Silk Cloud, filial de la operadora Silknet y parte del Silk Road Group, ha anunciado su intención de desplegar sistemas HPE con GPUs Nvidia Blackwell Ultra en sus centros de datos en Georgia. La compañía prevé lanzar la oferta en 2027 una vez obtenga los permisos necesarios, según la comunicación publicada por la empresa.
Qué incluye la novedad y por qué importa
El plan de Silk Cloud consiste en incorporar sistemas HPE Nvidia HGX B300 que integran las GPUs Blackwell Ultra de Nvidia. Estas GPUs están diseñadas para cargas de trabajo de inteligencia artificial (entrenamiento y inferencia) y para aceleración de cómputo intensivo. La llegada de hardware de este nivel a Georgia busca posicionar al país como parte de la infraestructura de la economía global de IA, según declaraciones de la compañía.
Silknet ya había iniciado en agosto de 2026 la construcción de un centro de datos en Tbilisi con 2 MW de capacidad de computo prevista y apalancándose en su red nacional de fibra de más de 4.000 km y rutas internacionales. Silk Cloud, lanzada en 2025, ofrece servicios de ciberseguridad, cloud, gestión de datos e implementación de IA para empresas; el despliegue de GPUs Blackwell Ultra sería un paso hacia ofrecer capacidades de entrenamiento e inferencia a clientes empresariales y desarrolladores en la región.
Qué se conoce y qué queda por confirmar
- No se ha especificado la cantidad exacta de GPUs que Silk Cloud instalará ni las fechas concretas más allá de que la oferta apunta a 2027 y está sujeta a permisos.
- Tampoco se han revelado detalles operativos: ubicación final de los racks, medidas de interconexión pública, modelos de servicio (colocation, instancias GPU en cloud pública, alquiler dedicado) ni precios.
Recomendaciones prácticas para administradores y clientes
Para operadores de infraestructuras y administradores de sistemas interesados en utilizar estas capacidades en un futuro cercano conviene:
- Planificar requisitos de red y latencia: cargas de IA suelen beneficiarse de enlaces de baja latencia y alto ancho de banda entre almacenamiento, CPU y GPU.
- Evaluar soporte de software y frameworks: confirmar compatibilidad de frameworks (PyTorch, TensorFlow, cuDNN, CUDA o equivalentes según la arquitectura) con las nuevas GPUs antes de migrar cargas de entrenamiento.
- Considerar aspectos de consumo eléctrico y refrigeración si se opta por colocación o despliegue propio: las plataformas HGX requieren infraestructura eléctrica y térmica adecuada.
Fuse Energy: GPU compute en el Reino Unido y roadmap de capacidad
En paralelo, la compañía británica Fuse Energy ha anunciado su oferta “Fuse Compute”, con el objetivo de aportar capacidad GPU desde centros de datos en Reino Unido que serán alojados y alimentados por la propia empresa. Fuse indicó que sus primeras 128 GPUs Nvidia estarán online en diciembre de 2026, y que planea ampliar a 1.024 GPUs en el segundo trimestre de 2027.
La compañía señaló además un despliegue por etapas de capacidad: 700 kW en diciembre de 2026, 3,25 MW en el segundo trimestre de 2027, con saltos posteriores anunciados hasta 22 MW en el cuarto trimestre de 2027 y 116 MW en 2028 y siguientes. Fuse ha destacado que su experiencia en conexiones a centros de datos y suministro eléctrico es la base para escalar capacidad de compute, aunque no detalló los operadores de los centros ni la localización exacta de las instalaciones.
Impacto para el mercado y próximos pasos
Ambos anuncios muestran un interés creciente por expandir capacidad GPU fuera de los grandes hubs tradicionales, acercando infraestructura de IA a nuevas regiones y clientes. Para que estas iniciativas sean aprovechables por desarrolladores y empresas será clave que los proveedores publiquen información técnica adicional: número de GPUs por nodo, tipos de instancias, latencias de red, acuerdos de nivel de servicio y precios.
Silk Cloud ha vinculado el proyecto a una estrategia de largo plazo para impulsar la adopción y creación de tecnologías de IA en Georgia; Fuse Energy, por su parte, apuesta por transformar su capacidad energética en una oferta de infraestructura para computación acelerada. Los administradores interesados deberían seguir las comunicaciones oficiales de ambas empresas para conocer fechas concretas y requisitos técnicos cuando se publiquen.
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Fuente: DCD
