Por Canuto  

VMware presentó una nueva AI Factory que amplía su oferta de inteligencia artificial empresarial y puede operar con GPUs AMD Instinct, en una jugada que tensiona su histórica cercanía con Nvidia. La propuesta busca centralizar modelos, automatizar infraestructura y decidir dónde ejecutar cada tarea para contener el creciente costo de los tokens.
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  • VMware anunció una AI Factory como evolución de Private AI Foundation, con automatización de hardware, software y ciclo de vida.
  • La nueva oferta funciona con GPUs AMD Instinct y el ecosistema abierto AMD ROCm, aunque por ahora no se integra con las AI Factories de Nvidia.
  • El sistema permite compartir modelos entre usuarios o unidades de negocio, combinar infraestructura local y nube, y controlar costos y permisos de agentes.

 

VMware presentó en su conferencia VMware Explore una nueva oferta denominada VMware AI Factory, una plataforma diseñada para automatizar la preparación y administración de infraestructura destinada a cargas de trabajo de inteligencia artificial. La propuesta llega bajo la división de virtualización de Broadcom y utiliza una marca que Nvidia ha promovido durante años para describir arquitecturas completas de IA, desde los aceleradores hasta las herramientas de software.

La compañía describió el producto como un sistema capaz de automatizar el aprovisionamiento del hardware, habilitar el conjunto de software y gestionar el ciclo de vida de extremo a extremo. En términos prácticos, la idea consiste en que los equipos empresariales no tengan que ensamblar por separado servidores, GPUs, modelos, herramientas de supervisión y controles de seguridad cada vez que quieran lanzar una aplicación de IA.

The Register informó que VMware AI Factory representa una evolución de VMware Private AI Foundation with Nvidia, el paquete que ambas compañías anunciaron en 2023. Aquel producto reunía herramientas para inferencia, automatización y gestión de cargas de trabajo, además de imágenes de máquinas virtuales para aprendizaje profundo, una base de datos vectorial y capacidades de monitoreo de GPUs.

El cambio más relevante de la nueva plataforma está en que no queda limitado al hardware de Nvidia. Broadcom se asoció con AMD para ofrecer una versión compatible con las GPUs AMD Instinct y con ROCm, el ecosistema de software abierto de AMD, una decisión que introduce una alternativa directa en un mercado empresarial dominado por las soluciones de Nvidia.

Una marca asociada con Nvidia, ahora junto a su rival

Nvidia comenzó a impulsar el concepto de AI Factory pocas semanas después de anunciar su alianza con VMware en 2023. La expresión funciona como una arquitectura de referencia para describir los componentes necesarios en una operación de inferencia, incluidos aceleradores, servidores, redes y software especializado, y posteriormente fue adoptada por fabricantes como Dell, Lenovo y HPE para nombrar sus propias implementaciones.

VMware había sido uno de los primeros defensores empresariales de Nvidia y desarrolló herramientas de virtualización de GPUs cuando esos componentes todavía eran costosos para muchas organizaciones. Al permitir que varias cargas de trabajo compartieran un mismo acelerador, la virtualización podía elevar los niveles de utilización y mejorar la economía de una infraestructura que, incluso antes del auge de la IA generativa, exigía inversiones importantes.

La relación se consolidó con Private AI Foundation with Nvidia, concebida para simplificar los despliegues de IA generativa dentro de empresas. VMware la presentó como una herramienta para integrar operaciones de inferencia, automatización y gestión, mientras Nvidia aportaba su hardware y su ecosistema de software, una combinación que reflejaba la estrecha cooperación entre las dos compañías.

Sin embargo, VMware AI Factory no corresponde actualmente a las AI Factories basadas en Nvidia, pese a que ambas propuestas comparten componentes e intenciones. Prashanth Shenoy, vicepresidente de marketing de producto de la división VCF de Broadcom, dijo que Nvidia continúa siendo la alianza de proveedores de GPUs de mayor trayectoria para VMware, pero destacó que la nueva plataforma admite múltiples arquitecturas de aceleradores y cadenas de herramientas de IA.

Control de costos, modelos compartidos y gobernanza

Una de las funciones centrales de la plataforma permite desplegar un modelo una sola vez y compartirlo de manera segura entre usuarios, inquilinos o unidades de negocio. Ese esquema puede evitar que cada departamento compre o reserve hardware separado para necesidades similares, al tiempo que entrega a los equipos de tecnología un punto central desde el cual administrar la capacidad disponible.

La centralización también busca reducir el riesgo de que proliferen implementaciones de IA no supervisadas dentro de una organización. En lugar de que cada equipo adopte sus propios servidores, modelos y herramientas sin coordinación, la infraestructura puede quedar bajo la administración de un grupo especializado que defina accesos, supervise el uso y establezca reglas comunes para los despliegues.

VMware incorporó además herramientas para operar con infraestructura instalada en las propias oficinas y con recursos de nube. La plataforma puede determinar dónde ejecutar una tarea y qué modelo utilizar, con el objetivo de equilibrar rendimiento y precio, una decisión especialmente importante cuando las solicitudes de inferencia generan facturas elevadas o cuando un modelo pequeño puede resolver una tarea que no requiere un sistema más costoso.

Shenoy definió la AI Factory como un «sistema operativo full-stack y automatizado» que trata la generación de tokens como un proceso de producción continuo. Esa formulación refleja un cambio en la forma de administrar la IA empresarial: el desafío ya no consiste únicamente en entrenar un modelo, sino en mantenerlo disponible, supervisado y económicamente sostenible a medida que aumentan las solicitudes de los usuarios.

Compatibilidad de hardware y límites de la propuesta

VMware AI Factory requiere VMware Cloud Foundation, el paquete de nube privada insignia de la compañía, y puede funcionar sobre servidores de Cisco, Dell Technologies, Lenovo y Supermicro. La compatibilidad con varios fabricantes ofrece a los clientes más opciones para construir la infraestructura, aunque la plataforma sigue dependiendo de una base tecnológica concreta y de la correcta integración entre sus capas de virtualización, software y aceleración.

La alianza con AMD permite utilizar GPUs Instinct en un entorno que VMware presenta como compatible con un ecosistema de software abierto. ROCm busca ofrecer las herramientas necesarias para desarrollar y ejecutar cargas de IA sobre los aceleradores de AMD, lo que puede resultar atractivo para empresas que quieren reducir su dependencia de un único proveedor o evaluar alternativas ante el alto costo y la disponibilidad limitada de ciertos componentes.

Por ahora, la oferta no funciona como una extensión directa de las AI Factories de Nvidia. VMware tampoco ha descartado construir en el futuro una AI Factory para las implementaciones de Nvidia, pero la presentación actual deja a la compañía en una posición inusual: conserva una relación histórica con Nvidia mientras promociona una plataforma que incorpora al rival más fuerte de esa empresa en el segmento de GPUs para IA.

El episodio ilustra la coopetición que atraviesa la infraestructura tecnológica. Broadcom compite con Red Hat en virtualización, aunque algunas organizaciones ejecutan OpenShift dentro de VMware, y también mantiene vínculos con Microsoft, que ofrece un servicio de VMware en la nube mientras comercializa productos que compiten directamente con la plataforma.

Qué significa para las empresas que adoptan IA

Para los departamentos de tecnología, el atractivo principal de la AI Factory está en convertir una operación fragmentada en una infraestructura administrable. Un modelo compartido, reglas de acceso centralizadas y la posibilidad de mover una carga entre servidores propios y nube pueden ayudar a limitar compras redundantes y a identificar con mayor rapidez qué aplicaciones consumen más recursos.

La selección del modelo también adquiere importancia financiera. Si una tarea sencilla puede ejecutarse con un sistema más pequeño y especializado, la organización podría evitar el gasto asociado con un modelo grande, mientras que la capacidad de elegir el entorno de ejecución abre la puerta a comparar el costo de la nube con el de los equipos instalados localmente.

La seguridad constituye otro componente de la propuesta, mediante entornos aislados de experimentación y herramientas de gobernanza para agentes de IA. Broadcom afirma que esos controles pueden impedir que un agente exceda su autoridad o acceda a recursos que la organización no le haya permitido utilizar, aunque la eficacia final dependerá de cómo cada cliente configure las políticas y supervise las operaciones.

El lanzamiento no elimina la ventaja acumulada de Nvidia ni garantiza que AMD se convierta automáticamente en la opción preferida de las empresas. Sí muestra, en cambio, que los proveedores de infraestructura intentan separar la gestión de la IA de un único tipo de acelerador, mientras convierten la reducción de costos, el control operativo y la administración de tokens en argumentos comerciales tan importantes como el rendimiento bruto.

En ese contexto, VMware adopta el lenguaje de las AI Factories de Nvidia para presentar una plataforma más amplia y compatible con AMD. La estrategia puede beneficiar a los clientes que buscan flexibilidad, pero también expone la compleja relación entre socios que colaboran en una capa del mercado y compiten en otra, justo cuando la demanda empresarial de IA obliga a vigilar cada dólar invertido en computación.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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