Cualquier modelo, acelerador o nube: desbloqueando la IA empresarial con innovación open source

Por: Chris Wright, director de tecnología y vicepresidente sénior,
Ingeniero Global, Red Hat
Mayo de 2025 – “Cualquier carga de trabajo, cualquier aplicación, en cualquier
lugar” fue el mantra del Red Hat Summit 2023. Es cierto que, en los últimos dos
años, hemos visto algunos cambios en TI. Pero la visión de Red Hat no ha
cambiado, ha evolucionado.
“Cualquier modelo, acelerador o nube”.
Ese es el mensaje de la nube híbrida para la era de la IA. Y la mejor parte es que,
al igual que la “antigua” nube híbrida, la innovación open source es la que impulsa
todo. En el Red Hat Summit, mostramos cómo los ecosistemas de IA
estructurados en torno al open source y a modelos abiertos pueden generar
nuevas opciones para las empresas. La apertura trae consigo la posibilidad de
elegir y esta libertad da paso a una mayor flexibilidad: desde el modelo que mejor
responde a las necesidades de la empresa hasta el acelerador subyacente y el
lugar donde se ejecutará efectivamente la carga de trabajo. Las estrategias de IA
exitosas seguirán a los datos, dondequiera que se encuentren en la nube híbrida.
¿Y qué impulsa a la nube híbrida? El open source.
La inferencia potencia la IA
En mi opinión, debemos empezar a mirar más allá de los modelos. Sí, es verdad
que los modelos son muy importantes para las estrategias de IA. Pero sin la
inferencia, la faceta "práctica" de la IA, los modelos son simplemente conjuntos de
datos que no "hacen" nada. La inferencia se refiere a la rapidez con la que un
modelo responde a la información ingresada por el usuario y a la eficiencia con la
que se pueden tomar decisiones en recursos informáticos acelerados. En última
instancia, las respuestas lentas y la poca eficiencia cuestan dinero y generan
desconfianza en el cliente.
Es por eso que me entusiasma mucho que Red Hat priorice la inferencia en
nuestro trabajo con la IA open source, comenzando con el lanzamiento de Red
Hat AI Inference Server. Esta solución, que surge a partir del proyecto open

source vLLM líder y está optimizada con tecnologías Neural Magic, ofrece a las
implementaciones de IA un servidor de inferencia con soporte, ciclo de vida
completo y listo para producción. Lo mejor de todo es que puede rastrear tus datos
dondequiera que se encuentren, ya que la solución funcionará con cualquier
plataforma de Linux, cualquier distribución de Kubernetes, Red Hat o de cualquier
otro modo.
¿Qué es mejor que la IA empresarial? La IA empresarial a gran escala
La aplicación estrella de la TI empresarial no es una única carga de trabajo
unificada ni un nuevo servicio en la nube: es la capacidad de escalar de forma
rápida y eficiente. Esto también se aplica a la IA. Sin embargo, la IA presenta una
particularidad: los recursos informáticos acelerados que sustentan las cargas de
trabajo de IA también deben escalarse. Esta no es una tarea fácil, en vista de los
gastos y las habilidades necesarias para implementar este hardware en la forma
debida.
Lo que necesitamos no es solo la capacidad de escalar la IA, sino también de
distribuir cargas de trabajo masivas de IA entre múltiples clústeres de computación
acelerada. Esto se ve agravado por el escalado del tiempo de inferencia que
requieren los modelos de razonamiento y la IA agéntica. Al compartir la carga, se
pueden reducir los problemas de rendimiento, mejorar la eficiencia y, en última
instancia, la experiencia del usuario. Con el proyecto llm-d de código abierto, Red
Hat ha tomado medidas para hacer frente a este problema.
El proyecto llm-d, dirigido por Red Hat y respaldado por líderes del sector de la IA
en aceleración de hardware, desarrollo de modelos y cloud computing, combina el
poder comprobado de la orquestación de Kubernetes con vLLM, uniendo dos
referentes del open source para responder a una necesidad muy real. Junto con
tecnologías como el enrutamiento de redes con IA y la descarga de caché KV,
entre otras, llm-d descentraliza y democratiza la inferencia de IA y, de ese modo,
ayuda a las empresas a optimizar sus recursos informáticos y disponer de cargas
de trabajo de IA más efectivas y de menor costo.
Abierto a lo que se viene en IA, no solo al código
Llm-d y vLLM, incluidos en Red Hat AI Inference Server, son tecnologías open
source preparadas para responder a los desafíos de la IA empresarial de hoy. Sin
embargo, las comunidades de desarrollo no se limitan a analizar lo que se
necesita hacer ahora. Las tecnologías de IA tienen una forma particular de acortar
los plazos: el vértigo de la innovación implica que algo que se creía que no
plantearía un desafío en años, de repente debe afrontarse de lleno.

Por ese motivo es que Red Hat está destinando recursos a la fase de desarrollo
inicial de Llama Stack, el proyecto liderado por Meta que ofrece componentes
básicos y API estandarizados para los ciclos de vida de las aplicaciones de IA
generativa. Además, Llama Stack es ideal para crear aplicaciones de IA agénticas,
que representan una nueva evolución de las potentes cargas de trabajo de IA
generativa que vemos hoy en día. Más allá de su desarrollo inicial, Llama Stack
está disponible como versión preliminar para desarrolladores dentro de Red Hat
AI, para aquellas empresas que hoy quieran comprometerse con el futuro.
En lo que respecta a los agentes de IA, aún no contamos con un protocolo común
para el modo en que otras aplicaciones les proporcionan contexto e información.
Aquí es donde entra en juego el protocolo de contexto de modelo (MCP).
Desarrollado y convertido en open source por Anthropic a fines de 2024, se trata
de un protocolo estandarizado para las interacciones entre agente y aplicación,
similar a los protocolos cliente-servidor de la informática tradicional. Pero lo más
importante es que las actuales aplicaciones pueden, de improviso, valerse de la IA
sin necesidad de una reimplementación a gran escala. Esto es importantísimo y no
sería posible si no fuera por el poder del open source. Al igual que Llama Stack,
MCP está disponible como versión preliminar para desarrolladores en la
plataforma de Red Hat AI.
Los modelos propietarios de IA pueden haber logrado una ventaja inicial, pero no
hay duda de que los ecosistemas abiertos los han superado, en especial en
cuanto al software que sustenta estos modelos de IA de próxima generación.
Gracias a vLLM y llm-d, junto con productos empresariales open source con
seguridad reforzada, el futuro de la IA es prometedor, independientemente del
modelo, el acelerador o la nube, y está impulsado por el open source y por Red
Hat.
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