IBM lanza nuevos chips Power11 para facilitar el despliegue de inteligencia artificial
La compañía apuesta por servidores más eficientes y seguros que simplifican el uso de IA en empresas.
IBM presentó su nueva línea de chips Power11, junto con servidores de última generación diseñados para centros de datos, de acuerdo con una publicación de Reuters.
Con esta actualización, la primera desde 2020 en su línea "Power", la empresa busca ofrecer soluciones más eficientes energéticamente y, sobre todo, más sencillas de integrar en operaciones empresariales que utilizan inteligencia artificial.
Estos nuevos chips Power11 están dirigidos a sectores que demandan alto rendimiento y seguridad, como las finanzas, la manufactura y la salud.
Según explicó Tom McPherson, gerente general de sistemas Power en IBM, la compañía ha apostado por una integración estrecha entre hardware y software para maximizar la confiabilidad.
De hecho, los nuevos sistemas no requerirán tiempo de inactividad programado para actualizaciones y, en promedio, su interrupción no planeada es de tan solo 30 segundos al año.
Seguridad y eficiencia como prioridades
Uno de los aspectos destacados de esta nueva generación es su capacidad para detectar y responder ante ataques de ransomware en menos de un minuto, según IBM.
Este tipo de amenazas, que implican el cifrado de datos y la exigencia de un rescate, representan un riesgo creciente para muchas organizaciones, y la propuesta de IBM apunta a minimizar el impacto de este tipo de incidentes.
Los nuevos sistemas estarán disponibles a partir del 25 de julio, y la compañía ya planea una segunda fase.
Durante el cuarto trimestre de 2025, IBM integrará sus chips Power11 con Spyre, su chip especializado en inteligencia artificial presentado el año pasado.
IA al servicio de procesos empresariales
Aunque IBM no busca competir directamente con gigantes como Nvidia en la creación y entrenamiento de modelos de IA, sí apuesta por hacer más fácil su implementación en tareas específicas.
"No tiene toda la potencia para entrenar modelos, pero sí excelentes capacidades de inferencia que se integran fácilmente", comentó McPherson.
El enfoque está en acelerar tareas empresariales mediante IA ya entrenada, en lugar de desarrollar modelos desde cero.
