La compañía presentó su visión sobre cómo enfrentar los retos actuales de la inferencia de IA en entornos empresariales, apostando por tecnologías abiertas como vLLM, llm-d y Llama Stack. Para Red Hat, el futuro de la inteligencia artificial no se define solo por qué modelo se elige, sino por la capacidad de ejecutarlo en cualquier entorno, con eficiencia, portabilidad y control total de los datos.
Imagen: Red Hat
En medio del crecimiento exponencial de la inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial, Red Hat volvió a posicionarse como uno de los referentes globales en infraestructura de código abierto para cargas de trabajo de IA. A través de una publicación firmada por Chris Wright, CTO global de la compañía, Red Hat presentó los fundamentos técnicos y estratégicos que guían su enfoque de IA empresarial: abierto, portable, distribuido y optimizado para la inferencia.
“No se trata solo de entrenar modelos más grandes. Se trata de cómo ejecutarlos, mantenerlos, escalarlos y hacerlo sin fricciones, sin quedar atado a un proveedor o plataforma”, señala Wright.
El problema no es el modelo, es la inferencia
Mientras gran parte del debate sobre IA gira en torno a los modelos (como GPT, Claude o Llama), Red Hat plantea que el verdadero cuello de botella está en la inferencia: es decir, en cómo y dónde se ejecutan los modelos ya entrenados para generar resultados útiles.
Según Wright, el tiempo de respuesta, la eficiencia de uso de hardware y el costo de la inferencia son los factores que determinan la viabilidad real de aplicar IA en procesos empresariales críticos. Por eso Red Hat ha priorizado la optimización de esta etapa a través de su nuevo AI Inference Server, basado en el proyecto open source vLLM y tecnologías de aceleración como Neural Magic.
Esta solución permite ejecutar modelos con eficiencia sobre cualquier plataforma de Linux, distribución de Kubernetes o proveedor cloud, lo que ofrece a las empresas mayor flexibilidad para decidir dónde ejecutar sus modelos y cómo controlar sus datos.
Distribuir para escalar: el rol del proyecto llm-d
Además de mejorar la inferencia puntual, Red Hat impulsa el proyecto llm-d, diseñado para distribuir cargas de trabajo de inferencia entre múltiples clústeres y optimizar el uso de recursos acelerados. Esta iniciativa, respaldada por otras organizaciones líderes en aceleración de hardware y desarrollo de modelos, se basa en Kubernetes y vLLM, dos pilares del open source actual.
El proyecto aborda un problema creciente: la necesidad de que múltiples nodos colaboren para responder a modelos cada vez más complejos —como los agentes de IA y los modelos de razonamiento. Entre sus funcionalidades clave se destacan:
- Enrutamiento inteligente de red.
- Descarga de caché de memoria clave/valor (KV).
- Orquestación distribuida multiclúster.
Esta arquitectura distribuida permite a las empresas ejecutar IA con menor latencia, mayor resiliencia y mejor aprovechamiento del hardware existente.
Llama Stack y MCP: estandarización para la IA agéntica
Pensando en el futuro, Red Hat también apuesta por la estandarización de las interacciones entre agentes de IA y aplicaciones empresariales. Por ello ha integrado como vista preliminar para desarrolladores:
- Llama Stack, proyecto liderado por Meta, que estandariza APIs y componentes para construir agentes inteligentes y asistentes generativos.
- Model Context Protocol (MCP), desarrollado por Anthropic, que define cómo las aplicaciones entregan contexto a los modelos, de forma similar a los protocolos cliente-servidor.
Ambas tecnologías están ya disponibles dentro de la plataforma de Red Hat AI, y permiten crear asistentes empresariales más útiles, adaptables y fáciles de integrar sin rediseñar toda la infraestructura.
Abierto no solo en el código, también en la estrategia
A lo largo del blog, Wright insiste en que el open source no es solo una opción de licenciamiento, sino una filosofía técnica que permite construir ecosistemas colaborativos, portables y resilientes. Frente a modelos propietarios cerrados y estrategias de vendor lock-in, Red Hat propone un enfoque donde las empresas puedan:
- Elegir el modelo que se ajuste a sus necesidades.
- Usar el acelerador que tienen disponible (CPU, GPU, FPGA).
- Ejecutar cargas donde estén sus datos, sin restricciones de proveedor.
- Integrar nuevas tecnologías sin rehacer sus sistemas desde cero.
El futuro de la IA es interoperable, escalable y distribuido
La publicación de Wright resume el principio rector de Red Hat para el futuro de la inteligencia artificial empresarial: flexibilidad sin comprometer eficiencia. Con tecnologías como AI Inference Server, llm-d, Llama Stack y MCP, Red Hat plantea un camino donde la IA puede ser desplegada a escala, con control, y bajo estándares abiertos que garanticen evolución continua.
“Los modelos propietarios pudieron tener una ventaja inicial, pero los ecosistemas abiertos los están superando”, concluye Wright.
En un contexto donde las cargas de trabajo de IA se vuelven cada vez más críticas para los negocios, el enfoque de Red Hat busca equilibrar poder técnico, independencia operativa y adaptabilidad futura.
