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Patrones de despliegue de IA privada — vídeos complementarios

El artículo compara las opciones de despliegue de IA privada según la sensibilidad de los datos, los requisitos de calidad, el coste, la latencia y la capacidad operativa. Este complemento ofrece una perspectiva concreta de infraestructura empresarial: la IA privada es un problema de plataforma gestionada, no solo de descarga de modelos.

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Actualización de capacidades y características de la infraestructura de IA privada de VMware de Broadcom

Tech Field Day

Presenta la IA privada como infraestructura por capas: cómputo controlado, entornos aislados, Kubernetes, contenedores de inferencia, gobernanza de modelos, aprovisionamiento de autoservicio, uso compartido de GPU y monitorización. Se corresponde directamente con la advertencia del artículo: la privacidad depende de los límites del despliegue, los registros, el acceso y las operaciones, no de la palabra «local».

Qué aprenderás: Evaluarás la IA privada como una decisión de infraestructura y gobernanza, en lugar de elegir por instinto SaaS o alojamiento propio.

Qué ver o saber antes: Comprensión básica de infraestructura en la nube o en las propias instalaciones, Kubernetes, GPU y de cómo los datos confidenciales cambian la arquitectura de IA.

Nota de AI Expert: Es una arquitectura específica de VMware/Broadcom; no la consideres la única respuesta. Utilízala para comprender el patrón empresarial y compárala después con endpoints de VPC, SaaS empresarial, stacks sencillos con alojamiento propio y flujos en dispositivos locales para el caso real de la pyme.

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