Hitachi Vantara potencia el almacenamiento híbrido en Azure
La colaboración incorpora mecanismos de protección para agentes autónomos, arquitecturas de inferencia gobernada y soporte para la próxima generación de hardware de NVIDIA, con el objetivo de facilitar su despliegue en entornos empresariales.
La expansión de la inteligencia artificial agéntica plantea un nuevo desafío para las empresas: permitir que los sistemas autónomos ejecuten tareas y utilicen herramientas sin perder el control sobre sus operaciones. Para responder a esa necesidad, Red Hat y NVIDIA han ampliado su colaboración en torno a Red Hat AI Factory con NVIDIA, con nuevas capacidades orientadas a la seguridad, la inferencia de modelos y la infraestructura de nube híbrida.
El anuncio sitúa la protección de los agentes y el control de su ejecución entre los componentes necesarios para llevar la IA autónoma a los entornos de producción. La propuesta combina mecanismos de seguridad en tiempo de ejecución, gestión del acceso a modelos y compatibilidad con nuevas plataformas de hardware.
Uno de los ejes de esta iniciativa es OpenShell, un entorno de ejecución aislado (sandbox) para agentes de IA de código abierto en el que participan ambas compañías. Red Hat trabaja con NVIDIA en una arquitectura de referencia que busca establecer controles de seguridad, visibilidad operativa y mecanismos de protección durante la ejecución de los agentes.
La integración de esta arquitectura en Red Hat AI y Red Hat AI Factory con NVIDIA sigue en desarrollo. El objetivo es incorporar estas capacidades de forma nativa a las plataformas, para que las organizaciones puedan establecer políticas de seguridad comunes a medida que amplían el uso de agentes autónomos.
Controlar la inferencia sin renunciar al rendimiento
El segundo frente aborda la infraestructura necesaria para atender el incremento de las solicitudes de inferencia que generan los agentes. Red Hat y NVIDIA han desarrollado una arquitectura de referencia que combina controles de acceso a modelos como servicio (MaaS), una pasarela de IA (AI Gateway) y herramientas de inferencia como vLLM, llm-d, NVIDIA Dynamo y los microservicios NVIDIA NIM, además de mecanismos de orquestación de GPU.
Basada en el proyecto NVIDIA Inference Hub, la propuesta contempla el descubrimiento de modelos en autoservicio, políticas de acceso granulares, limitación de solicitudes y seguimiento de los derechos de uso asociados a las suscripciones. La separación entre la gobernanza del acceso y la ejecución de los modelos busca facilitar la administración de cuotas, el control de costes y el rendimiento en entornos de nube híbrida.
La colaboración también incorpora soporte para los modelos NVIDIA Nemotron más recientes, incluido Nemotron 3.5 Super VL, en vLLM y Red Hat AI Factory con NVIDIA. A ello se suman técnicas de cuantización mediante LLM Compressor, con las que las organizaciones pueden optimizar la latencia de inferencia manteniendo la precisión de los modelos, según los resultados y configuraciones presentados por las compañías.
Preparación para la próxima generación de hardware
El tercer componente es el soporte de Día 0 para las próximas arquitecturas de NVIDIA, incluida Vera Rubin. Red Hat busca garantizar la compatibilidad de su plataforma empresarial de nube híbrida desde la disponibilidad del nuevo hardware.
En paralelo, Red Hat Enterprise Linux for NVIDIA amplía su soporte a las CPU NVIDIA Vera, diseñadas para cargas de trabajo agénticas que requieren ciclos prolongados de razonamiento, orquestación de herramientas y ejecución aislada. NVIDIA sostiene que estos procesadores pueden duplicar el rendimiento de CPU en determinadas cargas de trabajo de IA agéntica frente a las alternativas de referencia que utiliza en sus comparaciones.
La iniciativa se apoya en el ecosistema de socios de Red Hat, entre ellos Cisco, Dell Technologies y Lenovo, a través del cual se ofrecen los casos de uso y proyectos de referencia conjuntos.
Para Joe Fernandes, vicepresidente y gerente general de la unidad de negocio de IA de Red Hat, ampliar la seguridad exige integrar los agentes con una infraestructura capaz de ofrecer confianza y control a escala. John Fanelli, vicepresidente de Software Empresarial de NVIDIA, defiende, por su parte, que los límites de actuación de un agente deben establecerse en su entorno de ejecución y en la infraestructura, no depender exclusivamente del propio sistema autónomo.
El avance de esta colaboración refleja una prioridad creciente para las empresas: desarrollar agentes capaces de actuar con mayor autonomía sin dejar de someter sus accesos, recursos y operaciones a políticas de seguridad y gobierno centralizadas.
