{"id":35350,"date":"2026-03-17T12:26:44","date_gmt":"2026-03-17T12:26:44","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=35350"},"modified":"2026-03-17T12:26:44","modified_gmt":"2026-03-17T12:26:44","slug":"cost-of-training-llm-from-scratch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/es\/cost-of-training-llm-from-scratch\/","title":{"rendered":"Coste de la formaci\u00f3n de un m\u00e1ster en Derecho desde cero en 2026: cifras reales"},"content":{"rendered":"

Resumen r\u00e1pido:<\/b> Entrenar un modelo LLM desde cero cuesta entre 78 y 192 millones de TP4T para modelos de vanguardia como GPT-4 y Gemini Ultra 1.0, debido a la gran cantidad de cl\u00fasteres de GPU, electricidad, adquisici\u00f3n de datos y talento de ingenier\u00eda. Los modelos m\u00e1s peque\u00f1os se pueden entrenar por entre 50\u00a0000 y 500\u00a0000 TP4T utilizando infraestructura en la nube o por menos de 100\u00a0000 TP4T con t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n eficientes, pero las organizaciones se enfrentan a costes continuos de inferencia, almacenamiento y mantenimiento que a menudo superan los gastos de entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Los grandes modelos de lenguaje han transformado nuestra interacci\u00f3n con la tecnolog\u00eda. Pero lo que la mayor\u00eda de la gente desconoce es que el coste de crear estos modelos es astron\u00f3mico.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan el Informe del \u00cdndice de IA de Stanford de 2025, los costos de entrenamiento de los modelos de vanguardia se han disparado. El entrenamiento de GPT-4 oscil\u00f3 entre $78 millones y $100 millones. El costo de entrenamiento de Gemini Ultra se estima en aproximadamente $191 millones, seg\u00fan el Informe del \u00cdndice de IA de Stanford de 2024. Estas cifras representan un aumento de 287\u00a0000 veces con respecto al costo de entrenar un modelo Transformer en 2017, que rondaba los $670 millones.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 motiva estos enormes gastos? Y, lo que es m\u00e1s importante, \u00bfcu\u00e1nto cuesta realmente entrenar un modelo propio desde cero?<\/span><\/p>\n

Desglosando los costos reales de la formaci\u00f3n en LLM<\/span><\/h2>\n

Entrenar un modelo de lenguaje complejo desde cero no solo es costoso, sino que supone un compromiso financiero multidimensional que abarca hardware, energ\u00eda, datos y capital humano.<\/span><\/p>\n

Infraestructura inform\u00e1tica: El mayor gasto<\/span><\/h3>\n

Los costos de procesamiento lo superan todo. Las GPU de alto rendimiento como la NVIDIA H100 pueden costar entre 1 y 30 000 d\u00f3lares por unidad. Pero eso es solo el principio.<\/span><\/p>\n

Para contextualizar, el entrenamiento de modelos de vanguardia requiere miles de GPU funcionando continuamente durante semanas o meses. Un estudio de arXiv que analiza la econom\u00eda de las GPU encontr\u00f3 que una GPU A800 80G tiene un costo horario base de aproximadamente $0.79 por hora, con rangos t\u00edpicos que oscilan entre $0.51 y $0.99 por hora dependiendo de la configuraci\u00f3n y el precio de la plataforma en la nube.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan se informa, OpenAI gast\u00f3 m\u00e1s de 1.040.000 millones de d\u00f3lares en el entrenamiento de GPT-4, destinando una parte significativa a los costes de computaci\u00f3n en la nube. La magnitud de la cifra es dif\u00edcil de comprender.<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Modelo<\/span><\/th>\nCosto estimado de capacitaci\u00f3n<\/span><\/th>\nFuente<\/span><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
GPT-4<\/span><\/td>\n$78M-$100M+<\/span><\/td>\nWall Street Journal, \u00cdndice de IA de Stanford 2025<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Gemini Ultra 1.0<\/span><\/td>\n$191M<\/span><\/td>\nInforme del \u00cdndice de IA de Stanford 2024<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
GPT-4o<\/span><\/td>\n~$100M<\/span><\/td>\nEstimaciones de la industria<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Transformer (2017)<\/span><\/td>\n$670<\/span><\/td>\nInforme del \u00cdndice de IA de Stanford 2025<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Consumo de energ\u00eda y costes medioambientales<\/span><\/h3>\n

El funcionamiento continuo de miles de GPU consume enormes cantidades de electricidad. Un estudio publicado por Springer en 2025 sobre la eficiencia energ\u00e9tica en modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o destaca que la din\u00e1mica del consumo energ\u00e9tico se correlaciona directamente con el tama\u00f1o del modelo y la configuraci\u00f3n del procesamiento por lotes.<\/span><\/p>\n

El impacto ambiental va m\u00e1s all\u00e1 de la fase de entrenamiento. A medida que aumentan las exigencias computacionales, tambi\u00e9n aumentan las preocupaciones sobre la sostenibilidad y la huella de carbono.<\/span><\/p>\n

Adquisici\u00f3n y preparaci\u00f3n de datos<\/span><\/h3>\n

Un aspecto que no recibe suficiente atenci\u00f3n es que el trabajo humano detr\u00e1s de los datos de entrenamiento est\u00e1 significativamente infravalorado. Un documento publicado en Hugging Face en abril de 2025 argumenta que los costos de producci\u00f3n de datos deber\u00edan ser iguales o superiores a los costos computacionales del entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Los conjuntos de datos de calidad no surgen de la nada. Requieren:<\/span><\/p>\n