La plataforma de inteligencia artificial de Huawei se ha convertido en uno de los ecosistemas de computación más completos del mercado, integrando hardware, software, servicios en la nube y herramientas para desarrolladores. No se trata solo de chips o de una nube pública: es un conjunto de soluciones pensadas para que empresas e instituciones puedan llevar la IA desde el dispositivo hasta la nube de forma coherente, escalable y, sobre todo, aplicable a casos reales.
En torno a tecnologías como Atlas, Ascend, ModelArts y los modelos Pangu, Huawei ha construido una propuesta que ya se está utilizando en más de 30 sectores y cientos de escenarios distintos: desde banca y comercio electrónico hasta minería, transporte ferroviario, smartcities o centros de datos de última generación. A continuación, vamos a desgranar en detalle cómo está montado todo este entramado, qué ofrece cada pieza y por qué es una referencia a nivel mundial en transformación digital impulsada por IA.
Atlas: la plataforma de computación de IA de Huawei
En el corazón del ecosistema se encuentra Atlas, la plataforma de computación de IA de Huawei, presentada oficialmente como una solución integral que cubre desde módulos embebidos hasta grandes clústeres de centros de datos. Atlas está construida sobre los procesadores de inteligencia artificial de la serie Ascend y se concibe como la infraestructura base para desplegar IA en cualquier punto, ya sea en el borde, en dispositivos o en la nube.
Esta plataforma ofrece módulos aceleradores, tarjetas PCIe, dispositivos de edge computing, servidores y estaciones, con el objetivo de cubrir todo el ciclo de vida de la IA, desde el entrenamiento profundo hasta la inferencia en tiempo real. El diseño end to end permite que una misma aplicación de IA pueda moverse del dispositivo al cloud sin rehacer el código, aprovechando la misma arquitectura de computación.
Huawei ha posicionado Atlas como una herramienta clave para sectores como smartcities, operadores de telecomunicaciones, finanzas, Internet y energía eléctrica. La idea es que la IA no se quede en proyectos piloto, sino que se convierta en infraestructura crítica para análisis de vídeo masivo, automatización industrial, mantenimiento predictivo o gestión de redes complejas.
El lanzamiento de Atlas se enmarca en la estrategia de Huawei de informática inteligente “tres más uno”, basada en cinco tipos de chips propios (informática, redes, almacenamiento, gestión e IA) y tres grandes plataformas de computación: x86, ARM y IA (Ascend). Sobre esa base se construyen las soluciones de inteligencia artificial para todos los escenarios de la compañía.
Procesadores Ascend y arquitectura Da Vinci: la base del rendimiento
Uno de los pilares técnicos de esta plataforma es la serie de procesadores Ascend, diseñada específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial. Estos chips incorporan la arquitectura de cálculo en Cubos 3D de Da Vinci, que prioriza una densidad de cómputo muy alta junto con una eficiencia energética notable, algo esencial para grandes centros de datos y también para dispositivos en el borde.
Gracias a esta arquitectura, Atlas puede ofrecer una potencia de computación de IA muy superior a generaciones anteriores de hardware, permitiendo acelerar tanto el entrenamiento de modelos profundos como la inferencia en tiempo real con consumos energéticos contenidos. Esto es clave en entornos donde hay que procesar vídeo 24/7, ejecutar análisis sobre miles de sensores o responder a usuarios finales con latencias mínimas.
En el segmento de alto rendimiento, el clúster Atlas 900 representa el máximo exponente de esta filosofía. Está compuesto por miles de procesadores Ascend interconectados mediante tecnologías como HCCS, PCIe 4.0 e interfaces de red de alta velocidad 100G RoCE, lo que permite exprimir totalmente la capacidad de cómputo distribuido en tareas de entrenamiento de modelos masivos.
A pesar de las restricciones globales en el ámbito de los semiconductores, Huawei ha seguido avanzando en la producción de chips Ascend de nueva generación. Los informes apuntan a que ha logrado tasas de rendimiento de fabricación cercanas al 40% en chips avanzados de IA y que planea poner en producción masiva el Ascend 910C, un procesador de alto nivel orientado a centros de datos, a partir del primer trimestre de 2025.
Con estos pasos, Huawei busca consolidarse como alternativa sólida a proveedores dominantes como Nvidia en el mercado chino, reforzando la autonomía tecnológica del país en el campo de la computación para IA y ofreciendo a sus clientes una cadena de suministro más controlada.
Gama Atlas: módulos, tarjetas y edge computing
La familia de productos Atlas se despliega en diferentes formatos físicos y capacidades para adaptarse a todo tipo de proyectos. Dentro de esta gama, destacan varios dispositivos claramente orientados a escenarios específicos pero basados en la misma arquitectura.
Por un lado está el módulo acelerador Atlas 200 IA, un componente compacto con un tamaño aproximado de la mitad de una tarjeta de crédito. Este módulo es capaz de procesar en tiempo real hasta 16 canales de vídeo en alta definición, lo que lo convierte en una pieza muy interesante para integrarlo en cámaras inteligentes, robots, drones u otros dispositivos con recursos limitados pero necesidades de análisis avanzado.
Sobre ese mismo hardware se apoya el kit de desarrollo Atlas 200 DK IA, pensado para acelerar el trabajo de los desarrolladores. Permite levantar un entorno de desarrollo completo en aproximadamente 30 minutos e incorpora una plataforma de programación gráfica que simplifica bastante el diseño de aplicaciones de IA. Una de sus ventajas clave es que, gracias a la compatibilidad del procesador Ascend con múltiples escenarios, las aplicaciones creadas pueden escalarse del dispositivo al cloud sin necesidad de modificar el código.
En el segmento de servidores, la tarjeta de aceleración Atlas 300 IA ofrece hasta 64 TOPS de rendimiento INT8, con soporte para análisis de 64 canales de vídeo HD en tiempo real y un consumo aproximado de 67 W. Integra 32 GB de memoria, algo muy relevante para análisis de vídeo intensivo y escenarios de inferencia de alta densidad donde se manejan múltiples flujos de datos de forma simultánea.
Para entornos de borde exigentes, el dispositivo de edge computing Atlas 500 IA combina un alto rendimiento con un consumo energético ajustado: puede ofrecer 16 TOPS en INT8 con un consumo menor de 1 kWh al día. Además, está diseñado para funcionar en condiciones ambientales extremas, con rangos de temperatura que van aproximadamente desde -40 ºC hasta 70 ºC, lo que lo hace viable para instalaciones industriales, exteriores o ubicaciones remotas.
Modelo de informática inteligente y ecosistema de Huawei
La apuesta de Huawei por la IA se enmarca dentro de una visión más amplia de informática inteligente y transformación digital. Además de Atlas, la compañía ofrece servidores FusionServer Pro, centros de datos móviles (MDC) y servidores TaiShan basados en procesadores Kunpeng ARM, todos ellos pensados para cubrir diferentes tipos de cargas de trabajo.
El objetivo declarado de Huawei es convertir la informática inteligente en un recurso accesible y extendido, apoyándose en la innovación a nivel de chip y en un ecosistema abierto de socios. En palabras de directivos de la compañía, la IA se entiende como una tecnología de propósito general, llamada a convertirse en una aptitud básica para todo tipo de organizaciones, desde administraciones públicas hasta empresas privadas de cualquier tamaño.
Para ello, Huawei está construyendo un ecosistema de partners alrededor de sus plataformas Atlas, Kunpeng y FusionServer Pro, trabajando de la mano con integradores, desarrolladores de software y clientes finales para definir mejores prácticas y soluciones industriales específicas. El objetivo es que la IA no se quede en demos, sino que se traduzca en casos de uso concretos con impacto medible.
Este enfoque se complementa con una estrategia clara de colaboración entre edge computing y cloud, creando arquitecturas donde parte del procesamiento se realiza cerca de la fuente de datos (por ejemplo, en una fábrica o una ciudad inteligente) y otra parte se ejecuta en grandes centros de datos en la nube. De esta forma se optimizan costes, latencia, seguridad y soberanía del dato según las necesidades de cada proyecto.
La propuesta se completa con soluciones integradas sencillas de desplegar que buscan reducir la complejidad habitual de la IA a escala. La combinación de chips propios, servidores optimizados, plataformas de gestión y servicios cloud gestionados pretende ofrecer un camino más directo para que las empresas adopten la IA sin necesidad de ensamblar piezas de decenas de proveedores distintos.
Huawei Cloud, ModelArts y modelos Pangu
Sobre la base de hardware y edge computing se sitúan las soluciones de Huawei Cloud orientadas a IA, que incluyen servicios de computación, plataformas de desarrollo, modelos fundacionales y herramientas para aplicaciones específicas. Dentro de este ámbito, ModelArts y los modelos Pangu juegan un papel destacado.
Huawei Cloud ha comunicado que sus soluciones de IA se han empleado ya en más de 30 sectores y alrededor de 500 escenarios de uso a nivel global. Esto abarca desde finanzas y comercio minorista hasta sanidad, servicios públicos, transporte y proyectos culturales. La compañía se presenta como uno de los motores de la transformación digital industrial, aprovechando la sinergia entre la nube, la IA y la conectividad.
ModelArts, en particular, es una plataforma de desarrollo y gestión de modelos de IA que simplifica tareas complejas como etiquetado de datos, entrenamiento, despliegue y supervisión. La versión ModelArts Studio, utilizada por empresas como Gaoding Technology, se ofrece bajo un modelo MaaS (Model as a Service), permitiendo a comunidades creativas y desarrolladores beneficiarse de la IA sin tener que construir toda la infraestructura desde cero.
Los modelos de IA Pangu son modelos fundacionales de gran tamaño que Huawei está aplicando en múltiples verticales. Un ejemplo llamativo es la colaboración con Shanghai Baowu Steel, donde el modelo industrial Pangu ha incrementado en torno a un 5% la precisión en las predicciones de producción de laminación en caliente, generando beneficios estimados de unos 90 millones de yuanes al año por línea de producción.
Estos modelos Pangu también se emplean en sectores como finanzas, salud, transporte y sector público, con el objetivo de crear versiones especializadas adaptadas a las necesidades y datos de cada industria. Huawei planea seguir invirtiendo en esta familia de modelos para facilitar a las empresas el entrenamiento y despliegue de sistemas de IA personalizados sobre una base robusta y optimizada.
Nuevos servicios de computación de IA en Huawei Cloud
En eventos como Huawei Connect, la compañía ha ido presentando servicios avanzados de computación de IA que amplían las capacidades de su nube pública. Uno de los anuncios más relevantes ha sido CloudMatrix384, una arquitectura de supernodo de IA orientada a ofrecer una alta capacidad de inferencia y entrenamiento con una gran eficiencia.
Huawei ha indicado que la evolución de su supernodo pasará de 384 tarjetas a configuraciones de hasta 8.192 tarjetas, con soporte para clústeres de gran escala en el rango de 500.000 hasta un millón de tarjetas. Esta magnitud de despliegue permite abordar entrenamientos de modelos gigantescos y servicios de inferencia masiva para millones de usuarios o dispositivos.
Para soportar estos clústeres se han construido centros de datos con sistemas de refrigeración líquida en regiones como Guizhou, Mongolia Interior y Anhui, con racks capaces de disipar alrededor de 80 kW de calor y un PUE (Power Usage Effectiveness) de 1,1, una cifra muy competitiva en eficiencia energética.
Otro lanzamiento relevante es el servicio de tokens de IA, que encapsula los recursos de computación, memoria y almacenamiento necesarios para la inferencia en una unidad lógica sencilla de consumir por los clientes. La abstracción de la complejidad subyacente permite a desarrolladores y empresas centrarse en la lógica del negocio mientras Huawei Cloud se encarga de la gestión de recursos.
Según datos de la propia compañía, CloudMatrix384 ofrece un rendimiento de inferencias por tarjeta entre tres y cuatro veces superior en comparación con sistemas anteriores como H20, lo que se traduce en un coste por consulta más bajo y una mayor capacidad para responder a picos de demanda.
CloudRobo, CloudDevice y soluciones de nube distribuida
Además del cómputo puro, Huawei Cloud está desarrollando plataformas y servicios especializados que combinan IA y nube para ámbitos concretos como la robótica, los dispositivos finales o la computación distribuida en varias zonas geográficas.
CloudRobo es una plataforma de IA para robótica que traslada buena parte del procesamiento desde el robot hacia la nube. De esta forma, los robots pueden ser físicamente más ligeros y menos costosos, delegando procesos de planificación, percepción avanzada y toma de decisiones en la infraestructura de Huawei Cloud.
Para garantizar una comunicación fluida entre robots y nube, se ha desarrollado el protocolo R2C, que ya cuenta con el apoyo de al menos una veintena de socios. Este estándar busca simplificar la integración entre diferentes fabricantes de robots y la plataforma cloud, facilitando la interoperabilidad.
Por su parte, CloudDevice se centra en optimizar la carga de procesamiento de los dispositivos trasladando parte de las tareas más pesadas a la nube. Esto resulta especialmente útil para terminales con potencia limitada (móviles, dispositivos IoT, cámaras) que necesitan ejecutar funciones avanzadas de IA sin agotar sus recursos locales.
Huawei también ha presentado su solución de nube distribuida, que integra servicios desplegados en centros de datos centrales, regionales y de borde. Bajo las marcas CloudOcean, CloudSea, CloudLake y CloudPond, se agrupan diferentes tipos de entornos cloud para adaptarse a las necesidades de latencia, regulación y soberanía del dato de distintos países y sectores.
En este ecosistema aparece también Versatile, una plataforma orientada al desarrollo y ejecución de agentes de IA empresariales. El objetivo es simplificar la creación de agentes personalizados (por ejemplo, asistentes internos, sistemas de soporte, automatización de procesos) que puedan integrarse fácilmente con aplicaciones corporativas existentes.
Aplicaciones en industrias: minería, manufactura, transporte y sector público
La tecnología de IA de Huawei, basada en Ascend, Atlas y los servicios de Huawei Cloud, se está aplicando de forma práctica en múltiples industrias reales, más allá de los laboratorios y las pruebas de concepto.
En el sector de la minería, el modelo de minería Pangu incorpora sistemas de monitorización inteligente capaces de detectar con precisión anomalías en el transporte de minerales, como grandes bloques de carbón o anclas sueltas. Este sistema alcanza tasas de precisión de hasta un 98%, reduciendo riesgos operativos y mejorando la seguridad en entornos tradicionalmente peligrosos.
En la fabricación y manufactura, Huawei combina 5G, computación en la nube, big data e IA para construir fábricas más inteligentes. Estas soluciones permiten configurar plataformas integrales para investigación y desarrollo, producción y cadena de suministro, con capacidades como mantenimiento predictivo, control de calidad automatizado o planificación de producción basada en datos en tiempo real.
En el ámbito del transporte ferroviario, las soluciones de IA se utilizan para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa. Los algoritmos pueden analizar datos de sensores, vídeo y sistemas de señalización para anticipar incidencias, optimizar el tráfico ferroviario y reducir tiempos de inactividad.
En el sector público y servicios culturales, destaca el caso de la Biblioteca Nacional de Chile, que empleó Huawei Cloud AI Compute Service para crear uno de los primeros humanos virtuales bilingües de América Latina. Este avatar digital, capaz de comunicarse en inglés y español, ofrece visitas guiadas e interpretación cultural, mejorando la experiencia de los visitantes y facilitando el acceso a los contenidos.
A estos ejemplos se suman proyectos con empresas como XCMG (vehículos no tripulados y maquinaria autónoma), Starzplay (plataforma de distribución de contenido inteligente), Itaú Unibanco (refuerzo de infraestructura en la nube) y Gaoding Technology (comunidad creativa impulsada por IA con ModelArts Studio), que muestran la versatilidad del ecosistema de IA de Huawei en contextos muy diversos.
Presencia global, infraestructura Kunpeng y bases de datos GaussDB
La plataforma de inteligencia artificial de Huawei se despliega sobre una red de Huawei Cloud presente en más de 170 países y regiones, lo que permite acercar los servicios a clientes de prácticamente todo el mundo con centros de datos adaptados a requisitos locales de cumplimiento y soberanía de datos.
En paralelo, Huawei ha ido ampliando su oferta de servicios en la nube basados en procesadores Kunpeng ARM. El número de núcleos ARM disponibles en Huawei Cloud ha pasado en poco tiempo de alrededor de 9 a 15 millones, lo que demuestra la escala que está adquiriendo esta infraestructura para cargas de trabajo optimizadas en ARM.
La plataforma Kunpeng ya es compatible con más de 25.000 aplicaciones, abriendo la puerta a migraciones de sistemas tradicionales y al despliegue de nuevas soluciones nativas en ARM que aprovechen sus ventajas en rendimiento por vatio y coste operacional.
En el plano de las bases de datos, Huawei destaca GaussDB, un motor relacional diseñado para entornos de alta exigencia. Según cifras de la compañía, es capaz de procesar en torno a 5,4 millones de transacciones por minuto cuando se ejecuta sobre clústeres de computación de alto rendimiento, duplicando el rendimiento de implantaciones sin esta optimización. Esta capacidad es crucial para sectores como banca, comercio electrónico o telecomunicaciones, donde se manejan volúmenes masivos de operaciones.
Todo este entramado de hardware (Ascend, Kunpeng), plataformas (Atlas, Kunpeng Cloud), servicios (Huawei Cloud, ModelArts, Pangu), bases de datos (GaussDB) y soluciones específicas (CloudRobo, CloudDevice, CloudPond, Versatile) configura una propuesta integral que permite a empresas y administraciones dar un salto cualitativo en su adopción de la inteligencia artificial, con opciones que van desde el borde hasta los macrocentros de datos.
La plataforma de inteligencia artificial de Huawei combina potencia de cómputo, diversidad de productos, servicios cloud avanzados y una clara orientación a casos de uso reales, lo que la sitúa como una de las opciones más completas para quienes quieren desplegar proyectos de IA serios, escalables y alineados con los retos actuales de transformación digital en prácticamente cualquier sector.