{"id":30838,"date":"2026-07-01T18:04:42","date_gmt":"2026-07-01T18:04:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/clockwork-io-lanza-primer-compromiso-contractual-para-eliminar-el-desperdicio-de-gpu-en-entrenamiento-de-ia\/"},"modified":"2026-07-01T18:04:42","modified_gmt":"2026-07-01T18:04:42","slug":"clockwork-io-lanza-primer-compromiso-contractual-para-eliminar-el-desperdicio-de-gpu-en-entrenamiento-de-ia","status":"publish","type":"noticia-corporativa","link":"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/clockwork-io-lanza-primer-compromiso-contractual-para-eliminar-el-desperdicio-de-gpu-en-entrenamiento-de-ia\/","title":{"rendered":"Clockwork.io lanza primer compromiso contractual para eliminar el desperdicio de GPU en entrenamiento de IA"},"content":{"rendered":"<div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/136301-1782921831916.jpg\" target=\"_blank\" class=\"fotonota\" rel=\"noopener\"> <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/136301-1782921831916.jpg\" style=\"max-width:600px;\" border=\"0\" class=\"postImage\" alt=\"Clockwork.io lanza primer compromiso contractual para eliminar el desperdicio de GPU en entrenamiento de IA\"><\/a><\/p>\n<p>La garant\u00eda \u00abYou Only Compute Once\u00bb (YOCO) se compromete a resolver el 90 % de los fallos durante el entrenamiento de modelos de IA sin p\u00e9rdida de progreso; en caso contrario, los clientes recibir\u00e1n una compensaci\u00f3n econ\u00f3mica<\/p>\n<p><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/pr.report\/n74g\" rel=\"nofollow\">Clockwork.io<\/a>, pionera en <strong>Software-Driven AI Fabrics\u2122<\/strong> y la empresa responsable de <strong>TorchPass<\/strong>, su soluci\u00f3n de tolerancia a fallos para IA, anunci\u00f3 hoy la <a href=\"https:\/\/pr.report\/n74h\" rel=\"nofollow\"><strong>Garant\u00eda YOCO<\/strong><\/a>, el primer compromiso contractual del sector destinado a reducir dr\u00e1sticamente el coste oculto y acumulativo que provocan los fallos durante el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial a gran escala. El anuncio marca un punto de inflexi\u00f3n en la forma en que la industria mide la fiabilidad de la infraestructura de IA, alej\u00e1ndose de las m\u00e9tricas tradicionales de disponibilidad (\u00abuptime\u00bb) dise\u00f1adas para una era anterior y centr\u00e1ndose en lo que realmente valoran los equipos de IA: que el entrenamiento finalice a tiempo y sin p\u00e9rdida de trabajo.<\/p>\n<p>En virtud de la garant\u00eda <strong>YOCO (You Only Compute Once)<\/strong>, <a href=\"https:\/\/pr.report\/n74i\" rel=\"nofollow\">Clockwork.io<\/a> se compromete a que al menos el <strong>90 % de los fallos de entrenamiento<\/strong> en cargas de trabajo TorchPass compatibles se resolver\u00e1n mediante la migraci\u00f3n en caliente de las GPU, sin p\u00e9rdida del progreso del entrenamiento, sin necesidad de volver al \u00faltimo punto de control (\u00abcheckpoint\u00bb) y sin tener que recomputar el trabajo ya realizado. Si Clockwork.io no cumple este compromiso durante cualquier a\u00f1o de contrato, los clientes recibir\u00e1n un cr\u00e9dito del <strong>25 %<\/strong> aplicable a la siguiente renovaci\u00f3n o ampliaci\u00f3n de TorchPass.<\/p>\n<p>\u00abDesarrollamos TorchPass para que los fallos durante el entrenamiento dejaran de ser un problema\u00bb, afirm\u00f3 <strong>Suresh Vasudevan<\/strong>, director ejecutivo de Clockwork.io. \u00abLa garant\u00eda YOCO queda reflejada en el propio contrato. Ponemos en juego nuestra propia credibilidad porque sabemos que TorchPass cumple lo que promete, y queremos que nuestros clientes tambi\u00e9n lo sepan\u00bb.<\/p>\n<p><strong>El coste oculto del progreso en IA<\/strong><br \/>\nTodas las organizaciones que entrenan modelos de IA a gran escala se enfrentan al mismo problema: los cl\u00fasteres de GPU fallan constantemente y cada fallo obliga a reiniciar un costoso ciclo de recuperaci\u00f3n. Seg\u00fan una investigaci\u00f3n publicada por <strong>Meta FAIR<\/strong> en <strong>HPCA 2025<\/strong>, un cl\u00faster de <strong>1.024 GPU<\/strong> presenta un tiempo medio entre fallos de apenas <strong>7,9 horas<\/strong>, mientras que en un cl\u00faster de <strong>16.384 GPU<\/strong> esa cifra se reduce a <strong>1,8 horas<\/strong>. Cada fallo obliga a asignar nuevos nodos, restaurar el entrenamiento desde el \u00faltimo punto de control y volver a calcular todos los pasos realizados desde entonces. Ese trabajo recomputado supone un coste completo de GPU: capacidad de c\u00e1lculo que ya se hab\u00eda pagado y que debe volver a ejecutarse desde cero. Habitualmente, cada incidente implica la p\u00e9rdida de tres o m\u00e1s horas de progreso, acumul\u00e1ndose estas p\u00e9rdidas d\u00eda tras d\u00eda.<\/p>\n<p>Como consecuencia, los cl\u00fasteres actuales de GPU funcionan de forma efectiva entre un <strong>30 % y un 50 %<\/strong> de su rendimiento te\u00f3rico, no porque el <em>hardware<\/em> sea lento, sino porque el modelo de fiabilidad sobre el que se construye nunca fue dise\u00f1ado para cargas de trabajo de esta naturaleza, duraci\u00f3n y escala.<\/p>\n<p>\u00abLos equipos de IA necesitan que sus modelos se completen, no simplemente que sus nodos permanezcan activos. Durante a\u00f1os, el sector ha medido la disponibilidad de los nodos y la ha llamado fiabilidad. YOCO nos hace responsables de lo \u00fanico que realmente importa: que el modelo termine de entrenarse\u00bb, a\u00f1adi\u00f3 Vasudevan.<\/p>\n<p>El impacto econ\u00f3mico es considerable. En una implementaci\u00f3n t\u00edpica de <strong>2.048 GPU H200<\/strong>, los reinicios provocados por fallos generan m\u00e1s de <strong>6 millones de d\u00f3lares anuales<\/strong> en capacidad de c\u00e1lculo desperdiciada, con cientos de miles de horas de GPU perdidas debido a reintentos encadenados, tiempos de recuperaci\u00f3n y recomputaci\u00f3n del entrenamiento. Para quienes desarrollan IA, la verdadera unidad de valor no es el tiempo de disponibilidad de las GPU, sino el tiempo necesario para obtener un modelo entrenado. Sin embargo, los contratos de infraestructura que adquieren garantizan la disponibilidad de los nodos, no la continuidad de los trabajos de entrenamiento. Para los operadores de IA ocurre algo similar: cuando el entrenamiento de un cliente falla, se reinicia y pierde d\u00edas de progreso, la percepci\u00f3n es de falta de fiabilidad, independientemente de lo que establezca el acuerdo de nivel de servicio (SLA).<\/p>\n<p>\u00abLa recomputaci\u00f3n y los reinicios constituyen el impuesto oculto del entrenamiento de IA a gran escala\u00bb, se\u00f1al\u00f3 Vasudevan. \u00abLa mayor\u00eda de los equipos lo consideran inevitable. No lo es\u00bb.<\/p>\n<p>La garant\u00eda YOCO cambia ese planteamiento contractual.<\/p>\n<p><strong>TorchPass: la fiabilidad redefinida mediante <em>software<\/em><\/strong><br \/>\nLa respuesta de Clockwork.io consiste en convertir la fiabilidad en una propiedad definida por <em>software<\/em>, en lugar de depender de la disponibilidad del <em>hardware<\/em>, mediante un replanteamiento arquitect\u00f3nico que desvincula la continuidad del entrenamiento de la tasa de fallos de cualquier componente individual.<\/p>\n<p>TorchPass aborda los fallos desde su origen mediante la <strong>migraci\u00f3n en caliente de GPU<\/strong>. Cuando se produce una incidencia, la soluci\u00f3n transfiere todo el estado almacenado en memoria del entrenamiento \u2014incluidos los pesos del modelo, los gradientes y el estado del optimizador\u2014 a un nodo de reserva operativo. El entrenamiento contin\u00faa exactamente donde se hab\u00eda detenido y, por lo general, la recuperaci\u00f3n se completa en aproximadamente <strong>tres minutos<\/strong>, sin restaurar puntos de control, sin recomputar y sin p\u00e9rdida de progreso.<\/p>\n<p>TorchPass gestiona tres tipos de incidencias: migraci\u00f3n no planificada para fallos repentinos y graves, como bloqueos del kernel, cortes de suministro el\u00e9ctrico o aver\u00edas de GPU; migraci\u00f3n preventiva, activada por se\u00f1ales tempranas como el aumento de errores ECC o determinados umbrales t\u00e9rmicos; y migraci\u00f3n planificada para tareas de mantenimiento, actualizaciones de seguridad o <em>firmware<\/em>. En los tres casos, el entrenamiento contin\u00faa sin interrupciones.<\/p>\n<p><strong>Disponibilidad<\/strong><br \/>\nLa garant\u00eda YOCO estar\u00e1 disponible para los nuevos clientes de TorchPass y para las renovaciones a partir del <strong>3 de agosto de 2026<\/strong>. Los clientes actuales podr\u00e1n ponerse en contacto con su equipo comercial de Clockwork.io para incorporar la garant\u00eda a sus contratos vigentes. M\u00e1s informaci\u00f3n en <strong>clockwork.io\/yoco<\/strong>.<\/p>\n<p>Clockwork.io estar\u00e1 presente en <strong>RAISE Summit<\/strong>, que se celebrar\u00e1 en Par\u00eds (Francia) los d\u00edas <strong>8 y 9 de julio<\/strong>, en el <strong><em>stand<\/em> 27A<\/strong>. Adem\u00e1s, <strong>Suresh Vasudevan<\/strong>, director ejecutivo de Clockwork.io, participar\u00e1 el <strong>8 de julio<\/strong>, a las <strong>10:40 horas<\/strong> (hora local), en la mesa redonda <strong>\u00abInfrastructure as Destiny: The Compute-Capital-Cloud Trinity\u00bb<\/strong>, que tendr\u00e1 lugar en el escenario principal.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":30839,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v22.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Clockwork.io lanza primer compromiso contractual para eliminar el desperdicio de GPU en entrenamiento de IA - Blog Club del Emprendimiento<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/clockwork-io-lanza-primer-compromiso-contractual-para-eliminar-el-desperdicio-de-gpu-en-entrenamiento-de-ia\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Clockwork.io lanza primer compromiso contractual para eliminar el desperdicio de GPU en entrenamiento de IA - 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