Open source vs. propietario: control, dependencia y el verdadero compromiso
Llama vs. GPT, Mistral vs. Claude, open weights vs. API: la distinción no es ideológica, es estratégica. Entender qué controla realmente en cada caso.
Soberanía
On-premise, open source, hardware (GPU/APU), independencia de proveedores estadounidenses.
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Ejecutar IA en sus propias instalaciones: on-premise, OSS, GPU y APU
No necesita un centro de datos para ejecutar un LLM local. Un servidor con una GPU de consumo o incluso un Mac M-series puede hospedar modelos de 7 a 70 mil millones de parámetros.