Cada modelo de IA tiene un coste energético. Nosotros lo medimos, lo reducimos y te damos los números para demostrarlo. Desde Madrid, para proyectos en cualquier parte de Europa.
Solicita tu auditoría energética de IANo vendemos tecnología genérica. Cada servicio parte de una medición real del consumo energético de tus modelos actuales.
Medimos el consumo eléctrico real de cada pipeline de entrenamiento e inferencia. Usamos herramientas como CodeCarbon y nuestras propias sondas de hardware para generar un informe con datos por epoch, por GPU y por petición servida. El informe se entrega en 10 días laborables.
Aplicamos técnicas de poda, destilación y cuantización adaptadas al caso de uso concreto. Un modelo de clasificación de imágenes para retail no necesita las mismas capas que uno para diagnóstico médico. Reducimos entre un 30% y un 60% el tiempo de entrenamiento sin pérdida relevante de precisión.
Migrar la inferencia a dispositivos edge reduce la latencia y el tráfico a la nube. Configuramos despliegues en NVIDIA Jetson, Coral TPU y Raspberry Pi con modelos comprimidos, listos para funcionar sin conexión permanente.
Generamos documentación compatible con los estándares GHG Protocol Scope 2 y 3 para que puedas incluir el impacto de tus modelos en tus informes ESG. Trabajamos con auditoras externas acreditadas en España.
Sesiones de trabajo de medio día con equipos de dirección para definir una estrategia de IA que contemple el consumo energético desde el diseño. Incluimos un roadmap de 12 meses con hitos medibles y presupuesto estimado.
Cuatro fases. Sin sorpresas. Cada fase tiene un entregable concreto que revisas antes de pasar a la siguiente.
Accedemos a tu infraestructura durante 5 días. Instalamos sensores de consumo y analizamos logs de entrenamiento e inferencia. Te entregamos un mapa térmico de gasto energético por componente.
Diseñamos entre dos y cuatro escenarios con distintos niveles de intervención. Cada uno incluye el ahorro estimado en kWh, el coste de implementación y el impacto en la precisión del modelo.
Nuestro equipo trabaja junto al tuyo durante la ejecución. No subcontratamos. Las sesiones de pair programming y las revisiones de código son semanales hasta cerrar el sprint.
Repetimos las mediciones del paso 1 con la nueva configuración. Comparamos datos reales, no estimaciones. El informe final sirve como evidencia para tu reporte de sostenibilidad.
Dos proyectos recientes que muestran lo que cambia cuando se mide antes de optimizar.
El cliente entrenaba un modelo de previsión de demanda cada noche en 4 GPUs A100 durante 3 horas. Tras aplicar destilación y reducir la ventana de datos de 24 a 8 meses, el entrenamiento bajó a 47 minutos en 2 GPUs. La precisión del forecast se mantuvo en un MAE de 2,1%.
−74% consumo eléctrico
Una startup de telemedicina usaba un ResNet-152 para clasificar lesiones cutáneas. Migramos a un EfficientNet-B3 con transfer learning desde su propio dataset anotado. El modelo pasó de 230 MB a 48 MB, la inferencia bajó de 120 ms a 31 ms por imagen, y la sensibilidad subió 0,8 puntos porcentuales.
−79% tamaño del modeloSi no encuentras tu pregunta aquí, escríbenos directamente.
Usar menos GPUs sin cambiar el modelo solo alarga el tiempo de entrenamiento. Optimizar el modelo significa reducir su complejidad interna: eliminar neuronas redundantes, comprimir pesos o cambiar la arquitectura por una más eficiente. El resultado es un modelo que necesita menos cómputo para producir el mismo resultado, no uno que tarda más en llegar a él.
Depende del número de modelos y de la complejidad de la infraestructura. Para un pipeline con uno o dos modelos en producción, la fase de medición dura 5 días hábiles y el informe se entrega en 10. Si hay más de cinco modelos o entornos multi-cloud, puede extenderse a 3 semanas.
No. Hemos trabajado con startups de 8 personas y con departamentos de innovación de empresas del IBEX 35. Lo que necesitamos es que haya al menos un modelo en producción o en fase avanzada de desarrollo. Sin modelo real, no hay consumo que medir.
Siempre hay un compromiso, pero en la mayoría de casos la pérdida es inferior al 1%. Antes de aplicar cualquier cambio, definimos contigo el umbral máximo aceptable de degradación. Si una técnica lo supera, la descartamos y probamos otra.
Combinamos CodeCarbon para la estimación a nivel de código, NVIDIA SMI para el consumo real de GPU, y sensores físicos Shelly Plug S en los servidores cuando el cliente nos da acceso al hardware. Los datos se cruzan para obtener cifras fiables, no solo estimaciones teóricas.
Cuéntanos qué modelos tienes en producción y qué te preocupa de su consumo. Respondemos en menos de 48 horas laborables.