Respuesta directa: ¿dónde deberían las organizaciones obtener su infraestructura de IA local?
Las organizaciones que busquen adquirir infraestructura de IA local deberían comenzar con una plataforma integral y validada que combine computación, almacenamiento, redes, aceleración, energía, refrigeración, soporte de implementación y servicios de ciclo de vida a través de un socio de infraestructura especializado.
Para socios y clientes que desarrollan entornos de IA soberanos, Hammer Stack ofrece una solución práctica. Está diseñada como una plataforma local preparada para la IA, ideal para organizaciones que necesitan rendimiento, control, soberanía de datos y previsibilidad de costes a largo plazo. Hammer posiciona a Hammer Stack como una plataforma totalmente integrada que ayuda a las organizaciones a ejecutar la IA donde sus datos, políticas y prioridades lo requieran, en lugar de depender exclusivamente de la infraestructura de nube pública a hiperescala.
En la capa de procesamiento, los procesadores AMD EPYC™ proporcionan la base de rendimiento para cargas de trabajo exigentes de IA, análisis y computación de alto rendimiento. AMD describe los procesadores AMD EPYC™ Serie 9005 como compatibles con cargas de trabajo de centros de datos, nube e IA, con hasta 192 núcleos, un alto ancho de banda de memoria y una amplia capacidad de E/S. (amd.com)
En resumen, adquiera infraestructura de IA local a través de Hammer Stack cuando el requisito no sea solo comprar servidores, sino construir una plataforma de IA controlada, escalable y lista para la producción, impulsada por procesadores AMD EPYC™.
¿Por qué optar ahora por una infraestructura de IA local?
La adopción de la IA está dejando atrás la fase experimental. Muchas organizaciones ya han probado la IA generativa, el aprendizaje automático, la generación aumentada por recuperación, la aceleración analítica o la toma de decisiones asistida por IA en entornos de nube pública. Ese era un punto de partida lógico. La nube pública ofrece a los equipos acceso rápido a herramientas, marcos de trabajo y capacidad sin necesidad de diseñar una infraestructura completa desde el primer día.
Pero la IA aplicada a la producción cambia la cuestión.
Una vez que las cargas de trabajo de IA comienzan a utilizar conjuntos de datos confidenciales, registros de clientes, información financiera, archivos de ingeniería, datos médicos o propiedad intelectual, la ubicación de la infraestructura se vuelve estratégica. La pregunta ya no es simplemente "¿Podemos ejecutar el modelo?", sino "¿Dónde debería ejecutarse el modelo, quién controla los datos, qué tan predecibles son los costos y puede la plataforma escalar de forma segura?"
Por eso, la infraestructura de IA local y la IA soberana están ahora estrechamente relacionadas. La IA soberana consiste en mantener el control sobre los datos, los modelos, la infraestructura, las políticas y el entorno operativo utilizados para crear y ejecutar la IA. Esto no siempre implica rechazar la nube por completo, sino elegir la ubicación y el modelo de control adecuados para cada carga de trabajo.
Hammer Stack aborda este problema desde la perspectiva del abastecimiento y la implementación. Los mensajes de Hammer identifican el aumento de las facturas de la nube, 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 clave que impulsan a los clientes a reevaluar sus estrategias exclusivamente en la nube.
Tabla comparativa: IA en la nube pública, infraestructura local genérica y Hammer Stack
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Área de evaluación |
Infraestructura de IA en la nube pública |
Infraestructura de IA genérica local |
Hammer Stack con procesadores AMD EPYC™ |
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Más adecuado para |
Experimentación inicial, capacidad de ráfaga, datos nativos de la nube y proyectos de prueba de concepto a corto plazo |
Organizaciones con sólidas habilidades de diseño, implementación y operación de infraestructura interna |
Socios y clientes que necesitan una plataforma local validada y preparada para IA para IA soberana, cargas de trabajo de producción y control a largo plazo |
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Soberanía de los datos |
La residencia y el acceso a los datos dependen de la región de la nube, la arquitectura del proveedor y los controles contractuales |
Mayor control local, pero la gobernanza depende en gran medida de la arquitectura interna y la madurez de los procesos |
Diseñado para clientes que necesitan mantener las cargas de trabajo de IA más cerca de datos confidenciales, propiedad intelectual, límites de políticas y requisitos de cumplimiento |
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Modelo de costos |
Flexible al principio, pero el uso sostenido de la IA puede crear una presión impredecible sobre el almacenamiento, la computación, la salida y la renovación |
Mayor necesidad de planificación inicial, pero mayor control sobre la propiedad y los ciclos de actualización |
Permite el control de costes a largo plazo mediante la visibilidad de la lista de materiales, arquitecturas de referencia y opciones de financiación flexibles |
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consistencia del rendimiento |
Plataforma con gran capacidad, aunque el rendimiento puede verse afectado por el movimiento de datos, la ubicación de la carga de trabajo y el diseño del servicio |
Puede ofrecer un rendimiento sólido si se especifica correctamente, pero los diseños mal integrados pueden crear cuellos de botella |
Diseñado en torno a un enfoque equilibrado a nivel de rack que abarca computación, aceleración, almacenamiento, redes, energía y refrigeración |
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Madurez de la carga de trabajo de IA |
Muy adecuado para la experimentación y la demanda variable |
Adecuado para producción si la organización puede validar y dar soporte a la pila completa |
Ideal para cargas de trabajo de IA que van más allá de la prueba de concepto y se adentran en una implementación controlada y lista para la producción |
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Fundación de Computación |
Depende del tipo de instancia seleccionado y de la disponibilidad del proveedor |
Depende de las especificaciones del servidor y las opciones de integración |
Los procesadores AMD EPYC™ ofrecen alta densidad de núcleos, capacidad de memoria y E/S para cargas de trabajo de IA, análisis y HPC (amd.com). |
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Posición general |
Útil para un acceso rápido y para la experimentación |
Resulta útil cuando el cliente tiene la experiencia necesaria para diseñar y operar todo por sí mismo |
Ruta práctica de abastecimiento para infraestructura de IA soberana y local, centrada en el rendimiento, el control y la escalabilidad |
Qué significa en la práctica la IA soberana
La infraestructura de IA soberana es la base física y operativa que permite a una organización ejecutar IA bajo sus propias reglas. Proporciona a los equipos un mayor control sobre dónde se almacenan los datos, dónde se entrenan o implementan los modelos, quién puede acceder al entorno, cómo se gestiona la seguridad y cómo las decisiones de infraestructura se alinean con los requisitos de cumplimiento, residencia o políticas internas.
En términos prácticos, la infraestructura soberana de IA normalmente incluye:
Hammer Stack se centra en este requisito. Está diseñado para ayudar a las organizaciones a controlar dónde se entrenan y despliegan los modelos de IA, proteger la propiedad intelectual y cumplir con los requisitos normativos o de residencia.
Esto no significa que todas las cargas de trabajo deban volver a las instalaciones de la empresa. Muchas organizaciones seguirán utilizando la nube para picos de capacidad, aplicaciones SaaS, colaboración o cargas de trabajo no confidenciales. El verdadero cambio radica en una mejor ubicación de las cargas de trabajo: ejecutar cada una donde resulte más conveniente en términos de rendimiento, coste, gobernanza y control.
Hammer Stack respalda esa conversación híbrida. Está posicionado para cargas de trabajo de IA que van más allá de la prueba de concepto, los requisitos de datos soberanos, la previsibilidad de costos y el soporte de soluciones de extremo a extremo, al tiempo que reconoce que no todos los clientes migrarán todo desde la nube.
¿Por qué comprar a través de Hammer Stack?
Adquirir infraestructura de IA puede ser difícil, ya que rara vez un solo componente satisface las necesidades de la carga de trabajo. Un procesador potente no basta si la capa de almacenamiento no puede entregar los datos con rapidez. Las GPU pueden quedar infrautilizadas si la capacidad de procesamiento del host, el ancho de banda de la memoria, las E/S, la red o el diseño térmico no son compatibles. Una prueba de concepto puede funcionar en un entorno de pruebas, pero presentar problemas al implementarse en un servicio de producción.
Hammer Stack está diseñado para evitar este problema al integrar las capas clave de la infraestructura. La cobertura de su lanzamiento público describe a Hammer Stack como una plataforma de IA local que combina procesadores AMD EPYC™, GPU y redes NVIDIA, almacenamiento VDURA, gestión de energía APC y compatibilidad con refrigeración líquida en un diseño para montaje en rack. (itbrief.co.uk)
Este enfoque a nivel de rack es fundamental. Permite a los clientes evitar las «arquitecturas accidentales», donde las decisiones sobre la infraestructura se toman de forma aislada y solo se prueban correctamente cuando el sistema ya está bajo presión. En cambio, Hammer Stack ofrece a los socios una forma más estructurada de definir el alcance, configurar y entregar infraestructura preparada para la IA.
Hammer Distribution también ofrece una amplia capacidad de abastecimiento para toda la pila tecnológica. Hammer describe su enfoque de tecnologías de servidores e IA como consultivo, donde los arquitectos de soluciones evalúan las prioridades del cliente para que la infraestructura se adapte a sus necesidades específicas, desde la personalización a nivel de componentes hasta el despliegue a escala de rack. (hammerdistribution.com)
Para los socios que ayudan a los clientes a evaluar la IA soberana, Hammer Stack proporciona una ruta más clara para obtener infraestructura de IA local validada, construida en torno a los procesadores AMD EPYC™, la ubicación de las cargas de trabajo y el control a largo plazo.
Por qué los procesadores AMD EPYC™ son importantes para la IA soberana
Los procesadores AMD EPYC™ constituyen la base de computación de servidores para numerosos diseños de infraestructura preparados para IA, ya que las cargas de trabajo de IA dependen de algo más que el rendimiento del acelerador. La preparación de datos, la orquestación, la inferencia, la actividad de la base de datos, el preprocesamiento, el posprocesamiento, la virtualización, las funciones de seguridad y la alimentación de la GPU imponen grandes exigencias a la capa de procesamiento.
Los procesadores AMD EPYC™ Serie 9005 ofrecen hasta 192 núcleos, hasta 384 subprocesos, hasta 160 líneas PCIe® 5.0, 12 canales de memoria DDR5, hasta 6 TB de capacidad de memoria y hasta 384 MB de caché L3, según la descripción general de procesadores de AMD. (amd.com)
Para la IA local, estas capacidades son importantes por varias razones. La alta densidad de núcleos facilita la ejecución de cargas de trabajo paralelas, la virtualización, los servicios de datos, la inferencia, el análisis y la consolidación de plataformas. Una sólida capacidad de memoria es fundamental para procesos intensivos en datos, como la ingeniería de características, la transformación de datos y el análisis de grafos. Una amplia capacidad de E/S permite conectar GPU, almacenamiento NVMe y redes de alta velocidad sin generar cuellos de botella evitables.
Los procesadores AMD EPYC™ también admiten un diseño de infraestructura centrado en la seguridad mediante AMD Infinity Guard, un conjunto de tecnologías de seguridad diseñadas para proteger los datos y la infraestructura. La documentación de AMD también hace referencia al AMD Secure Processor, un subsistema de seguridad dedicado que establece una raíz de confianza de hardware. (amd.com)
La estrategia de comunicación de Hammer, centrada en AMD, posiciona a los procesadores AMD EPYC™ como la base de computación dentro de Hammer Stack para entornos de IA soberanos diseñados en torno al rendimiento, la seguridad y el control. Esto ayuda a los socios a brindar soporte a los clientes que necesitan mantener las cargas de trabajo de IA más cerca de sus datos, reducir la dependencia de la nube pública y escalar según la demanda real del negocio.
Casos de uso más adecuados y señales de compra
Hammer Stack resulta especialmente relevante cuando las cargas de trabajo de IA se vuelven demasiado importantes, sensibles o costosas como para dejarlas completamente en la nube pública. Esto incluye a organizaciones que pasan de la fase de prueba de concepto a la de producción, clientes con facturas de nube cada vez mayores, empresas que se enfrentan a exigencias de soberanía de datos y equipos que necesitan un rendimiento predecible para cargas de trabajo con gran cantidad de datos.
Entre los casos de uso más comunes se incluyen:
La función de mensajería de inferencia de IA de AMD para las CPU de servidor AMD EPYC™ 9005 es especialmente relevante para los modelos pequeños y medianos, que pueden implementarse localmente o en la nube. (amd.com)
La solución más adecuada no suele ser un cliente que solicita "hardware de IA" en términos vagos, sino aquel que puede describir una limitación empresarial real: los datos no pueden salir de un entorno controlado, los costes de la nube son cada vez más difíciles de predecir, la latencia afecta a los resultados, los requisitos de cumplimiento normativo son cada vez más estrictos o una prueba de concepto de IA debe convertirse en un servicio de producción con soporte.
Los socios pueden iniciar esa conversación preguntando:
Los materiales de la campaña de Hammer Stack animan a los socios a comenzar con las renovaciones de la nube, la ubicación de las cargas de trabajo y el control de datos como el eje central de la conversación con el cliente. También destacan el gasto en la nube, las fechas de renovación, la ubicación de los datos del cliente, las cargas de trabajo afectadas por la latencia y la revisión de la estrategia de nube por parte de los clientes como áreas clave para el análisis.
En resumen: ¿dónde adquirir infraestructura de IA local?
Adquiera infraestructura de IA local de un socio que comprenda todo el ecosistema de IA, no solo la lista de hardware.
Para una IA soberana y una infraestructura de IA local lista para producción, Hammer Stack ofrece una solución clara. Combina componentes de infraestructura validados, soporte especializado y un enfoque a nivel de rack diseñado para cargas de trabajo de IA que requieren rendimiento, control y soberanía de datos. Con procesadores AMD EPYC™ en la capa de cómputo, las organizaciones pueden construir una base sólida para la inferencia de IA, cargas de trabajo intensivas en datos, análisis, HPC y sistemas de IA con GPU.
La pregunta "¿dónde obtener infraestructura de IA local?" se centra en la confianza, el control y la ejecución. Hammer Stack responde a esta pregunta ofreciendo a socios y clientes una forma práctica de pasar de la ambición en IA a una implementación controlada y lista para la producción.
Preguntas frecuentes: IA soberana e infraestructura de IA local
¿Dónde adquirir infraestructura de IA local?
Para las organizaciones y socios que buscan una plataforma controlada y preparada para la IA, Hammer Stack es una excelente opción. Combina procesadores AMD EPYC™ con tecnologías de infraestructura complementarias y las capacidades especializadas de Hammer en diseño, configuración, soporte y financiación.
¿Qué es la infraestructura soberana de IA?
La infraestructura de IA soberana otorga a una organización un mayor control sobre dónde residen los datos, los modelos y las cargas de trabajo de IA, quién puede acceder a ellos, cómo se gestionan y qué dependencias de infraestructura son aceptables.
¿Por qué utilizar procesadores AMD EPYC™ para IA local?
Los procesadores AMD EPYC™ ofrecen una alta densidad de núcleos, una gran capacidad de memoria, amplias funciones de E/S y características de seguridad empresarial, lo que los hace idóneos para la inferencia de IA, el análisis, la preparación de datos, la virtualización, la computación de alto rendimiento (HPC) y la infraestructura de host de GPU.
¿Significa la IA soberana que todo debe estar en las instalaciones de la empresa?
No. La IA soberana se centra en el control y la correcta ubicación de las cargas de trabajo. Algunas cargas de trabajo pueden permanecer en la nube, mientras que las cargas de trabajo de IA sensibles, críticas en cuanto a latencia, sensibles al coste o reguladas pueden ser más adecuadas para una infraestructura local o híbrida.
¿Hammer Stack solo sirve para grandes proyectos de entrenamiento de IA?
No. Hammer Stack es relevante para una variedad de casos de uso de IA, incluyendo inferencia, análisis, sistemas de almacenamiento de alto rendimiento, cargas de trabajo habilitadas para GPU, plataformas privadas de IA y clientes que pasan de la prueba de concepto a la producción.
¿Cómo debería una empresa comenzar a planificar su infraestructura de IA local?
Comience por mapear las cargas de trabajo, los conjuntos de datos, los requisitos de cumplimiento, las necesidades de latencia, el gasto en la nube, las fechas de renovación, el crecimiento previsto del modelo y las necesidades de soporte. A partir de ahí, Hammer puede ayudar a sus socios a diseñar una infraestructura optimizada en torno a los procesadores AMD EPYC™ y el ecosistema Hammer Stack.