Durante años, los hiperscalers como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud han dominado el mercado al proporcionar un ecosistema integral adaptado a las necesidades de las empresas de todos los tamaños. Estas plataformas ofrecen agilidad y acceso global, atrayendo empresas con promesas de infraestructura, flexibilidad y eficiencia simplificadas. Sin embargo, el tiempo ha expuesto fallas significativas en este enfoque, especialmente la transparencia de los costos, el control del sistema y la independencia operativa. Ahora, a medida que las empresas tienen como objetivo expandir sus sistemas de inteligencia artificial y recuperar el control de su infraestructura, las nubes soberanas están transformando rápidamente el paisaje. Un factor clave que impulsa este cambio es el costo. Aunque los servicios públicos en la nube inicialmente parecían ser rentables, las empresas se enfrentan cada vez más a los gastos ocultos. Las cargas de trabajo en crecimiento, las tarifas de salida de datos más altas y las intensas demandas computacionales de capacitación e implementación de modelos de IA están haciendo que la infraestructura hiperscalera sea muy costosa. Los sistemas de IA son especialmente conocidos por su naturaleza pesada de recursos, que requiere hardware especializado como GPU, potentes recursos informáticos y una gran capacidad de almacenamiento para operar de manera eficiente. Si bien los hiperscalers brindan servicios centrados en AI, muchas organizaciones están cambiando hacia soluciones de nube soberana porque ofrecen modelos personalizables con precios más transparentes. Los proveedores de nubes soberanos están mejor posicionados para adaptar sus plataformas para satisfacer las necesidades específicas de IA empresariales, a menudo a costos más bajos. Al migrar las cargas de trabajo de IA a las nubes soberanas, las empresas obtienen la capacidad de escalar libremente sin enfrentar altas tarifas de bloqueo de proveedores o prácticas de facturación poco claras que pueden drenar los presupuestos.