Fortinet y Arista Networks han anunciado una solución conjunta para centros de datos orientados a Inteligencia Artificial que pretende atacar uno de los grandes cuellos de botella del momento: cómo escalar clústeres de GPU sin convertir la seguridad en un freno… ni la red en un punto único de fallo. La propuesta, bautizada como Fortinet Secure AI Data Center, se ha desarrollado en colaboración con Arista y, según ambas compañías, ya se ha desplegado en Monolithic Power Systems (MPS) como implementación de referencia.

La idea central es sencilla de explicar, pero compleja de ejecutar: unir “lo mejor de dos mundos” —conmutación y balanceo de alta velocidad por un lado, y seguridad de alto rendimiento por el otro— en un diseño validado que sirva como plano para levantar y operar infraestructura de IA con menos fricción. En un contexto donde muchas organizaciones se están encontrando con que el salto a cargas de entrenamiento e inferencia no solo exige GPU, sino también redes ultraestables, almacenamiento sin cuellos y controles de seguridad más finos, el movimiento tiene una lectura clara: la carrera por el “AI data center” ya no va solo de computación, va de arquitectura completa.

Información sobre el mercado de valores para Fortinet Inc (FTNT)

• Fortinet Inc es un equity en el mercado de USA.
• El precio es 81.1 USD actualmente con una variación de 0.44 USD (0.01 %) respecto al cierre anterior. El último precio de apertura fue de 80.63 USD y el volumen intradía es de 279480. El máximo intradía es de 81.11 USD y el mínimo intradía es de 80.38 USD.
• La operación más reciente fue a las miércoles, diciembre 24, 16:33:24 CET.

Un “blueprint” multivendedor: menos dependencia y más previsibilidad

Fortinet enmarca el anuncio como una evolución de su Secure AI Data Center Framework, ahora reforzado con una integración multivendedor junto a Arista. En la práctica, el mensaje es que las empresas pueden desplegar una arquitectura modular —y no un castillo de piezas propietarias difíciles de mezclar— manteniendo garantías de rendimiento y una estrategia Zero Trust más coherente.

En el resumen de la solución, Fortinet destaca cuatro ventajas principales:

• Diseño modular “best-of-breed”, pensado para flexibilidad y retorno a largo plazo.
• Rendimiento de nivel hiperescala, orientado a entrenamiento e inferencia.
• Aprovisionamiento “zero-touch” con despliegues “hasta un 80 % más rápidos” (según el propio anuncio).
• Integración “future-proof” para acomodar nuevos aceleradores sin rediseñar desde cero.

El objetivo, en otras palabras, es reducir la improvisación: cuando el centro de datos se convierte en una fábrica de tokens, la estabilidad operativa y la repetibilidad pesan tanto como el hardware.

El punto técnico más llamativo: sacar el TLS de la CPU para devolvérsela a la IA

Uno de los argumentos más agresivos del anuncio está en el enfoque de Fortinet sobre el tráfico cifrado. La compañía asegura que su ASIC permite descargar (offload) HTTPS/TLS y lograr “hasta 33 veces” el rendimiento con latencia “sub-single-microsecond”, liberando CPU del servidor para tareas más cercanas al trabajo real de inferencia (por ejemplo, ejecución de modelos, planificación, pipeline de datos).

Traducido a lenguaje de explotación diaria: si la CPU está consumiendo ciclos en criptografía y en inspección, compite por caché y memoria con los procesos que alimentan la inferencia. En un clúster de alta densidad, esa pelea por recursos se puede convertir en jitter, colas y picos de latencia que degradan la experiencia (o, directamente, el coste por inferencia). Fortinet afirma que su enfoque reduce contención de red y ajusta las “tail latencies” bajo carga.

Arista pone la autopista; Fortinet, los controles de acceso y la inspección

En el esquema descrito, Arista aporta su red de baja latencia y alto rendimiento con capacidades como balanceo para clústeres, mientras Fortinet posiciona firewalls acelerados por ASIC, segmentación Zero Trust, inspección de tráfico cifrado y automatización de respuesta, con el foco en cargas de IA.

La narrativa encaja con una tendencia que se está haciendo dominante: el centro de datos de IA tiende a ser heterogéneo, muy sensible a latencia y con una superficie de ataque más incómoda (datos, modelos, pipelines, APIs internas, accesos de terceros, entornos de entrenamiento/inferencia separados, etc.). Por eso el anuncio insiste en la convergencia entre networking y seguridad: en IA, “ir rápido” sin controles puede salir caro.

Un primer caso real: Monolithic Power Systems como escaparate

El anuncio subraya que la arquitectura se ha desplegado en Monolithic Power Systems (MPS), y recoge declaraciones de ambas partes. Arista remarca que la combinación de ciberseguridad “best-in-class” con redes de alta velocidad es clave para aplicaciones de IA, mientras que MPS pone el acento en operar clústeres de GPU de alta densidad con más confianza.

Aquí está la parte importante para quien lo mire desde fuera: aunque el texto sea corporativo, el hecho de anclar la propuesta a un despliegue concreto ayuda a venderlo como algo más que una “arquitectura de slide”. La pregunta, como siempre, será cuántas organizaciones lo adoptan tal cual y cuántas lo usan como punto de partida.

Lo que está en juego: IA a escala, sin “lock-in” y con menos sustos

Fortinet plantea que muchos proyectos de IA se atascan por coste, complejidad, falta de perfiles y riesgos (desde fuga de datos hasta manipulación de modelos). Y, aunque el número exacto puede variar según la fuente y el tipo de proyecto, la industria lleva meses coincidiendo en el diagnóstico: la IA no fracasa solo por el modelo, sino por todo lo que lo rodea (datos, seguridad, red, observabilidad, operación).

En ese sentido, la alianza Fortinet–Arista apunta a un terreno donde se está decidiendo mucho dinero: el de los “planos” listos para desplegar que prometen acelerar el time-to-value sin convertir el CPD en un laboratorio permanente.

vía: fortinet