La nube híbrida y las cargas de trabajo de IA remodelan la infraestructura de TI empresarial: Análisis de la mesa redonda de ejecutivos de HPE y Microsoft

La nube híbrida y multi-nube junto con las cargas de trabajo de IA remodelan la infraestructura de TI empresarial: análisis de la mesa redonda ejecutiva de HPE y Microsoft

En junio de 2026, se celebró en el restaurante Aria de Sídney un almuerzo de mesa redonda ejecutiva de iTnews, patrocinado conjuntamente por HPE y Microsoft. Directores de TI de Jefferies Australia, Universidad de Sídney, QBE, Toll Group, InfraBuild, Worldline, Challenger, HLB Mann Judd, Crown Resorts y otras entidades se reunieron para debatir el tema central: "cómo modernizar la infraestructura de TI empresarial hacia entornos privados, híbridos y multi-nube", con especial énfasis en reducir el riesgo de dependencia, controlar costos, aumentar la flexibilidad y hacer frente al auge de las cargas de trabajo de IA. Esto no solo es una preocupación de los líderes tecnológicos empresariales australianos, sino un cambio de paradigma que experimenta el mercado global de la nube.

Antecedentes: el giro de "subir a la nube" a "optimizar la nube"

En la última década, "subir a la nube" fue el tema principal de la transformación digital empresarial. Pero hoy en día, la estrategia de nube puramente pública enfrenta desafíos: pérdida de control de costos, bloqueo del proveedor, complejidad de cumplimiento normativo y las necesidades especiales de las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA, lo que lleva a las empresas a replantearse la arquitectura. La mesa redonda conjunta de HPE y Microsoft ocurre precisamente en este punto de inflexión: las soluciones de infraestructura híbrida que ambas partes ofrecen en colaboración (como HPE GreenLake y Microsoft Azure Arc/Azure Local) se están convirtiendo en un modelo para que las empresas afronten las nuevas demandas.

Análisis técnico: cómo la arquitectura de nube híbrida y multi-nube respalda las cargas de trabajo de IA

#### Nube híbrida y multi-nube: de "opcional" a "obligatorio"

La arquitectura de nube híbrida y multi-nube no es un concepto nuevo, pero las cargas de trabajo de IA la han llevado a otro nivel. El entrenamiento de IA requiere una enorme capacidad de cómputo GPU, que normalmente se obtiene bajo demanda de la nube pública; mientras que las tareas de inferencia pueden necesitar estar más cerca de la fuente de datos, requiriendo despliegue local para evitar latencia y riesgos de privacidad de datos. El modelo de servicio ofrecido por HPE GreenLake permite a las empresas ejecutar infraestructura localmente con un consumo similar al de la nube pública, gestionándolo de manera unificada con Azure Arc: esta es la manifestación típica del continuo "borde-núcleo-nube" en la era de la IA.

#### Azure Local: redefiniendo la experiencia de nube localizada

El "Azure Local" (basado en la evolución de Azure Stack HCI) mencionado repetidamente en la mesa redonda de Microsoft es una tecnología clave. Permite a las empresas desplegar en el borde o en el centro de datos servicios en la nube consistentes con Azure, incluidos Kubernetes, bases de datos y servicios de inferencia de IA. Combinado con la optimización de hardware de HPE (como servidores ProLiant, almacenamiento y redes optimizados para IA), las empresas pueden construir un entorno híbrido sin fisuras que permita que las cargas de trabajo de IA se ejecuten de manera eficiente en cualquier ubicación.

Problemas centrales abordados: bloqueo del proveedor y control de costos

En la discusión de la mesa redonda, "reducir el riesgo de dependencia" fue priorizado.#### Problema central resuelto: Bloqueo de proveedor y control de costos

En la mesa redonda, "reducir el riesgo de dependencia" se enumeró como prioridad. La estrategia de múltiples nubes híbridas reduce el bloqueo mediante la interconexión de varias nubes (por ejemplo, Azure Arc admite la gestión de recursos de AWS y GCP), mientras que el modelo de pago por uso de HPE GreenLake evita el aprovisionamiento excesivo. Según Gartner, para 2028, el 70% de las empresas adoptarán plataformas de gestión de múltiples nubes híbridas, y la integración de la optimización de cargas de trabajo de IA se convertirá en un factor impulsor clave.

Análisis del impacto empresarial: Costo, operación y preparación para IA

#### Impacto en costos: Transición de CAPEX a OPEX, pero requiere una gestión detallada

Los modelos de servicio de HPE GreenLake y Azure Local permiten a las empresas convertir los gastos de capital (CAPEX) en gastos operativos (OPEX), aliviando la presión sobre el flujo de caja. Sin embargo, los participantes de la mesa redonda señalaron que, sin una planificación de recursos para las cargas de trabajo de IA, el OPEX podría superar las expectativas. Por ejemplo, los costos de electricidad y refrigeración de los clústeres de GPU en implementaciones privadas pueden ser más altos de lo previsto. Las empresas necesitan utilizar herramientas FinOps para asignar costos a los departamentos comerciales.

#### Implementación y operación: El valor de un plano de gestión unificado

El mayor desafío operativo de las múltiples nubes híbridas es gestionar múltiples entornos heterogéneos. Azure Arc proporciona un plano de control unificado, mientras que HPE GreenLake Central ofrece monitoreo a nivel de hardware. En la mesa redonda, Jonathan Woods de QBE destacó la importancia de la automatización operativa: el uso de infraestructura como código (IaC) y herramientas de AIOps puede reducir la intervención manual.

#### Seguridad y cumplimiento: Aumenta la demanda de nubes soberanas

Países como Australia tienen requisitos cada vez más estrictos sobre la soberanía de los datos. Azure Local admite la residencia de datos, y HPE también proporciona gestión de claves de cifrado en el lugar. Jihad Zein de Toll Group señaló que los datos de la cadena de suministro en la industria logística implican regulaciones transfronterizas, y una arquitectura híbrida puede garantizar el cumplimiento sin sacrificar las capacidades de IA.

Análisis de la competencia en el mercado: ¿Quién se beneficiará?

#### Competencia entre proveedores de nube: Presión de transformación para AWS, Azure y Google Cloud

AWS Outposts y Google Distributed Cloud son similares, pero el ecosistema de Azure Arc+Azure Local es más completo, especialmente la colaboración con HPE llena la brecha de capacidades a nivel de hardware. Como proveedor de hardware neutral, HPE puede admitir múltiples nubes con mayor flexibilidad, lo que resulta atractivo para empresas que rechazan el bloqueo de un único proveedor de nube.

#### Proveedores de centros de datos e infraestructura: Equinix, Digital Realty#### Proveedores de centros de datos e infraestructura: Equinix, Digital Realty

La demanda de mayor densidad de centros de datos y refrigeración líquida para cargas de trabajo de IA beneficia a proveedores de alojamiento como Equinix. Sin embargo, la solución GreenLake de HPE podría desviar parte de la demanda de alojamiento, ya que las empresas pueden desplegar la infraestructura en sus propias instalaciones.

#### SaaS y plataformas de IA: impacto en Oracle, SAP

Si los proveedores tradicionales de SaaS no ofrecen opciones de despliegue híbrido flexibles, serán erosionados por combinaciones de "plataforma + hardware" como HPE + Microsoft. Por ejemplo, SQL Server ejecutándose en Azure Local o servicios de inferencia de IA podrían reemplazar parte de las funcionalidades de SaaS.

Observación de tendencias de la industria: AI Native Cloud e infraestructura como servicio

#### El auge de AI Native Cloud

La tendencia más inspiradora de la mesa redonda fue "AI Native Cloud": infraestructura optimizada para IA desde su diseño. Por ejemplo, la tecnología de supercomputación HPE Cray EX se está integrando en GreenLake; las instancias de GPU de la serie Azure ND de Microsoft también se están localizando. En los próximos cinco años, cualquier plataforma en la nube que no incorpore capacidades de aceleración de IA perderá competitividad.

#### Centros de datos verdes y eficiencia energética

El alto consumo energético del entrenamiento de IA genera preocupación. HPE y Microsoft se han comprometido a utilizar energías renovables y adoptar tecnologías de refrigeración líquida. Los participantes de la mesa redonda consideran que la eficiencia energética será un KPI clave al elegir un proveedor de infraestructura.

#### IA en el borde e integración industrial

La participación de empresas industriales como InfraBuild indica que la inferencia de IA está penetrando rápidamente en sectores verticales como la manufactura y la logística. Ejecutar modelos preentrenados en nodos periféricos requiere hardware pequeño pero potente, que es donde las soluciones de borde de HPE y Azure IoT Edge encuentran su aplicación.

CloudTechDaily Insight

Aunque esta mesa redonda se concibió como una discusión pequeña, sus temas reflejan la profunda transformación que está experimentando la infraestructura de TI empresarial: la IA ya no es solo una carga de trabajo en la nube, sino la fuerza motriz central que reestructura la arquitectura. El modelo de colaboración entre HPE y Microsoft —hardware como servicio + plano de gestión en la nube— probablemente se convierta en el paradigma estándar de la próxima década. Para los CIO empresariales, la enseñanza clave es: la multinube híbrida no es un compromiso, sino una elección estratégica para maximizar flexibilidad, control y rentabilidad en la era de la IA. Depender únicamente de la nube pública o de un despliegue puramente local no es sostenible; en su lugar, se debe construir una arquitectura híbrida basada en una "experiencia de nube consistente". Además, las empresas deben planificar con antelación la estrategia de distribución de las cargas de trabajo de IA, desplegando entrenamiento, inferencia y almacenamiento de datos en capas, y gestionar los costos de manera detallada con FinOps. En el futuro, los proveedores de infraestructura que puedan integrar sin problemas capacidad de cómputo, datos y capacidades de IA obtendrán una ventaja significativa en el mercado.*Fuente: iTnews - "In Pictures: HPE & Microsoft IT infrastructure roundtable"*