SUSE ha anunciado SUSE AI, una solución especializada basada en SUSE Rancher Prime que busca solucionar uno de los mayores obstáculos en la adopción empresarial de la inteligencia artificial: ejecutar modelos y aplicaciones de IA a escala, garantizando seguridad, observabilidad y gestión de costos bajo control en entornos de nubes públicas, privadas, on-prem y incluso en configuraciones air-gapped. La propuesta de la compañía pretende reducir el trabajo artesanal y acelerar la transición de piloto a producción sin comprometer la soberanía de los datos.

“El futuro de la infraestructura TI empresarial se centrará en aplicaciones de IA seguras, contenerizadas y gestionadas, con cargas de trabajo especializadas en cualquier entorno de nube híbrida”, explica Thomas Di Giacomo, Director de Producto y Tecnología de SUSE. “Rancher Prime proporciona la base; SUSE AI la convierte en una plataforma lista para la implementación de IA en producción”.

Las estadísticas lo corroboran. Según IDC, para 2028 el 65% de proyectos de IA autónoma “de construcción interna” habrán sido abandonados por no alcanzar el retorno de inversión esperado. Las causas principales son integraciones fragmentadas, falta de visibilidad en costos y falta de control. En respuesta, SUSE propone una plataforma unificada, con componentes listos para usar, seguridad por diseño y telemetría completa para operacionalizar la IA y rastrear el verdadero retorno.

¿Qué aporta SUSE AI?

SUSE AI se construye sobre SUSE Rancher Prime —una plataforma cloud native con cumplimiento CNCF— y llega con tres promesas clave: simplicidad operativa, seguridad y observabilidad.

• Universal Proxy (MCP) (vista previa técnica): SUSE integra un proxy basado en el Model Context Protocol que centraliza conexiones a diferentes endpoints de modelos, optimiza los costes y refuerza el control de acceso al contexto y los datos. Esta pieza se alinea con la incorporación futura de componentes MCP en SUSE Linux Enterprise Server 16 y apunta a un ecosistema donde herramientas y agentes se comunican en un idioma común, reduciendo integraciones frágiles.
• Inferencia acelerada en IA: el portfolio de inferencia se amplía con motores de alto rendimiento como vLLM para ofrecer inferencia rápida, eficiente y escalable en modelos grandes de lenguaje. El objetivo es reducir latencias, aumentar el throughput por GPU y acortar el tiempo de puesta en producción.
• Observabilidad en IA: más allá del simple logging, SUSE AI incluye modelos, pipelines y servicios. Implementa OpenTelemetry (OTel) Operator para autoinstrumentación, con paneles preconfigurados para Ollama, Open WebUI y Milvus (mediante Open WebUI Pipelines) y métricas sofisticadas para mejorar rendimiento y predictibilidad. El objetivo es detectar cuellos de botella (como caídas en el hit rate, time-outs en colas o picos de memoria) antes de que afecten la experiencia del usuario.

Ecosistema que minimiza integración y riesgo

Para completar el círculo, SUSE amplía alianzas con ClearML y Katonic (MLOps y GenAI), AI & Partners (gobernanza y cumplimiento en IA), Avesha (orquestación de GPU) y Altair (de Siemens) para escenarios combinados de HPC + IA. La estrategia es clara: reducir el esfuerzo de integración y potenciar la capacidad con componentes certificandos.

Rancher Prime, la plataforma operativa: IA autónoma para gestionar Kubernetes, microsegmentación y más

SUSE Rancher Prime —la base de SUSE AI y SUSE Edge— también recibe evoluciones:

• Liz, agente de IA autónoma (vista previa técnica): comprende el contexto del clúster y ayuda a detectar incidentes proactivamente, mejorar el rendimiento y acortar el diagnóstico en Kubernetes.
• Clusters virtuales (lanzamiento general): “clústeres dentro del clúster” que permiten aislar cargas de IA, optimizar el uso de GPU y acelerar entornos para diferentes equipos o proyectos.
• Gestión integral del stack: simplifica la administración de todo el ecosistema SUSE —desde el sistema operativo hasta las cargas de trabajo— especialmente para quienes adoptan una arquitectura 100% SUSE.
• Modernización en VMware: SUSE Virtualization añade microsegmentación de red (vista previa técnica), separando funciones del hardware físico y habilitando red definida por software para máquinas virtuales y contenedores.
• Almacenamiento certificado: el ecosistema suma integraciones con Fujitsu, Hitachi, HPE y Lenovo, permitiendo aprovechar inversiones existentes.
• SUSE Observability: una herramienta avanzada de creación de paneles que transforma datos operativos en conocimiento compartido y accionable; con OTel ofrece una visibilidad unificada más allá de Kubernetes, incluyendo bases de datos, message brokers y servicios externos.

Para desarrolladores: Rancher Developer Access

SUSE presenta Rancher Developer Access, una extensión UI que integra SUSE Application Collection en Rancher Desktop. Es una biblioteca curada de aplicaciones open source y imágenes base firmadas por SUSE para facilitar la construcción y despliegue de aplicaciones seguras y listas para producción, garantizando la confianza en el contenido.

¿Cómo se compara con RHEL (Red Hat) y Ubuntu (Canonical)?

Las organizaciones adjudicantes de plataformas para IA + Kubernetes suelen hacer comparaciones entre los tres gigantes del mercado de Linux empresarial. A continuación, un análisis de alto nivel, centrado en capacidades y enfoque:

Resumen rápido:

• SUSE destaca cuando la prioridad es operar IA heterogénea en entornos híbridos o air-gapped, ofreciendo observabilidad preconfigurada y una capa MCP que unifica la conexión del contexto con los modelos.
• RHEL / OpenShift es la elección en empresas que buscan una plataforma integral y opinión, con integración de MLOps y gobernanza en una propuesta “todo en uno”.
• Ubuntu / Canonical se adapta a escenarios que priorizan velocidad y flexibilidad, con presupuestos ajustados o despliegues en edge distribuido, siempre que el equipo esté cómodo en ensamblar y gestionar mediante Juju y MicroK8s.

Nota: MCP (Model Context Protocol) es un estándar emergente. SUSE lo impulsa de forma nativa con Universal Proxy. RHEL y Ubuntu interoperan con herramientas del ecosistema, pero hasta la fecha no han lanzado un proxy MCP nativo equivalente.

¿Qué guía para decidir?

• Prioridad en soberanía y cumplimiento máximo: SUSE o RHEL. Para entornos air-gapped extremos y IA con observabilidad integrada, SUSE es una opción ágil; si buscas una solución muy certificada y opinión, OpenShift es la elección segura.
• Edge y despliegues rápidos de IA: Ubuntu con MicroK8s y Juju ofrece agilidad y menor huella; SUSE y RHEL también son viables, pero con mayores recursos y más orientados a auditorías.
• MLOps “todo en uno”: OpenShift AI (RHEL).
• Entornos híbridos complejos con datos sensibles: SUSE, gracias a Rancher Prime y SUSE AI, por su enfoque en soberanía, multi-K8s y MCP.

Checklist de adopción y optimización

1. Modelos y KPIs: define tiempos objetivos de latencia, throughput, costes por inferencia, y establece SLA por servicio.
2. Soberanía: delimita qué datos nunca salen del entorno y determina dónde aplicar air-gapped.
3. GPU y TCO: habilita clústeres virtuales y/o operators de GPU; mide el uso real y ajusta cuotas para optimizar recursos.
4. Observabilidad en IA: adopta OTel y paneles de inferencia de calidad; establece alertas para degradaciones del modelo, no solo caídas.
5. Cadena de suministro: usa imágenes firmadas y realiza escaneos continuos para garantizar integridad y cumplimiento.
6. G onboard Governance: crea políticas de datos, documentos de explicabilidad, y un ciclo constante de mejora, apoyándose en partners cuando la regulación lo exija.

Resumen final

SUSE enfoca su apuesta en la zona más delicada de la IA corporativa: pasar de prototipos llamativos a operaciones estables, con enfoque en seguridad, observabilidad y costes medibles. La solución SUSE AI (que incluye MCP, vLLM y OTel de serie) sobre Rancher Prime busca reducir la fricción en los puntos críticos. Frente a RHEL/OpenShift y Ubuntu/Canonical, destaca por su énfasis en soberanía, multi-K8s y un primer paso nativo hacia un protocolo común de contexto. Aunque ninguna plataforma elimina totalmente la complejidad, SUSE trabaja para reducir variables y proveer herramientas que faciliten su gestión.

Preguntas frecuentes

¿Qué ventajas tiene SUSE AI respecto a OpenShift AI o stacks con MicroK8s/Juju para producción?
SUSE AI se distingue por una observabilidad de IA preconfigurada (OTel, Ollama, Open WebUI, Milvus), un Universal Proxy (MCP) para centralizar modelos y contexto, y un soporte sólido para entornos air-gapped y soberanos. Por su parte, OpenShift AI ofrece un paquete muy integrado de MLOps y servicios, mientras que Ubuntu destaca por su velocidad y flexibilidad con MicroK8s y Juju, aunque requiere mayor ensamblaje y gestión manual.

¿Cómo ayuda SUSE a reducir el coste total de la infraestructura GPU?
Con clústeres virtuales que aíslan cargas de trabajo, alianzas con Avesha y otros partners para la orquestación de GPU, y métricas de inferencia que permiten ajustar lotes, batching y pooling. Esto reduce la GPU ociosa y, por ende, el coste por inferencia.

¿Qué es MCP (Model Context Protocol) y por qué importa?
Es un protocolo abierto para el intercambio de contexto entre herramientas y modelos. Reduce la necesidad de personalizar integraciones y, con Universal Proxy en SUSE AI, facilita la conexión, gestión de credenciales y control de accesos en entornos híbridos y regulados.

¿Es posible operar en modo air-gapped cumpliendo con regulaciones estrictas?
Sí. La propuesta de SUSE prioriza estos entornos, garantizando identidad y permisos consistentes, microsegmentación (en vista previa) y trazabilidad completa. Es fundamental definir zonas de confianza, políticas de datos y paneles de cumplimiento desde el inicio.