Las 6 mejores alternativas de IA modular para diferentes necesidades en 2025

Se está hablando muchísimo sobre Modular AI, y tiene sentido. Están asumiendo el enorme desafío de reconstruir toda la pila de software de IA para competir con el ecosistema CUDA de NVIDIA. Es una hazaña de ingeniería realmente impresionante para cualquiera que trabaje en las profundidades del desarrollo de IA.

Pero seamos realistas: la "mejor" plataforma de IA es un poco un mito. Todo se reduce a lo que realmente intentas hacer. ¿Eres un programador de sistemas que busca construir el próximo modelo fundacional desde cero, o estás tratando de usar la IA para resolver un problema de negocio que tienes delante de ti ahora mismo?

Es exactamente por eso que he preparado esta lista. Vamos a repasar las principales alternativas a Modular AI y otras potentes plataformas de IA que existen en 2025. Cada una está diseñada para un trabajo diferente, desde la infraestructura en bruto que da a los desarrolladores un control total, hasta soluciones listas para usar que pueden ofrecer un valor de negocio real en cuestión de minutos.

¿Qué es Modular AI?

Antes de saltar a las alternativas, pongámonos de acuerdo rápidamente sobre qué es realmente Modular AI. En pocas palabras, Modular está construyendo una nueva base para el desarrollo de IA que no está ligada a ningún hardware específico.

Consta de un par de partes clave:

• Mojo: Un nuevo lenguaje de programación que tiene como objetivo ofrecerte la sintaxis sencilla de Python con el rendimiento de algo más potente como C++ o Rust.

• Plataforma MAX: Un motor de IA unificado diseñado para ejecutar modelos entrenados (inferencia) de forma increíblemente rápida y eficiente.

• El objetivo: La gran ambición de Modular es liberar al mundo de la IA de estar atado al hardware y software de una sola empresa, concretamente a CUDA de NVIDIA. La idea es escribir tu código una vez y que se ejecute con el máximo rendimiento en cualquier GPU o chip de IA, ya sea de NVIDIA, AMD u otro fabricante.

Es un proyecto enorme dirigido a investigadores de IA, programadores de sistemas e ingenieros de MLOps, la gente que necesita meterse de lleno en los entresijos de los sistemas de IA.

Este vídeo ofrece un primer vistazo a Mojo, uno de los componentes principales de la plataforma de Modular AI y una alternativa rápida a Python.

Cómo elegí estas alternativas

Comparar otras plataformas con Modular no es sencillo porque opera a un nivel muy profundo y fundamental de la pila de IA. Así que, en lugar de intentar encontrar copias directas, he evaluado las plataformas en función de lo que te ayudan a conseguir.

Esto es lo que he tenido en cuenta para cada una de ellas:

• Caso de uso principal: ¿Qué problema está realmente diseñado para resolver? ¿Es para entrenar modelos, ejecutarlos, gestionar todo el proceso de aprendizaje automático (MLOps) o automatizar una función de negocio?

• Público objetivo: ¿A quién se dirige? ¿A investigadores de IA, científicos de datos, ingenieros de DevOps o equipos de negocio que no sabrían por dónde empezar con el código?

• Facilidad de implementación: ¿Qué tan complicado es empezar y ver un retorno real de tu tiempo?

• Diferenciador clave: ¿Cuál es su ingrediente secreto? ¿Es que funciona en cualquier hardware, su constructor sin código o lo ridículamente simple que es de configurar?

Una comparación rápida de las mejores alternativas

Aquí tienes una tabla de un vistazo para ver cómo se comparan estas herramientas entre sí antes de entrar en detalles.

Característica	eesel AI	Vertex AI	RunPod	Together AI	OctoAI	NVIDIA Triton
Caso de uso principal	Automatización de Servicio al Cliente e ITSM	MLOps de extremo a extremo	Infraestructura de GPU en la nube	Inferencia de modelos de código abierto	Plataforma de inferencia GenAI	Servicio de inferencia
Público objetivo	Equipos de soporte e IT	Científicos de datos, MLOps	Desarrolladores, investigadores	Desarrolladores	Desarrolladores empresariales	Ingenieros de MLOps
Facilidad de uso	Radicalmente autogestionable	Requiere experiencia	Enfocado en desarrolladores	Basado en API	Requiere experiencia	Requiere experiencia
Diferenciador clave	Puesta en marcha en minutos, entrena con tickets pasados	Suite de Google Cloud totalmente gestionada	Alquiler de GPU de bajo coste	Modelos de código abierto optimizados	Adquirido por NVIDIA	Alto rendimiento, multi-framework
Modelo de precios	Por niveles (no por resolución)	Pago por uso	Alquiler de GPU por hora	Por token	Empresarial	Código abierto (Gratis)

Las 6 mejores alternativas a Modular AI para desarrolladores y empresas

Esta lista abarca un amplio espectro, desde herramientas que te permiten abordar desafíos empresariales sin escribir una sola línea de código hasta infraestructura pura que da a los desarrolladores todo el control que podrían desear.

1. eesel AI

Mientras que Modular se centra en construir el motor de IA, eesel AI te entrega un producto terminado que está listo para resolver un problema muy específico y de alto valor: automatizar el servicio al cliente y el soporte interno. En lugar de pedirte que escribas código de bajo nivel, eesel AI se conecta directamente a tus servicios de asistencia existentes (como Zendesk o Freshdesk) y bases de conocimiento (como Confluence, Google Docs, e incluso tus tickets anteriores) para empezar a automatizar el soporte de inmediato.

Un vistazo al panel de control de eesel AI, que muestra cómo se integra con varios servicios de asistencia y bases de conocimiento para automatizar el soporte. Entre las alternativas a Modular AI, esta plataforma se centra en la aplicación inmediata.::

• Ventajas:

  • Puesta en marcha en minutos, no en meses: Es genuinamente autogestionable. Puedes conectar tu servicio de asistencia, entrenar la IA y desplegar un agente sin necesidad de hablar con un vendedor.

  • Se integra perfectamente: Se integra con las herramientas que ya estás utilizando, por lo que no tienes que renovar tus flujos de trabajo actuales.

  • Entrena con tus datos reales: Aprende de miles de tus chats y tickets de soporte pasados para adaptarse automáticamente a la voz de tu marca y resolver problemas con precisión desde el primer día.

  • Tú tienes el control: El editor de prompts y las acciones personalizadas te permiten establecer reglas claras sobre lo que la IA debe y no debe hacer, asegurando que se mantenga fiel a la marca y sepa cuándo pasar un problema complicado a un humano.

• Desventajas:

  • No es una herramienta para construir tus propios modelos de IA desde cero.

  • Está hiperenfocada en casos de uso de servicio al cliente, ITSM y soporte interno.

• Precios: eesel AI tiene planes por niveles y transparentes que no cobran por ticket resuelto, por lo que tu factura no se disparará de repente durante un mes de mucho trabajo.

  • Plan Team: 239 $/mes (facturado anualmente) para hasta 1000 interacciones de IA.

  • Plan Business: 639 $/mes (facturado anualmente) para hasta 3000 interacciones de IA, más funciones avanzadas como el entrenamiento con tickets pasados y acciones de IA.

  • Plan Custom: Para interacciones ilimitadas y otras necesidades empresariales.

• Por qué está en la lista: Es para equipos que quieren los beneficios de la IA generativa sin el enorme dolor de cabeza de la ingeniería. Si tu objetivo es reducir el volumen de tickets o ayudar a tus agentes de soporte a trabajar de manera más eficiente, eesel AI es una forma mucho más rápida y directa de conseguirlo que construir una solución personalizada en una plataforma de bajo nivel.

Este flujo de trabajo ilustra el proceso de implementación simple y autogestionable de eesel AI, una característica clave para las empresas que buscan alternativas a Modular AI para una implementación rápida.::

2. Google Vertex AI

Vertex AI es la plataforma masiva y unificada de Google para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Te ofrece herramientas para todo, desde la preparación de datos y la construcción de modelos hasta el entrenamiento, el despliegue y la monitorización. En cierto modo, compite con la visión de Modular de una pila completa, pero te mantiene firmemente dentro del mundo de Google Cloud.

• Ventajas:

  • Una suite masiva de herramientas que cubre todas las etapas del flujo de trabajo de ML.

  • Funciona muy bien con otros servicios de Google Cloud como BigQuery y Cloud Storage.

  • Ofrece una infraestructura escalable para entrenar y servir modelos realmente grandes.

• Desventajas:

  • Prácticamente te ata al ecosistema de Google Cloud.

  • El enorme número de funciones puede ser abrumador, especialmente para equipos más pequeños.

  • Los precios son famosos por su complejidad y pueden ser increíblemente difíciles de predecir.

• Precios: Vertex AI utiliza un modelo de pago por uso en el que se te factura por el uso de docenas de servicios diferentes. Por ejemplo, generar texto con un modelo cuesta una fracción de céntimo por cada 1000 caracteres, mientras que entrenar un modelo personalizado en una máquina específica cuesta unos 0,22 $ por hora, más cargos adicionales por las GPU que utilices. Este nivel de detalle hace que sea muy difícil prever tus costes.

• Por qué está en la lista: Para los equipos que ya están inmersos en Google Cloud, es una de las alternativas a Modular AI más maduras y completas si necesitas una plataforma de MLOps totalmente gestionada.

3. RunPod

RunPod es una plataforma en la nube que te da acceso a instancias de GPU bajo demanda sin el susto de los precios de los principales proveedores de la nube. Es para desarrolladores que necesitan desplegar y escalar cargas de trabajo de IA con un presupuesto ajustado. Puedes pensar en ello como una alternativa a la capa de infraestructura en bruto sobre la que se asentaría una plataforma como Modular.

• Ventajas:

  • Mucho más barato para la potencia de GPU que AWS, GCP o Azure.

  • Una selección masiva de GPUs NVIDIA, desde tarjetas de consumo como la RTX 4090 hasta bestias de centros de datos como la H100.

  • Tiene una opción sin servidor (Serverless) para la inferencia, lo que simplifica el despliegue para cargas de trabajo que vienen en ráfagas.

• Desventajas:

  • Es más un proveedor de infraestructura que una plataforma todo en uno.

  • Necesitarás sólidas habilidades de DevOps y MLOps para gestionarlo todo por tu cuenta.

• Precios: Los precios de RunPod se facturan por hora en función de la GPU que elijas, y las tarifas son excelentes. Por ejemplo, puedes alquilar una NVIDIA RTX A6000 por tan solo 0,79 $/hora. Su opción Serverless cobra por segundo, con tarifas como 0,00076 $/segundo para una GPU A100.

• Por qué está en la lista: Es una gran opción para desarrolladores y startups que necesitan potencia de GPU en bruto y asequible para entrenar o ejecutar modelos y no les importa gestionar la pila de software ellos mismos.

4. Together AI

Together AI ofrece una plataforma en la nube súper rápida creada específicamente para ejecutar, ajustar y entrenar modelos de IA generativa de código abierto. Proporciona una API sencilla para la inferencia que a menudo es más rápida y barata que intentar alojar los modelos por tu cuenta.

• Ventajas:

  • Altamente optimizado para los mejores modelos de código abierto como Llama 3.1 y Mixtral.

  • Una API sencilla y amigable para los desarrolladores que es compatible con los estándares de OpenAI.

  • A menudo ofrece un mejor rendimiento y menores costes de inferencia en comparación con otros proveedores.

• Desventajas:

  • Se centra principalmente en servir modelos existentes, no en construir nuevas arquitecturas de modelos desde cero.

  • Tienes menos control directo sobre el hardware en comparación con una plataforma como RunPod.

• Precios: Together AI utiliza un modelo de pago por token. Por ejemplo, ejecutar Llama 3.1 70B Instruct Turbo cuesta 0,88 $ por millón de tokens. El ajuste fino (fine-tuning) también se cobra por token, lo que mantiene las cosas predecibles.

• Por qué está en la lista: Es una excelente opción para los desarrolladores que quieren aprovechar los mejores modelos de código abierto a través de una API sencilla y de alto rendimiento, y evitar los quebraderos de cabeza de la infraestructura.

5. OctoAI

OctoAI, que fue recientemente adquirida por NVIDIA, ofrecía un servicio de alto rendimiento para ejecutar, ajustar y escalar modelos de IA generativa. Fue creada por los creadores originales de Apache TVM, un popular compilador de aprendizaje automático de código abierto, por lo que la ingeniería detrás de ella era de primera categoría.

• Ventajas:

  • Diseñada para una inferencia rápida y de gran volumen a escala.

  • Tenía un fuerte enfoque en el rendimiento y la fiabilidad a nivel empresarial.

  • Soportaba una amplia gama de modelos populares de IA generativa.

• Desventajas:

  • La adquisición por parte de NVIDIA pone en duda su futuro como plataforma multi-proveedor. Su tecnología ahora se está integrando en el propio software de NVIDIA.

  • Siempre estuvo menos centrada en el lado del desarrollo y entrenamiento de modelos.

• Precios: Antes de la adquisición, OctoAI tenía un modelo de precios por token o por segundo. Ahora, su tecnología y precios probablemente se integrarán en los paquetes empresariales más amplios de NVIDIA, que no se listan públicamente.

• Por qué está en la lista: Representa una visión exitosa para resolver el rompecabezas de la inferencia de IA, lo que la convierte en un competidor conceptual relevante para el motor MAX de Modular, aunque ya no sea una empresa independiente.

6. NVIDIA Triton Inference Server

NVIDIA Triton es un servidor de inferencia de código abierto que permite a los equipos desplegar modelos de IA entrenados desde casi cualquier framework (TensorFlow, PyTorch, TensorRT, lo que sea) en cualquier configuración basada en GPU o CPU.

• Ventajas:

  • Es completamente de código abierto y de uso gratuito.

  • Permite ejecutar varios modelos a la vez, lo que te ayuda a sacar el máximo provecho de tu hardware.

  • Increíblemente flexible y funciona con casi todos los principales frameworks de ML.

• Desventajas:

  • Requiere una buena cantidad de habilidad técnica para configurarlo y gestionarlo adecuadamente.

  • Aunque puede funcionar en CPUs, no es de extrañar que esté muy optimizado para el hardware de NVIDIA.

• Precios: El software en sí es gratuito. Pero si quieres soporte a nivel empresarial, seguridad y herramientas de gestión, necesitarás la suite de software de pago NVIDIA AI Enterprise, y para eso tendrás que hablar con su equipo de ventas.

• Por qué está en la lista: Para los equipos que quieren un control total y se sienten cómodos gestionando su propia infraestructura, Triton es una alternativa potente y directa a la parte de servicio (serving) de la pila de Modular.

Cómo elegir la plataforma de IA adecuada

¿Te sientes un poco perdido entre tantas opciones? Es totalmente normal. Aquí tienes una forma más sencilla de desglosarlo.

• Empieza por tu objetivo final. ¿Qué intentas conseguir realmente? Si estás haciendo I+D profundo en nuevas arquitecturas de IA, entonces una plataforma como Modular o la infraestructura en bruto de RunPod es tu mejor opción. Pero si estás intentando resolver un problema de negocio hoy, una solución como eesel AI ofrece valor casi de inmediato. Oculta toda la complejidad subyacente para que puedas centrarte en los resultados, como reducir el volumen de tickets.

• Analiza las habilidades de tu equipo. ¿Tienes un equipo de ingenieros de MLOps que viven y respiran la gestión de infraestructuras? Si no es así, una plataforma totalmente gestionada como Vertex AI o una herramienta centrada en la aplicación como eesel AI te ahorrará un mundo de problemas.

• Piensa en la dependencia del proveedor (vendor lock-in). La razón de ser de Modular es liberarse de la dependencia del proveedor. Si eso es importante para ti, ten cuidado con los ecosistemas de un solo proveedor. Por otro lado, si ya estás totalmente comprometido con un proveedor de la nube, su solución nativa podría ser el camino más fácil.

• No pases por alto la experiencia de usuario. Para cualquier herramienta de IA que tu equipo tenga que usar, el proceso de configuración importa. Y mucho. Plataformas como eesel AI están diseñadas para ser radicalmente autogestionables. Esto significa que puedes registrarte, conectar tus herramientas y verla funcionar sin tener que pasar por una llamada de ventas o una demostración obligatoria, lo que puede ser un gran cuello de botella con otras plataformas de IA empresariales.

De construir el motor a conducir el coche

El mundo de la IA es enorme, y las "alternativas a Modular AI" pueden significar cosas muy diferentes para personas distintas. La plataforma adecuada para ti se reduce a en qué parte de la pila de IA quieres pasar tu tiempo.

Modular es para la gente brillante que construye el "motor" de la IA, un trabajo potente pero increíblemente difícil. Plataformas como Vertex AI te dan un garaje entero de herramientas de MLOps, mientras que proveedores de infraestructura como RunPod simplemente te venden la potencia bruta.

Pero para la mayoría de las empresas, el objetivo no es construir un motor; es ir del punto A al punto B. Ahí es donde encaja una solución como eesel AI. Te da el camino más rápido y directo para obtener resultados reales, como resoluciones de tickets automatizadas y clientes más felices.

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