HP busca democratizar la inferencia de inteligencia artificial de nivel empresarial en entornos locales, donde se generan los datos. La compañía colabora con Red Hat y NVIDIA en una plataforma que combina HP ZGX Fury, el superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra y Red Hat AI Factory para ejecutar modelos y agentes de forma autónoma, sin necesidad de enviar todas las cargas de trabajo a centros de datos o nubes públicas.
Resumen de la nueva plataforma de IA de HP en 30 segundos
- HP, en colaboración con Red Hat y NVIDIA, desarrolla una plataforma para realizar inferencias de IA en instalaciones locales y en entornos edge.
- HP ZGX Fury incorpora el superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra y alcanza hasta 20 PFLOPS en FP4.
- El sistema dispone de 748 GB de memoria coherente compartida entre CPU y GPU.
- Red Hat AI Factory proporcionará gestión, orquestación y despliegue de modelos y agentes.
- El modelo ZGX Fury ya puede solicitarse, aunque la solución completa aún está en desarrollo.
Este anuncio va más allá de una simple estación de trabajo. HP intenta trasladar a entornos locales parte de la arquitectura que actualmente se asocia a servidores de inteligencia artificial, integrándola con herramientas para administrar modelos, aplicaciones y agentes de manera coherente entre instalaciones propias y en la nube.
Esta propuesta resulta especialmente relevante para empresas que necesitan analizar datos cerca de fábricas, tiendas, laboratorios, oficinas o instalaciones con limitaciones de conectividad. También para aquellas que desean mantener ciertos datos en sus propias instalaciones por motivos de privacidad, regulación o soberanía de los datos.
La iniciativa no busca reemplazar por completo los centros de datos. HP propone un modelo híbrido en el que cada carga de trabajo pueda ejecutarse en el lugar más conveniente.
Un GB300 con 748 GB de memoria coherente en una torre refrigerada por líquido
El componente más destacado es HP ZGX Fury, un sistema que HP define como una estación de IA, ampliamente distinto a una workstation convencional en su diseño y capacidad.
Su superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra combina una CPU Grace de 72 núcleos Arm Neoverse V2 con una GPU Blackwell Ultra.
Las especificaciones publicadas por HP detallan 496 GB de memoria LPDDR5X para la CPU y 252 GB de memoria HBM3e para la GPU, con un ancho de banda de la GPU de 7,1 TB/s.
En conjunto, la arquitectura ofrece un total de 748 GB de memoria coherente.
| Característica | HP ZGX Fury |
|---|---|
| Superchip | NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra |
| CPU | Grace, 72 núcleos Arm Neoverse V2 |
| Memoria CPU | 496 GB LPDDR5X |
| Memoria GPU | 252 GB HBM3e |
| Memoria coherente total | 748 GB |
| Rendimiento IA | Hasta 20 PFLOPS FP4 |
| Red | 2 × QSFP112 de 400 Gbps |
| Refrigeración | Líquida |
| Formato | Torre instalable en rack |
| Sistema operativo inicial | Ubuntu |
HP asegura que esta capacidad permite ejecutar localmente modelos de hasta un billón de parámetros, aunque esa afirmación depende de la forma en que se cuantifique el modelo y no implica que cualquier modelo de ese tamaño pueda funcionar en todas las configuraciones o precisiones.
Asimismo, la compañía señala que es posible realizar afinamiento fino local de modelos de aproximadamente 100.000 millones de parámetros.
Según las especificaciones, el sistema puede alcanzar hasta 20 PFLOPS de rendimiento en FP4, una precisión orientada a acelerar cargas de IA específicas.
No obstante, la capacidad teórica en PFLOPS no permite comparar directamente el rendimiento real entre diferentes modelos, aplicaciones o aceleradores. El rendimiento de inferencia dependerá de factores como el modelo, la cuantificación, la longitud del contexto, el número de usuarios simultáneos y el software de gestión.
El equipo tampoco es pequeño: las configuraciones comerciales de HP parten de aproximadamente 41 kg y utilizan refrigeración líquida. Su diseño permite emplearlo como torre o instalarlo en rack.
Este enfoque apunta a un mercado que busca capacidades similares a las de un servidor de IA, pero en un formato que pueda ubicarse directamente en una oficina, laboratorio, departamento o instalación remota.
Red Hat convierte el hardware local en una pequeña plataforma de IA
El segundo componente del acuerdo aborda un problema menos evidente: gestionar la infraestructura.
Poseer un superchip GB300 no garantiza por sí solo una plataforma completa para desplegar modelos de IA.
Por ello, HP combina ZGX Fury con Red Hat AI Factory with NVIDIA, que se basa en Red Hat Enterprise Linux y Red Hat OpenShift, y está diseñado para gestionar modelos, agentes y aplicaciones en infraestructuras híbridas.
La propuesta integra tecnologías de NVIDIA AI Enterprise y Red Hat AI Enterprise.
El objetivo es permitir que distintas cargas de trabajo compartan un mismo sistema, manteniendo aislamiento, gobernanza y control operativo. Además, busca optimizar el uso de GPU mediante bibliotecas CUDA, planificación de recursos y orquestación con varias GPU.
Existe una diferencia importante entre tener hardware y contar con esta plataforma integrada.
HP ZGX Fury ya está disponible para pedidos y cuenta con certificación para Red Hat Enterprise Linux, pero la solución completa basada en Red Hat AI Factory aún no tiene una fecha de lanzamiento confirmada.
HP facilitará evaluaciones en entornos aislados o sandboxes en sus dispositivos antes de la producción. Aún no se han divulgado fechas, ubicaciones, configuraciones compatibles ni condiciones de acceso para estas pruebas.
Por tanto, no hay que interpretar el anuncio como una disponibilidad comercial total de la plataforma integrada.
La inferencia sale de los grandes centros de datos
Esta propuesta refleja una tendencia más amplia en la infraestructura de IA.
Mientras que el entrenamiento de grandes modelos seguirá requiriendo grandes clústeres de aceleradores, la inferencia —que acontece cada vez que un usuario, aplicación, máquina o agente usa el modelo— plantea un reto diferente.
Enviar todas esas peticiones a la nube no siempre es la mejor opción.
Una fábrica puede querer analizar en tiempo casi real las imágenes de una línea de producción. Un hospital puede preferir mantener los datos dentro de sus propias instalaciones. Una administración pública puede requerir sistemas desconectados, y una empresa de ingeniería puede desear ofrecer modelos internos a sus desarrolladores sin costes adicionales por token.
El procesamiento local puede reducir algunos problemas, aunque introduce otros aspectos a considerar.
Las empresas deberán hacerse cargo de adquirir y mantener hardware costoso, gestionar consumo eléctrico, refrigeración, almacenamiento y actualizaciones. Además, tener datos físicamente en sus instalaciones no garantiza por sí solo soberanía ni cumplimiento normativo.
El software, las políticas de gestión de modelos, las conexiones externas y la protección de la información continúan siendo fundamentales.
HP identifica varias industrias —como fabricación, ingeniería, desarrollo de software, retail, sanidad, administración pública y operaciones distribuidas— como principales beneficiarias de estos sistemas.
Un ejemplo claro es la visión artificial en entornos industriales, que permite detectar defectos en línea sin transmitir continuamente grandes volúmenes de vídeo a la nube.
Otro caso es el desarrollo local de software mediante agentes, donde equipos pueden ejecutar modelos para programación y pruebas manteniendo toda la infraestructura interna.
Este enfoque también modifica parcialmente la economía del uso de IA.
Los servicios por API suelen facturar por tokens procesados, pero implementar infraestructura propia convierte ese coste variable en inversión y gastos operativos más controlados.
No obstante, ejecutar IA localmente no siempre es más económico: dependerá del volumen de uso, coste de hardware, energía, mantenimiento y personal. Un equipo infrautilizado puede resultar más caro en coste por token que contratar capacidad en la nube.
Para cargas constantes, predecibles y de gran volumen, la balanza puede inclinarse a favor de la infraestructura propia.
Precisamente, ese es el mercado que HP busca atender con ZGX Fury: ofrecer memoria y potencia de cálculo que hasta hace poco solo estaban disponibles en centros de datos, en un formato que pueda ubicarse en oficinas o instalaciones remotas, con una capa de gestión proporcionada por Red Hat.
La nube seguirá formando parte de la estrategia. La diferencia es que el equilibrio para la inferencia empieza a repartirse entre la nube, los centros de datos y las instalaciones locales altamente potentes.
Preguntas frecuentes
¿Qué es HP ZGX Fury?
HP ZGX Fury es una estación de IA diseñada para desarrollo e inferencia local, basada en el superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra. Ofrece hasta 748 GB de memoria coherente y un rendimiento estimado de hasta 20 PFLOPS en FP4.
¿Puede ejecutar modelos de un billón de parámetros?
HP indica que ZGX Fury puede soportar modelos de hasta un billón de parámetros mediante cuantificación FP4. La capacidad y rendimiento reales dependerán del modelo, su arquitectura y configuración específica.
¿Qué aporta Red Hat AI Factory?
Proporciona la capa de software empresarial para desplegar y gestionar modelos, agentes y aplicaciones de IA en entornos híbridos, apoyándose en tecnologías como Red Hat Enterprise Linux y OpenShift.
¿Ya está disponible la plataforma conjunta de HP, Red Hat y NVIDIA?
HP ZGX Fury ya se puede pedir y cuenta con certificación para Red Hat Enterprise Linux. La integración completa con Red Hat AI Factory aún está en desarrollo y no tiene una fecha oficial de lanzamiento.