HPE 2025: 5 claves de su nube híbrida nativa de IA
HPE redobla su apuesta por la nube híbrida nativa de IA, integrando inteligencia, control y rendimiento con GreenLake como eje. En un mercado dominado por hyperscalers, su propuesta busca acercar el cómputo al dato y reducir fricción entre nube pública, privada y edge.
El reto real para las empresas latinoamericanas no es solo elegir tecnología, sino convertirla en resultados medibles, con gobierno, costes controlados y cumplimiento normativo.
Qué propone HPE con su nube híbrida nativa de IA
En su reunión anual con analistas, HPE presentó una visión centrada en una “AI-Native Cloud” que combina IA, nube híbrida y supercomputación. La evolución de HPE GreenLake apunta a operar cargas en el lugar óptimo (nube pública, privada o edge), con IA integrada desde la base y con especial foco en datos sensibles y latencia.
- GreenLake como plataforma: consumo flexible y operación híbrida para cargas de IA y datos cercanos al negocio.
- Acercar la inteligencia al dato: ejecutar y orquestar en la ubicación adecuada para optimizar tiempos de respuesta y costes de transferencia.
- Alianzas tecnológicas: HPE ha anunciado colaboraciones con NVIDIA y AMD para impulsar infraestructura optimizada en entrenamiento e inferencia, reforzando su posición en supercomputación.
Más información oficial: HPE GreenLake y el anuncio de HPE Private Cloud AI junto a NVIDIA.
5 claves para evaluar la propuesta en 2025
- Control y soberanía del dato: La operación híbrida permite mantener datos críticos on-prem o en ubicaciones reguladas sin renunciar a servicios en la nube. Si este es tu contexto, revisa nuestra guía nube híbrida vs multicloud.
- Latencia y edge computing: Colocar inferencia o preprocesamiento en el borde reduce latencia y costes de egress, especialmente en industria, retail o logística.
- Costes y disciplina FinOps: El modelo “as a service” exige gobierno financiero. Apóyate en prácticas de FinOps en la nube para ganar visibilidad y evitar sobrecostes.
- Seguridad y cumplimiento: Entornos con datos sensibles (salud, finanzas, sector público) se benefician de mayor control sobre identidad, acceso y residencia del dato.
- Rendimiento para IA: La combinación de aceleración (NVIDIA/AMD) y orquestación híbrida facilita entrenar/afinar modelos y desplegar inferencia de forma consistente.
Cómo adoptar una nube híbrida nativa de IA en Latinoamérica
La región enfrenta restricciones de conectividad y marcos regulatorios diversos. Por ello, conviene avanzar con una arquitectura mínima viable, métricas y gobierno desde el inicio.
- Prioriza casos de uso: detección de fraude, mantenimiento predictivo, asistentes internos, visión por computador en planta. Define éxito con métricas de negocio.
- Evalúa datos y cumplimiento: clasifica criticidad, residencia y requisitos regulatorios. En IA, empieza por casos con gobernanza madura; guía aquí: estrategia y gobierno de IA.
- Arquitectura híbrida mínima: datos y modelos donde aporte más valor (on-prem/edge vs nube), con canales seguros y observabilidad end-to-end.
- MLOps y seguridad por defecto: control de versiones de datos/modelos, auditoría y gestión de ciclo de vida.
- Pilotos con alcance acotado: valida latencia, throughput y costes reales antes de escalar; pasos prácticos en del piloto al impacto.
- FinOps desde día cero: modela escenarios de consumo y define acciones preventivas de ahorro.
| Criterio | HPE (GreenLake, AI‑Native) | Solo nube pública |
|---|---|---|
| Control de datos | Alto, con opción on‑prem/edge | Variable según región y servicio |
| Latencia | Optimizable cerca del origen del dato | Depende de la proximidad a regiones |
| Modelo de consumo | As a Service con capacidad dedicada | Servicios gestionados elásticos |
| Optimización para IA | Alianzas con NVIDIA y AMD | Oferta del proveedor seleccionada |
| Cumplimiento | Mayor control de residencia y acceso | Controles del proveedor y la región |
Riesgos y límites a considerar
- Complejidad operativa: La gestión híbrida exige habilidades en redes, seguridad, datos y MLOps. Planifica capacitación y socios adecuados.
- Dependencias tecnológicas: Estándares abiertos y portabilidad reducen el riesgo de lock-in. Diseña para interoperar.
- Gobierno y auditoría: Documenta trazabilidad de datos y modelos para cumplir normativas y auditorías.
- Economía de escala: No todas las cargas merecen infraestructura dedicada; evalúa caso por caso. Apóyate en esta guía de innovación 2025 para priorizar.
Conclusión: de la infraestructura a la inteligencia
La propuesta de HPE no reinventa la rueda, pero enfoca el valor donde importa: llevar la IA al centro de las operaciones, con control, latencia optimizada y flexibilidad. En Latinoamérica, la oportunidad está en diseñar arquitecturas híbridas inteligentes que armonicen innovación y soberanía del dato.
Para acelerar con rigor: compara estrategias de nube con esta guía de nube híbrida vs multicloud, fortalece gobierno económico con FinOps y define una hoja de ruta de IA con estrategia y métricas claras.