Hewlett Packard Enterprise (HPE) recientemente anunció una nueva solución de infraestructura diseñada para facilitar el despliegue seguro y escalable de inteligencia artificial en entornos distribuidos. Denominada AI Grid Solution, la propuesta se construye en colaboración con NVIDIA y busca conectar centros de datos, fábricas de IA, hubs regionales y ubicaciones edge mediante una arquitectura unificada que actúe como tejido operativo para la inferencia distribuida.
La iniciativa responde a un cambio estructural en la forma en que se ejecutan las cargas de IA. Mientras que el entrenamiento de modelos sigue concentrado en centros especializados, la inferencia —especialmente la que involucra agentes autónomos y modelos generativos— se está desplazando hacia ubicaciones más cercanas a los usuarios, dispositivos y sensores. Este movimiento exige una red capaz de ofrecer latencia predecible, seguridad integrada y coordinación en tiempo real entre dominios diversos.
Una red pensada para la IA distribuida
El concepto de AI Grid se basa en transformar la red WAN tradicional en una plataforma inteligente que no solo transporte datos, sino que orqueste la ejecución de IA en múltiples ubicaciones. En lugar de mover los datos hacia los modelos, la arquitectura propone acercar los modelos a los datos, reduciendo la complejidad operativa y mejorando la eficiencia.
La solución incluye componentes de cómputo, redes, seguridad y gestión operativa, todos diseñados para funcionar como un sistema coherente. Entre ellos destacan:
– Servidores HPE ProLiant, equipados con GPUs NVIDIA RTX PRO Blackwell Server Edition y DPUs BlueField, optimizados para inferencia en el edge.
– Plataformas de red Juniper PTX y MX, que proporcionan conectividad de largo alcance, segmentación multitenant y capacidad para manejar flujos de tráfico intensivos y variables.
– Firewalls SRX4700, que aseguran consistencia en la aplicación de políticas de seguridad en entornos distribuidos.
– Controladores de red y herramientas de orquestación, que permiten gestionar el ciclo de vida completo de la infraestructura, desde la incorporación de nuevos sitios hasta actualizaciones de software y ajustes de políticas.
La arquitectura se alinea con el marco de referencia de NVIDIA AI Factory, extendiendo sus capacidades hacia el edge mediante una infraestructura común que facilita la interoperabilidad y la coherencia operativa.
Oportunidad para los operadores de telecomunicaciones
La solución ha despertado interés entre proveedores de servicios como TELUS y CityFibre, que han anunciado su intención de adoptarla para ampliar su oferta de servicios basados en IA. En este contexto, las instalaciones existentes —con espacio, energía y conectividad disponibles— pueden ser reutilizadas como nodos de inferencia, acercando la capacidad de procesamiento a los datos empresariales y a los usuarios finales.
Según un estudio de Omdia citado por HPE, el 84% de las grandes empresas que adoptan IA ya utilizan arquitecturas distribuidas, lo que refuerza la necesidad de una red capaz de coordinar cargas en múltiples ubicaciones sin sacrificar rendimiento ni seguridad.
La propuesta también permite a los operadores evolucionar su rol: de proveedores de conectividad a proveedores de servicios de inteligencia, comercializando capacidades de IA junto con el acceso a la red.
Un sistema unificado para una IA que se mueve
La arquitectura AI Grid está diseñada para comportarse como un único sistema, a pesar de estar distribuida geográficamente. Esto implica que la inferencia puede ejecutarse en el sitio más adecuado según la carga, la disponibilidad de recursos y las políticas definidas, sin que el usuario perciba fragmentación o pérdida de consistencia.
La solución también contempla la integración con múltiples nubes, permitiendo que las empresas extiendan sus servicios de IA desde entornos centralizados hacia el edge sin rediseñar su infraestructura de seguridad o conectividad.
En conjunto, HPE, NVIDIA y los operadores de telecomunicaciones están construyendo una plataforma que busca responder a las exigencias de las aplicaciones nativas de IA: latencia predecible, alta concurrencia y eficiencia operativa, en un entorno donde la inteligencia ya no reside en un solo lugar, sino que se distribuye dinámicamente.
Fuente: Comunicado de prensa HPE | Editado por CDOL
