Respuesta directa: ¿qué relación existe entre la soberanía de los datos, la infraestructura preparada para la IA y las soluciones de infraestructura de IA?
La soberanía de los datos, la infraestructura preparada para la IA y las soluciones de infraestructura de IA forman parte ahora de una misma decisión estratégica. Las organizaciones no solo necesitan acceso a herramientas de IA, sino también control sobre dónde se almacenan los datos, cómo se ejecutan las cargas de trabajo de IA, cómo se escala la infraestructura y cómo se protege la información confidencial.
Para socios y clientes que desarrollan entornos de IA controlados, Hammer Stack ofrece una vía práctica hacia una infraestructura preparada para la IA. Se posiciona como una plataforma local totalmente integrada, diseñada para ofrecer un rendimiento de clase nube sin depender de proveedores de hiperescaladores, lo que permite a las organizaciones ejecutar la IA donde sus datos, políticas y prioridades lo requieran. Hammer describe Hammer Stack como un módulo de infraestructura de IA soberana, validado y a nivel de rack, diseñado para ofrecer rendimiento, control y escalabilidad sostenible. (hammerdistribution.com)
En la capa de procesamiento, los procesadores AMD EPYC™ proporcionan la base para cargas de trabajo exigentes en entornos empresariales, en la nube y de IA. AMD posiciona los procesadores AMD EPYC™ como una base de alto rendimiento y eficiencia energética para cargas de trabajo de IA empresarial y de propósito general, mientras que los procesadores AMD EPYC™ de quinta generación están diseñados específicamente para acelerar las cargas de trabajo en centros de datos, en la nube y de IA. (amd.com)
En resumen: la soberanía de los datos define los requisitos de control, la infraestructura preparada para la 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 los datos es ahora un problema de infraestructura de IA
La soberanía de los datos solía debatirse principalmente en términos de cumplimiento normativo, residencia y ubicación de almacenamiento. La IA ha cambiado eso. Una vez que las organizaciones comienzan a entrenar, optimizar o realizar inferencias con conjuntos de datos sensibles, la soberanía se convierte en parte integral del debate sobre la infraestructura.
Las cargas de trabajo de IA suelen depender de registros de clientes, datos regulados, telemetría operativa, información financiera, datos de investigación, propiedad intelectual o información específica del sector que no se puede trasladar fácilmente. Si esos datos se encuentran en un entorno mientras que el procesamiento se ubica en otro, las organizaciones pueden enfrentar problemas de costos, gobernanza, latencia y seguridad.
El posicionamiento de Hammer Stack identifica claramente este problema. A medida que crecen los conjuntos de datos propietarios, estos pueden quedar integrados en ecosistemas de hiperescaladores, creando una separación física entre datos y computación que genera cuellos de botella y un control más débil. Hammer Stack responde ofreciendo a las organizaciones la capacidad de controlar dónde se entrenan e implementan los modelos, al tiempo que protege la propiedad intelectual y cumple con los requisitos normativos o de residencia.
Esto no significa que todas las cargas de trabajo deban retirarse de la nube. La nube pública puede seguir siendo adecuada para la experimentación, las herramientas SaaS, la capacidad de pico o las cargas de trabajo no confidenciales. La infraestructura de IA local resulta más atractiva cuando la localización de los datos, la privacidad, la latencia, la auditabilidad, la previsibilidad de los costes y el control operativo son factores importantes.
¿Qué factores hacen que una infraestructura esté preparada para la IA?
Una infraestructura preparada para la IA no es simplemente un servidor con un acelerador conectado. Es una plataforma equilibrada diseñada para soportar todo el flujo de trabajo de la IA: ingesta de datos, preparación, ejecución de modelos, inferencia, acceso al almacenamiento, redes, seguridad, monitorización y gestión del ciclo de vida.
Una solución de infraestructura verdaderamente preparada para la IA necesita:
Hammer Stack está diseñado para cumplir con este requisito integral. Hammer lo describe como una solución que combina procesadores AMD EPYC™, GPU y redes NVIDIA, almacenamiento de alto rendimiento VDURA y soporte de consultoras especializadas en IA. Además, se posiciona como una extensión física del ecosistema Hammer AI Works, proporcionando la infraestructura de hardware necesaria para escalar iniciativas de IA validadas a producción. (hammerdistribution.com)
Esa es la diferencia entre comprar componentes y adquirir soluciones de infraestructura de IA. Los componentes pueden parecer potentes individualmente. Una infraestructura preparada para la IA debe funcionar como un sistema.
Tabla comparativa: infraestructura de IA estándar frente a infraestructura soberana preparada para la IA
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Área de evaluación |
Infraestructura de IA estándar |
Infraestructura soberana preparada para IA con Hammer Stack y procesadores AMD EPYC™ |
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Objetivo principal |
Ejecuta cargas de trabajo de IA utilizando los recursos disponibles en la nube, servidores o aceleradores |
Ejecute cargas de trabajo de IA con mayor control sobre los datos, la infraestructura, las políticas, los costos y el 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 los límites de datos sensibles, propiedad intelectual y cumplimiento normativo |
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Diseño de infraestructura |
A menudo se ensamblan en torno a componentes individuales, como servidores, GPU o almacenamiento |
Diseñado como una pila equilibrada que abarca computación, aceleración, almacenamiento, redes, energía y refrigeración |
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Preparación para la IA |
Puede ser útil para la experimentación, pero puede presentar dificultades cuando las cargas de trabajo pasan a producción |
Diseñado para respaldar la transición de la IA desde la prueba de concepto hasta la implementación controlada y lista para la producción |
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Soberanía |
La gobernanza depende en gran medida de los controles de los proveedores, los contratos y la selección de la región |
Hammer Stack se posiciona como un módulo de infraestructura de IA soberano, validado y a nivel de rack, diseñado para ofrecer rendimiento, control y escalabilidad sostenible (hammerdistribution.com). |
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Fundación de Computación |
Depende del tipo de instancia, la elección del servidor o los recursos de la plataforma disponibles |
Los procesadores AMD EPYC™ proporcionan una base de CPU de alto rendimiento para cargas de trabajo de centros de datos, nube e IA (amd.com). |
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Caso de uso más adecuado |
Experimentación inicial, uso intensivo o cargas de trabajo de IA no sensibles |
IA privada, IA soberana, datos regulados, inferencia de producción, análisis, cargas de trabajo adyacentes a la computación de alto rendimiento y entornos de IA híbridos |
Por qué Hammer Stack y los procesadores AMD EPYC™ cumplen con los requisitos
A menudo se habla de la infraestructura de IA como si la GPU fuera el único componente importante. En entornos de producción, esta visión es demasiado limitada. Los flujos de trabajo de IA incluyen transformación de datos, preprocesamiento, posprocesamiento, orquestación, virtualización, gestión de bases de datos, funciones de seguridad, administración de almacenamiento y alimentación de la GPU. Todos estos procesos dependen en gran medida del rendimiento de la CPU del servidor.
Los procesadores AMD EPYC™ son idóneos para esta función. AMD afirma que los procesadores AMD EPYC™ 9005 están diseñados específicamente para acelerar las cargas de trabajo de centros de datos, la nube e inteligencia artificial, mientras que los procesadores AMD EPYC™ también proporcionan una base de alto rendimiento y eficiencia energética para la inteligencia artificial empresarial y las 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, ajuste fino o baja latencia a mayor escala pueden requerir aceleración dedicada. En estos sistemas, los procesadores AMD EPYC™ proporcionan la base de CPU que ayuda a la plataforma a mover, administrar y procesar datos de manera eficiente.
Hammer Stack integra esta base de procesadores en una solución de infraestructura de IA más amplia. Combina computación, aceleración, almacenamiento, redes, alimentación, refrigeración y soporte para que los socios puedan diseñar soluciones basadas en requisitos reales de carga de trabajo, en lugar de suposiciones. La estrategia de comunicación de Hammer, centrada en AMD, posiciona a los procesadores AMD EPYC™ como parte de Hammer Stack, lo que ayuda a los socios a dar soporte a entornos de IA locales diseñados para la soberanía de datos, el rendimiento, el control, una alta densidad de núcleos, un ancho de banda de memoria robusto y cargas de trabajo escalables de IA, análisis y computación de alto rendimiento (HPC).
Hoja de ruta de infraestructura preparada para la IA y errores comunes
La infraestructura preparada para la IA funciona mejor cuando se planifica en función de la carga de trabajo, y no de la última tendencia en hardware.
Una hoja de ruta práctica debe seguir cuatro pasos:
Los errores más comunes suelen ocurrir cuando las organizaciones omiten alguno de estos pasos. El primero es suponer que la preparación para la IA se limita a la capacidad de la GPU. Si bien los aceleradores son importantes, la IA en 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 en producción.
Hammer Stack se desarrolló en torno a este desafío. Ofrece a los socios una ruta más estructurada para guiar a los clientes más allá de entornos fragmentados de prueba de concepto hacia una infraestructura soberana y lista para la producción. La campaña de Hammer Stack también destaca la presión de la nube pública, el aumento de los costos a gran escala, los picos de renovación y presupuesto, las exigencias de soberanía de datos, las cargas de trabajo sensibles a la latencia y la complejidad de la auditoría y la seguridad como factores que impulsan la necesidad de una infraestructura local preparada para la IA.
¿Cuándo deberían las organizaciones considerar las soluciones de infraestructura de IA soberana?
Las organizaciones deberían considerar soluciones de infraestructura de IA soberana cuando la IA se vuelva importante desde el punto de vista operativo, comercialmente sensible o difícil de gestionar únicamente a través de la nube pública.
Las señales de compra más comunes incluyen:
El cliente ideal no es necesariamente el que solicita "hardware de IA". Se trata de la organización que pregunta cómo integrar la IA más cerca de sus datos, cómo ir más allá de la prueba de concepto, cómo reducir la dependencia o cómo lograr 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 de hablar de productos individuales a soluciones completas de infraestructura de IA.
Los puntos de partida más sólidos son:
Hammer Stack encaja en estas conversaciones porque no se presenta como un paquete de hardware independiente. Proporciona la base de hardware soberana necesaria para escalar iniciativas de IA validadas a producción, con procesadores AMD EPYC™ que soportan la capa de computación para cargas de trabajo exigentes de IA, análisis y computación de alto rendimiento (HPC).
En resumen: la soberanía de los datos requiere una infraestructura preparada para la IA
La soberanía de los datos, la infraestructura preparada para la IA y las soluciones de infraestructura de IA no deben tratarse como temas separados. Son tres partes de una misma decisión estratégica.
La soberanía de los datos define la necesidad de control. La infraestructura preparada para IA proporciona la plataforma para las cargas de trabajo de producción. Las soluciones de infraestructura de IA integran los componentes, el diseño, el soporte y el modelo comercial para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación a la obtención de 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 admite entornos de IA soberanos basados en rendimiento, control, escalabilidad y confianza en la infraestructura a largo plazo.
Para las organizaciones que se preguntan cómo hacer que la IA sea más segura, más predecible y más lista para la producción, la respuesta comienza con una infraestructura diseñada específicamente para ello.
Preguntas frecuentes: soberanía de datos, infraestructura preparada para IA y soluciones de infraestructura de IA
¿Qué es la soberanía de los datos en la IA?
La soberanía de los datos en la IA implica mantener el control sobre dónde residen los datos, modelos y cargas de trabajo de la IA, quién puede acceder a ellos y cómo se gestionan. Esto es especialmente importante cuando la IA utiliza datos regulados, sensibles o de propiedad exclusiva.
¿Qué es una infraestructura preparada para la IA?
La infraestructura preparada para IA es una plataforma equilibrada diseñada para soportar cargas de trabajo de IA en computación, almacenamiento, redes, aceleración, energía, refrigeración, seguridad y gestión del ciclo de vida. Está diseñada para su uso en producción, no solo para experimentación.
¿Cómo respalda Hammer Stack la soberanía de los datos?
Hammer Stack respalda la soberanía de los datos al proporcionar a las organizaciones una ruta de infraestructura local validada para las cargas de trabajo de IA que necesitan permanecer más cerca de los datos confidenciales, los límites de cumplimiento o los controles de políticas 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 empresariales. Pueden admitir directamente numerosas cargas de trabajo de inferencia y también proporcionan la base de CPU para sistemas con GPU, lo que contribuye a optimizar el flujo de trabajo de IA.
¿La infraestructura preparada para la IA siempre necesita GPU?
No. Algunas cargas de trabajo de inferencia, análisis y procesamiento de datos de IA pueden ejecutarse eficazmente en CPU con muchos núcleos. Para modelos más grandes, entrenamiento, ajuste fino o casos de uso que requieran baja latencia, puede ser necesaria la aceleración por GPU dedicada.
¿Cuándo debería una empresa considerar la infraestructura de IA local?
Una empresa debería considerar la infraestructura de IA local cuando la localización de los datos, la privacidad, la latencia, la previsibilidad de los costes, la auditabilidad o el control se vuelven importantes. Estas necesidades suelen agudizarse a medida que la IA pasa de la fase de prueba de concepto a la de producción.