¿Qué es Anyscale? Una descripción general de 2025 para líderes empresariales

Parece que hoy en día todas las empresas hablan de la IA. Pero detrás de las aplicaciones geniales y los titulares llamativos, hay todo un mundo de infraestructura pesada que lo hace todo posible. Piénsalo como las "herramientas" de la actual fiebre del oro de la IA. Estas son las herramientas que las empresas utilizan para construir su propia IA desde cero, y uno de los nombres más importantes que oirás es Anyscale.

Este artículo es una guía sencilla sobre qué es realmente Anyscale, para quién es y cuánto cuesta. Y lo que es más importante, abordaremos la gran pregunta: ¿debería tu empresa construir su propia IA en una plataforma como esta, o debería comprar una aplicación lista para usar que resuelva un problema empresarial específico hoy mismo?

¿Qué es Anyscale?

En esencia, Anyscale es una plataforma en la nube para desarrolladores y científicos de datos que necesitan ejecutar trabajos de IA y Python enormes y complejos. Está construida sobre un framework de código abierto llamado Ray, que fue creado por las mismas personas. Si Ray es un motor potente que puede dividir una tarea de computación entre miles de máquinas, entonces Anyscale es el vehículo de categoría comercial construido en torno a ese motor, con un panel de control, características de seguridad y soporte incluidos.

Algunos de los nombres más importantes de la tecnología lo utilizan, desde OpenAI hasta Netflix y Uber. Eso dice mucho sobre su cliente ideal. Anyscale está diseñado para equipos altamente técnicos de ingenieros de Machine Learning (ML) que están construyendo modelos y sistemas de IA personalizados. No es una herramienta para tu departamento de marketing; es una herramienta para los ingenieros que podrían pasarse el próximo año construyendo una herramienta de IA personalizada para tu departamento de marketing.

Características clave de Anyscale

Entonces, ¿qué obtienes realmente con la plataforma? Dejemos la jerga y veamos qué significan sus características para una empresa.

Una plataforma unificada para escalar cargas de trabajo de IA

La IA moderna, como el entrenamiento de un gran modelo de lenguaje, necesita una cantidad ridícula de potencia de cálculo, mucho más de lo que un solo servidor puede proporcionar. El principal problema que resuelve Anyscale es hacer que miles de procesadores (CPU y GPU) trabajen juntos como un superordenador gigante. Esto es lo que permite a los equipos procesar conjuntos de datos masivos y construir el tipo de modelos complejos que de otro modo no serían posibles.

Además, no está limitado a un único proveedor de nube. Los equipos pueden ejecutar sus trabajos en diferentes nubes como Google Cloud y AWS, o incluso en sus propios servidores privados si los tienen.

Herramientas para la productividad de los desarrolladores

Anyscale viene cargado de características destinadas a ayudar a los equipos técnicos a hacer su trabajo más rápido. Tiene cosas como entornos de desarrollo y paneles de control avanzados para vigilarlo todo. Para los desarrolladores expertos para los que está diseñado, estas herramientas son muy importantes. Facilitan el doloroso proceso de convertir un pequeño proyecto de IA que funciona en un solo portátil en un sistema masivo que puede manejar a millones de usuarios. Mantener a esos ingenieros productivos es una gran parte del atractivo de la plataforma.

Gestión de costes para el costoso hardware de IA

Seamos sinceros, los procesadores especiales necesarios para la IA (GPU) son increíblemente caros. Un gran quebradero de cabeza para las empresas que construyen IA es que a menudo estos costosos chips se quedan sin hacer nada, haciendo un agujero en el presupuesto. Anyscale tiene características que ayudan a las empresas a sacar el máximo provecho de su hardware optimizando automáticamente el uso de las GPU. También puede reducir costes utilizando de forma inteligente las "instancias spot", que son básicamente recursos de computación sobrantes y más baratos que los proveedores de nube venden con descuento.

Este enfoque en la gestión de costes te dice algo importante sobre el enfoque de "construir". Aunque Anyscale es bueno gestionando estos gastos, también demuestra que todo el proceso es fundamentalmente caro y complicado. Para las empresas que solo necesitan la IA para resolver un problema específico como el soporte al cliente, una aplicación dedicada ofrece un camino mucho más claro hacia los resultados sin todo el drama de la infraestructura.

Casos de uso y limitaciones de Anyscale

Saber si Anyscale es para ti realmente se reduce a entender los problemas muy específicos que está diseñado para resolver.

Casos de uso principales

Anyscale da lo mejor de sí cuando una empresa está realizando un desarrollo de IA masivo y personalizado. Los principales casos de uso son algo así:

• Entrenamiento y ajuste fino de LLM: Este es el trabajo pesado de crear o personalizar un gran modelo de lenguaje desde cero. Es un proceso que puede ocupar miles de GPU durante semanas o incluso meses.

• Inferencia por lotes: Usar un modelo entrenado para procesar una gran cantidad de datos de una sola vez, como escanear un millón de reseñas de productos o clasificar una biblioteca de imágenes.

• Procesamiento de datos a gran escala: Limpiar y preparar enormes conjuntos de datos antes de que puedas siquiera pensar en entrenar un modelo de IA con ellos.

• Aplicaciones de IA generativa: Ejecutar el backend para servicios complejos que generan contenido en tiempo real. Por ejemplo, RunwayML utiliza Anyscale para potenciar sus modelos de generación de vídeo. Otro cliente, Attentive, consiguió reducir sus costes de computación de IA en un increíble 99% utilizando la plataforma.

Limitaciones para equipos no técnicos

Aquí está lo principal que hay que recordar: Anyscale no es una herramienta sencilla de conectar y usar. Para usarla bien, necesitas una gran experiencia en Python, machine learning y la enmarañada red de la infraestructura en la nube. Es una clásica plataforma de "construcción" para constructores.

Si estás en un departamento como servicio al cliente, TI o RR.HH., intentar crear un chatbot personalizado en Anyscale sería un proyecto de ingeniería enorme y costoso. Necesitarías contratar un equipo dedicado de especialistas y esperar meses, si no más, para ver un resultado.

Para los equipos que necesitan resolver problemas empresariales ahora mismo, una plataforma de aplicaciones de IA especializada como eesel AI es un camino mucho más rápido y sensato. En lugar de construir el coche entero, simplemente recibes las llaves. Conectas tus herramientas existentes como Zendesk, Freshdesk o Confluence y despliegas un agente de IA capaz. eesel AI está diseñado para que cualquiera pueda usarlo, permitiéndote empezar en minutos, no en meses.

Este seminario web para principiantes ofrece una introducción sobre cómo empezar a usar Anyscale y las bibliotecas de IA de Ray para crear aplicaciones de IA escalables.

Explicación de los precios de Anyscale

Los precios de Anyscale se basan en el uso, lo cual es normal para las herramientas de infraestructura, pero puede ser una pesadilla para la elaboración de presupuestos. Esencialmente, estás pagando por la potencia de cálculo bruta que utilizas, facturada por hora.

Facturación basada en el uso de pago por consumo

Pagas por lo que usas, simple y llanamente. El precio varía mucho dependiendo de la GPU que necesites para tu trabajo, siendo las más potentes considerablemente más caras.

Instancia con:	Coste de alojamiento (desde)
Solo CPU	0,0112 $ /h
NVIDIA T4	0,1264 $ /h
NVIDIA L4	0,1966 $ /h
NVIDIA A10G	0,3545 $ /h
NVIDIA A100	0,6388 $ /h
NVIDIA H100	1,8603 $ /h
NVIDIA H200	2,1411 $ /h

Modelos de despliegue y contratos comprometidos

Anyscale te ofrece dos formas principales de despliegue. El plan "Alojado" está totalmente gestionado por ellos y es la forma más fácil de empezar. El modelo "Trae tu propia nube (BYOC)" te permite ejecutar Anyscale dentro de tu propia configuración de nube, dándote más control sobre tus datos. Para empresas más grandes, también ofrecen contratos comprometidos con descuentos por volumen.

El reto de los costes impredecibles

Para un líder empresarial, el mayor problema con los precios basados en el uso es que dificultan mucho la elaboración de presupuestos. Un pico repentino de trabajo, un error que hace que un proceso se ejecute durante demasiado tiempo, o un experimento que utiliza más potencia de la prevista pueden llevar a una factura sorprendente a final de mes.

Este es un problema importante para los departamentos que necesitan un gasto predecible. En cambio, las plataformas de aplicaciones de IA como eesel AI suelen ofrecer planes mensuales o anuales sencillos. Con precios predecibles, sabes exactamente cuál será tu factura, lo que facilita mucho el cálculo del retorno de la inversión y el crecimiento sin preocuparse por costes sorpresa.

Construir con Anyscale vs. comprar una solución de IA

Así que, pongámoslo todo en perspectiva. Anyscale es una plataforma muy potente e importante para el mundo del desarrollo de IA. Es el motor que permite a las empresas con un profundo talento técnico construir sus propios modelos fundacionales y sistemas de IA masivos y personalizados.

Pero la elección para la mayoría de las empresas es más sencilla que eso. La mayoría de las empresas no necesitan construir un motor de IA desde cero; necesitan usar la IA para resolver problemas reales e inmediatos. Realmente se reduce a "construir" con una herramienta como Anyscale frente a "comprar" una solución lista para usar como eesel AI. Para cosas como el servicio al cliente, el soporte de TI interno y la gestión del conocimiento, el enfoque de "comprar" es casi siempre más rápido, más barato y más práctico.

Si tu objetivo es automatizar los tickets de soporte, dar a tus agentes mejores herramientas y reunir todo el conocimiento de tu empresa sin contratar un equipo de ingenieros de ML, entonces una solución diseñada para la simplicidad es el camino a seguir. Una plataforma como eesel AI te permite conectar tu centro de ayuda y bases de conocimiento existentes para desplegar un potente agente de IA en minutos. Incluso puedes probarlo con tus propios datos antes de lanzarlo por completo, para que puedas implementarlo con confianza.