Featherless AI a mis en producción en Europa un cluster dedicado de servidores NVIDIA DGX B300 para ampliar la capacidad de su plataforma de inferencia, que ofrece acceso mediante una única API a más de 40.000 modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos. La infraestructura ha sido desplegada en un centro de datos Tier III de České Radiokomunikace (CRA), en la República Checa, con Era Compute como intermediario y coordinador del proyecto.
Las claves del despliegue de Featherless AI en 30 segundos
- En julio, Featherless AI solicitó capacidad dedicada basada en NVIDIA DGX B300 y comenzó a utilizarla a principios de agosto.
- Era Compute afirma que todo el proceso duró menos de un mes.
- Cada DGX B300 incorpora ocho GPU Blackwell Ultra con 288 GB de memoria HBM3e por GPU.
- La infraestructura está alojada en instalaciones Tier III de CRA en la República Checa y se dedica a cargas de inferencia.
- Actualmente, Featherless AI ofrece más de 40.000 modelos abiertos y está buscando aumentar su capacidad en Europa.
Este proyecto ejemplifica un cambio emergente en la infraestructura para inteligencia artificial. El acceso a las GPU más avanzadas ya no depende exclusivamente de los grandes proveedores de nube estadounidenses. Los centros de datos europeos están incorporando sistemas Blackwell de NVIDIA para atender directamente a empresas que requieren capacidad reservada.
En este caso, Featherless AI buscaba exactamente lo contrario de una GPU compartida bajo demanda: necesitaba capacidad física dedicada y reservada para la inferencia en producción.
La solicitud llegó a Era Compute en julio de 2026. La empresa buscó capacidad entre sus proveedores asociados y encontró disponibilidad en CRA. Según el estudio de caso publicado por Era Compute, el clúster empezó a procesar cargas reales a principios de agosto, menos de un mes después de la solicitud inicial.
Ocho Blackwell Ultra y 2,3 TB de HBM3e por cada DGX B300
La elección del NVIDIA DGX B300 ubica a este proyecto entre los despliegues de GPU más potentes disponibles comercialmente en la actualidad.
Cada nodo cuenta con ocho GPU NVIDIA Blackwell Ultra B300, con 288 GB de memoria HBM3e en cada acelerador. En total, esto representa 2.304 GB, más de 2,3 TB de memoria HBM3e por sistema, una característica crucial para el manejo de modelos grandes o cargas que requieren contextos extensos.
Featherless AI utilizará estos equipos para inferencia, es decir, para ejecutar modelos previamente entrenados y responder a las solicitudes recibidas desde sus usuarios y aplicaciones.
No se ha divulgado públicamente el número total de nodos en el clúster, por lo que tampoco es posible calcular con precisión el total de GPU o la potencia instalada. Era Compute simplemente describe la infraestructura como un clúster dedicado DGX B300.
La diferencia clave respecto a contratar instancias convencionales de GPU radica en la reserva de recursos.
Featherless necesita anticiparse a la demanda de sus clientes y garantizar disponibilidad de aceleradores. Su oferta empresarial incluye además GPU dedicadas, entre ellas capacidades basadas en B300.
La arquitectura de model hot-swapping que emplea permite intercambiar modelos en cuestión de segundos en una flota compartida de GPU. Este sistema ayuda a entender una cifra que, de otro modo, sería difícil de sostener económicamente: tener más de 40.000 modelos disponibles no significa necesariamente mantener todos cargados permanentemente en memoria GPU.
La plataforma carga y reemplaza modelos según las necesidades.
Featherless AI además es proveedor oficial de inferencia de Hugging Face y fue fundada por miembros del equipo vinculado a la arquitectura RWKV. En abril de 2026 anunció una ronda Serie A por 20 millones de dólares, liderada por AMD Ventures y Airbus Ventures.
República Checa consolida su posición como hub de infraestructura de IA
La infraestructura física se encuentra en instalaciones de České Radiokomunikace (CRA), uno de los principales operadores checos en telecomunicaciones y radiodifusión.
CRA opera 655 torres de comunicaciones y mantiene una división de GPU como servicio con sistemas NVIDIA Blackwell. El despliegue de Featherless está en instalaciones certificadas Tier III, según indica Era Compute.
Esta elección refuerza un componente cada vez más importante en las decisiones sobre infraestructura de IA: su localización geográfica.
Una empresa en Europa puede implementar modelos mediante una API proveniente de otro continente, contratar GPU en la nube pública o reservar infraestructura dedicada alojada físicamente en Europa.
Estas opciones difieren tanto en aspectos técnicos como comerciales.
La presencia en Europa puede ser especialmente atractiva para organizaciones preocupadas por la residencias de datos, la latencia, el control de infraestructura, o sus políticas de soberanía tecnológica. Sin embargo, alojar servidores físicamente en Europa no hace automáticamente que un servicio sea «soberano»: la soberanía también depende de quién controla los sistemas, el software, los datos y las operaciones.
El proyecto de Featherless ejemplifica además una colaboración internacional. Los aceleradores son de NVIDIA, una compañía estadounidense; Featherless AI también tiene origen en EE. UU.; CRA aporta las instalaciones y capacidad operativa en la República Checa, mientras que Era Compute conecta la oferta y demanda de infraestructura.
De buscar GPU a utilizarlas en producción en menos de un mes
Uno de los aspectos que destaca Era Compute es la rapidez del despliegue.
Según el estudio de caso, Featherless manifestó su necesidad de capacidad en julio, y a principios de agosto ya estaban en funcionamiento cargas de producción.
Era Compute atribuye el plazo de menos de un mes a que CRA ya formaba parte de su red de socios y a un marco contractual existente.
Esto permitió evitar comenzar desde cero la integración del proveedor. Tras identificar una configuración compatible con los requisitos de Featherless, las partes pasaron directamente a la documentación y planificación del despliegue.
Era Compute actúa como una capa de intermediación especializada en infraestructura GPU.
Mantiene información sobre configuraciones, disponibilidad, precios y ubicaciones de distintos operadores. Cuando recibe una solicitud, intenta emparejarla con infraestructura disponible en su red.
Para los centros de datos, este enfoque busca solucionar un problema opuesto: adquirir servidores de IA de alta gama requiere inversiones considerables y garantizar espacio, energía y refrigeración no asegura encontrar clientes dispuestos a reservar inmediatamente.
Era Compute busca conectar esa capacidad con empresas que necesitan GPU en plazos y condiciones específicas.
En el caso de CRA, la empresa afirma que el proyecto permitió transformar capacidad disponible en el centro en un contrato de GPU como servicio sin necesidad de un ciclo comercial completo previo con Featherless.
No se han divulgado, sin embargo, detalles como el importe del acuerdo, la duración del contrato, cuántos DGX B300 fueron instalados ni el coste mensual de la capacidad, datos relevantes para evaluar comparativamente el proyecto frente a alternativas en nube pública u otros proveedores especializados.
El despliegue tampoco parece haberse detenido en esta primera fase. Era Compute indica que ya trabaja en ampliar la capacidad adicional para Featherless AI con sus socios.
La tendencia refleja la evolución del mercado de inferencia. Entrenar grandes modelos concentra enormes cantidades de GPU por un período determinado, pero ofrecerles a miles o millones de usuarios en producción convierte la inferencia en una carga permanente.
Plataformas como Featherless enfrentan el reto adicional de proporcionar acceso a decenas de miles de modelos abiertos, en lugar de unos pocos modelos comerciales.
Esto requiere combinar capacidad de GPU, memoria, almacenamiento y mecanismos rápidos para cargar y retirar modelos.
El DGX B300 aporta una cantidad particularmente elevada de HBM3e para estos trabajos. CRA proporciona la infraestructura física europea y Era Compute actúa como intermediario que vincula la demanda con la oferta.
El resultado es también un ejemplo de cómo crece un mercado entre los hiperescalares tradicionales y la compra directa de servidores: clusters de GPU dedicados, contratados como capacidad y alojados en centros de datos europeos, con recursos reservados para una plataforma específica.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Featherless AI?
Featherless AI es una plataforma de inferencia que permite acceder mediante una única API a más de 40.000 modelos de pesos abiertos. Además, ofrece capacidad GPU dedicada para clientes empresariales.
¿Qué GPU utiliza el nuevo clúster de Featherless AI?
La infraestructura se basa en NVIDIA DGX B300. Cada nodo cuenta con ocho GPU Blackwell Ultra B300 con 288 GB de memoria HBM3e por acelerador.
¿Dónde están instalados los NVIDIA DGX B300?
El clúster está desplegado en instalaciones Tier III gestionadas por České Radiokomunikace (CRA) en la República Checa.
¿Cuántas GPU B300 tiene el clúster?
Las compañías no han divulgado el número total de nodos DGX B300 instalados. Por ello, no es posible determinar de forma fiable cuántas GPU conforman el clúster completo.
Vía: era.dev