OpenNebula Systems se ha incorporado a VAST Cosmos, la comunidad tecnológica impulsada por VAST Data, para desarrollar conjuntamente infraestructura destinada a factorías y gigafactorías de inteligencia artificial. La colaboración busca integrar la gestión de cloud, GPU, máquinas virtuales, Kubernetes y bare metal de OpenNebula con la plataforma de datos de VAST, una combinación pensada para grandes instalaciones de IA que necesitan compartir recursos entre múltiples usuarios y ejecutar entrenamiento e inferencia a gran escala.
Las claves de la alianza entre OpenNebula y VAST Data en 20 segundos
- OpenNebula Systems entra en VAST Cosmos como socio tecnológico.
- La integración combina gestión de infraestructura cloud y GPU con la plataforma de datos VAST AI Operating System.
- Está orientada a AI Factories, gigafactorías, HPC y nuevos proveedores de GPU cloud.
- Ambas compañías prepararán arquitecturas de referencia y modelos de despliegue conjuntos.
- Europa prevé desplegar 19 factorías de IA y hasta cinco gigafactorías.
La alianza llega cuando construir infraestructura para inteligencia artificial está dejando de ser únicamente una cuestión de acumular GPU. Entrenar modelos, ajustarlos y mantener aplicaciones de inferencia en producción exige que computación, red y almacenamiento trabajen como un único entorno, especialmente cuando diferentes empresas, investigadores o departamentos comparten el mismo hardware.
Ese es precisamente el espacio que quieren cubrir las dos compañías. OpenNebula actuará como capa de gestión de los recursos de infraestructura, mientras VAST proporcionará los servicios de datos sobre los que trabajan los modelos y aplicaciones.
La colaboración tiene además una dimensión europea. OpenNebula Systems tiene su sede en Madrid y ha situado durante los últimos años la soberanía tecnológica y las infraestructuras abiertas entre los principales argumentos de su plataforma. Al mismo tiempo, la Unión Europea está destinando recursos públicos y privados a crear una red propia de instalaciones de computación para IA.
Una factoría de IA necesita bastante más que GPU
Las primeras grandes infraestructuras de inteligencia artificial estuvieron muy condicionadas por la disponibilidad de aceleradores. Conseguir suficientes GPU sigue siendo uno de los principales requisitos para entrenar grandes modelos, pero el crecimiento de estos sistemas ha trasladado parte del problema hacia el resto de la infraestructura.
Miles de aceleradores necesitan recibir continuamente enormes cantidades de información. Los modelos deben almacenarse, guardar puntos de control durante el entrenamiento, acceder a conjuntos de datos, recuperar información durante procesos de generación aumentada por recuperación (RAG) y servir posteriormente resultados mediante inferencia.
Al mismo tiempo, una infraestructura comercial puede necesitar repartir esos recursos entre diferentes clientes.
La propuesta de OpenNebula y VAST Data intenta cubrir ambas necesidades mediante una arquitectura en la que cada plataforma mantiene funciones diferenciadas.
OpenNebula gestiona el aprovisionamiento y el ciclo de vida de los recursos de computación, incluidas máquinas virtuales, Kubernetes, servidores físicos y sistemas acelerados mediante GPU. VAST AI Operating System proporciona la capa de datos necesaria para las cargas que utilizan esos recursos.
La integración contempla además diferentes formas de conectar almacenamiento y computación.
Las cargas especialmente sensibles al rendimiento podrán disponer de acceso directo de alta velocidad a la plataforma de datos. En entornos compartidos, el almacenamiento podrá integrarse a través de la capa de virtualización, de forma que OpenNebula gestione el aislamiento entre usuarios, las políticas y el ciclo de vida de las máquinas virtuales.
También está previsto ofrecer servicios de archivos compartidos directamente a máquinas virtuales, contenedores y aplicaciones de inteligencia artificial.
La intención es evitar que todas las cargas tengan que utilizar exactamente el mismo modelo de acceso al almacenamiento. Un entrenamiento intensivo realizado sobre cientos o miles de GPU puede tener requisitos distintos de una aplicación de inferencia, un entorno de desarrollo o un servicio utilizado simultáneamente por varios clientes.
De los clústeres de GPU a una infraestructura compartida
El acuerdo también refleja cómo está cambiando el concepto de infraestructura para IA.
Una organización puede comenzar desplegando un clúster dedicado a entrenar modelos. El problema aparece cuando ese hardware tiene que convertirse en una plataforma que pueda utilizarse diariamente por diferentes equipos o incluso comercializarse como servicio.
En ese escenario aparecen necesidades habituales del cloud tradicional: multi-tenencia, aislamiento, automatización, redes virtuales, gestión de máquinas, Kubernetes, políticas de acceso y aprovisionamiento de recursos bajo demanda.
A ellas se añaden las particularidades de la IA.
Las GPU son recursos caros que interesa mantener ocupados el mayor tiempo posible. El almacenamiento debe alimentar los aceleradores suficientemente rápido para evitar que permanezcan esperando datos. Los entrenamientos necesitan guardar checkpoints para recuperarse ante errores y los sistemas de inferencia requieren acceder continuamente a modelos y bases de conocimiento.
OpenNebula y VAST quieren desarrollar una arquitectura de referencia que integre estas piezas.
Las compañías prepararán modelos concretos de despliegue que combinarán computación acelerada, servicios de datos para IA, virtualización, Kubernetes, automatización y orquestación de cargas de trabajo.
La plataforma conjunta está diseñada para trabajar con sistemas de computación acelerada de NVIDIA, incluidos entornos basados en Grace Blackwell, según las compañías.
No se limita, sin embargo, a un único tipo de centro de datos. La arquitectura contempla instalaciones locales, cloud soberano, infraestructuras híbridas, proveedores comerciales de GPU, centros de investigación y factorías de IA distribuidas geográficamente.
Europa prepara una nueva generación de grandes infraestructuras de IA
El momento elegido para la alianza resulta especialmente relevante en Europa.
La Comisión Europea trabaja actualmente en el despliegue de 19 factorías de inteligencia artificial en 16 Estados miembros, la mayoría de las cuales deberían estar operativas antes de finalizar 2026. Estas instalaciones aprovechan la infraestructura europea de supercomputación para ofrecer capacidad a empresas emergentes, industria e investigadores.
El siguiente escalón son las gigafactorías.
El Plan de Acción «Continente de IA» contempla la creación de hasta cinco gigafactorías de inteligencia artificial, instalaciones considerablemente mayores destinadas a entrenar y ejecutar algunos de los modelos más exigentes. La iniciativa InvestAI pretende movilizar 20.000 millones de euros específicamente para estas infraestructuras, dentro de un objetivo más amplio de movilizar 200.000 millones para inteligencia artificial en Europa.
La estrategia europea también plantea al menos triplicar la capacidad de los centros de datos de la Unión durante los próximos cinco a siete años.
Esto crea un mercado que va mucho más allá de los fabricantes de aceleradores.
Una gigafactoría necesita servidores, redes de muy alta capacidad, almacenamiento, energía, refrigeración, software de gestión, ciberseguridad y sistemas capaces de repartir la infraestructura entre diferentes proyectos.
En este último apartado compiten plataformas de virtualización, Kubernetes, gestores de infraestructura y tecnologías desarrolladas específicamente para cloud e inteligencia artificial.
OpenNebula quiere ocupar parte de ese espacio como plataforma abierta y neutral respecto al fabricante. La compañía presenta su tecnología como un plano de control capaz de administrar desde infraestructura virtualizada tradicional hasta clústeres de GPU y factorías de IA.
VAST Data aporta otra de las piezas más exigentes: mover y mantener disponibles los datos que necesitan esos aceleradores.
Soberanía tecnológica y nuevos proveedores de GPU cloud
La colaboración también apunta a un mercado emergente: las denominadas Neoclouds, proveedores especializados en ofrecer infraestructura acelerada mediante GPU.
Frente a los grandes hiperescalares generalistas, estas compañías suelen concentrar buena parte de su infraestructura en cargas de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento (HPC).
Para ellas, disponer de GPU no es suficiente. Necesitan convertir los servidores físicos en servicios que puedan asignarse a distintos clientes, controlar su aislamiento y proporcionar almacenamiento y redes con prestaciones acordes al coste de los aceleradores.
OpenNebula y VAST señalan precisamente a estos proveedores como uno de los mercados para su arquitectura conjunta, junto con centros HPC, plataformas empresariales, proyectos científicos e infraestructuras nacionales de inteligencia artificial.
La soberanía aparece además como otro factor de interés, especialmente dentro de la Unión Europea. La Comisión ha situado la reducción de determinadas dependencias tecnológicas en áreas como IA, cloud, semiconductores y software abierto entre sus prioridades industriales.
La colaboración no elimina por sí misma esas dependencias. Las propias compañías indican que la arquitectura está preparada para sistemas acelerados de NVIDIA, por ejemplo. Sí ofrece una alternativa para que la capa de gestión de la infraestructura pueda desplegarse en centros de datos propios o proveedores diferentes, en lugar de quedar vinculada necesariamente a un único cloud público.
OpenNebula asegura que su tecnología está presente en más de 5.000 despliegues cloud y que puede administrar instalaciones con miles de hosts y decenas de miles de GPU. Son cifras proporcionadas por la propia compañía.
El siguiente paso será trasladar la alianza a proyectos concretos. OpenNebula Systems y VAST Data aseguran que ya trabajan conjuntamente en oportunidades comerciales en Europa y otros mercados, especialmente alrededor de factorías de IA, gigafactorías, HPC y Neoclouds.
Más allá del acuerdo entre dos proveedores, el movimiento muestra hacia dónde se está desplazando la infraestructura de inteligencia artificial. La primera carrera estuvo dominada por conseguir GPU. La siguiente consiste en conseguir que miles de aceleradores, petabytes de información y múltiples usuarios funcionen como una plataforma compartida y utilizable como un verdadero servicio cloud.
Preguntas frecuentes
¿Qué han anunciado OpenNebula Systems y VAST Data?
OpenNebula Systems se ha incorporado a VAST Cosmos como socio tecnológico. Ambas compañías desarrollarán una arquitectura que combine la gestión de infraestructura cloud y GPU de OpenNebula con la plataforma de datos VAST AI Operating System.
¿Para qué sirve esta infraestructura?
Está pensada para entrenamiento y ajuste de modelos, inferencia, RAG, computación científica y otras cargas intensivas en datos y GPU. También permitirá gestionar entornos compartidos por diferentes usuarios o clientes.
¿Qué diferencia existe entre una AI Factory y una gigafactoría de IA?
Las factorías europeas de IA proporcionan capacidad de supercomputación, datos y servicios para empresas, investigadores e industria. Las futuras gigafactorías serán instalaciones de mucha mayor escala destinadas a entrenar y ejecutar modelos de IA especialmente complejos.
¿Cuántas factorías de IA quiere desplegar Europa?
La Comisión Europea trabaja en 19 factorías de IA en 16 Estados miembros y plantea además crear hasta cinco gigafactorías. InvestAI pretende movilizar 20.000 millones de euros para apoyar estas últimas.
