Plataforma de Cisco para cargas de trabajo de IA distribuidas

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La explosión de la inteligencia artificial y de los agentes de IA, y el auge de las redes neuronales artificiales, está poniendo patas arriba la forma en la que diseñamos redes, centros de datos y plataformas de computación. Muchas organizaciones ya se han dado de bruces con la realidad: los pilotos funcionan en el laboratorio, pero cuando toca escalar, la infraestructura se queda corta, surgen cuellos de botella por todas partes y la latencia hace imposible la toma de decisiones en tiempo real.

En este contexto, Cisco ha ido armando un ecosistema completo de plataformas para cargas de trabajo distribuidas, tanto tradicionales como de IA, que abarca desde el extremo de la red (edge) hasta la interconexión entre grandes centros de datos para clústeres masivos. Dentro de este enfoque destacan especialmente tres pilares: la nueva plataforma integrada Cisco Unified Edge para IA distribuida, las plataformas de gestión híbrida como Cisco Intersight y Nexus Dashboard, y el nuevo Cisco 8223 con Silicon One P200, pensado para las redes troncales que mueven tráfico masivo de IA entre data centers.

Por qué la infraestructura actual se queda corta para la IA

Una de las claves que Cisco repite sin rodeos es que más de la mitad de los proyectos piloto de IA se encuentran bloqueados por limitaciones de infraestructura. No es que falten ideas o modelos, sino capacidad real para ejecutar esas cargas de trabajo con garantías, de forma segura y a escala.

El problema viene de que las cargas de IA han pasado del entrenamiento centralizado a la inferencia distribuida en tiempo real. Los modelos, y especialmente los agentes de IA, ya no viven solo en un gran clúster en el centro de datos: empiezan a desplazarse hacia donde se generan los datos y se toman las decisiones, como tiendas, fábricas, hospitales, estadios o sucursales bancarias.

Este cambio provoca que el tráfico de red se transforme por completo. En lugar de ráfagas más o menos previsibles, se generan flujos continuos y de alta intensidad. Cisco detalla que las consultas de agentes de IA pueden generar hasta 25 veces más tráfico de red que un chatbot tradicional, lo que multiplica la presión sobre redes, enlaces troncales y plataformas de computación.

A la vez, la empresa constata que el 75% de los datos corporativos ya se crean y procesan fuera del centro de datos tradicional, en lo que se conoce como edge. Pretender que todo ese volumen de información viaje de ida y vuelta al data center central es poco realista: la latencia se dispara, se saturan los enlaces y el coste de ancho de banda se dispara.

Como resume Jeetu Patel, presidente y director de Productos de Cisco, la infraestructura actual simplemente no está preparada para alimentar la IA a gran escala. Según él, la computación debe ir donde están las interacciones con el cliente y donde se toman las decisiones: en la sucursal, en la tienda, en la planta de fabricación, en el estadio o en cualquier emplazamiento de borde.

Cisco Unified Edge: la plataforma integrada para cargas de trabajo de IA distribuidas

Cisco ha presentado Unified Edge como una plataforma de cómputo integrada específicamente diseñada para ejecutar cargas de trabajo de IA distribuidas y basadas en agentes lo más cerca posible de la fuente de los datos. Es, en esencia, una arquitectura convergente que combina cómputo, redes, almacenamiento y seguridad en un único sistema orientado al edge.

La compañía la posiciona como una solución transversal para sectores tan diversos como retail, sanidad, manufactura o servicios financieros. El objetivo es que lo mismo sirva para una cadena de tiendas, una planta de producción o un hospital que necesita respuestas en milisegundos, sin depender siempre de la nube o del centro de datos central.

Según Cisco, Unified Edge actúa como base común para soportar tanto cargas de trabajo tradicionales como casos de uso avanzados de IA. Esto incluye desde aplicaciones en tiempo real que pueden ejecutarse en CPU hasta cargas intensivas en GPU ligadas a inferencia compleja, modelos generativos o agentes autónomos.

Un aspecto muy importante es que la plataforma está pensada para crecer sin tener que hacer “reemplazos totales”. En lugar de tirar el hardware cada pocos años, la arquitectura modular permite ir ampliando CPU, GPU, red o capacidad de almacenamiento según crecen las necesidades de IA, protegiendo la inversión inicial.

Para reforzar su enfoque práctico, Cisco ha co-diseñado Unified Edge junto a clientes de comercio minorista, fabricación, banca y salud. Las aportaciones de estos sectores han influido tanto en la arquitectura técnica como en la forma de desplegar, proteger y gestionar la plataforma a gran escala, con escenarios de mundo real y no solo de laboratorio.

Arquitectura convergente y chasis modular: CPU, GPU, red y almacenamiento

En el corazón de Unified Edge se encuentra una arquitectura convergente que unifica cómputo, red y almacenamiento dentro de una misma plataforma física. No se trata de sumar piezas sueltas, sino de integrar todos los bloques en un diseño común y optimizado para el edge.

El sistema se basa en un chasis modular que admite múltiples configuraciones de CPU y GPU, lo que permite adaptar la capacidad de procesamiento a cada escenario. Una tienda pequeña puede empezar con una configuración más ligera, mientras que una planta industrial con visión por computador o un hospital con análisis de imágenes médicas puede apostar por más GPU desde el primer día.

Además, Unified Edge incorpora redes SD-WAN de alto rendimiento, orientadas a conectar de forma eficiente y segura los emplazamientos de borde con el núcleo de la red corporativa o con la nube. Esta conectividad es esencial para mover modelos, datos y telemetría sin crear cuellos de botella.

La plataforma suma también sistemas de alimentación y refrigeración redundantes, pensados para garantizar continuidad de servicio en entornos donde un corte de energía o una avería térmica no son una opción. Los diseños pre-validados de Cisco ayudan a que la integración de todos estos elementos (cómputo, almacenamiento, red, energía y cooling) sea coherente y repetible.

Esta modularidad, unida a la convergencia de recursos, permite a las organizaciones desplegar edge computing de forma escalable, sin necesidad de rediseñar por completo su infraestructura cada vez que aparezcan nuevas cargas de trabajo de IA o haya que ampliar la capacidad instalada.

Inferencia en tiempo real y cargas de trabajo basadas en agentes

Uno de los mensajes centrales de Cisco es que Unified Edge está optimizada para la inferencia de IA en tiempo real y para las cargas basadas en agentes inteligentes. En lugar de limitarse a ejecutar modelos de forma centralizada, la plataforma permite desplegarlos cerca de donde se toman decisiones críticas.

Esto resulta clave, por ejemplo, en fábricas que necesitan detectar anomalías al vuelo, en tiendas que quieren personalizar la experiencia del cliente al momento o en centros de salud donde cada milisegundo importa en el análisis de datos clínicos. En todos estos casos, enviar datos continuamente a un cloud lejano no es viable ni por latencia ni por coste.

Unified Edge está pensada para que las cargas de trabajo evolucionen con el tiempo. Hoy puede estar ejecutando aplicaciones “clásicas” soportadas mayoritariamente por CPU, y mañana servir de base para modelos complejos que exprimen las GPU. Este diseño híbrido ayuda a que las empresas gestionen las realidades del presente mientras se preparan para un futuro mucho más intensivo en IA.

La arquitectura cubre el recorrido completo, desde el extremo (edge) hasta el núcleo de la red, de manera que los agentes y modelos pueden operar localmente, pero también coordinarse con recursos centrales cuando se necesite más potencia o agregación de datos.

Este enfoque reduce el riesgo de que las organizaciones se queden “encerradas” en un único tipo de carga, a la vez que favorece la aparición de nuevos casos de uso aún por imaginar, apoyados en la misma base tecnológica.

Gestión centralizada con Cisco Intersight y operaciones automatizadas

Desplegar cientos o miles de nodos de edge sin un buen plano de control sería inmanejable. Por eso, Cisco ha integrado en Unified Edge la gestión centralizada a través de Cisco Intersight, su plataforma de gestión de nube híbrida que ya utilizaban muchos clientes para entornos de centros de datos y nubes privadas.

El objetivo es que los equipos de TI puedan monitorizar, configurar, automatizar y actualizar la infraestructura de edge sin tener que desplazarse físicamente a cada emplazamiento. Esto incluye desde el aprovisionamiento inicial (con despliegues prácticamente “desatendidos”) hasta las actualizaciones de firmware, la gestión de políticas o la resolución de incidencias.

Intersight se complementa con capacidades avanzadas como Intersight Kubernetes Service, que facilita la gestión del ciclo de vida de los clústeres de Kubernetes y de las aplicaciones en contenedores, estén donde estén: en el centro de datos, en la nube pública o en el edge. Esto encaja como anillo al dedo con la tendencia a empaquetar aplicaciones de IA y microservicios en contenedores.

La plataforma también integra Intersight Workload Optimizer, una herramienta que proporciona visibilidad en tiempo real del uso de recursos y ayuda a equilibrar rendimiento y coste. Gracias a esta función, los equipos de TI pueden ajustar automáticamente el uso de CPU, memoria o almacenamiento para cada aplicación, evitando sobreaprovisionamientos o saturaciones.

Por último, la integración con AppDynamics permite correlacionar el comportamiento de la infraestructura con la experiencia de usuario a nivel de aplicación, adelantándose a problemas que puedan afectar al rendimiento de servicios críticos. Todo ello contribuye a que la operación de la plataforma sea mucho más proactiva que reactiva.

Observabilidad extremo a extremo: Splunk y ThousandEyes

Para que la gestión distribuida funcione de verdad, hace falta observabilidad. Cisco ha integrado en Unified Edge conectores con Splunk y ThousandEyes, dos herramientas que aportan visibilidad detallada sobre lo que está ocurriendo en la red y en los sistemas.

Con Splunk, las organizaciones pueden agregar métricas, logs y eventos procedentes de la plataforma, analizarlos en tiempo real y aplicar detección de anomalías o correlaciones avanzadas. Esto se traduce en una capacidad mucho mayor para detectar incidentes antes de que se conviertan en un problema serio.

Por su parte, ThousandEyes ofrece visibilidad de extremo a extremo del rendimiento de la red y de los servicios digitales, incluyendo la parte de Internet que queda fuera del control directo del cliente. Esto resulta especialmente útil cuando las cargas de trabajo de IA dependen de servicios cloud externos, APIs o conexiones entre distintas sedes.

La combinación de Intersight, Splunk y ThousandEyes busca “democratizar” la gestión de la infraestructura, permitiendo que tanto equipos de NetOps, SecOps, DevOps como responsables de aplicaciones compartan una misma visión de la realidad, en lugar de operar en silos.

En la práctica, esta observabilidad completa facilita el escalado del edge, la priorización de inversiones en red y la toma de decisiones basada en datos tangibles sobre dónde están los cuellos de botella reales.

Seguridad multicapa y modelo Zero Trust en el edge

A medida que la computación se desplaza fuera del entorno controlado del centro de datos, la superficie de ataque se amplía de forma muy notable frente a las amenazas de ciberseguridad. Dispositivos desplegados en tiendas, fábricas o sucursales están más expuestos a riesgos físicos y ciberataques.

Cisco ha diseñado Unified Edge con una seguridad multicapa basada en el modelo Zero Trust, donde nada ni nadie se da por confiable por defecto. Esto implica autenticación y autorización constantes, segmentación profunda y políticas coherentes para cada acceso y cada flujo de datos, complementadas con mejores firewalls.

La plataforma incluye funciones a prueba de manipulaciones a nivel de hardware, como detección de intentos de apertura o alteración, además de telemetría detallada que permite verificar en todo momento el estado de los equipos y detectar comportamientos anómalos.

Las políticas de seguridad se aplican de forma consistente en todos los nodos, lo que reduce la probabilidad de configuraciones divergentes o huecos de seguridad entre emplazamientos. Los registros de auditoría ayudan a mantener el cumplimiento normativo cuando la infraestructura se escala a docenas o cientos de ubicaciones.

Esta seguridad integrada puede extenderse para aplicar principios de Zero Trust a cada aplicación y a cada modelo de IA, protegiendo tanto los datos como la lógica de los agentes y las inferencias. Dado que muchas operaciones de IA en el edge manejan datos sensibles (sanitarios, financieros, personales), este enfoque resulta especialmente crítico.

Plataformas de TI ágiles para entornos multinube e híper distribuidos

Más allá de Unified Edge, Cisco lleva años construyendo plataformas de TI diseñadas para un mundo multinube e híper distribuido. Durante el Cisco Partner Summit Digital, la compañía remarcó que las aplicaciones están cada vez más repartidas, los empleados son más móviles y la demanda sobre los sistemas no deja de aumentar.

Para hacer frente a esta realidad, Cisco impulsa soluciones que simplifican las operaciones, ofrecen consistencia entre nubes públicas, privadas y edge y conectan equipos, herramientas e infraestructuras. La idea es que los equipos de TI dispongan de un marco común para gestionar todo su entorno sin perder de vista el rendimiento de las aplicaciones.

Entre estas soluciones se encuentran Cisco Intersight como plataforma de gestión híbrida, el propio Nexus Dashboard para operar redes de centros de datos multinube, y sistemas como Cisco Identity Services Engine (ISE), que extienden el enfoque de Zero Trust al acceso de red en cualquier lugar.

El papel de Intersight, como ya se ha comentado, es convertirse en la plataforma de nube híbrida “más sencilla del mundo”, conectando centros de datos privados con nubes públicas. Su capacidad para administrar Kubernetes, optimizar cargas de trabajo y correlacionar infraestructura con rendimiento de aplicaciones es clave en este nuevo escenario.

Todo ello encaja con la estrategia general de Cisco de ofrecer plataformas y no solo productos aislados, ayudando a las organizaciones a responder ante disrupciones, acelerar la adopción de la nube y transformar sus modelos operativos de TI para soportar la IA y las aplicaciones modernas.

Cisco Nexus Dashboard y Cisco ISE: red multinube y acceso seguro

Dentro de esta estrategia, Cisco Nexus Dashboard destaca como una interfaz unificada de información y automatización para redes de centros de datos multinube. Su misión es orquestar, monitorizar y asegurar redes que se extienden desde instalaciones locales hasta entornos virtuales y edge.

Nexus Dashboard consolida en una única plataforma los servicios de orquestación, analítica y seguridad, lo que facilita la adopción de aplicaciones nativas en la nube y acelera el retorno de la inversión en infraestructura. Para las organizaciones que conectan sus clústeres de IA y cargas de trabajo distribuidas a múltiples nubes, esta visión unificada resulta esencial.

Por su parte, Cisco Identity Services Engine (ISE) actúa como elemento central para simplificar el acceso seguro a la red en todos los dominios. Permite identificar de forma inteligente una gran variedad de dispositivos, incluidos terminales IoT, y aplicar políticas consistentes desde la nube.

Con ISE, las empresas pueden extender el concepto de lugar de trabajo de confianza cero a cualquier ubicación y tipo de dispositivo, algo fundamental cuando la computación y la IA se trasladan al edge y los endpoints se multiplican.

En conjunto, estas piezas refuerzan la visión de Cisco de una plataforma de TI coherente, donde las redes, la seguridad y la computación trabajan de forma coordinada para soportar cargas de trabajo tradicionales y de IA sin generar capas de complejidad innecesarias.

Cisco 8223 y Silicon One P200: la red troncal para las cargas de trabajo de IA

Mientras el edge gana protagonismo, los grandes clústeres de IA siguen creciendo en tamaño y consumo. Aquí entra en juego el nuevo Cisco 8223, un sistema de routing optimizado para conectar centros de datos y soportar el tráfico descomunal que generan las cargas de entrenamiento y de inferencia masiva.

El Cisco 8223 es, según la propia compañía, el único router fijo Ethernet de 51,2 Tbps de la industria diseñado para tráfico de IA entre data centers. Está impulsado por el chip Cisco Silicon One P200, que actúa como núcleo del sistema y aporta un gran ancho de banda, eficiencia energética y programabilidad.

La razón de ser de este equipo es clara: la computación de IA ya supera la capacidad de muchos centros de datos individuales, obligando a escalar horizontalmente y a distribuir las cargas entre múltiples ubicaciones. Esta tendencia exige interconexiones entre data centers a cientos de kilómetros de distancia, con un rendimiento y una fiabilidad máximos.

Si los puntos de conexión entre centros de datos no están optimizados, se generan cuellos de botella, problemas de rendimiento y un uso ineficiente de energía y recursos. El 8223 busca resolver precisamente esto, ofreciendo una gran capacidad de buffer, alta densidad de puertos y opciones de óptica coherente de 800G para distancias de hasta 1.000 km.

Fabricantes como Microsoft, Alibaba o proveedores como Lumen han destacado públicamente que Silicon One y sistemas como el 8223 les permiten construir redes troncales más escalables, programables y eficientes para soportar la nueva ola de cargas de trabajo de IA y cloud.

Eficiencia energética, escalabilidad e inteligencia en el 8223

Uno de los puntos fuertes del Cisco 8223 es su eficiencia energética. Se presenta como el sistema de routing más eficiente del mercado para redes escalables, con una densidad y un consumo comparables a los de un switch, a pesar de incluir una capacidad de buffer amplísima.

En cuanto a escalabilidad, el sistema ofrece 64 puertos de 800G y puede procesar más de 20.000 millones de paquetes por segundo. Cisco indica que es capaz de escalar hasta 3 exabits por segundo, lo que lo sitúa en la liga de las grandes infraestructuras de interconexión global.

El 8223 está pensado para absorber picos de tráfico masivos asociados al entrenamiento de modelos de IA, manteniendo el rendimiento y evitando ralentizaciones. Gracias a las capacidades de buffer del P200, puede gestionar ráfagas que de otro modo saturarían la red.

El silicio P200 es además altamente programable, lo que permite al sistema 8223 adaptarse de forma inteligente a las condiciones de la red en tiempo real y soportar protocolos y estándares emergentes sin necesidad de cambiar el hardware.

En el plano operativo, el equipo se integra con las plataformas de observabilidad de Cisco, de modo que los clientes obtienen información detallada sobre el comportamiento del tráfico de IA, facilitando la detección de problemas, la planificación de capacidad y la mejora continua del rendimiento.

Seguridad y flexibilidad en redes troncales para IA

Además del rendimiento puro y duro, el Cisco 8223 incorpora múltiples capas de seguridad que abarcan desde el hardware hasta el software y la propia red. Incluye funciones como el cifrado a velocidad de línea con algoritmos resistentes a la computación cuántica, medidas de seguridad integradas y herramientas de monitorización continua.

Estas capacidades están pensadas para proteger el tráfico de datos de IA entre centros de datos, que a menudo incluye tanto conjuntos de entrenamiento valiosos como resultados sensibles. La combinación de protección criptográfica, telemetría avanzada e integración con sistemas de observabilidad ayuda a blindar estas rutas críticas.

Otra pieza clave es la flexibilidad de implementación. Inicialmente, el 8223 se ofrece con soporte para distribuciones SONiC de código abierto, y Cisco ya adelanta que habrá soporte para IOS XR más adelante. Esta apertura permite a los clientes adaptar el sistema a sus modelos operativos preferidos.

El silicio P200 no se limita solo al 8223: puede desplegarse en plataformas modulares y desagregadas, ofreciendo una arquitectura de red coherente tanto para entornos de proveedor de servicios como para grandes empresas y hyperscalers.

Cisco también planea integrar el P200 en el porfolio Nexus con NX-OS, con el objetivo de ofrecer una base común para infraestructuras de IA, data center y WAN de alto rendimiento, todo apoyado en la misma familia de ASICs Silicon One.

Un ecosistema de partners y clientes que impulsa la adopción de la IA distribuida

Un elemento diferencial en la estrategia de Cisco es su amplio ecosistema de partners tecnológicos, de servicios gestionados, ISVs y revendedores, que actúan como palanca para llevar estas plataformas al mercado de forma práctica.

En el caso de Unified Edge, la compañía ha colaborado estrechamente con clientes de retail, manufactura, servicios financieros y salud para adaptar la plataforma a escenarios reales: desde plantas con múltiples líneas de producción hasta sucursales bancarias distribuidas o cadenas de clínicas y hospitales.

Socios como Intel, Verizon, Rockwell Automation o World Wide Technology han puesto en valor que el edge se ha convertido en la nueva frontera para la IA y que soluciones integradas como Unified Edge son clave para llevar capacidades avanzadas de computación y seguridad directamente a donde se generan los datos.

Intel, por ejemplo, subraya cómo la combinación de su silicio con la experiencia de Cisco en computación y redes permite extender todo el poder del centro de datos hasta el borde, mientras que Verizon destaca la importancia de construir plataformas de edge preparadas para el futuro con simplicidad, confiabilidad y consistencia.

Analistas de la industria apuntan que el verdadero potencial de la IA se desatará cuando la inferencia y el análisis puedan moverse de forma natural hacia el edge, justo donde surgen los datos, y coinciden en que la aproximación de Cisco —integrando computación, red y seguridad en soluciones modulares— va en esa dirección.

Toda esta propuesta de Cisco —con Unified Edge para el borde, Intersight y Nexus Dashboard para la gestión multinube, ISE para el acceso seguro y 8223 con Silicon One P200 para las redes troncales de alta capacidad— dibuja un mapa bastante completo de cómo debería ser una plataforma moderna para cargas de trabajo de IA: distribuida, modular, observable, automatizada, segura por diseño y lo bastante flexible como para acompañar a las empresas desde sus aplicaciones actuales basadas en CPU hasta los escenarios más exigentes de agentes inteligentes apoyados en GPU y modelos avanzados.