Vultr y SUSE se asocian para llevar la plataforma de inteligencia artificial empresarial de NVIDIA a cargas de trabajo de producción

Vultr y SUSE han anunciado una nueva asociación dirigida a uno de los mayores cuellos de botella en la inteligencia artificial empresarial: pasar de la experimentación a la producción. Las empresas han lanzado SUSE AI Factory con NVIDIA (NVDA ) en la infraestructura de Vultr, una plataforma de pila completa validada que combina el software de inteligencia artificial empresarial de SUSE, las tecnologías de inteligencia artificial empresarial de NVIDIA y la infraestructura de nube global de Vultr.

Anunciado en la cumbre RAISE en París, la plataforma está diseñada para organizaciones que desean implementar aplicaciones de inteligencia artificial de manera segura y a gran escala sin tener que ensamblar toda la pila ellos mismos. Eso incluye la capa de infraestructura, la aceleración de GPU, la orquestación de Kubernetes, el software de inteligencia artificial, los controles de seguridad y el modelo de soporte requerido para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial empresarial en producción.

Por qué esto es importante

Muchas empresas ya han superado la fase inicial de prueba de concepto de inteligencia artificial. El desafío más difícil ahora es operativo. Las empresas necesitan decidir dónde deben ejecutarse los modelos, cómo se gestionan las GPU, cómo se protege los datos sensibles, cómo se gobiernan las aplicaciones de inteligencia artificial y cómo los equipos pueden evitar meses de trabajo de integración antes de que la primera carga de trabajo se ponga en vivo.

La asociación entre Vultr y SUSE se centra en ese problema exacto. En lugar de ofrecer solo capacidad de cálculo o solo herramientas de software, la nueva plataforma combina la infraestructura y las capas de aplicación en una arquitectura validada. El objetivo es reducir el “impuesto de integración” que a menudo ralentiza los proyectos de inteligencia artificial una vez que salen del laboratorio.

Esa distinción es importante. La inteligencia artificial en producción no se trata solo de tener acceso a GPU potentes. Requiere patrones de implementación repetibles, seguridad, observabilidad, orquestación, gestión de modelos y una estructura de soporte que los equipos de TI empresariales puedan confiar.

Una plataforma de inteligencia artificial de pila completa construida sobre infraestructura abierta

SUSE AI Factory con NVIDIA se basa en una arquitectura abierta y basada en Kubernetes. Eso da a las empresas flexibilidad para implementar cargas de trabajo de inteligencia artificial en la nube, en las instalaciones, en el borde y en entornos soberanos, dependiendo de los requisitos de rendimiento, cumplimiento, residencia de datos o negocio.

SUSE describe su AI Factory como una plataforma de infraestructura abierta para la inteligencia artificial empresarial privada, diseñada para integrarse en entornos de Linux y Kubernetes existentes, mientras ayuda a las organizaciones a mover las cargas de trabajo desde entornos de sandbox a producción. SUSE también centra la plataforma en torno a planos prevalidados, flujos de trabajo de GitOps y requisitos de inteligencia artificial soberana, en lugar de obligar a las empresas a un modelo de nube propietaria.

La versión habilitada para NVIDIA agrega NVIDIA AI Enterprise directamente a la capa de gobernanza de SUSE. NVIDIA AI Enterprise es el conjunto de software comercial de NVIDIA para la inteligencia artificial en producción, que combina microservicios, marcos, bibliotecas, orquestación de GPU y herramientas de gestión de infraestructura para la implementación empresarial.

Lo que NVIDIA aporta a la pila

La plataforma incluye componentes de NVIDIA AI Enterprise como NVIDIA NIM, NVIDIA NeMo y NVIDIA Run:ai. Cada uno aborda una parte diferente del ciclo de vida de la inteligencia artificial empresarial.

NVIDIA NIM ayuda a las organizaciones a implementar la inferencia de modelos de inteligencia artificial optimizados a través de microservicios, reduciendo la cantidad de ingeniería personalizada necesaria para poner los modelos en producción. NVIDIA NeMo se centra en la creación, personalización, optimización y gobernanza de agentes y sistemas de inteligencia artificial generativa en la nube, en las instalaciones y en entornos híbridos.

NVIDIA Run:ai, mientras tanto, ayuda a gestionar la orquestación de GPU y la programación de cargas de trabajo, un requisito crítico a medida que las empresas intentan maximizar la utilización de la infraestructura acelerada costosa. NVIDIA AI Enterprise también incluye operadores de Kubernetes y herramientas de gestión de infraestructura que ayudan a estandarizar las implementaciones de inteligencia artificial habilitadas para GPU en entornos empresariales.

Para las empresas, esto es importante porque la infraestructura de inteligencia artificial puede fragmentarse rápidamente. Los equipos pueden utilizar diferentes marcos, herramientas de servicio de modelos, capas de orquestación y prácticas de seguridad en diferentes departamentos. Una capa de software validada respaldada por NVIDIA ayuda a crear una base más consistente.

Vultr proporciona la capa de infraestructura de inteligencia artificial global

El papel de Vultr es proporcionar la base de infraestructura debajo de la pila de software. La empresa ofrece GPU en la nube, servidores sin procesador, cálculo en la nube, servicios de Kubernetes, almacenamiento y redes, lo que da a las empresas un entorno de implementación para las cargas de trabajo de inteligencia artificial que requieren tanto rendimiento como flexibilidad geográfica.

Vultr ha estado expandiendo su posición en torno a la infraestructura de inteligencia artificial, con acceso a GPU de AMD y NVIDIA, Kubernetes administrado, servidores sin procesador, almacenamiento y cálculo en la nube. Su plataforma se utiliza para cargas de trabajo que requieren aceleración de GPU, incluyendo inteligencia artificial/aprendizaje automático, cálculo de alto rendimiento, renderizado y otras aplicaciones intensivas en cálculo.

Esa huella global es central para la asociación. Las cargas de trabajo de inteligencia artificial cada vez más necesitan ejecutarse cerca de las fuentes de datos, los usuarios o las jurisdicciones reguladas. Un banco, un proveedor de atención médica, un operador de telecomunicaciones, un fabricante, una organización del sector público o una empresa relacionada con la defensa puede no querer que todas las cargas de trabajo de inteligencia artificial se enruten a través de una región de nube centralizada. La infraestructura distribuida de Vultr da a SUSE AI Factory con NVIDIA una huella de implementación más amplia para los clientes que necesitan control regional o soberano.

Diseñado para la producción, no solo para pilotos

La parte más importante del anuncio no es que tres grandes proveedores de infraestructura y software estén trabajando juntos. Es que la asociación refleja hacia dónde se dirige la inteligencia artificial empresarial.

La primera ola de adopción de inteligencia artificial generativa estuvo dominada por la experimentación: copilotos internos, prototipos de chatbots, pilotos de generación mejorada y herramientas de productividad departamentales. La próxima fase es más exigente. Las empresas buscan implementar la inteligencia artificial en sistemas que enfrentan a los clientes, flujos de trabajo regulados, operaciones industriales y procesos comerciales básicos.

Eso eleva la barra. Los sistemas de inteligencia artificial necesitan ser seguros, escalables, auditables y mantenibles. Necesitan ejecutarse en entornos híbridos complejos. Necesitan admitir requisitos de gobernanza. Y necesitan evitar crear nuevas formas de bloqueo de proveedor.

El enfoque de infraestructura abierta de SUSE, el software de inteligencia artificial empresarial de NVIDIA y la infraestructura de nube global de Vultr se están combinando para abordar esos requisitos de una manera más integrada.

Reduciendo la complejidad de la implementación de la inteligencia artificial

Uno de los temas más claros en el anuncio es la simplificación. Las empresas a menudo subestiman la cantidad de trabajo de ingeniería necesario antes de que la inteligencia artificial pueda ejecutarse de manera fiable en producción. Los equipos necesitan configurar controladores de GPU, clústeres de Kubernetes, herramientas de servicio de modelos, tuberías de datos, controles de acceso, sistemas de monitoreo y políticas de seguridad. También necesitan asegurarse de que los entornos de desarrollo, prueba y producción permanezcan alineados.

SUSE AI Factory con NVIDIA está diseñada para reducir esa complejidad a través de planos prevalidados y un plano de gestión entregado a través de extensiones de Rancher y operadores de Kubernetes. La documentación de SUSE describe AI Factory como una forma de descubrir aplicaciones de inteligencia artificial y combinarlas en planos inmutables y controlados por versión.

Ese modelo basado en planos es importante porque ayuda a los equipos a pasar de implementaciones de una sola vez a patrones de infraestructura repetibles. En lugar de reconstruir la pila de inteligencia artificial para cada nuevo proyecto, las empresas pueden estandarizar cómo se empaquetan, implementan, gobiernan y escalan las cargas de trabajo de inteligencia artificial.

Seguridad, soberanía y control

El anuncio también se centra en la inteligencia artificial segura y soberana. Esto refleja una creciente preocupación empresarial: dónde se ejecutan las cargas de trabajo de inteligencia artificial, quién controla los datos y cómo se protege la propiedad intelectual.

La estrategia de inteligencia artificial más amplia de SUSE enfatiza la inteligencia artificial empresarial privada, el control de datos, la seguridad de confianza cero y la flexibilidad de implementación en la nube, el centro de datos y los entornos de borde. Los materiales del producto de la empresa resaltan la paridad de sandbox a producción, los plantillas prevalidadas, los flujos de trabajo de GitOps y el soporte para los requisitos de inteligencia artificial soberana.

Esto es especialmente relevante para industrias como los servicios financieros, la atención médica, el gobierno, las telecomunicaciones, la fabricación y los sectores relacionados con la defensa, donde la adopción de la inteligencia artificial está limitada no solo por la capacidad técnica, sino también por la regulación, el cumplimiento y el riesgo operativo.

Un signo de que el mercado de inteligencia artificial empresarial está madurando

La asociación entre Vultr y SUSE es parte de un cambio más amplio en la infraestructura de inteligencia artificial empresarial. El mercado se está alejando de las herramientas aisladas y hacia las fábricas de inteligencia artificial: entornos integrados donde los datos, los modelos, el cálculo, la orquestación, la gobernanza y las tuberías de implementación trabajan juntos.

Para las empresas, el valor de la propuesta no es simplemente un acceso más rápido a las GPU o otro panel de inteligencia artificial. El valor radica en reducir la distancia entre la ambición de la inteligencia artificial y la realidad operativa. Si la plataforma funciona como se pretende, las organizaciones pueden pasar menos tiempo cosiendo la infraestructura y más tiempo construyendo aplicaciones de inteligencia artificial que producen resultados medibles.

Los clientes existentes de SUSE podrán trabajar con los equipos de cuentas de SUSE para evaluar la plataforma, con SUSE y Vultr colaborando en implementaciones de prueba de concepto personalizadas para las cargas de trabajo de los clientes. También se planea una opción de implementación de autoservicio a través del Marketplace de Vultr.

En resumen

El lanzamiento de SUSE AI Factory con NVIDIA en la infraestructura de Vultr muestra lo rápido que está evolucionando la infraestructura de inteligencia artificial empresarial. Las empresas ya no quieren experimentos de inteligencia artificial que viven en sandbox aislados. Quieren sistemas gobernados, seguros, escalables que puedan ejecutarse donde el negocio lo requiera.

Al combinar la base de software empresarial abierta de SUSE, la pila de inteligencia artificial en producción de NVIDIA y la infraestructura de nube global de Vultr, la asociación da a las organizaciones una ruta más directa desde los proyectos piloto hasta la inteligencia artificial en producción.

Eso no elimina el trabajo duro de la adopción de la inteligencia artificial. Las empresas aún necesitan los datos adecuados, la gobernanza, el talento y los casos de uso empresarial adecuados. Pero aborda una de las barreras más persistentes: la complejidad de ensamblar y operar la pila de infraestructura de inteligencia artificial en sí.