{"id":77767,"date":"2026-03-27T16:56:20","date_gmt":"2026-03-27T16:56:20","guid":{"rendered":"https:\/\/exittechnologies.com\/?p=77767"},"modified":"2026-03-27T17:00:46","modified_gmt":"2026-03-27T17:00:46","slug":"gpu-usada-vs-nueva-para-sus-servidores-como-elegir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/blog\/gpu\/gpu-usada-vs-nueva-para-sus-servidores-como-elegir\/","title":{"rendered":"GPU usadas o nuevas para sus servidores: C\u00f3mo elegir"},"content":{"rendered":"Tiempo de lectura: <\/span> 5<\/span> minutos<\/span><\/span>\n

La demanda de GPU se dispara, lo que hace que las nuevas GPU sean menos accesibles en general. <\/p>\n\n\n\n

Algunos clientes tendr\u00e1n que pagar un sobreprecio por las GPU y otros se ver\u00e1n totalmente excluidos del mercado. Cada vez son m\u00e1s los clientes que se ven obligados a recurrir al mercado de reventa de GPU. <\/p>\n\n\n\n

El mercado de reventa puede ofrecer a todo tipo de clientes ofertas de hardware rentables. Algunos clientes buscar\u00e1n primero en el mercado de GPU nuevas, pero siempre es una buena idea comprobar si un revendedor de hardware puede satisfacer las necesidades de la empresa a un precio rebajado. <\/p>\n\n\n\n

Conozca sus necesidades por dentro y por fuera<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Antes de lanzarse a la compra, haga inventario de lo que realmente necesita y de si elegir entre una GPU usada o nueva podr\u00eda mejorar su rentabilidad.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Si est\u00e1 planificando la construcci\u00f3n de un nuevo centro de datos, ha elegido un momento complicado para hacerlo. Considere la posibilidad de buscar servicios en la nube que puedan descargar las necesidades de su centro de datos. <\/p>\n\n\n\n

Al igual que Apple con la IA<\/a>, Las organizaciones pueden subcontratar cargas de trabajo a proveedores de nube externos que se ejecutar\u00edan en servidores GPU de terceros. Esto convierte su costoso proyecto de centro de datos en un coste de suscripci\u00f3n proyectable.

Si ya ha invertido en centros de datos locales, debe evaluar sus necesidades de centros de datos para determinar si el hardware nuevo o usado es el m\u00e1s adecuado para sus operaciones.  <\/p>\n\n\n\n

Centros de datos de IA y GPU usadas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Si ejecutas cargas de trabajo de IA como LLM o modelos de aprendizaje profundo, las \u00faltimas GPU son un requisito inicial<\/a>. El hardware m\u00e1s reciente se ha dise\u00f1ado teniendo en cuenta las cargas de trabajo de IA, y las empresas estar\u00e1n en gran desventaja si intentan ampliar la capacidad de IA utilizando hardware antiguo.

Incluso las GPU usadas que s\u00f3lo tienen uno o dos a\u00f1os de antig\u00fcedad se ven superadas por los modelos m\u00e1s recientes. El precio m\u00e1s elevado merece la pena para cualquiera que intente competir con los hiperescaladores del mercado de IA. Los fabricantes est\u00e1n agotando las existencias de hardware inform\u00e1tico con meses y a\u00f1os de antelaci\u00f3n, por lo que es necesario cerrar acuerdos con los fabricantes si se quiere ver el hardware antes de finales de 2027.   <\/p>\n\n\n\n

Cuando lo usado supera a lo nuevo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La principal ventaja de los servidores GPU usados es su menor precio de compra. Esto a veces se produce a costa de la eficiencia. <\/p>\n\n\n\n

Si la compra de una GPU de segunda mano te ahorra unos miles de d\u00f3lares pero los costes operativos de tu centro de datos aumentan 15%, el ahorro a corto plazo no merece la pena. Aseg\u00farate de que el hardware usado no supondr\u00e1 una carga para tu infraestructura antes de comprar una GPU de segunda mano.  <\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 del aspecto econ\u00f3mico, hay otras razones que hacen m\u00e1s atractivo el hardware de GPU de segunda mano. <\/p>\n\n\n\n

Necesita un despliegue inmediato<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Es muy dif\u00edcil conseguir nuevo hardware de GPU: fabricantes como NVIDIA y Dell han agotado casi todas sus existencias. Incluso han llegado a acuerdos para vender unidades que a\u00fan se est\u00e1n fabricando y no estar\u00e1n listas hasta dentro de meses.    <\/p>\n\n\n\n

Los anuncios de segunda mano suelen estar vinculados a hardware probado que se encuentra en el almac\u00e9n del vendedor. Sin embargo, pueden enviarlo tan pronto como reciban el dinero. Las compras de GPU usadas pueden ayudar a los clientes a evitar problemas en la cadena de suministro. <\/p>\n\n\n\n

Tiene experiencia en optimizaci\u00f3n y mantenimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La familiaridad con el equipo es fundamental para la gesti\u00f3n del centro de datos, por lo que utilizar equipos conocidos tiene algunas ventajas. Los administradores saben c\u00f3mo gestionar este hardware, cu\u00e1les son sus l\u00edmites y cu\u00e1ndo realizar el mantenimiento de los equipos. Si no necesita escalar lo m\u00e1s r\u00e1pido posible, puede centrarse en la estabilidad con equipos conocidos, aunque est\u00e9n una o dos generaciones por detr\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n

Su sistema de alimentaci\u00f3n y refrigeraci\u00f3n no puede con los nuevos equipos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El entrenamiento y las operaciones de IA provocan tensiones y picos en los centros de datos, por lo que los sistemas de alimentaci\u00f3n m\u00e1s antiguos est\u00e1n abocados al fracaso. Las nuevas GPU consumen mucha m\u00e1s energ\u00eda que las antiguas. <\/p>\n\n\n\n

Dependiendo de cu\u00e1ndo hayas construido tu centro de datos, es posible que necesites algo m\u00e1s que nuevas GPU. Sin potencia o refrigeraci\u00f3n suficientes, las GPU no funcionar\u00e1n a pleno rendimiento o someter\u00e1s a una tensi\u00f3n excesiva a los dem\u00e1s componentes de tu centro de datos.  <\/p>\n\n\n\n

Para evitar interrupciones, las empresas pueden adaptar la capacidad y la arquitectura del centro de datos al hardware que utilizan. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fiabilidad de las GPU usadas frente a las restauradas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/td>GPU usada<\/strong><\/td>GPU reacondicionada<\/strong><\/td><\/tr>
Condici\u00f3n<\/strong><\/td>Se vende tal cual despu\u00e9s de un uso anterior<\/td>Limpieza, reparaci\u00f3n y restauraci\u00f3n<\/td><\/tr>
Pruebas<\/strong><\/td>M\u00ednimo<\/td>Funcionalidad totalmente probada<\/td><\/tr>
Reparaciones<\/strong><\/td>Normalmente ninguno<\/td>Los componentes defectuosos pueden sustituirse<\/td><\/tr>
Limpieza<\/strong><\/td>Normalmente ninguno<\/td>Pasta t\u00e9rmica, eliminaci\u00f3n de polvo y limpieza cosm\u00e9tica<\/td><\/tr>
Firmware\/Controladores<\/strong><\/td>Puede tener configuraciones anteriores <\/td>Normalmente se restablece el firmware de f\u00e1brica<\/td><\/tr>
Garant\u00eda<\/strong><\/td>Raros o muy limitados<\/td>Garant\u00eda de terceros, normalmente meses y no a\u00f1os<\/td><\/tr>
Fiabilidad<\/strong><\/td>Mayor riesgo de fracaso<\/td>Menor riesgo gracias a las pruebas<\/td><\/tr>
Precio<\/strong><\/td>La opci\u00f3n m\u00e1s barata<\/td>Ligeramente m\u00e1s caro que el usado<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Si vas a comprar GPU usadas en lugar de reacondicionadas, aseg\u00farate de que cuentas con la experiencia necesaria para resolver cualquier problema que pueda surgir con el equipo. Las GPU reacondicionadas son la mejor opci\u00f3n para las peque\u00f1as empresas que carecen de personal especializado para evaluar la calidad del hardware. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1ndo son necesarias nuevas GPU?\u00a0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Los operadores de centros de datos a gran escala siempre preferir\u00e1n los \u00faltimos modelos de GPU, pero hay una delgada l\u00ednea entre lo preferido y lo necesario. <\/p>\n\n\n\n

Nuevos centros de datos centrados en la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Si utilizas GPU obsoletas para entrenar a los LLM, tu centro de datos funcionar\u00e1 t\u00e9cnicamente bien. Tu negocio no.

El mercado de la IA se define por la vanguardia de la capacidad, la complejidad y la escala. Si no dispone de los \u00faltimos avances en sus centros de datos, la competencia le superar\u00e1 y le ofrecer\u00e1 mejores servicios. El reto es encontrar estas GPU en stock.

Al igual que la DRAM, el mercado de GPU est\u00e1 inundado de demanda y la los fabricantes se contentan con mantener una producci\u00f3n relativamente estable<\/a>. Los distribuidores de tecnolog\u00eda suelen tener GPU de \u00faltima generaci\u00f3n en stock, pero s\u00f3lo se puede comprar lo que hay en sus estanter\u00edas. Tendr\u00e1s que ser creativo para abrirte paso en este mercado si no cuentas con acuerdos a largo plazo (LTA).   <\/p>\n\n\n\n

La capacidad de hardware frena el crecimiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Si te enfrentas a las limitaciones de hardware de un centro de datos antiguo, es hora de una actualizaci\u00f3n importante. Si compra GPU y otro hardware de servidor de segunda mano, es posible que se encuentre en la misma situaci\u00f3n dentro de unos a\u00f1os. Con hardware nuevo, puede gestionar su ciclo de actualizaci\u00f3n de hardware sin preocuparse por quedarse atr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Una vez que su centro de datos pueda hacer uso del hardware m\u00e1s reciente, mejorar\u00e1 la eficacia del uso de la energ\u00eda, lo que significa que m\u00e1s energ\u00eda se destina a los procesos inform\u00e1ticos<\/a> en lugar de las operaciones del edificio.<\/p>\n\n\n\n

Necesita garant\u00edas OEM<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La estrategia de hardware inform\u00e1tico m\u00e1s fiable consiste en planificar con antelaci\u00f3n los ciclos de actualizaci\u00f3n y proteger la inversi\u00f3n en hardware con garant\u00edas. <\/p>\n\n\n\n

Si los activos de su centro de datos, como las GPU o la DRAM, tienen un ciclo de vida de 5 a\u00f1os, un fabricante que ofrezca una garant\u00eda de 5 a\u00f1os le asegura que dispondr\u00e1 de equipos funcionales durante todo ese periodo. Si algunos activos fallan antes de tiempo, el fabricante se encargar\u00e1 de reponerlos. <\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda es dif\u00edcil conseguir hardware para centros de datos. Adquirir hardware con garant\u00eda del fabricante te asegura que no te quedar\u00e1s con GPU da\u00f1adas y sin opciones de sustituirlas. <\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Entre la escasez de suministros, el aumento vertiginoso de la demanda de cargas de trabajo de IA y los fabricantes que venden hardware que ni siquiera se ha fabricado todav\u00eda, la adquisici\u00f3n de hardware inform\u00e1tico es extremadamente dif\u00edcil.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas centradas en la IA y la nube deben desembolsar dinero para entrar en los LTA y adquirir GPU nuevas, mientras que las empresas que necesitan estabilidad m\u00e1s que escala pueden confiar en el mercado de GPU usadas. En \u00faltima instancia, los expertos en operaciones y adquisiciones de centros de datos le dar\u00e1n la mejor idea sobre lo que su empresa debe comprar para sus centros de datos. Independientemente de que la compra sea nueva o usada, hay que tener en cuenta una cosa: la arquitectura del centro de datos debe coincidir con el hardware. Si sus bastidores son demasiado densos o su centro de refrigeraci\u00f3n no puede soportar un pico de uso, se enfrentar\u00e1 a interrupciones, destrucci\u00f3n de activos y cosas peores.<\/p>\n\n\n\n

Aseg\u00farese de que los equipos de compras y arquitectura est\u00e1n en sinton\u00eda para que las operaciones sean seguras y eficientes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Reading Time: <\/span> 5<\/span> minutes<\/span><\/span>The demand for GPUs is spiking, leaving new GPUs less accessible across the board.  Some customers will have to pay a premium for GPUs, and others will be boxed out of the market entirely. More and more customers are forced to rely on the GPU resale market for relief.  The resale market can deliver for […]<\/p>\n","protected":false},"author":64,"featured_media":77768,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"episode_type":"","audio_file":"","podmotor_file_id":"","podmotor_episode_id":"","cover_image":"","cover_image_id":"","duration":"","filesize":"","filesize_raw":"","date_recorded":"","explicit":"","block":"","itunes_episode_number":"","itunes_title":"","itunes_season_number":"","itunes_episode_type":"","footnotes":""},"categories":[104],"tags":[],"class_list":["post-77767","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-gpu"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/77767","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/64"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=77767"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/77767\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/77768"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=77767"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=77767"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/exittechnologies.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=77767"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}