- Vera Rubin NVL72 y las CPU Vera están disponibles de forma general en Oracle Cloud Infrastructure.
- Oracle y NVIDIA planean superclústeres de varios gigavatios para entrenamiento, inferencia e IA agéntica.
- La CPU Vera, con 88 núcleos Arm, se orienta a ejecutar código, herramientas y entornos aislados de agentes.
- OCI prevé incorporar HGX Rubin NVL8, con ocho GPU Rubin, y OpenAI usará Vera en producción.
NVIDIA y Oracle han dado un paso que puede tener recorrido en el mercado de la nube para inteligencia artificial. La plataforma Vera Rubin NVL72 ya aparece como disponible de forma general en Oracle Cloud Infrastructure, mientras que las CPU Vera también se ofrecen como instancia independiente. La noticia no se queda en un catálogo: ambas compañías hablan de ampliar sus superclústeres hasta una escala de varios gigavatios para atender entrenamiento, inferencia y aplicaciones con agentes.
Lo cierto es que el mensaje tiene dos capas. Por un lado, hay hardware disponible o en producción; por otro, planes de crecimiento que todavía dependen de energía, refrigeración y demanda. En Europa, la relevancia está en que OCI se presenta como una infraestructura capaz de alojar cargas intensivas de IA sin obligar a separar por completo los recursos de CPU y GPU. Eso sí, no se han detallado fechas concretas ni número de racks para la ampliación, así que conviene separar anuncio de despliegue real.
Qué supone tener Vera Rubin en Oracle Cloud
La disponibilidad general de Vera Rubin NVL72 en OCI coloca 72 GPU por rack conectadas mediante NVLink. La plataforma está pensada para entrenar modelos y para servir inferencia en producción, dos tareas que no siempre se llevan bien en la misma infraestructura. Oracle añade a su vez las CPU Vera como instancia separada, de modo que un cliente puede ajustar la parte de cómputo general sin arrastrar a las GPU a cada operación auxiliar.
Ese detalle importa porque los agentes de IA no solo hacen llamadas al modelo. También ejecutan código, consultan herramientas, prueban respuestas y recuperan datos. Si esas tareas van lentas, las GPU pueden quedarse esperando. De ahí que OCI Kubernetes Engine permita escalar CPU y GPU por separado. La idea es reducir capacidad inactiva y, sobre todo, evitar cuellos de botella en flujos donde la IA generativa se mezcla con software empresarial.
CPU Vera: núcleos Arm y trabajo de agentes
La CPU Vera no es un accesorio menor. Cada procesador integra 88 núcleos personalizados compatibles con Arm y 176 subprocesos, con un ancho de banda de memoria de hasta 1,2 TB/s. En configuraciones de doble procesador, OCI habla de 176 núcleos y 352 subprocesos, 1 TB de memoria LPDDR5X, almacenamiento NVMe local y red Acceleron de 200 Gbps. Son cifras que apuntan a tareas de orquestación y ejecución, no a sustituir a la GPU en el entrenamiento pesado.
El discurso de las compañías coloca a Vera en el centro de la llamada IA agéntica. Estas cargas requieren entornos aislados para código no confiable, recuperación de información y control de flotas de aceleradores. Oracle presenta Oracle Acceleron como una capa de aislamiento por hardware para ese tipo de trabajos. Para una empresa europea, la pregunta práctica es si podrá mezclar CPU y GPU según la carga sin sobredimensionar el conjunto, algo que en proyectos de IA suele acabar en factura energética y complejidad operativa.
Red, escala y superclústeres de varios gigavatios
Los planes de ampliación de OCI combinan sistemas NVL72 a escala de rack con redes Oracle Acceleron y NVIDIA Spectrum-X Ethernet, incluyendo conmutadores Spectrum-6 y DPU BlueField-4. La red de varios planos permite comunicar cientos de miles de GPU, una cifra que encaja con la promesa de superclústeres de varios gigavatios. La base actual de OCI ya usa generaciones anteriores de NVIDIA, y la nueva plataforma se apoya en la compatibilidad de software CUDA para no romper aplicaciones existentes.
La parte menos glamurosa es la que suele decidir: alimentación y refrigeración. Los campus descritos requieren alta densidad y refrigeración líquida, con diseños pensados para varios racks y un suministro eléctrico considerable. Ahí es donde el anuncio se encuentra con la realidad de cada región. En España y en el resto de Europa, la disponibilidad dependerá de las instalaciones de Oracle y de la capacidad energética disponible, no solo de que el hardware pueda fabricarse a gran escala.
HGX Rubin NVL8 y clientes como OpenAI
Oracle también prevé incorporar NVIDIA HGX Rubin NVL8, una configuración de ocho GPU Rubin conectadas por NVLink sobre servidores x86. La ficha que han dado incluye dos procesadores Intel Xeon 6 de 64 núcleos, 4 TB de memoria DDR5 y conectividad RDMA de 6,4 Tbps. Es una opción más pequeña que el rack completo y puede encajar en entrenamiento, ajuste fino e inferencia para equipos que no necesitan empezar con una instalación de escala masiva.
El anuncio también sirve para mirar quién está usando estas infraestructuras. OpenAI ha entrenado y puesto en servicio GPT-6 Astra en un superclúster de OCI con más de 100.000 GPU Blackwell en Abilene, Texas. La propia OpenAI señala que llevará Vera a producción en OCI para ejecutar código y herramientas en sus entornos de agentes. No obstante, que un cliente temprano apueste por la plataforma no convierte cada previsión de rendimiento en una garantía de resultados para el resto del mercado.
La disponibilidad de Vera Rubin y Vera en OCI aterriza con una promesa clara: más capacidad para repartir el trabajo entre CPU, GPU y red sin tratar cada tarea como si fuera entrenamiento puro. La escala gigavatio, el HGX Rubin NVL8 y el uso de agentes son los tres frentes que habrá que seguir. De momento hay plataforma, clientes iniciales y una hoja de ruta ambiciosa; falta comprobar cómo se traduce en regiones concretas, precios y cargas reales para las empresas europeas.
