Las 7 mejores alternativas a CoreWeave para cargas de trabajo de IA en 2025

El boom de la IA ya está aquí, y las potentes GPU son la nueva herramienta imprescindible para cualquiera que esté construyendo algo serio. CoreWeave se ha hecho un nombre como un especialista de referencia, ofreciendo el tipo de potencia de GPU en la que confían muchos de los principales laboratorios de IA. Pero que sea un gran nombre no significa que sea el único.

El mercado está lleno de competidores fuertes, y lo que funciona para un laboratorio de investigación masivo podría ser excesivo para tu startup o equipo empresarial. Este artículo está aquí para ayudarte a analizar las opciones y encontrar las mejores alternativas a CoreWeave para 2025. Revisaremos a los principales contendientes para ayudarte a encontrar el motor adecuado para tus proyectos de IA.

¿Qué es CoreWeave y por qué buscar alternativas?

Primero, pongámonos en contexto. CoreWeave es un proveedor de nube especializado que se centra en ofrecer GPU NVIDIA de alto rendimiento para IA y machine learning. Construyeron su plataforma sobre Kubernetes, lo que les da algunas ventajas interesantes, como poder levantar recursos de computación increíblemente rápido. Son conocidos por conseguir las GPU más recientes y potentes, razón por la cual empresas como OpenAI y Mistral AI utilizan sus servicios.

Entonces, si son tan buenos, ¿por qué alguien buscaría alternativas a CoreWeave? Generalmente, se reduce a algunas razones prácticas:

• El coste puede dispararse. Aunque sus precios son competitivos, las facturas de trabajos de entrenamiento grandes y de larga duración pueden ser elevadas y, a veces, impredecibles.

• Conseguir las GPU más nuevas y deseadas. Cuando se lanza una GPU nueva y potente, todo el mundo la quiere. Esa alta demanda puede significar que los chips de gama alta específicos que necesitas no estén disponibles justo cuando los necesitas.

• Puede ser un poco complicado. La configuración nativa de Kubernetes es genial si eres un profesional de DevOps, pero puede sentirse como matar moscas a cañonazos si tu equipo solo quiere una máquina virtual simple con una GPU.

• A veces necesitas más que solo GPU. Los modelos de IA no existen en una burbuja. Muchos proyectos necesitan funcionar en estrecha colaboración con otros servicios en la nube como bases de datos, almacenamiento e instancias de CPU estándar. Los gigantes proveedores de la nube a menudo tienen un ecosistema más completo que los proveedores especializados.

Nuestros criterios para las mejores alternativas a CoreWeave

Esta no es solo una lista aleatoria que he creado. He analizado estas plataformas desde la perspectiva de un equipo de desarrollo de IA que está en el día a día construyendo, entrenando y desplegando modelos.

Esto es en lo que me he centrado:

• Rendimiento y hardware. ¿El proveedor tiene una buena combinación de GPU modernas y potentes como las H100 y A100 de NVIDIA? Igual de importante, ¿es la red subyacente lo suficientemente rápida para tareas pesadas como el entrenamiento de modelos distribuidos?

• Precios y valor. ¿Qué tan claros son los precios? Busqué modelos sencillos de instancias bajo demanda, reservadas y spot sin un montón de costes ocultos por cosas como la transferencia de datos. El objetivo es obtener un buen valor, no solo la tarifa por hora más baja.

• Facilidad de uso. ¿Qué tan rápido puedes pasar de registrarte a ejecutar código? Di puntos extra a las plataformas con una interfaz de usuario sencilla y entornos preconfigurados que no requieren un máster en arquitectura en la nube para empezar.

• Escalabilidad y fiabilidad. ¿Puedes pasar de una sola GPU para prototipos a un clúster masivo para una ejecución de entrenamiento de producción sin tirarte de los pelos? ¿Y puedes contar con que las máquinas estén disponibles y estables cuando las necesites?

• Ecosistema e integraciones. ¿Qué tan bien se conecta la plataforma con las otras herramientas que usas? Esto incluye herramientas de MLOps, almacenamiento y otros servicios en la nube que forman parte de un flujo de trabajo de IA del mundo real.

Comparativa de las mejores alternativas a CoreWeave

Aquí tienes un rápido vistazo comparativo de nuestras mejores opciones.

Las 7 mejores alternativas a CoreWeave para cargas de trabajo de IA en 2025

1. RunPod

RunPod se ha convertido en uno de los favoritos de startups e investigadores individuales por una sencilla razón: es increíblemente asequible. Tiene una "Community Cloud" con instancias spot que pueden ahorrarte una cantidad considerable de dinero, junto con una "Secure Cloud" más fiable para trabajos bajo demanda. Es una gran plataforma para experimentar, ajustar modelos y ejecutar inferencias sin sentir que estás quemando tu presupuesto.

Por qué está en la lista: La oferta de GPU sin servidor de RunPod, FlashBoot, es una gran ventaja para la inferencia, con arranques en frío en menos de 200 milisegundos. Toda su filosofía se centra en hacer accesible la computación con GPU, y realmente lo consiguen.

Precios: RunPod tiene dos niveles. En su Community Cloud, puedes encontrar GPU como la NVIDIA H100 PCIe por alrededor de $1.99/hora, mientras que una A100 podría estar más cerca de $1.19/hora. Las instancias de Secure Cloud cuestan un poco más pero ofrecen más estabilidad.

Pros y contras:

• Pros: Muy económico, excelente opción sin servidor para inferencia, interfaz de usuario sencilla y limpia.

• Contras: Las instancias de Community Cloud pueden ser menos fiables y no tiene todas las características empresariales sofisticadas de los grandes proveedores.

2. DigitalOcean

Para los desarrolladores que simplemente quieren que las cosas funcionen, está DigitalOcean. Sus Droplets de GPU para IA de Gradient son de lo más fácil que hay para desplegar y gestionar. Es la opción perfecta para equipos que necesitan más que una GPU; ofrecen todo un ecosistema de herramientas amigables para desarrolladores como bases de datos gestionadas, almacenamiento de objetos y Kubernetes, todo con precios predecibles.

Por qué está en la lista: La fortaleza de DigitalOcean es su plataforma integrada. Hace que construir una aplicación de IA de pila completa sea mucho más simple, en lugar de solo entrenar un modelo de forma aislada. Es para equipos que quieren lanzar productos rápidamente sin perderse en los detalles de la infraestructura.

Precios: DigitalOcean es conocido por ser transparente y competitivo con sus precios. Según sus últimas cifras, una GPU NVIDIA H100 comienza en alrededor de $1.99/hora.

Pros y contras:

• Pros: Súper fácil de usar, precios predecibles y sencillos, ecosistema completo de nube para desarrolladores.

• Contras: Puede que no consigan las GPU más nuevas y especializadas tan rápido como algunos de los proveedores más de nicho.

3. Lambda Labs

Si estás metido de lleno en el mundo de la IA y el machine learning, es casi seguro que has oído hablar de Lambda Labs. Es una plataforma creada por investigadores de ML para investigadores de ML. Ofrecen instancias y clústeres de GPU que están ajustados para el deep learning, con entornos preconfigurados que tienen PyTorch, TensorFlow, CUDA y todos los controladores listos para usar.

Por qué está en la lista: Es una de las mejores opciones para el deep learning serio, especialmente para ejecuciones de entrenamiento enormes y de múltiples nodos. Sus interconexiones de alta velocidad y su enfoque en el rendimiento puro marcan una diferencia real cuando estás entrenando un modelo masivo durante días o semanas.

Precios: Lambda mantiene las cosas simples con tarifas por hora directas. Puedes obtener una GPU NVIDIA H100 bajo demanda por $2.49/hora.

Pros y contras:

• Pros: Altamente optimizado para deep learning, excelente rendimiento, los "Clústeres en 1 clic" facilitan la escalabilidad.

• Contras: Las GPU más populares pueden tener lista de espera, y la plataforma se centra más en la computación pura que en una amplia gama de servicios en la nube.

4. Vultr

Vultr se centra en la infraestructura de alto rendimiento con un alcance global masivo. Su plataforma Cloud GPU es sencilla y te da acceso a potentes GPU de NVIDIA con un modelo de precios fácil de entender. Con 32 centros de datos en todo el mundo, son una excelente opción para desplegar tus modelos cerca de tus usuarios.

Por qué está en la lista: Vultr es una opción fantástica para desplegar puntos de conexión de inferencia a nivel mundial para mantener baja la latencia. Combina la simplicidad de proveedores como DigitalOcean con hardware de nivel empresarial y una red de primer nivel.

Precios: Los precios de Vultr son claros y competitivos. Una GPU NVIDIA HGX H100 bajo demanda te costará $2.99/hora.

Pros y contras:

• Pros: Enorme red de 32 centros de datos globales, despliegue simple y rápido, rendimiento consistentemente alto.

• Contras: Menos especializado en herramientas específicas de IA en comparación con una plataforma como Lambda Labs.

5. Google Cloud

Cuando estás listo para jugar en las grandes ligas, Google Cloud es un peso pesado. Es una opción especialmente fuerte si estás entrenando modelos transformer masivos, ya que ofrecen no solo GPU de NVIDIA, sino también sus propias Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) personalizadas, que están diseñadas específicamente para ese tipo de trabajo.

Por qué está en la lista: El acceso a las TPU es una ventaja única, y los profundos vínculos de Google con su propio y potente ecosistema de IA/ML (como Vertex AI y BigQuery) lo convierten en una opción de primer nivel para cualquiera que trabaje en la vanguardia.

Precios: Bienvenido al salvaje mundo de los precios de los hiperescalares. Aquí no hay una tarifa por hora simple. Los costes en la página de precios de GPU de Google cambian mucho según la región, el tipo de instancia y si te comprometes a un uso a largo plazo. Tienes que usar su calculadora de precios para obtener una estimación real, lo cual es un engorro para los equipos que solo quieren previsibilidad.

Pros y contras:

• Pros: Acceso único a las TPU, excelente para entrenamiento a gran escala, plataforma de IA madura y potente.

• Contras: Puede ser muy complejo y caro, y es notoriamente difícil adivinar cuál será tu factura final.

6. Amazon Web Services (AWS)

AWS es el gigante indiscutible del cloud computing. Es la plataforma más madura y completa disponible, ofreciendo la más amplia variedad de instancias de GPU en su servicio EC2. Puedes encontrar de todo, desde chips pequeños y baratos para inferencia hasta monstruosos clústeres de 8x H100 para entrenamiento pesado.

Por qué está en la lista: Para muchas empresas, AWS es la opción por defecto. Su masivo ecosistema de servicios (S3 para almacenamiento, SageMaker para MLOps, Lambda para funciones sin servidor) y su alcance global lo convierten en una auténtica ventanilla única para todo lo relacionado con la infraestructura.

Precios: Al igual que Google, los precios de AWS son una bestia. Se dividen entre bajo demanda, instancias spot (más baratas, pero pueden ser interrumpidas) y planes de ahorro para compromisos más largos. Es increíblemente potente, pero tienes que gestionar tus costes con cuidado para evitar el temido "susto en la factura" a final de mes.

Pros y contras:

• Pros: La más amplia selección de instancias y servicios, extremadamente escalable, características robustas de nivel empresarial.

• Contras: Increíblemente complejo, los precios pueden parecer un misterio y llevar a facturas sorpresa.

7. Microsoft Azure

Microsoft Azure es el hiperescalar para el mundo empresarial. Pone un gran énfasis en soluciones de nube híbrida y tiene una lista masiva de certificaciones de seguridad y cumplimiento, lo cual es fundamental para las grandes organizaciones en industrias reguladas. Sus máquinas virtuales de las series NC y ND te dan acceso a potentes GPU de NVIDIA.

Por qué está en la lista: Azure es una elección obvia para las grandes empresas que ya están inmersas en el ecosistema de Microsoft (piensa en Office 365 y Active Directory). También es un líder para organizaciones con estrictas reglas de gobernanza de datos.

Precios: Siguiendo la tendencia de los hiperescalares, los precios de Azure son complejos. Ofrecen pago por uso, instancias reservadas y un plan de ahorro. Una sola GPU H100 en una VM de la serie NC puede costarte alrededor de $7/hora, dependiendo de la región y la configuración, lo cual es bastante más alto que los proveedores más especializados.

Pros y contras:

• Pros: Excelente integración con los productos empresariales de Microsoft, sólidas capacidades de nube híbrida, amplias ofertas de cumplimiento normativo.

• Contras: Puede sentirse menos centrado en el desarrollador que otras plataformas y es complicado de navegar.

Cómo elegir la alternativa a CoreWeave adecuada

¿Te sientes un poco abrumado? Vamos a resumirlo en una lista de verificación sencilla para ayudarte a elegir el proveedor adecuado.

• Empieza con tu carga de trabajo. ¿Qué estás intentando hacer realmente? Si es un trabajo de entrenamiento intenso de varias semanas, querrás proveedores con conexiones de alta velocidad como Lambda Labs o AWS. Si estás haciendo ráfagas rápidas de inferencia, una opción más asequible como RunPod o Vultr podría ser perfecta.

• Piensa en tu equipo. ¿Tu equipo vive y respira Kubernetes, o estarían más contentos con una máquina simple de un solo clic? Sé honesto sobre las habilidades de tu equipo y elige una plataforma que se ajuste. Optar por la simplicidad con un proveedor como DigitalOcean puede ahorrarte mucho tiempo y dolores de cabeza.

• Presupuesta los costes ocultos. No te fijes solo en el precio por hora de la GPU anunciado. Recuerda añadir los costes de almacenamiento, transferencia de datos (especialmente la de salida) y las instancias de CPU regulares que soportan tus GPU. Los grandes proveedores de la nube son especialmente conocidos por su facturación complicada.

Este vídeo explica el concepto de Neoclouds, que son alternativas revolucionarias a los hiperescalares tradicionales, y presenta a proveedores como CoreWeave y Lambda.

Encontrando la alternativa a CoreWeave adecuada para potenciar tu IA

El mercado de alternativas a CoreWeave está lleno de opciones fantásticas, desde plataformas sencillas y amigables para desarrolladores hasta potentes nubes empresariales. La elección correcta no se trata de encontrar el "mejor" proveedor en general; se trata de encontrar el que se ajuste a tu proyecto, tu presupuesto y las habilidades de tu equipo.

Una vez que hayas elegido el motor perfecto para construir y ejecutar tus modelos de IA, el siguiente paso es asegurarte de que tus usuarios tengan una gran experiencia. Un potente clúster de GPU es solo la mitad de la batalla; sin un soporte inteligente y escalable, no puedes cumplir la promesa de tu IA.

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