Respuesta directa: ¿qué conecta la soberanía de datos, la infraestructura preparada para IA y las soluciones de infraestructura de IA?
La soberanía de los datos, la infraestructura preparada para IA y las soluciones de infraestructura de IA ahora forman parte de la misma decisión estratégica. Las organizaciones no solo necesitan acceso a herramientas de IA. Necesitan control sobre dónde viven los datos, cómo se ejecutan las cargas de trabajo de IA, cómo escala la infraestructura y cómo se protege la información sensible.
Para socios y clientes que construyen entornos de IA controlados, Hammer Stack ofrece una ruta práctica hacia una infraestructura preparada para IA. Está posicionado como una plataforma totalmente integrada, on-prem, diseñada para ofrecer rendimiento de clase cloud sin dependencia de los hiperescaladores, ayudando a las organizaciones a ejecutar IA donde sus datos, políticas y prioridades lo requieran. Hammer describe Hammer Stack como un módulo de infraestructura de IA soberana a nivel de rack, validado y construido para rendimiento, control y escala sostenible. (hammerdistribution.com)
En la capa de cómputo, los procesadores AMD EPYC™ proporcionan la base para cargas de trabajo empresariales, en la nube y de IA exigentes. AMD posiciona los procesadores AMD EPYC™ como una base de alto rendimiento y eficiencia energética para IA empresarial y cargas de trabajo de propósito general, mientras que los procesadores AMD EPYC™ de 5.ª generación están diseñados específicamente para acelerar cargas de trabajo de centro de datos, nube e IA. (amd.com)
En resumen: la soberanía de datos define el requisito de control, la infraestructura preparada para IA proporciona la plataforma, y Hammer Stack con procesadores AMD EPYC™ ofrece a los socios una forma más clara de ofrecer soluciones prácticas de infraestructura de IA.
Por qué la soberanía de datos es ahora un problema de infraestructura de IA
La soberanía de datos solía discutirse principalmente en términos de cumplimiento, residencia y ubicación de almacenamiento. La IA ha cambiado eso. Una vez que las organizaciones comienzan a entrenar, ajustar o ejecutar inferencias sobre conjuntos de datos sensibles, la soberanía se convierte en parte de toda la conversación sobre infraestructura.
Las cargas de trabajo de IA a menudo dependen de registros de clientes, datos regulados, telemetría operativa, información financiera, datos de investigación, propiedad intelectual o información específica del sector que no puede simplemente moverse a cualquier lugar. Si esos datos se encuentran en un entorno mientras que el cómputo está en otro lugar, las organizaciones pueden enfrentar desafíos de costo, gobernanza, latencia y seguridad.
El posicionamiento de Hammer Stack identifica este problema con claridad. A medida que los conjuntos de datos propietarios crecen, pueden quedar bloqueados en ecosistemas de hiperescaladores, creando una separación física entre los datos y la computación que genera cuellos de botella y un control más débil. Hammer Stack responde dando a las organizaciones la capacidad de controlar dónde se entrenan y despliegan los modelos, mientras protege la propiedad intelectual y respalda los requisitos regulatorios o de residencia.
Eso no significa que cada carga de trabajo deba retirarse de la nube. La nube pública puede seguir siendo adecuada para experimentación, herramientas SaaS, capacidad de ráfaga o cargas de trabajo no sensibles. La infraestructura de IA local se vuelve más convincente cuando la localización de datos, la privacidad, la latencia, la auditabilidad, la previsibilidad de costos y el control operativo son importantes.
¿Qué hace que la infraestructura esté preparada para IA?
La infraestructura preparada para IA no es simplemente un servidor con un acelerador adjunto. Es una plataforma equilibrada diseñada para soportar todo el flujo de trabajo de IA: ingesta de datos, preparación, ejecución de modelos, inferencia, acceso al almacenamiento, redes, seguridad, monitoreo y gestión del ciclo de vida.
Una solución de infraestructura genuinamente preparada para IA necesita:
- Computación para inferencia, análisis, orquestación y procesamiento de datos
- Aceleración de GPU cuando el entrenamiento, el ajuste fino o la inferencia a gran escala lo requieran
- Almacenamiento de alto rendimiento para pipelines de IA intensivos en datos
- Redes rápidas para reducir los cuellos de botella entre cómputo, almacenamiento y usuarios
- Energía y refrigeración diseñadas para sistemas de IA densos
- Controles de seguridad y gobernanza alineados con el uso de datos sensibles
- Soporte de implementación, pensamiento de arquitectura de referencia y planificación del ciclo de vida
Hammer Stack está diseñado en torno a este requisito de pila completa. Hammer lo describe como una combinación de procesadores AMD EPYC™, GPUs y redes NVIDIA, almacenamiento de alto rendimiento VDURA, y soporte de consultorías especializadas en IA. También se posiciona como una extensión física del ecosistema Hammer AI Works, proporcionando la base de hardware soberano necesaria para escalar iniciativas de IA validadas a producción. (hammerdistribution.com)
Esa es la diferencia entre comprar componentes y obtener soluciones de infraestructura de IA. Los componentes pueden parecer potentes individualmente. La infraestructura lista para IA tiene que funcionar como un sistema.
Tabla comparativa: infraestructura de IA estándar vs infraestructura de IA soberana
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Área de evaluación |
Infraestructura estándar de IA |
Infraestructura soberana preparada para IA con Hammer Stack y procesadores AMD EPYC™ |
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Objetivo principal |
Ejecute cargas de trabajo de IA utilizando recursos disponibles de nube, servidor o acelerador |
Ejecute cargas de trabajo de IA con mayor control sobre datos, infraestructura, políticas, costos y rendimiento |
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Ubicación de los datos |
Los datos pueden distribuirse entre plataformas en la nube, regiones o servicios de terceros |
Las cargas de trabajo pueden ubicarse más cerca de datos sensibles, propiedad intelectual y límites de cumplimiento normativo |
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Diseño de infraestructura |
A menudo se ensamblan alrededor de componentes individuales, como servidores, GPU o almacenamiento |
Diseñada como una pila equilibrada de cómputo, aceleración, almacenamiento, redes, energía y refrigeración |
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Preparación para IA |
Puede soportar experimentación, pero puede tener dificultades cuando las cargas de trabajo pasan a producción |
Diseñado para apoyar la IA en su transición de prueba de concepto a una implementación controlada y lista para producción |
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Soberanía |
La gobernanza depende en gran medida de los controles del proveedor, los contratos y la selección de la región |
Hammer Stack se posiciona como un módulo de infraestructura de IA soberana validado a nivel de rack, diseñado para rendimiento, control y escala sostenible (hammerdistribution.com) |
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Base de cómputo |
Depende del tipo de instancia, la elección del servidor o los recursos disponibles de la plataforma |
Los procesadores AMD EPYC™ proporcionan una base de CPU de alto rendimiento para cargas de trabajo de centro de datos, nube e IA (amd.com) |
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Caso de uso más adecuado |
Experimentación temprana, uso por ráfagas o cargas de trabajo de IA no sensibles |
IA privada, IA soberana, datos regulados, inferencia de producción, analítica, cargas de trabajo adyacentes a HPC y entornos de IA híbridos |
Por qué Hammer Stack y los procesadores AMD EPYC™ cumplen con los requisitos
La infraestructura de IA a menudo se discute como si la GPU fuera el único componente que importa. En entornos de producción, eso es demasiado limitado. Los flujos de trabajo de IA incluyen transformación de datos, preprocesamiento, posprocesamiento, orquestación, virtualización, actividad de bases de datos, funciones de seguridad, gestión de almacenamiento y alimentación de GPU. Todo esto depende en gran medida del rendimiento de la CPU del servidor.
Los procesadores AMD EPYC™ son muy adecuados para este rol. AMD afirma que los procesadores AMD EPYC™ 9005 están diseñados específicamente para acelerar cargas de trabajo de centro de datos, nube e IA, mientras que los procesadores AMD EPYC™ también proporcionan una base de alto rendimiento y eficiencia energética para IA empresarial y cargas de trabajo de propósito general. (amd.com)
Esto es importante porque no todas las cargas de trabajo de IA requieren el mismo diseño de infraestructura. Algunos flujos de trabajo de inferencia, análisis, recomendación, aprendizaje automático clásico, análisis de grafos y generación aumentada por recuperación pueden beneficiarse de una infraestructura de CPU con un alto número de núcleos. Los casos de uso de entrenamiento más grande, ajuste fino o de baja latencia pueden requerir aceleración dedicada. En esos sistemas, los procesadores AMD EPYC™ proporcionan la base de CPU que ayuda a la plataforma más amplia a mover, gestionar y procesar datos de manera eficiente.
Hammer Stack aporta esa base de procesadores a una solución de infraestructura de IA más amplia. Alinea cómputo, aceleración, almacenamiento, redes, energía, refrigeración y soporte para que los partners puedan diseñar en función de los requisitos reales de las cargas de trabajo en lugar de suposiciones. El propio mensaje de Hammer centrado en AMD posiciona los procesadores AMD EPYC™ como parte de Hammer Stack, ayudando a los partners a respaldar entornos de IA on-prem diseñados para soberanía de datos, rendimiento, control, alta densidad de núcleos, gran ancho de banda de memoria y cargas de trabajo escalables de IA, analítica y HPC.
Hoja de ruta de infraestructura preparada para IA y errores comunes
La infraestructura preparada para IA funciona mejor cuando se planifica en torno a la carga de trabajo, no a la última tendencia de hardware.
Una hoja de ruta práctica debe seguir cuatro pasos:
- Defina la carga de trabajo: Identifique qué proyectos de IA son experimentales, cuáles están pasando a producción y cuáles dependen de datos sensibles o regulados.
- Mapea los datos: Comprende dónde residen los datos, a dónde pueden moverse y qué requisitos de residencia, cumplimiento o auditoría se aplican.
- Elija el modelo de ubicación: Decida qué cargas de trabajo pertenecen a la nube pública, cuáles a las instalaciones locales y cuáles necesitan un enfoque híbrido.
- Construir la plataforma completa: Alinear cómputo, almacenamiento, redes, aceleración, energía, refrigeración, seguridad y soporte del ciclo de vida.
Los errores comunes suelen ocurrir cuando las organizaciones omiten uno de esos pasos. El primer error es asumir que la preparación para la IA comienza y termina con la capacidad de GPU. Los aceleradores son importantes, pero la IA de producción depende de la plataforma completa. El segundo es separar la estrategia de datos de la estrategia de infraestructura. Si los datos deben permanecer en un entorno controlado, el diseño de la infraestructura debe reflejarlo desde el principio. El tercero es tratar la infraestructura de prueba de concepto como si fuera a soportar automáticamente la IA de producción.
Hammer Stack se desarrolló en torno a este desafío. Ofrece a los partners una ruta más estructurada para llevar a los clientes más allá de los entornos fragmentados de prueba de concepto y hacia una infraestructura soberana y lista para producción. La mensajería de la campaña de Hammer Stack también destaca la presión de la nube pública, el aumento de las facturas a escala, los picos de renovación y presupuesto, las demandas de soberanía de datos, las cargas de trabajo sensibles a la latencia y la complejidad de auditoría y seguridad como impulsores de la infraestructura local preparada para IA.
¿Cuándo deberían las organizaciones considerar soluciones de infraestructura de IA soberana?
Las organizaciones deberían considerar soluciones de infraestructura de IA soberana cuando la IA se vuelve operativamente importante, comercialmente sensible o difícil de gestionar únicamente mediante la nube pública.
Las señales de compra comunes incluyen:
- Los proyectos de IA están pasando de la prueba de concepto a la producción
- Se requieren datos sensibles o regulados para cargas de trabajo de IA
- Las facturas de la nube, las fechas de renovación o los costos de movimiento de datos son cada vez más difíciles de predecir
- Las cargas de trabajo sensibles a la latencia deben ejecutarse cerca de los usuarios, sistemas o datos
- Los clientes necesitan controles más claros de auditoría, seguridad o residencia
- Los equipos internos quieren un mayor control sobre el ciclo de vida de la infraestructura y el momento de las actualizaciones
- Las plataformas de IA existentes están limitadas por cómputo, almacenamiento o redes fragmentados
- Los socios necesitan una forma repetible de diseñar, entregar y soportar la infraestructura de IA
El cliente más adecuado no es necesariamente el que pide “hardware de IA”. Es la organización que pregunta cómo ejecutar IA más cerca de sus datos, cómo ir más allá de la prueba de concepto, cómo reducir la dependencia o cómo hacer que la infraestructura de IA sea comercialmente sostenible.
Cómo pueden los socios posicionar Hammer Stack
Para los socios de canal, Hammer Stack ofrece una forma práctica de pasar la conversación de productos individuales a soluciones completas de infraestructura de IA.
Los puntos de partida más sólidos son:
- Soberanía de datos: ¿Dónde residen los datos del cliente y hacia dónde pueden moverse legal u operativamente?
- Preparación para IA: ¿Está la infraestructura diseñada para IA de producción, o solo para una prueba de concepto?
- Ubicación de cargas de trabajo: ¿Qué cargas de trabajo pertenecen a las instalaciones locales, cuáles deben permanecer en la nube y cuáles necesitan un modelo híbrido?
- Equilibrio de rendimiento: ¿Están diseñados la computación, el almacenamiento, la red, la energía y la refrigeración como un solo sistema?
- Control comercial: ¿Son predecibles los costos de la nube, las renovaciones y los planes de capacidad?
- Soporte del ciclo de vida: ¿Quién ayudará a diseñar, configurar, implementar y respaldar la plataforma?
Hammer Stack encaja en estas conversaciones porque no se presenta como un paquete de hardware independiente. Proporciona la base de hardware soberano necesaria para escalar iniciativas de IA validadas a producción, con procesadores AMD EPYC™ que soportan la capa de cómputo para cargas de trabajo exigentes de IA, análisis y HPC.
En resumen: la soberanía de datos necesita infraestructura preparada para IA
La soberanía de datos, la infraestructura preparada para IA y las soluciones de infraestructura de IA no deben tratarse como temas separados. Son tres partes de la misma decisión estratégica.
La soberanía de datos define la necesidad de control. La infraestructura preparada para IA proporciona la plataforma para cargas de trabajo de producción. Las soluciones de infraestructura de IA reúnen los componentes, el diseño, el soporte y el modelo comercial para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación al valor.
Hammer Stack ofrece a socios y clientes una forma práctica de obtener esa infraestructura. Con procesadores AMD EPYC™ en la capa de cómputo, Hammer Stack respalda entornos de IA soberana construidos en torno al rendimiento, el control, la escalabilidad y la confianza en la infraestructura a largo plazo.
Para las organizaciones que preguntan cómo hacer que la IA sea más segura, más predecible y más lista para producción, la respuesta comienza con una infraestructura diseñada para el trabajo.
Preguntas frecuentes: soberanía de datos, infraestructura preparada para IA y soluciones de infraestructura de IA
¿Qué es la soberanía de datos en la IA?
La soberanía de datos en IA significa mantener el control sobre dónde residen los datos, modelos y cargas de trabajo de IA, quién puede acceder a ellos y cómo se gestionan. Es especialmente importante cuando la IA utiliza datos regulados, sensibles o propietarios.
¿Qué es la infraestructura preparada para IA?
La infraestructura preparada para IA es una plataforma equilibrada diseñada para soportar cargas de trabajo de IA en cómputo, almacenamiento, redes, aceleración, energía, refrigeración, seguridad y gestión del ciclo de vida. Está construida para uso en producción, no solo para experimentación.
¿Cómo apoya Hammer Stack la soberanía de datos?
Hammer Stack respalda la soberanía de datos al ofrecer a las organizaciones una ruta de infraestructura local validada para cargas de trabajo de IA que necesitan permanecer más cerca de los datos sensibles, los límites de cumplimiento o las políticas de control internas.
¿Por qué son relevantes los procesadores AMD EPYC™ para la infraestructura de IA?
Los procesadores AMD EPYC™ admiten cargas de trabajo exigentes de IA, nube y empresa. Pueden soportar muchas cargas de trabajo de inferencia directamente y también pueden proporcionar la base de CPU para sistemas habilitados para GPU, ayudando a respaldar el flujo de trabajo de IA más amplio.
¿La infraestructura preparada para IA siempre necesita GPU?
No. Algunas cargas de trabajo de inferencia de IA, análisis y procesamiento de datos pueden ejecutarse eficazmente en CPU con un alto número de núcleos. Puede ser necesaria una aceleración GPU dedicada para modelos más grandes, entrenamiento, ajuste fino o casos de uso de baja latencia.
¿Cuándo debería una empresa considerar infraestructura de IA local?
Una empresa debería considerar la infraestructura de IA local cuando la localización de datos, la privacidad, la latencia, la previsibilidad de costos, la auditabilidad o el control se vuelven importantes. Estas necesidades a menudo se vuelven más urgentes a medida que la IA pasa de la prueba de concepto a la producción.
