Los precios spot de la H100 han caído más de un 60% desde su máximo de 2023. Cientos de nuevos proveedores de GPU en la nube entraron al mercado en 2025. Las tarifas bajo demanda de los grandes proveedores cloud están, por fin, moviéndose. Si estás planificando el gasto en infraestructura de IA para los próximos 12 a 18 meses, las señales parecen contradictorias, y actuar sobre la equivocada puede salir muy caro. Esto es lo que el mercado muestra realmente y cómo construir una estrategia de aprovisionamiento en torno a ello.

La caída de precios es real, pero no es uniforme

Las tarifas de alquiler de la H100 bajaron de alrededor de $8 por GPU-hora en su punto máximo a aproximadamente $2,85–$3,50 en la mayoría de las plataformas de mercado medio. El Silicon Data H100 Rental Index se situó en $2,36 en junio de 2025, un 23% menos que los $3,06 del septiembre anterior. AWS recortó los precios de las instancias P5 aproximadamente un 44% en junio de 2025. En el extremo más bajo del mercado verificado, algunos proveedores ya ofrecen capacidad H100 por debajo de $1,40 por hora.

Ese rango, de menos de $1,40 a casi $7 por hora para el mismo silicio, lo dice todo. Los grandes proveedores cloud cobran entre dos y tres veces más que los proveedores de marketplace porque sus precios incluyen capacidad reservada y SLAs empresariales. El desplome en los titulares ocurrió en el segmento de commodities; las tarifas bajo demanda de los grandes proveedores para instancias H100 de 8 GPU todavía rondan los $55–$60 por hora en AWS y cerca de $98 en Azure en regiones de EE. UU. Eso se traduce en aproximadamente $6,88–$12,25 por GPU-hora bajo demanda, una cifra muy distinta al índice spot.

Mientras tanto, la generación más reciente se mueve en dirección contraria. El índice de alquiler de la GPU B200 subió un 24% en marzo de 2026 mientras los precios de la H100 apenas variaban. AWS aumentó los precios de los EC2 Capacity Blocks for ML aproximadamente un 15% a principios de 2026. El mercado se ha bifurcado: el silicio de generación madura se convierte en commodity, el de próxima generación se encarece.

La oferta no es simplemente un exceso

La escasez de H100 que definió 2023 y principios de 2024 se ha aliviado considerablemente. Más de 300 nuevos proveedores entraron al mercado cloud de H100 en 2025, y esa competencia hizo bajar el precio de commodity. Para las cargas de trabajo con H100 y A100, la oferta se ha normalizado.

El hardware de la generación Blackwell es otra historia. El proceso de empaquetado CoWoS de TSMC, que une los chips HBM al sustrato de la GPU, está completamente reservado hasta al menos mediados de 2027. Microsoft, Google, Meta y Amazon realizaron pedidos anticipados de miles de millones de dólares por GPUs GB200 y B200 en 2025, consumiendo la mayor parte de la asignación disponible de NVIDIA hasta finales de 2026 y adentrado 2027. Las GPUs Vera Rubin de próxima generación de NVIDIA se espera que lleguen al mercado a finales de 2026, pero prácticamente toda la oferta irá a parar a los grandes proveedores cloud y a los clientes con reservas a gran escala. Los compradores de mercado medio y empresas que quieren capacidad Blackwell se enfrentan a listas de espera, no a mercados spot.

El mercado de GPU no es un mercado único. Es un nivel H100 que se convierte en commodity situado por debajo de un nivel Blackwell estrictamente racionado, y tu estrategia de aprovisionamiento necesita abordar ambos por separado.

Por el lado de la demanda, se está produciendo un cambio significativo. Los equipos de IA han pasado de entrenar grandes modelos fundacionales a ajustar modelos de código abierto, lo que reduce la necesidad de clústeres de GPU masivos y contiguos. Las cargas de inferencia crecen rápidamente, pero son más distribuidas, requieren menos recursos por instancia y son más sensibles al precio que el entrenamiento. Ese cambio es una de las razones por las que los precios de commodity de la H100 cayeron: el caso de uso que impulsaba la demanda extrema de clústeres ha rotado parcialmente.

Los grandes proveedores cloud no están retrocediendo

El enfoque de “burbuja que se desinfla” es difícil de conciliar con el gasto de capital de los grandes proveedores cloud. Se prevé que los cinco grandes (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta, Oracle) superen colectivamente los $600.000 millones en capex en 2026, un incremento del 36% respecto a 2025, con aproximadamente el 75% vinculado directamente a infraestructura de IA. Solo Google, Amazon, Meta y Microsoft tienen proyectado gastar alrededor de $725.000 millones en infraestructura de IA en 2026, un 77% más que los $410.000 millones de 2025.

Lo que está ocurriendo no es una retirada. Es una consolidación de la oferta en la cima. Los grandes proveedores cloud están asegurando para sí mismos y sus clientes más importantes la próxima generación de capacidad GPU, mientras la generación anterior se convierte en commodity en el mercado abierto. Si tu carga de trabajo depende de Blackwell o del silicio posterior, la prima de los grandes proveedores no va a desaparecer; se está reforzando de forma estructural.

Reservada, spot o bare metal: la decisión real

La pregunta de aprovisionamiento para la mayoría de los equipos de TI europeos ahora mismo no es si los precios de las GPU están bajando. Es qué estructura de precios se adapta a tu perfil de carga de trabajo durante los próximos 12 a 24 meses.

Spot y bajo demanda tienen sentido para cargas de trabajo intermitentes e interrumpibles: trabajos de inferencia por lotes, experimentación, evaluación de modelos. El mercado de commodity de la H100 es genuinamente competitivo aquí. El riesgo es la disponibilidad; los pools spot se agotan bajo carga, y los proveedores que ofrecen tarifas de $1,40/hr no siempre son los que garantizan SLAs o soporte empresarial.

La capacidad reservada en los grandes proveedores cloud ofrece descuentos del 20–40% frente a la tarifa bajo demanda, pero el extremo corto del mercado ha desaparecido en gran medida para las GPU premium. En 2026, los proveedores generalmente no están dispuestos a firmar contratos de menos de seis meses para H100 o H200, y el plazo preferido es de uno a dos años. Los equipos que bloquearon reservas de H100 a un año con los precios máximos de 2024 ahora pagan muy por encima de las tarifas spot actuales sin posibilidad de salida. Antes de comprometerte, modela tu utilización real: una reserva solo ahorra dinero si la instancia funciona con alta utilización durante todo el plazo.

La GPU en bare metal cambia la economía de forma significativa para los equipos con cargas de trabajo sostenidas y predecibles. Eliminas la capa de hipervisor, obtienes ancho de banda de memoria determinista y topología NVLink, y pagas por el hardware en lugar de por la abstracción. La contrapartida es la carga operativa y la necesidad de un proveedor cuyo alcance de red se ajuste a tus requisitos de latencia.

Aquí es donde la conectividad de infraestructura se convierte en una variable real. Operamos 44 puntos de presencia en Europa y Oriente Medio y mantenemos peering directo con AWS, Azure, GCP, Oracle y Cloudflare en todos los sitios. Para los equipos que ejecutan arquitecturas híbridas, donde el entrenamiento corre en bare metal de GPU dedicado y la inferencia o los pipelines de datos se conectan a servicios de grandes proveedores cloud, ese peering elimina el coste de egreso y la latencia que hacen que los diseños híbridos sean complicados en la práctica. La conversación sobre el presupuesto de GPU y la conversación sobre el presupuesto de red son la misma conversación.

Cómo construir tu presupuesto de cómputo de IA para 2026 y más allá

Algunos principios concretos que se mantienen independientemente de cómo evolucione el mercado el próximo trimestre:

  • Separa tus estrategias para H100 y Blackwell. La capacidad de commodity de la H100 está disponible y es competitiva; bloquea términos de seis meses si tienes utilización predecible, pero evita compromisos más largos dado el trayecto de precios. La capacidad Blackwell requiere reservas más anticipadas y un caso de negocio más claro.
  • Modela la utilización antes de reservar. Un descuento del 30% en una reserva que usas al 40% de capacidad no es un ahorro. Calcula tu tasa de utilización de punto de equilibrio antes de firmar.
  • Audita la prima de los grandes proveedores cloud. Las tarifas bajo demanda de los grandes proveedores para H100 son dos o tres veces el precio del mercado de commodity. Si estás pagando esa prima por SLA y soporte, cuantifica lo que obtienes. Si la estás pagando por inercia, esa es una línea presupuestaria que vale la pena renegociar.
  • Evalúa el bare metal para inferencia sostenida. Para inferencia en producción con tráfico predecible, una GPU en bare metal con una estructura de precios transparente generalmente supera a las instancias cloud reservadas en términos de coste total a lo largo de 12 meses.
  • Incluye el egreso y la conectividad en el coste total. Una instancia de GPU barata conectada a tu pipeline de datos a través de tránsito entre proveedores caro erosiona rápidamente el ahorro. La arquitectura de red es parte del coste de cómputo.

El mercado de GPU en 2026 premia la especificidad. Los equipos que optimizarán sus presupuestos de infraestructura de IA son los que dejen de tratar las tendencias de precios de GPU en la nube como una única variable y empiecen a tratar el cómputo, la red y la estructura contractual como un sistema. La caída en los precios spot de la H100 es una oportunidad real para renegociar o reestructurar, pero solo si te mueves antes de que la próxima generación de escasez se instale en el nivel Blackwell.