Infraestructura privada de IA

Ejecuta inferencia de IA en una infraestructura GPU dedicada bajo tu control

Opciones de servidores privados GPU y LLM para equipos que necesitan inferencia local, privacidad de datos, rendimiento previsible e independencia de entornos externos de IA.

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Inferencia privadaIA autoalojadaCopilotos internosAgentes de IA

Vista previa de Servidores privados de IA

Por qué Hosthink

Infraestructura privada de IA

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegue. El alcance de la gestión se confirma antes del despliegue.

Privacidad desde el diseño

Ejecuta endpoints de modelos y herramientas de IA dentro de tu propio entorno dedicado.

Infraestructura preparada para GPU

Elige el inventario según las necesidades de VRAM, CPU, RAM, almacenamiento y ancho de banda.

Sin dependencia de IA externa

Mantén los prompts, documentos y tráfico de modelos bajo tu modelo de despliegue.

Acceso de nivel empresarial

Acceso root, opciones de red privada y entrega operativa clara.

Etapas del flujo

De la elección del servidor de IA a una pila en funcionamiento

Usa el grupo de productos para comparar familias de servidores y conecta la pila elegida a las herramientas que tu equipo ya utiliza.

Elige la familia de servidores de IA

Compara opciones de servidores GPU, Ollama, DeepSeek y LLM privado desde un mismo grupo de productos.

Ajusta a la carga de trabajo

Usa el tamaño del modelo, el uso esperado y la preferencia de pila para elegir un punto de partida práctico.

Conecta las herramientas

Combina el servidor de IA con aplicaciones alojadas, paneles, editores de flujos o servicios internos cuando resulte útil.

Amplía de forma planificada

Mantén claras las opciones de ampliación cuando cambien las necesidades de memoria, GPU o almacenamiento.

Productos

Servidores privados de IA — productos

Elige el producto alojado o la familia de servidores privados de IA adecuada a la carga. Todas las páginas mantienen una presentación coherente de precios y despliegue.

Servidor GPU para Ollama

Inferencia privada con Ollama en infraestructura dedicada con GPU.

Desde $558.00/mes · solo hardware Ver

Servidor GPU para DeepSeek

Alojamiento privado de modelos de tipo DeepSeek para equipos que necesitan inferencia controlada.

Desde $558.00/mes · solo hardware Ver

Servidor GPU para IA

Servidores GPU dedicados para inferencia, agentes, cargas vectoriales y laboratorios de IA.

Desde $558.00/mes · solo hardware Ver

Servidor LLM privado

Infraestructura LLM autoalojada para equipos que priorizan la privacidad y cargas sujetas a regulación.

Desde $558.00/mes · solo hardware Ver

Posicionamiento de la infraestructura

La IA privada necesita infraestructura que puedas comprender

Los servicios de modelos, pipelines RAG, copilotos internos y backends de agentes se convierten en sistemas operativos cuando los equipos dependen de ellos. Hosthink ofrece servidores GPU con recursos previsibles, acceso privado y un entorno de despliegue claro, en lugar de un endpoint opaco de IA.

GPUPreparado para aceleración

NVMeAlmacenamiento rápido para aplicaciones

PersonalizadoDimensionamiento por ingeniería disponible

MensualFacturación previsible

Tamaño del modelo → VRAM

Cuánta memoria GPU necesita un modelo

La VRAM es la memoria de la GPU; la RAM del servidor pertenece a la CPU. Ollama ejecuta un modelo por completo en la GPU solo cuando cabe en la VRAM; si no, una parte se carga en la RAM del sistema y la procesa la CPU, lo que es más lento.

Desplázate horizontalmente para ver todas las columnas.

Clase de modelo	Ejemplos de Ollama (descarga de 4 bits Q4_K_M)	VRAM a prever
7–8B	llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB	8 GB+
12–14B	gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB	16 GB+
27–32B	gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB	24 GB (contexto corto) · 32 GB+
70B	llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB	48 GB (contexto corto) · 80 GB+
235B MoE	qwen3:235b · 142 GB	160 GB+ (multi-GPU)
405B	llama3.1:405b · 243 GB	256 GB+ (multi-GPU)

Pesos del modeloA 4 bits, los pesos ocupan unos 0,5 GB por cada mil millones de parámetros (parámetros × bits ÷ 8). Las descargas Q4_K_M son algo mayores, así que use el tamaño de descarga de Ollama como punto de partida.

Contexto y solicitudes paralelasLa caché KV crece con la longitud del contexto y con las solicitudes paralelas; Ollama indica que la memoria escala con OLLAMA_NUM_PARALLEL × OLLAMA_CONTEXT_LENGTH. Su contexto predeterminado depende de la VRAM (4k por debajo de 24 GiB, 32k entre 24 y 48 GiB, 256k desde 48 GiB), así que fije la longitud de contexto de forma explícita al dimensionar.

Cuando un modelo no cabeSi un modelo no cabe en una sola GPU, Ollama lo reparte entre todas las GPU del servidor y puede colocar capas en la RAM del sistema; ollama ps muestra el reparto CPU/GPU. Estas cifras son estimaciones de dimensionamiento, no velocidad, latencia ni rendimiento medidos.

Catálogo de GPU de Hosthink

GPU listadas y tamaños de modelo adecuados

Se lee del catálogo público de servidores de Hosthink al generar esta página; el stock cambia con el tiempo. El precio Starter es el precio, solo hardware, del servidor GPU en stock más económico, y ningún precio de esta página reserva una GPU concreta: el modelo de GPU, la VRAM, la ubicación y el precio mensual final se confirman en el presupuesto según el inventario actual.

Desplázate horizontalmente para ver todas las columnas.

GPU	VRAM	Adecuada para (4 bits)	Estado en catálogo	Ubicaciones
1× NVIDIA RTX A4000	16 GB	12–14B	No disponible actualmente	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 3090	24 GB	27–32B (contexto corto)	En stock	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 4090	24 GB	27–32B (contexto corto)	En stock	Moscow
1× NVIDIA RTX A5000	24 GB	27–32B (contexto corto)	En stock	Amsterdam
1× NVIDIA GeForce RTX 5090	32 GB	27–32B	En stock	Moscow
1× AMD Radeon AI PRO R9700	32 GB	27–32B	No disponible actualmente	Amsterdam
2× NVIDIA GeForce RTX 4090	2 × 24 GB = 48 GB	70B (contexto corto)	En stock	Moscow
2× AMD Radeon AI PRO R9700	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexto corto)	No disponible actualmente	Moscow
2× NVIDIA GeForce RTX 5090	2 × 32 GB = 64 GB	70B (contexto corto)	No disponible actualmente	Paris, Amsterdam
1× NVIDIA H100 80GB	80 GB	70B	No disponible actualmente	Ashburn, Chicago, Dallas +4
3× AMD Radeon AI PRO R9700	3 × 32 GB = 96 GB	70B	En stock	Moscow
4× NVIDIA GeForce RTX 4090	4 × 24 GB = 96 GB	70B	En stock	Keflavik
8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition	8 × 96 GB = 768 GB	405B (multi-GPU)	No disponible actualmente	Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8

No se muestran otras 11 ofertas de GPU porque su etiqueta de catálogo no indica la memoria GPU de forma inequívoca o la GPU es opcional; su VRAM se confirma en la cotización.

HardwareUn servidor dedicado: las GPU, la CPU, la RAM y el almacenamiento NVMe de su cotización no se comparten con otros clientes.

AccesoAcceso SSH al servidor; usted elige qué modelos descargar, ejecutar y exponer.

Alcance de la gestiónQuién instala y actualiza Ollama, los controladores de GPU y los modelos, y quién supervisa el servicio, se confirma antes del despliegue.

Ver servidores GPU, precios y stock · Fuentes, consultadas el 2026-10-30: Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.

Resumen de precios

Planes Starter, Pro y Advanced

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegue. El alcance de la gestión se confirma antes del despliegue.

Starter

Desde $558.00/mes

Servidor GPU en stock más económico, solo hardware

NVIDIA RTX A5000 · 24 GB VRAM · Amsterdam

Cargas iniciales

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueFacturación mensualEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue

Pro

Ampliación

Equipos de producción

Más CPU, RAM, almacenamiento o capacidad GPUAmpliación dentro de la familia de productos

Advanced

Personalizado

Cargas intensivas

Opciones de red privadaDimensionamiento por ingeniería disponible

Preguntas frecuentes

Dudas habituales

¿Necesito una GPU para cualquier carga de IA?

No siempre. Las aplicaciones alojadas pueden usar API externas de modelos, mientras que la inferencia local privada suele beneficiarse de una GPU.

¿Podéis dimensionar el servidor?

Sí. Podemos dimensionarlo según la familia de modelos, VRAM, concurrencia y requisitos de almacenamiento.

¿Es lo mismo que una GPU de nube pública?

No. Estas páginas presentan despliegues de servidores GPU dedicados o privados, no un endpoint de modelo SaaS compartido.

¿La RAM del servidor es lo mismo que la VRAM de la GPU?

No. La VRAM es la memoria de la GPU y la RAM del servidor pertenece a la CPU. Si un modelo no cabe en la VRAM, entornos como Ollama pueden cargar una parte en la RAM del sistema, lo que es más lento; por eso conviene dimensionar la GPU según el modelo.

¿El precio Starter reserva una GPU concreta?

No. El precio Starter es el precio mensual de hardware más bajo entre los servidores GPU con VRAM indicada que están en stock en el catálogo público de Hosthink cuando se genera esta página; si no hay un precio verificado actual, se muestra «Bajo presupuesto». El stock cambia con el tiempo y ningún precio de esta página reserva una GPU: el modelo de GPU, la VRAM, la ubicación y el precio mensual final se confirman en el presupuesto según el inventario actual.

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Mantén el mismo diseño y los mismos procesos de facturación y soporte de Hosthink al añadir cargas de IA y aplicaciones a tu infraestructura.

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