobre el IA-4000, Qwen3-8B llega a 329 tokens/s agregados con 10 usuarios simultáneos y una latencia hasta el primer token de 43 a 96 ms. Whisper-large-v3 transcribe español 131 veces más rápido que el tiempo real, con un WER del 1,7 %; FLUX.1-schnell genera una imagen en 5,67 s (mediana) y los embeddings llegan a 821 documentos/s. Todas las pruebas terminaron con 0 errores.

Sí. Tanto Ollama como vLLM exponen una API compatible con el SDK de OpenAI: basta cambiar la base_url y la api_key de tu aplicación, sin tocar el código.

No. Los modelos se ejecutan en tu servidor, en el centro de datos propio de sys4net en Alcantarilla (Murcia), y las consultas no pasan por APIs de terceros ni por proveedores sujetos a jurisdicciones extranjeras, lo que facilita cumplir el RGPD. sys4net cuenta además con la certificación del Esquema Nacional de Seguridad (ENS) de categoría alta para los servicios de su alcance, que figura en el certificado de nuestra página de certificaciones; si tu proyecto exige ENS, cuéntanoslo y te diremos qué servicio encaja.

Tres razones. Precio: una GPU de 24 GB por horas en Europa supera los 550 €/mes en uso continuo; aquí pagas desde 299 € fijos. Generación: te damos NVIDIA Blackwell (2025) con GDDR7 y FP4, mientras gran parte del mercado sigue ofreciendo Ampere o Ada de 2021–2023. Y soberanía: los proveedores low-cost europeos alojan en Alemania o Finlandia, sin soporte en español; tus datos aquí están en nuestro datacenter de Murcia, con NOC propio 24/7.

Por tres motivos: soberanía (tus datos no salen de tu servidor ni de España, clave para el RGPD y el Reglamento de IA europeo), coste fijo (sin pago por token ni sorpresas) y control total (tus versiones de modelo, sin deprecaciones de terceros).

Sí. Los dos procesadores Xeon Gold tienen potencia de sobra para alojar, junto al modelo, una base de datos vectorial, el pipeline RAG y automatizaciones como n8n, sin latencia de red entre servicios. En nuestro benchmark, los embeddings llegan a 821 documentos/s y el reranking a 1.985 pares/s, las dos fases clave de un RAG.

Sí. Tienes acceso root completo: puedes subir pesos propios (GGUF, safetensors), desplegar contenedores Docker y configurar el entorno a tu medida. Si lo prefieres, nuestro equipo se encarga del despliegue.

Sí. Desde el configurador puedes ampliar la RAM a 64 o 128 GB ECC, el almacenamiento NVMe a 2 o 4 TB y añadir copias de seguridad con Acronis. Con la doble CPU Xeon Gold, esto te permite alojar en el mismo servidor servicios auxiliares como bases de datos vectoriales, pipelines RAG o automatizaciones, sin pagar otra máquina.

El servidor se entrega con acceso root y el stack de IA listo para usar. Si lo deseas, puedes contratar nuestra administración de sistemas: gestión del SO y parcheo, seguridad, monitorización 24/7, copias de seguridad y despliegue y actualización de modelos.

Entre 24 y 72 horas laborables desde la confirmación del pedido, con el stack de IA instalado y verificado.