En NVIDIA GTC Berlín, Nutanix presentó junto a NVIDIA, Supermicro y Netris planes para simplificar la inferencia privada, contener los costes por token y hacer multiinquilino la infraestructura de los neoclouds.
Comprar GPU ya no es lo difícil en la IA empresarial. Lo difícil es operarlas con eficiencia, seguridad y costes predecibles. En NVIDIA GTC Berlín, el 21 de octubre de 2026, Nutanix presentó tres colaboraciones con NVIDIA, Supermicro y Netris que pretenden cerrar precisamente esa brecha.
Según la empresa, los anuncios buscan simplificar la infraestructura que sustenta la IA en producción y acortar el tiempo hasta la puesta en marcha de nuevas capacidades. Thomas Cornely, vicepresidente ejecutivo de Gestión de Producto de Nutanix, sostiene que las empresas necesitan algo más que hardware potente: una nube de IA que conecte agentes, aplicaciones y datos a través de CPU, GPU, máquinas virtuales, contenedores, sistemas locales y la nube pública. No obstante, casi todo lo anunciado está aún en fase de planificación, y la propia Nutanix subraya que funciones y plazos pueden cambiar. Como voz de cliente, la compañía cita al Ministerio de Medio Ambiente, Agua y Agricultura de Arabia Saudí, que desea explorar cómo la plataforma híbrida de Nutanix puede apoyar la adopción de la IA.
Los agentes también necesitan CPU rápidas
El primer elemento atañe al procesador, no al acelerador. Las aplicaciones agénticas combinan inferencia de modelos con llamadas a herramientas, ejecución de código, recuperación de información y orquestación, y Nutanix espera que la CPU sea decisiva en los pasos entre operaciones de GPU. Por ello, la empresa planea trabajar hacia el soporte Day Zero de las CPU NVIDIA Vera, empezando por Nutanix Kubernetes Platform (NKP) en bare metal y ampliándolo después a entornos virtualizados de Nutanix. Junto con NVIDIA OpenShell, que crea entornos de ejecución privados para agentes, se pretende ofrecer una base predecible y de baja latencia. Hannah Coutand, directora de Marketing de Producto de Vera CPU en NVIDIA, afirma que los agentes de IA dependen de CPU rápidas para ejecutar código y procesar datos entre llamadas al modelo.
Inferencia privada con control del coste por token
El segundo anuncio apunta a una preocupación que crece con cada carga agéntica: el coste por token. Junto con Supermicro, Nutanix planea un sistema de ingeniería conjunta para inferencia privada. Combina servidores Supermicro validados, con ocho GPU NVIDIA Blackwell Ultra por nodo, redes Ethernet NVIDIA Spectrum-X y software de Nutanix: Nutanix Agentic AI, NKP, Nutanix Enterprise AI y Nutanix Unified Storage, este último para el almacenamiento en caché de contexto y el servicio de modelos. Un clúster de gestión dedicado debe mantener operativo el plano de control aunque falle la capa de gestión, mientras que un clúster de almacenamiento independiente se encarga de la ingesta de datos, los puntos de control y el calentamiento de caché. El objetivo declarado es reducir el esfuerzo de configuración e integración a medida, para que las empresas ejecuten modelos de pesos abiertos en sus propias GPU sin ensamblar una pila multiproveedor. Matthew Thauberger, de Supermicro, espera que el diseño prevalidado a escala de rack evite los plazos de entrega habituales. Los sistemas llegarán a principios de 2027 a través de Supermicro y sus socios de canal, lo que también hace relevante la oferta para revendedores e integradores. El analista Matt Kimball, de Moor Insights & Strategy, señala que hardware, memoria, redes, optimización de modelos y orquestación deben gestionarse como un solo sistema si se quiere escalar la inferencia con eficiencia. La empresa no ha divulgado cifras concretas de ahorro.
Multiinquilino desde el cómputo hasta el switch
La tercera colaboración se dirige a los neoclouds y a los entornos de socios de nube de NVIDIA, donde la capacidad de GPU se vende como servicio a muchos clientes sobre infraestructura compartida. El aislamiento debe extenderse allí más allá de las máquinas virtuales hasta la red física. Netris aporta su plataforma de automatización, abstracción y multiinquilino de red (NAAM), que configura automáticamente la red física al aprovisionar inquilinos e impone un aislamiento estricto en el hardware de red. Nutanix suministra el cómputo para máquinas virtuales, contenedores, CPU y GPU, además de almacenamiento, seguridad, Kubernetes y servicios de plataforma de IA. Los inquilinos podrán consumir redes al estilo de la nube, como VPC, IP elásticas, NAT y balanceadores de carga L4, mediante consola web, API REST o Terraform, tanto en bare metal como en nodos virtualizados. Ketan Shah, vicepresidente de Gestión de Producto de Nutanix, describe el objetivo para los operadores de nubes de IA como un camino «from metals to margins». Se prevé una vista previa técnica a principios de 2027.
Entrevista: Anindo Sengupta sobre inferencia, soberanía y costes de los agentes
Anindo Sengupta, VP de IA, Cloud-native y NeoCloud/Service Providers de Nutanix, situó los anuncios en contexto en el estand de la compañía en GTC, donde las reuniones con socios y clientes estaban en pleno apogeo.
Sobre el paso de la compra de GPU a una estrategia de pila completa, Sengupta afirmó que los clientes quieren, sobre todo, inferencia. Eso exige nuevas tecnologías y una pila de IA de extremo a extremo construida junto con socios. Nutanix, explicó, optimiza la infraestructura en torno a las GPU de NVIDIA, y su plataforma de nube ayuda a optimizar en varios niveles, incluida la adquisición de GPU.
La IA soberana es, en su opinión, una tendencia clara en Europa. Nutanix ayuda a los clientes a operar dentro de los requisitos regulatorios y se apoya en su propia experiencia. Ve además en los neoclouds una tendencia creciente para centros de datos de IA soberana, ya que su operación puede ofrecer la inferencia de extremo a extremo.
Respecto al coste de los agentes, Sengupta señaló el ahorro de costes como la tendencia que lo impulsa todo. NVIDIA OpenShell permite ejecutar agentes en VM seguras sobre la infraestructura de Nutanix. Los agentes necesitan inteligencia y datos, dijo, y el Nutanix Agent Gateway abarata la operación porque los agentes pueden recurrir a un neocloud o a un hiperescalador según haga falta.
Sobre la hoja de ruta con NVIDIA, incluido NIM, la conversación dejó solo una afirmación general: Nutanix se considera parte del ecosistema de NVIDIA e integra sin fricciones. Mirando más allá de los contenedores, Sengupta ve innovación en toda la infraestructura de IA. La inferencia se ejecuta en bare metal o en Kubernetes, y los clientes necesitan una plataforma única que también cubra la migración. El interés crece, y Nutanix, según sus palabras, posiciona su plataforma para el futuro, IA incluida, y como una base excelente para cargas cloud-native.
Para terminar, remitió a los anuncios: infraestructura para agentes, una oferta preconfigurada de Supermicro con GPU de NVIDIA lista para desplegar y la alianza con Netris para neoclouds.
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
Contacto – Contacto por correo electrónico: jakob.jung@security-storage-und-channel-germany.de