Infraestructura para IA: nubes, centros de datos y alternativas a Nvidia

El 7 de octubre de 2026, CNews celebra un encuentro sobre infraestructura para inteligencia artificial: nubes, centros de datos propios y alternativas a las GPU de Nvidia, dirigido a empresas clientes, proveedores de servicios en la nube e integradores de TI.

Principales temas de debate

En el encuentro se analizarán tres enfoques de infraestructura para la inteligencia artificial:

• Construcción de centros de datos propios: inversión de capital, requisitos de equipamiento, plazos de amortización
• Proveedores de nube: alquiler de recursos de cómputo ya listos, con escalabilidad flexible
• Alternativas a las GPU de Nvidia: búsqueda de procesadores de fabricación china (Ascend, Huawei), desarrollos nacionales e inversión conjunta en centros de datos regionales

Por qué importa esta cuestión en Rusia

El país se enfrenta a una escasez aguda de equipos de Nvidia por las restricciones a la exportación y las sanciones. Las empresas que invierten en sus propios sistemas de IA se ven obligadas a buscar soluciones independientes. Elegir el camino, ya sea un centro de datos propio, la nube o un enfoque híbrido, exige entender la economía, las posibilidades técnicas y tener una visión estratégica a 3–5 años.

El encuentro permite intercambiar experiencias entre las empresas que ya han afrontado este problema y las que apenas empiezan a planificar su infraestructura de IA.

Qué significa

La escasez de hardware occidental cambia las reglas del juego: las empresas rusas aceleran la transición hacia una infraestructura independiente y eligen entre alternativas chinas, servicios en la nube e inversión consorciada en centros de datos regionales. El debate sobre infraestructura sale de los círculos técnicos y entra en la agenda empresarial, y resulta crítico para cualquier compañía con ambiciones en IA.

¿Cómo elegir entre la nube y un centro de datos propio para IA?

En el encuentro de CNews se analizarán tres enfoques: proveedores de nube con recursos de cómputo listos y escalabilidad flexible, centros de datos propios con su inversión de capital y requisitos de equipamiento, y alternativas a las GPU de Nvidia.