{"id":185018,"date":"2026-03-17T12:54:27","date_gmt":"2026-03-17T11:54:27","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/snowflake-aws-nvidia-potencian-data-cloud-ai"},"modified":"2026-03-17T12:54:27","modified_gmt":"2026-03-17T11:54:27","slug":"snowflake-aws-nvidia-potencian-data-cloud-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/snowflake-aws-nvidia-potencian-data-cloud-ai","title":{"rendered":"Snowflake, AWS, NVIDIA potencian Data Cloud AI"},"content":{"rendered":"

\nSnowflake, Amazon Web Services y NVIDIA anunciaron el lunes una asociaci\u00f3n para llevar computaci\u00f3n GPU acelerada directamente al almacenamiento de datos empresariales, eliminando riesgos de seguridad asociados a mover informaci\u00f3n sensible. La colaboraci\u00f3n se centra en las nuevas instancias EC2 G7e de AWS, potenciadas por las \u00faltimas GPUs Blackwell de NVIDIA, que Snowflake<\/a> integrar\u00e1 en su AI Data Cloud para acelerar cargas IA manteniendo una estricta gobernanza de datos.\n<\/strong><\/p>\n

Las nuevas instancias Amazon EC2 G7e<\/b> ya est\u00e1n disponibles de forma general en las Regiones de AWS US East (N. Virginia) y US East (Ohio), seg\u00fan AWS News Blog, ofreciendo a las empresas acceso inmediato mediante los modelos On-Demand, Savings Plans o instancias Spot. Cada instancia puede configurarse con hasta ocho GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition<\/b>, entregando un total de 768 GB de memoria de GPU<\/b> por instancia.<\/p>

Las especificaciones t\u00e9cnicas representan un avance significativo en las capacidades empresariales de IA. Seg\u00fan NVIDIA, las GPUs Blackwell<\/a> incorporan n\u00facleos Tensor de quinta generaci\u00f3n con nueva precisi\u00f3n FP4 para mejorar el rendimiento en IA y n\u00facleos RT de cuarta generaci\u00f3n para acelerar el renderizado gr\u00e1fico. La arquitectura incluye PCI Express Gen 5 para transferencias de datos r\u00e1pidas y admite la tecnolog\u00eda GPU multi-instancia, que permite particionar una sola GPU en hasta cuatro instancias completamente aisladas.<\/p>\n\n

Impacto en el mercado<\/h2>
\"Vista<\/figure>\n\n

La asociaci\u00f3n aborda un desaf\u00edo cr\u00edtico en la adopci\u00f3n de IA empresarial: los riesgos de seguridad y las penalizaciones de rendimiento al mover datos sensibles entre sistemas. Al llevar computaci\u00f3n GPU directamente a donde residen los datos en el entorno de Snowflake, las empresas pueden procesar desde el entrenamiento de grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos hasta simulaciones de ingenier\u00eda sin exponer su informaci\u00f3n a vulnerabilidades de seguridad adicionales.<\/p>

Este enfoque arquitect\u00f3nico podr\u00eda redefinir c\u00f3mo las empresas despliegan cargas de IA. En lugar de transferir datos entre diferentes servicios en nube o nubes privadas virtuales, las organizaciones ahora pueden mantener sus datos dentro del marco normativo establecido por Snowflake mientras acceden a la potencia de c\u00f3mputo necesaria para aplicaciones de IA exigentes, incluyendo IA generativa, sistemas IA aut\u00f3nomos y renderizado 3D profesional.<\/p>\n\n

Ventajas de seguridad y cumplimiento normativo<\/h2>\n\n

La integraci\u00f3n mantiene las certificaciones de seguridad existentes de Snowflake, incluidas SOC 2 Tipo II, HIPAA y el cumplimiento del GDPR, seg\u00fan las compa\u00f1\u00edas. La funcionalidad GPU multi-instancia NVIDIA proporciona aislamiento a nivel de hardware, evitando que cargas de distintos usuarios o departamentos interfieran entre s\u00ed, un requisito cr\u00edtico para las empresas que ejecutan m\u00faltiples aplicaciones de IA sensibles en infraestructura compartida.<\/p>

AWS planea ampliar el soporte de software m\u00e1s all\u00e1 de las actuales Deep Learning AMIs, Amazon Elastic Container Service y Amazon Elastic Kubernetes Service, con integraci\u00f3n de Amazon SageMaker prevista para el futuro, seg\u00fan AWS News Blog.<\/p>\n

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\n Sources\n <\/h3>\n
    \n
  • aws.amazon.com\/blogs\/aws<\/li>
  • nvidia.com<\/li>\n <\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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