{"id":91476,"date":"2025-09-09T18:44:08","date_gmt":"2025-09-09T18:44:08","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=91476"},"modified":"2025-09-09T18:44:08","modified_gmt":"2025-09-09T18:44:08","slug":"puedes-ganar-dinero-con-tu-gpu-cuando-no-la-usas-basta-con-que-se-la-prestes-a-quienes-entrenan-modelos-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=91476","title":{"rendered":"Puedes ganar dinero con tu GPU cuando no la usas. Basta con que se la prestes a quienes entrenan modelos de IA"},"content":{"rendered":"
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Para ejecutar y ofrecer herramientas basadas en inteligencia artificial generativa se necesita much\u00edsima potencia de c\u00e1lculo (y eso conlleva a mucha energ\u00eda<\/a>). Por ello mismo, las tarjetas gr\u00e1ficas m\u00e1s potentes del mercado y procesadores espec\u00edficos para datacenters<\/a> est\u00e1n tan cotizados hoy d\u00eda, de ah\u00ed que compa\u00f1\u00edas tales como NVIDIA, que se especializa en este mercado, est\u00e9n cosechando un \u00e9xito tan abrumador<\/a>. Y como no todo el mundo se puede permitir una tarjeta gr\u00e1fica potente para experimentar con la IA, hay un servicio que cada vez vemos m\u00e1s com\u00fan: el de alquilar una tarjeta gr\u00e1fica para sacar un dinerillo extra. Existen varias plataformas para conseguirlo y bajo estas l\u00edneas te contamos todo lo que necesitas saber.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona el negocio<\/strong>. El modelo consiste en actuar como anfitri\u00f3n en un marketplace donde clientes buscan instancias GPU para sus proyectos de IA. T\u00fa fijas el precio por hora, la plataforma gestiona los pagos y el cliente ejecuta su trabajo en un contenedor aislado en tu m\u00e1quina. Se podr\u00eda decir que es como un Airbnb, pero enfocado al hardware de computaci\u00f3n.<\/p>\n

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Instancias con una RTX 4090 en Vast AI<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

N\u00fameros que debemos tener en cuenta<\/strong>. Una RTX 4090, generalmente se sit\u00faa entre unos 0,20 y 0,60 d\u00f3lares<\/a> por hora en estos marketplaces, dependiendo de la demanda. En el mejor escenario te\u00f3rico, funcionando 24 horas al d\u00eda durante un mes completo, una GPU de gama alta podr\u00eda facturar alrededor de unos 240 d\u00f3lares brutos mensuales (considerando que la ponemos en alquiler las 24 horas del d\u00eda). Pero la realidad suele ser m\u00e1s modesta, ya que hay que descontar lo que pagamos en nuestra factura el\u00e9ctrica, las comisiones de la plataforma (que pueden llegar al 24% en plataformas como RunPod<\/a>) y, sobre todo, que la ocupaci\u00f3n real raramente es del 100%.<\/p>\n

Mercado en expansi\u00f3n<\/strong>. La diferencia de precios entre los gigantes cloud tradicionales (AWS, Google Cloud) y estos marketplaces P2P es considerable. Mientras que alquilar una GPU en AWS puede costar tres o seis veces m\u00e1s, plataformas como RunPod o Vast AI ofrecen acceso a tarjetas gr\u00e1ficas muy potentes, como es el caso de la RTX 4090, por unos pocos c\u00e9ntimos la hora. Y claro, estos precios son realmente atractivos para desarrolladores que desean experimentar con la inteligencia artificial pero no disponen de medios para contar con un equipo equiparable a los proyectos en los que trabajan.<\/p>\n

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Lo que debes saber antes de empezar<\/strong>. Convertir tu PC en un servidor de alquiler no es plug-and-play. En la mayor\u00eda de casos necesitas instalar Linux<\/a>, configurar drivers NVIDIA actualizados, abrir puertos de red<\/a> y mantener tu equipo funcionando las horas por las que te has comprometido a ofrecerlo, junto a una refrigeraci\u00f3n adecuada, que te ser\u00e1 necesaria si tu GPU va a comenzar a trabajar mucho m\u00e1s y durante mucho m\u00e1s tiempo. Adem\u00e1s, tus clientes esperan que la m\u00e1quina est\u00e9 disponible cuando la contratan, lo que significa que no podr\u00e1s usarla para gaming o trabajo personal. Cabe destacar tambi\u00e9n que los ingresos generados tambi\u00e9n est\u00e1n sujetos a tributaci\u00f3n y es posible que se requiera darse de alta como actividad econ\u00f3mica en casos donde los ingresos excedan cierto umbral.<\/p>\n

Existen ciertos riesgos<\/strong>. M\u00e1s all\u00e1 del desgaste que pueda recibir el hardware por estar funcionando constantemente y a m\u00e1ximo rendimiento, existen algunas preocupaciones de seguridad. Aunque las plataformas utilizan contenedores para aislar las cargas de trabajo, algunos expertos advierten sobre posibles vulnerabilidades<\/a> en entornos multi-tenant (aquellos entornos que sirven a varios usuarios) que podr\u00edan comprometer nuestros datos o utilizar la GPU para prop\u00f3sitos indebidos<\/a>.<\/p>\n

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\u00bfMerece la pena?<\/strong> Para la mayor\u00eda de usuarios con una sola GPU, los beneficios son modestos una vez descontados todos los gastos y dem\u00e1s. Ahora, el negocio cobra m\u00e1s sentido si ya tienes el hardware amortizado, no pagas demasiado en tu factura el\u00e9ctrica y cuentas con ciertos conocimientos t\u00e9cnicos para mantener el sistema estable. M\u00e1s a\u00fan si tienes una tarjeta gr\u00e1fica potent\u00edsima o nivel para datacenters. Como experimento o fuente de ingresos complementaria puede ser interesante, pero no esperes que te haga rico.<\/p>\n

Primeros pasos<\/strong>. Si quieres probarlo, empieza con ofertas \u00abinterruptibles<\/a>\u00ab, es decir, m\u00e1s baratas pero que se pueden cancelar, para as\u00ed conocer la demanda real. Vast.ai<\/a> y RunPod<\/a> ofrecen documentaci\u00f3n detallada para convertirse en anfitri\u00f3n, incluyendo gu\u00edas paso a paso y plantillas preconfiguradas. Eso s\u00ed, es recomendable controlar siempre el consumo el\u00e9ctrico real y establecer l\u00edmites de funcionamiento para evitar que tu equipo se acabe convirtiendo en un esclavo de los procesos en segundo plano.<\/p>\n

Imagen de portada | ELLA DON<\/a><\/p>\n

En Xataka |\u00a0NVIDIA, TSMC y SK Hynix son las empresas de chips m\u00e1s poderosas del planeta. Ninguna puede permitir que alguna de las otras caiga<\/a><\/p>\n

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Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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