Las Infraestructuras De Nube Híbrida Dominarán El Mercado De La IA

Hace unos 100 años, el economista austriaco Joseph Schumpeter introdujo la idea de "destrucción creativa". Describe el proceso por el cual las nuevas innovaciones y tecnologías sustituyen y dejan obsoletas a las anticuadas. Se trata de un proceso continuo que reconfigura constantemente la economía haciendo hincapié en el desarrollo y el crecimiento económicos impulsados por la innovación, lo que lleva al desmantelamiento o la transformación de antiguas industrias y estructuras económicas, y a la creación de otras nuevas.

A veces se trata de cambios lentos, como la transición del ferrocarril al automóvil o al avión. Otras veces llegan con una ráfaga de etapas todas a la vez. Es el caso de ChatGPT, y ahora de DeepSeek, un disruptor que está sacudiendo los mercados mundiales de la IA y provocando un intenso debate sobre el futuro de los grandes modelos lingüísticos y los costes y la adopción de la IA. Y, una vez más, acelerando el proceso de destrucción creativa a una velocidad vertiginosa.

Crédito de la foto: DeepSeek's Chief's Journey from Math Geek to Global Disruptor © Rachel Mendelson/WSJ, Getty Images

Sin embargo, en todos los casos, el éxito de cualquier tipo de proceso de destrucción creativa depende de otro conjunto de tecnologías "de uso general" más esenciales y fundacionales. Este es el caso de toda innovación transformadora que surge una vez cada generación y altera profundamente diversos aspectos de la sociedad. Los ejemplos van desde los teléfonos inteligentes hasta los ordenadores e Internet, pasando por la electricidad y la energía de vapor.

La Inteligencia Artificial (IA) está a punto de convertirse en la próxima tecnología de este tipo, con implicaciones de gran alcance que ya están influyendo en nuestra vida cotidiana. Pero para triunfar, necesitará contar con varias de estas tecnologías de uso general. En este caso, en una infraestructura de datos ágil y resistente.

Por supuesto, también hay que tener en cuenta el aspecto humano. El principal problema es que a los que trabajamos en TI no siempre se nos da bien pensar de forma proactiva en las implicaciones de estos cambios. A menudo nos basamos en experiencias y habilidades pasadas y nos cuesta imaginar que las cosas cambien tan deprisa. Sobre todo cuando implica riesgo e incertidumbre. Por eso a muchos de nosotros nos cuesta tanto hacernos a la idea del ritmo de la inteligencia artificial y, más aún, de los requisitos de la infraestructura de datos para alimentar las cargas de trabajo que exigirá de inmediato.

Afortunadamente, podemos cubrir nuestra apuesta.

Poner La Mesa Para La IA Con La Nube Híbrida

Al emplear un enfoque de nube híbrida para la infraestructura, podemos "fallar rápidamente" a medida que hacemos correcciones en nuestros modelos de negocio, evaluamos los costes y tomamos decisiones sobre cómo las tecnologías de IA potenciarán nuestra ventaja competitiva.

Así pues, analicemos en profundidad (valga el juego de palabras) cómo un enfoque de infraestructura de nube híbrida ofrece numerosas ventajas estratégicas a las empresas que utilizan IA:

1. Escalabilidad y Flexibilidad: los entornos de nube híbrida permiten a las empresas escalar eficazmente las cargas de trabajo de IA. Los servicios de nube pública pueden gestionar tareas que consumen muchos recursos, como el entrenamiento de grandes conjuntos de datos, mientras que las nubes privadas gestionan datos confidenciales y aplicaciones que requieren un cumplimiento estricto, especialmente a través de regiones geográficas y fronteras.
2. Rentabilidad: Establecer y mantener infraestructuras para proyectos de IA de gran envergadura puede resultar costoso. Los modelos de nube híbrida permiten a las empresas optimizar los gastos mediante el uso de recursos de nube pública en régimen de pago por uso, evitando así importantes inversiones iniciales. Esto es especialmente importante cuando las empresas experimentan y cambian de dirección.
3. Gestión De Datos Mejorada: El almacenamiento y la gestión de datos sólidos son esenciales para el éxito de la IA. Las soluciones de nube híbrida ofrecen funciones integrales de gestión de datos que garantizan el almacenamiento, el procesamiento y el acceso eficiente a los datos en varios entornos. Pero debe tener flexibilidad para migrar la carga de trabajo en tiempo real, manteniendo al mismo tiempo la soberanía de los datos.
4. Seguridad y Conformidad: Las nubes híbridas ofrecen un marco seguro para la gestión de datos sensibles. Las nubes privadas pueden utilizarse para cumplir los requisitos normativos y pueden emplear opciones avanzadas de seguridad, RD y continuidad del negocio. Mientras que las nubes públicas proporcionan la flexibilidad necesaria para gestionar menos cargas de trabajo sensibles, ambas aprovechan el acceso a grandes modelos lingüísticos (LLM).
5. Optimización de Recursos: Los proyectos de IA a menudo necesitan hardware especializado como GPUs o TPUs. La nube híbrida permite a las empresas acceder a estos recursos según sus necesidades, optimizando su utilización y reduciendo los costes asociados a la compra y el mantenimiento de dicho hardware. Esto es especialmente importante a medida que las empresas experimentan y pasan a utilizar las nuevas innovaciones en arquitecturas de IA para obtener una ventaja económica, por ejemplo, el aprendizaje reforzado, el modelo de mezcla de expertos (MoE), la atención latente multicabezal, las técnicas de destilación, etc.
6. Innovación y Agilidad: Con la nube híbrida, las empresas pueden experimentar rápidamente con nuevas tecnologías y soluciones de IA sin verse limitadas por la infraestructura existente. Esto fomenta la innovación y permite una rápida adaptación a las cambiantes demandas del mercado. Una de las muchas razones por las que, en Hitachi Vantara, hemos visto a empresas implementar múltiples entornos de nube híbrida a través de VMware, Azure, Red Hat OpenShift, Google, etc., para potenciar su experiencia de cliente impulsada por la IA al tiempo que reducen el coste de propiedad.

Por ejemplo, en el Red Hat Summit 2024 (y probablemente de nuevo en 2025), vimos un gran énfasis en la democratización de los modelos de IA/ML. Así como herramientas de formación y desarrollo con innovaciones en código abierto que impulsan la nube híbrida (el 80 % de los clientes de OpenShift AI), la automatización y la introducción de nuevas herramientas, por ejemplo, la reciente adquisición por parte de Red Hat de Neural Magic (otra tecnología nacida en el MIT) para ayudar a diseñar la IA de próxima generación mucho más rápido y a menor coste. De hecho, muchos clientes están cambiando de VMware a la virtualización OpenShift no sólo por los costes, sino porque permite la personalización con más rienda suelta que VMware en el desarrollo de su entorno. La clásica destrucción creativa en acción, amigos.

Entrega De Cargas De Trabajo Para Escalar La IA En La Nube Híbrida A Su Propio Ritmo Y Flexibilidad

Es una razón importante por la que ofrecemos la solución de Hitachi Vantara para la integración de Red Hat OpenShift y Ansible: para que los clientes puedan optimizar el rendimiento y reducir los costes operativos con la automatización a medida que experimentan y escalan su infraestructura de nube híbrida de IA. Esto ofrece a las empresas una gran flexibilidad y confianza para que puedan aprovechar las ventajas de la infraestructura de nube híbrida enumeradas anteriormente.

Red Hat OpenShift Virtualization con Hitachi Converged, Storage Operations & Data Services Para Aplicaciones Modernas

En el caso del modelo de costes de DeepSeek (que utiliza la arquitectura MoE del MIT, de código abierto), están demostrando que los modelos de inferencia a gran escala son económicamente accesibles a costes drásticamente inferiores a los de los grandes gigantes tecnológicos. Esto está permitiendo un acceso mucho más amplio a los desarrolladores más pequeños de aplicaciones de IA para entrar en el mercado de forma rápida y competitiva. Una vez más, destrucción creativa en acción.

Algunos expertos, como el Dr. Yonggang Wen de la Universidad Tecnológica de Nanyang (NTU) en Singapur, también predicen que los centros de datos impulsados por IA (AIDC) se están convirtiendo en fundamentales para la economía digital. Históricamente, la fase de entrenamiento de los modelos de IA ha exigido más recursos que la fase de inferencia. Esta tendencia está cambiando, ya que las aplicaciones de inferencia a gran escala, como los sistemas de recomendación y la IA generativa, superan a la formación en términos de requisitos computacionales y energéticos.

Esto no hará sino acelerar las proyecciones que indican que la distribución de las cargas de trabajo de formación e inferencia evolucionará de una división 80:20 en 2023 a 20:80 en 2028, con un equilibrio 50:50 previsto para 2025.

Por supuesto, el modelo de costes de DeepSeek aún debe evaluarse a fondo. Pero a medida que los competidores de Norteamérica y Europa empiecen a replicar sus métodos, las cosas pueden cambiar drásticamente a medida que disminuyan las preocupaciones globales por la privacidad y la seguridad. Y así, sin más, nos pondremos en marcha en 2025, con la tecnología de IA de propósito general como motor de todo.

El Poder De La Experiencia Global E Interprofesional

Una de las cosas maravillosas de trabajar en Hitachi es que tenemos acceso a una amplia gama de información sobre los principales sectores industriales de todo el mundo. Esto nos da una percha perfecta para ayudar a nuestros clientes a aprovechar esta tendencia desde el principio.

Esto incluye más de 570 empresas diferentes dentro de la familia Hitachi, como Hitachi Energy, Rail, Automotive Systems, laboratorios de I+D y más. También se conecta con organizaciones de Fortune 500, 2000 y de tamaño medio, lo que nos proporciona información sobre una amplia gama de datos y necesidades de infraestructura para implementar el ajuste adecuado para seguir el ritmo del crecimiento de nuestros clientes en IA.

De hecho, a través de Hitachi iQ, empleamos la IA en nuestros productos para proporcionar un despliegue de infraestructura inteligente diseñado para empresas industriales y negocios con visión de futuro. Esto permite a las organizaciones agilizar los procesos, acelerar los conocimientos e impulsar la innovación, posicionándolas a la vanguardia del avance de la IA.

A medida que todos trabajamos rápidamente para mantenernos un paso por delante del ritmo de la destrucción creativa impulsada por la IA, es vital trabajar con socios como Hitachi Vantara que no sólo entienden el panorama en evolución de la IA, sino que también tienen una amplia experiencia con infraestructuras de nube híbrida aplicadas a través de su industria, huella geográfica y ritmo de crecimiento, sin importar su tamaño.

Hablaremos mucho más sobre la importancia de la nube híbrida para tener éxito con la IA, especialmente en apoyo de los entornos multicloud (Red Hat OpenShift, Microsoft Azure, Google Anthos, etc.). Hasta entonces, si desea obtener más información sobre cómo podemos ayudarle a navegar por su viaje de IA de nube híbrida, póngase en contacto con su representante de Hitachi Vantara.

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