De centro de datos a fábrica de IA: cómo HPE y NVIDIA reescriben la infraestructura para la era de los modelos grandes

La inteligencia artificial generativa está cambiando la forma en que las empresas toman decisiones, diseñan productos y automatizan procesos. Pero detrás de cada modelo de lenguaje, cada agente de IA y cada aplicación que parece “mágica” hay una realidad física muy concreta: centros de datos con enormes necesidades de cómputo, almacenamiento, red y seguridad. Desde HPE Discover Barcelona 2025, Hewlett Packard Enterprise (HPE) y NVIDIA presentaron una visión que sintetiza este cambio: el centro de datos como “fábrica de IA”, un entorno industrializado donde los datos se transforman en modelos y servicios inteligentes de forma segura y a escala.

Qué es una “fábrica de IA” y por qué importa

En la metáfora de Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, el centro de datos deja de ser solo un lugar donde se ejecutan cargas de trabajo para convertirse en una planta de producción de inteligencia: una fábrica de IA que combina hardware acelerado, redes especializadas, almacenamiento inteligente y software de orquestación para entrenar, ajustar e implementar modelos en ciclos continuos.

Para las organizaciones, esto tiene al menos tres implicaciones:

• La IA deja de ser un experimento aislado. En lugar de pilotos dispersos, se requieren entornos estandarizados para entrenar modelos, versionarlos, monitorearlos y desplegarlos en producción.
• La infraestructura se vuelve estratégica. Computación acelerada, redes de baja latencia y almacenamiento cercano a los datos pasan de ser “backend técnico” a ventaja competitiva.
• La soberanía de datos entra en el centro del diseño. En especial en Europa y otros mercados regulados, la ubicación física de los datos y el cumplimiento normativo condicionan dónde y cómo se puede operar la fábrica de IA.

Laboratorios de fábrica de IA: soberanía y experimentación

Para ayudar a los clientes a diseñar estas fábricas con mayor control sobre infraestructura y datos, HPE y NVIDIA anunciaron el AI Factory Lab en Grenoble, Francia: un entorno de pruebas independiente, refrigerado por aire, donde organizaciones de todo el mundo pueden validar sus cargas de trabajo de IA en infraestructura ubicada y operando dentro de la Unión Europea.

El laboratorio combina:

• software NVIDIA AI Enterprise listo para uso gubernamental,
• servidores HPE de última generación,
• enrutadores HPE Juniper Networking MX y PTX,
• redes Ethernet NVIDIA Spectrum-X,
• y almacenamiento HPE Alletra.

El objetivo es doble: garantizar que las fábricas de IA sean viables técnicamente y, al mismo tiempo, responder a requisitos de soberanía de datos y cumplimiento normativo para empresas globales que operan en la región.

En paralelo, HPE se asoció con Carbon3.ai para lanzar un Private AI Lab en Londres, basado en HPE Private Cloud AI y la suite NVIDIA AI Enterprise, orientado a acelerar la adopción de IA empresarial en el Reino Unido bajo modelos de nube privada y control reforzado sobre los datos.

Nube privada para IA: soberanía operativa y de datos

A medida que más organizaciones europeas colocan la soberanía —de datos y de operación— en el centro de sus estrategias de IA, HPE ha ampliado las capacidades de HPE Private Cloud AI. Entre las novedades destacan:

• Mayor flexibilidad en GPU. El soporte para GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, junto con NVIDIA Hopper, permite ajustar plataformas a diferentes cargas de trabajo, desde entrenamiento de modelos hasta inferencia intensiva.
• Seguridad reforzada. La integración de NVIDIA AI Enterprise, reforzada con guías STIG y habilitada para FIPS en entornos aislados, añade capas de seguridad para sectores altamente regulados.
• Fraccionamiento de GPU. HPE Private Cloud AI now soporta la tecnología NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG), que permite dividir una GPU física en instancias lógicas, optimizando el uso de recursos y reduciendo costos.
• Agentes de operaciones para centros de datos de IA. En colaboración con World Wide Technology (WWT) y NVIDIA, HPE introduce nuevos agentes de operaciones que simplifican la gestión de centros de datos de IA y refuerzan las operaciones unificadas en entornos de IA agéntica y nube híbrida.

Además, las soluciones HPE Sovereign AI Factory incorporan requisitos de cumplimiento específicos por país, con diseños de sistema validados por ingeniería y medidas de seguridad pensadas para facilitar auditorías regulatorias.

Redes y datos: el “tejido” que mantiene viva la fábrica

Una fábrica de IA no se sostiene solo en GPU; necesita un tejido de red y datos capaz de alimentar modelos en tiempo real. En este frente, HPE destaca varias piezas:

• Red NVIDIA Spectrum-X y DPU BlueField-3. Pensadas para acelerar tráfico entre clústeres de IA, tanto de centro de datos a centro de datos como hacia la nube, con baja latencia y alta capacidad.
• HPE Juniper Networking MX y PTX. Plataformas de enrutamiento de alta velocidad que permiten conexiones seguras y de baja latencia entre usuarios, dispositivos, agentes y fábricas de IA, incluso a largas distancias o en múltiples nubes.
• HPE Alletra Storage MP X10000 Data Intelligence Nodes. Una arquitectura que convierte el almacenamiento en una capa de datos activa: al ejecutar computación acelerada de NVIDIA en el propio nodo, el sistema analiza datos al ser ingeridos, infiere patrones y los entrega optimizados a los canales de IA.

Apoyándose en el diseño de referencia de NVIDIA AI Data Platform y ejecutando NVIDIA AI Enterprise directamente en la ruta de datos, el X10000 actúa como un motor que procesa, clasifica y enriquece datos en línea, con compatibilidad S3 y aceleración mediante RDMA.

Densidad, energía y costo: el rol de NVIDIA GB200 NVL4

Otro anuncio relevante es la disponibilidad de la NVIDIA GB200 NVL4 de HPE, una plataforma compacta y de menor consumo pensada para organizaciones que necesitan inferencia de alto rendimiento para modelos de lenguaje grandes (LLM) y otras aplicaciones de IA generativa, pero no pueden o no quieren desplegar sistemas masivos de HPC.

La solución combina:

• dos CPU NVIDIA Grace,
• cuatro GPU NVIDIA Blackwell,
• y ofrece hasta 136 GPU por rack,

lo que la posiciona como una opción de alta densidad para empresas que buscan equilibrar capacidad de cómputo, espacio físico y consumo energético.

Seguridad y confidential computing: blindar la fábrica de IA

Si la IA se convierte en infraestructura crítica, la seguridad deja de ser un complemento para convertirse en requisito básico de diseño. En ese contexto, HPE anunció dos alianzas clave:

• CrowdStrike como plataforma de seguridad de referencia para clientes de HPE Private Cloud AI, unificando protección de endpoints, identidad, nube y datos en entornos híbridos y multicloud. El objetivo es asegurar que los modelos y agentes de IA se desplieguen con controles de ciberseguridad siempre activos.
• Fortanix para aprovechar NVIDIA Confidential Computing y su plataforma Armet AI, orientada a ejecutar IA de agentes de forma segura y soberana en fábricas de IA y entornos altamente regulados.

Estas soluciones pueden desplegarse sobre servidores HPE Private Cloud AI y HPE ProLiant DL380a Gen12 con GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, permitiendo desarrollar y ejecutar cargas de trabajo de IA seguras tanto localmente como en la nube o en fábricas de IA especializadas.

Qué significa esto para empresas (dentro y fuera de Europa)

Aunque el foco inmediato de muchos de estos anuncios es Europa —por regulaciones y soberanía de datos—, las lecciones son relevantes para directivos en toda Latinoamérica:

• Diseñar con soberanía en mente. Incluso si hoy no están sujetos a marcos tan estrictos como la UE, muchas organizaciones operan datos sensibles (financieros, de salud, industriales) que se beneficiarán de arquitecturas con mayor control de localización y gobierno.
• Pensar la IA como sistema, no como proyecto. Las fábricas de IA obligan a articular cómputo, red, almacenamiento, seguridad y operaciones en un diseño coherente. No se trata solo de escoger un modelo, sino de construir la planta que lo sostendrá.
• Evitar el lock-in sin perder eficiencia. Al combinar soluciones de nube privada, referencias de NVIDIA y partners de seguridad, HPE plantea un modelo donde las empresas pueden equilibrar estandarización y requerimientos locales. El reto para cada organización será negociar ese equilibrio frente a otros proveedores y ecosistemas.

Claves para líderes de tecnología y negocio

Para la audiencia de Neurona —CIOs, CDOs, responsables de datos, ciberseguridad y operaciones—, el anuncio de HPE y NVIDIA puede leerse como un guion de trabajo para los próximos años:

• ¿Nuestra infraestructura actual aguantaría una “fábrica de IA”, o seguimos operando centros de datos pensados para aplicaciones tradicionales?
• ¿Dónde residirán nuestros datos críticos y qué marco de soberanía y cumplimiento queremos o debemos aplicar?
• ¿Tenemos una estrategia clara de red, almacenamiento y seguridad alineada con los modelos y casos de uso de IA que queremos desplegar?
• ¿Cómo vamos a gobernar los agentes de IA, sus datos y sus decisiones en entornos híbridos y multicloud?

HPE se presenta como uno de los actores que quiere responder a estas preguntas con una oferta integrada. Pero, más allá del proveedor específico, el mensaje de fondo es que la verdadera carrera de la IA no se ganará solo con mejores algoritmos, sino con fábricas de IA bien diseñadas: entornos donde la infraestructura, los datos y la seguridad trabajan juntos para convertir la promesa de la IA en resultados de negocio sostenibles.