La fiebre de la Inteligencia Artificial ya no se mide solo en entrenar modelos gigantes, sino en algo más cotidiano y, para muchas empresas, más costoso a largo plazo: la inferencia. Ejecutar modelos en producción —en tiempo real, con latencia controlada y costes previsibles— está empujando a los responsables de tecnología a replantearse la infraestructura del centro de datos. En ese contexto, Intel y SambaNova han anunciado una colaboración estratégica plurianual con un objetivo directo: construir soluciones de inferencia “de alto rendimiento y coste eficiente” sobre infraestructura basada en Intel Xeon.

El anuncio llega con un diagnóstico compartido: los workloads de IA se están volviendo más diversos y complejos, y eso está acelerando la demanda de infraestructura heterogénea, donde conviven diferentes tipos de cómputo, memoria y red sobre una base de software consistente. Ya no existe una “máquina universal” para todo; lo que buscan muchas organizaciones es un conjunto de opciones bien integradas, optimizadas para casos de uso concretos y desplegables a escala.

Por qué Xeon vuelve a ser protagonista en la conversación de IA

Durante el último año, la conversación pública se ha centrado en aceleradores, GPUs y racks completos. Sin embargo, Intel plantea que hay un espacio claro para un enfoque centrado en CPU —al menos en determinados perfiles de inferencia— y en la eficiencia operativa que aporta un despliegue estandarizado. La idea es sencilla: para cargas adecuadas al enfoque de SambaNova, la combinación de CPUs Intel y la plataforma de SambaNova puede ofrecer una opción de inferencia “a nivel de rack”, especialmente mientras las soluciones basadas en GPU de Intel continúan madurando.

Intel subraya que esta alianza no sustituye su estrategia de GPUs en el centro de datos ni cambia su hoja de ruta para competir en IA. Más bien se presenta como un complemento: sumar una vía adicional para capturar el crecimiento de un mercado de inferencia que se mide en miles de millones, y hacerlo con un enfoque que encaje con las realidades de compra de muchas empresas y organismos públicos, donde el coste total de propiedad y la estandarización pesan tanto como el pico de rendimiento.

El ángulo SambaNova: financiación Serie E y foco en inferencia a escala

La colaboración se anuncia al mismo tiempo que Intel Capital participa en la ronda Serie E de SambaNova. En la cobertura financiera, se ha descrito una ronda de 350 millones de dólares liderada por Vista Equity Partners y Cambium Capital, con participación de Intel Capital. SambaNova, que compite en un mercado de hardware y plataformas de inferencia cada vez más disputado, busca con ello ampliar capacidad y acelerar despliegues comerciales.

Según Reuters, SoftBank sería el primer gran cliente en desplegar el chip SN50 de SambaNova en centros de datos de IA en Japón. En paralelo, el contexto corporativo añade un matiz llamativo: el consejero delegado de Intel, Lip-Bu Tan, figura como presidente ejecutivo (executive chairman) de SambaNova, un puente que ilustra hasta qué punto la carrera por alternativas a NVIDIA está reordenando alianzas e inversiones.

SambaNova e Intel, en cualquier caso, enmarcan la colaboración en una necesidad compartida por el mercado: ofrecer a empresas, proveedores de modelos, compañías “AI-native” y gobiernos un camino más directo hacia inferencia de alto rendimiento sin que todo el stack dependa de un único tipo de aceleración.

Heterogeneidad como estrategia: combinar CPU, GPU, red y almacenamiento

Aunque el titular inmediato es “Xeon”, Intel deja clara su ambición: contribuir a dar forma a la próxima generación de centros de datos heterogéneos, integrando Intel Xeon, Intel GPUs, red y almacenamiento, junto a sistemas de SambaNova. Es una visión que encaja con lo que se está viendo en producción: la inferencia se dispersa en múltiples escenarios —desde servicio en cloud hasta despliegues empresariales con restricciones de soberanía y latencia— y obliga a operar una mezcla de recursos con observabilidad, gestión y seguridad coherentes.

En el fondo, el problema que intentan resolver no es solo técnico, sino operativo. Muchas organizaciones han descubierto que escalar IA implica lidiar con complejidad: diferentes toolchains, incompatibilidades, y decisiones difíciles entre rendimiento, coste y disponibilidad. Una propuesta “lista para rack” busca reducir esa fricción: unificar arquitectura, simplificar despliegues y acercar la inferencia a una lógica de infraestructura estándar.

Lectura de mercado: inferencia, agentes y presión por eficiencia

El anuncio también llega en un momento en el que la narrativa de la industria se desplaza hacia agentes y flujos de trabajo más autónomos. En ese tipo de escenarios, la inferencia no ocurre una vez: se repite, se encadena, consulta contexto, llama a herramientas y mantiene sesiones. Eso eleva la importancia del coste por token, del throughput sostenido y de la eficiencia energética por unidad de servicio. Para muchos compradores, el objetivo real es “hacer más con menos”: más consultas, más tareas y más fiabilidad sin multiplicar linealmente el gasto.

Ahí es donde Intel intenta reposicionar Xeon como una base útil para inferencia en determinados casos, y donde SambaNova busca diferenciarse con una propuesta de plataforma que no dependa necesariamente del “camino único” de las GPUs dominantes.

Qué cambia para empresas y sector público

Para los responsables de plataforma, el anuncio sugiere tres implicaciones prácticas:

1. Más opciones en el diseño de inferencia: no todo tiene que resolverse con el mismo patrón de aceleración si existen perfiles de workload donde un diseño CPU-centric o híbrido ofrece ventajas claras.
2. Consolidación “a nivel de rack”: la tendencia a comprar sistemas integrados y validados crece a medida que la inferencia entra en operación continua. Se busca reducir integración artesanal, tiempos de puesta en marcha y riesgo.
3. Infraestructura heterogénea como norma: la IA empresarial se está convirtiendo en una mezcla de recursos y capas de software. Las alianzas que unifican parte del stack pueden ganar tracción si reducen complejidad y mejoran coste total.

En resumen, Intel y SambaNova están intentando capturar una idea que empieza a imponerse: la próxima ola de la IA se gana en producción, y producción significa inferencia eficiente, repetible y gobernable.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué es la inferencia de Inteligencia Artificial y por qué es el gran mercado de 2026?
La inferencia es ejecutar modelos ya entrenados para generar respuestas, clasificar, resumir o asistir procesos en tiempo real. A diferencia del entrenamiento, ocurre de forma continua en producción, por lo que domina el coste operativo y la experiencia del usuario.

¿Para qué casos tiene sentido una solución de inferencia basada en Intel Xeon?
Suele encajar cuando prima la estandarización, el coste total de propiedad, la facilidad de despliegue y ciertos perfiles de rendimiento que pueden ejecutarse de forma eficiente sobre CPU (o en arquitecturas híbridas), especialmente en entornos empresariales y sector público.

¿Qué significa “infraestructura heterogénea” en centros de datos de IA?
Significa combinar diferentes tipos de cómputo (CPU, GPU y aceleradores), memoria, red y almacenamiento con una base de software consistente, eligiendo la mejor herramienta para cada parte del pipeline de IA.

¿Por qué Intel Capital invierte en SambaNova y qué papel juega la Serie E?
La participación de Intel Capital en la Serie E refuerza el alineamiento estratégico con SambaNova y su apuesta por ampliar alternativas para la inferencia. La ronda se ha descrito públicamente como una financiación de 350 millones de dólares liderada por Vista y Cambium, con participación de Intel Capital.

vía: sambanova.ai