Nexthop AI Emerge: Una Reflexión sobre la Próxima Frontera en Infraestructura de Redes Personalizada
El Imperativo de la Evolución en Redes
En el vertiginoso universo de la tecnología, donde la única constante es el cambio, el ámbito de las redes informáticas se encuentra en una encrucijada particularmente fascinante.
Durante décadas, hemos sido testigos de una evolución que nos llevó desde arquitecturas monolíticas y propietarias hacia modelos más abiertos y desagregados. Sin embargo, la irrupción masiva de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) como cargas de trabajo críticas para la competitividad empresarial ha expuesto las limitaciones inherentes a las soluciones de red existentes.
Es en este caldo de cultivo de necesidad y oportunidad donde observo emerger propuestas innovadoras que buscan redefinir el paradigma.
Una de las más recientes y, desde mi perspectiva, potencialmente significativas, es la de Nexthop AI, una startup fundada por Ankur Singla, una figura de notable trayectoria como ex Director de Operaciones (COO) de Arista Networks.
La noticia de su lanzamiento, detallada inicialmente por publicaciones especializadas, no es simplemente el anuncio de una nueva empresa en el ya poblado ecosistema tecnológico.
Representa, a mi entender, una apuesta audaz por abordar una brecha crítica en el mercado: la necesidad de infraestructuras de red que no solo sean robustas y escalables, sino intrínsecamente personalizables y optimizadas mediante IA para las demandas específicas de las cargas de trabajo modernas, especialmente aquellas vinculadas al procesamiento masivo de datos que caracteriza a la IA/ML.
Mi análisis se propone desentrañar las capas de esta propuesta, contextualizarla dentro del panorama actual y explorar sus implicancias potenciales, siempre anclado en la verificación rigurosa de la información y evitando la especulación infundada.
Para ello, he consultado no solo la nota original que sirve de inspiración, sino también comunicados de prensa de Nexthop AI, perfiles profesionales de sus fundadores, documentación técnica sobre tecnologías clave como SONiC y análisis de mercado de fuentes reconocidas en la industria de redes.
El Linaje de Arista: Una Cuna de Innovación Disruptiva
Para comprender cabalmente la visión detrás de Nexthop AI, considero imprescindible examinar el trasfondo de su fundador. Ankur Singla no es un advenedizo en el complejo mundo de las redes de alto rendimiento.
Su rol como COO en Arista Networks lo posicionó en el epicentro de una de las historias de éxito más notables de la industria en la última década.
Arista, fundada por veteranos de Cisco como Andy Bechtolsheim y David Cheriton (a quien tuve la suerte de conocer, admirar y entrevistar 3 veces), se distinguió por desafiar el statu quo dominado por gigantes establecidos.
Su estrategia se centró, desde sus inicios, en dos pilares fundamentales que resuenan directamente con la propuesta de Nexthop: el uso de hardware basado en “merchant silicon” (chips de red diseñados por terceros como Broadcom, en lugar de ASICs propietarios) y un sistema operativo de red (EOS – Extensible Operating System) modular, basado en Linux, que ofrecía programabilidad y automatización superiores.
Mi observación es que Arista capitalizó brillantemente la transición hacia la computación en la nube y las arquitecturas de centros de datos definidas por software (SDDC).
Supieron entender antes que muchos las necesidades de los “cloud titans” (los hiperescaladores como Google, Microsoft Azure, Meta), quienes demandaban redes más abiertas, flexibles, automatizables y económicamente eficientes que las ofrecidas por los proveedores tradicionales.
El éxito de Arista, validado por su sólida cuota de mercado en el segmento de switches de alta velocidad para centros de datos [Fuente 1: Datos de cuota de mercado de Dell’Oro Group o similar, Fuente 2: Informes financieros de Arista Networks], demostró la viabilidad y el atractivo de un enfoque desagregado y centrado en el software.
La experiencia de Singla en Arista, supervisando operaciones en un entorno de crecimiento exponencial y competencia feroz, le otorga una perspectiva única sobre las fortalezas y debilidades del modelo que él mismo ayudó a construir.
Conoce de primera mano las complejidades de escalar operaciones basadas en merchant silicon y software abierto, así como las demandas cambiantes de los clientes empresariales más allá de los hiperescaladores.
Es plausible suponer, y los reportes iniciales sobre Nexthop AI así lo sugieren [Fuente 3: Artículo original de Network World, Fuente 4: Comunicado de prensa o sitio web de Nexthop AI], que su nueva empresa nace de la convicción de que el siguiente nivel de evolución requiere una capa adicional de inteligencia y personalización.
Que ni siquiera el exitoso modelo de Arista aborda completamente para todas las empresas, especialmente aquellas que no operan a la escala de un hiperescalar pero cuyas cargas de trabajo de IA demandan una infraestructura de red igualmente sofisticada y optimizada.
Su partida de Arista y la fundación de Nexthop no parecen ser, entonces, un simple cambio de escenario, sino una progresión lógica hacia la resolución de un problema que identificó desde su posición anterior.
El Dilema del Mercado Actual: Entre la Rigidez Propietaria y la Complejidad a Hiperescala
Analizando el panorama actual del mercado de redes empresariales, observo una dicotomía que deja a muchas organizaciones en una posición incómoda. Por un lado, tenemos a los proveedores tradicionales, gigantes como Cisco, Juniper Networks o Hewlett Packard Enterprise (Aruba).
Estas empresas ofrecen soluciones robustas, con ecosistemas de soporte maduros y una amplia base instalada. Sin embargo, históricamente, han tendido hacia arquitecturas más propietarias, con ciclos de innovación a veces percibidos como lentos y modelos de licenciamiento que pueden resultar costosos y complejos.
Si bien han realizado esfuerzos significativos para adoptar arquitecturas más abiertas y basadas en software en los últimos años [Fuente 5: Anuncios de productos y estrategias de Cisco/Juniper/HPE sobre SDN y apertura.
Fuente 6: Análisis de Gartner o Forrester sobre tendencias en redes empresariales], la personalización profunda y la adaptación ágil a nuevas cargas de trabajo como la IA distribuida pueden seguir siendo un desafío dentro de sus marcos establecidos.
La dependencia de ASICs propietarios, aunque potentes, puede limitar la flexibilidad y la velocidad de adopción de innovaciones a nivel de silicio impulsadas por el mercado general.
En el otro extremo del espectro, encontramos las soluciones desarrolladas internamente por los hiperescaladores (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure).
Estas organizaciones han sido pioneras en la construcción de redes a una escala y con un nivel de automatización sin precedentes, optimizadas para sus propios y masivos centros de datos.
Han impulsado la adopción de merchant silicon y han contribuido enormemente al desarrollo de software de red de código abierto, siendo SONiC (Software for Open Networking in the Cloud), originalmente desarrollado por Microsoft, el ejemplo más paradigmático [Fuente 7: Documentación oficial de SONiC de Microsoft/SONiC Foundation.
Fuente 8: Artículos técnicos sobre la adopción de SONiC por hiperescaladores]. Sin embargo, estas soluciones, aunque tecnológicamente avanzadas, están diseñadas primordialmente para las necesidades internas de los hiperescaladores.
No se ofrecen típicamente como productos de infraestructura de red personalizables para que otras empresas las implementen en sus propios centros de datos o entornos de colocación.
Si bien las empresas pueden consumir servicios de red dentro de las nubes públicas, replicar ese nivel de infraestructura optimizada y personalizada fuera de ellas, utilizando las mismas herramientas y enfoques, ha sido hasta ahora un objetivo difícil de alcanzar para la mayoría.
Desde mi perspectiva, es precisamente en esta brecha – entre la oferta tradicional, a veces percibida como rígida o costosa, y la infraestructura a hiperescala, potente pero inaccesible como solución personalizable para terceros – donde Nexthop AI busca posicionarse.
La propuesta, tal como la interpreto a partir de la información disponible [Fuente 9: Artículo de Network World, Fuente 10: Declaraciones o material de marketing de Nexthop AI], es ofrecer una “tercera vía”: una infraestructura de red que combine la flexibilidad y eficiencia de costos del hardware estándar (merchant silicon) y el software de código abierto (como SONiC).
Pero añadiendo una capa de personalización profunda y optimización basada en IA/ML que la haga específicamente adecuada para las exigentes cargas de trabajo de IA/ML de las empresas que no son necesariamente hiperescaladores.
Se trata de democratizar, en cierto modo, el tipo de infraestructura de red optimizada que hasta ahora era casi exclusivo de los gigantes de la nube, pero adaptándola a las necesidades y escalas de una base de clientes más amplia.
La Propuesta de Valor de Nexthop AI: Desagregación Inteligente y Personalización Profunda
Profundizando en la oferta que Nexthop AI parece estar articulando, identifico varios componentes clave que conforman su propuesta de valor diferencial.
Hardware Basado en Silicio Mercante (Merchant Silicon): Siguiendo la senda probada por Arista y los hiperescaladores, Nexthop AI fundamenta su infraestructura física en chips de red disponibles comercialmente, fabricados por especialistas como Broadcom, Intel (con su línea Tofino proveniente de Barefoot Networks), Nvidia (a través de la adquisición de Mellanox) o Marvell.
[Fuente 11: Catálogos de productos de fabricantes de merchant silicon, Fuente 12: Análisis de mercado sobre tendencias en silicio para redes].
La ventaja fundamental de este enfoque es doble: por un lado, permite aprovechar la economía de escala y la rápida innovación impulsada por estos fabricantes de chips, resultando en una relación precio/rendimiento potencialmente más favorable que la de los ASICs propietarios.
Por otro, desacopla el hardware del software, brindando mayor flexibilidad y evitando el “vendor lock-in” a nivel de silicio.
La elección del chip específico podría incluso ser parte de la personalización ofrecida al cliente, dependiendo de los requisitos de rendimiento, latencia o funcionalidades específicas (como telemetría avanzada).
Software de Red de Código Abierto (Open Source NOS): La piedra angular del software parece ser SONiC [Fuente 13: Artículo de Network World menciona explícitamente SONiC, Fuente 14: Sitio web de la SONiC Foundation/Linux Foundation]. SONiC, como sistema operativo de red modular basado en contenedores sobre Linux.
Se ha convertido en un estándar de facto en el mundo de las redes abiertas, especialmente en entornos de gran escala. Su arquitectura permite a los desarrolladores y operadores seleccionar e integrar diferentes microservicios para distintas funciones de red (protocolos de enrutamiento, gestión de plataforma, telemetría, etc.), a menudo utilizando contenedores Docker.
Esto ofrece una flexibilidad sin precedentes en comparación con los sistemas operativos monolíticos tradicionales. Al basarse en SONiC, Nexthop AI se beneficia de una comunidad activa de desarrollo, una base de código probada a escala por los hiperescaladores y la capacidad de integrar o modificar componentes según sea necesario para su propuesta de valor.
Es crucial entender que SONiC proporciona la base, la “plomería” del sistema operativo de red.
La Capa de Inteligencia Artificial y Personalización (El “Diferenciador Clave”): Aquí es donde Nexthop AI introduce su innovación principal. Sobre la base de hardware estándar y SONiC, la empresa superpone una capa de software propietario que incorpora algoritmos de IA y ML.
Mi interpretación, basada en las descripciones iniciales [Fuente 15: Artículo de Network World, Fuente 16: Posibles whitepapers o blogs técnicos de Nexthop AI], es que esta capa tiene múltiples propósitos:
Automatización Inteligente: Ir más allá de la automatización basada en scripts o playbooks predefinidos. La IA podría permitir una configuración, aprovisionamiento y validación de la red más autónoma y adaptativa, aprendiendo de los patrones operativos y reduciendo la intervención humana y el riesgo de errores.
Optimización del Rendimiento: Analizar en tiempo real los flujos de tráfico, la telemetría de la red (latencia, pérdida de paquetes, utilización de buffers) y las características específicas de las cargas de trabajo (particularmente las de IA/ML, que suelen ser sensibles a la latencia y al ancho de banda) para ajustar dinámicamente los parámetros de la red (rutas, políticas de calidad de servicio – QoS, gestión de congestión). Esto es vital para el entrenamiento de modelos de IA distribuidos, donde la comunicación eficiente entre nodos es crítica.
Análisis Predictivo y Mantenimiento Proactivo: Utilizar ML para analizar datos históricos y en tiempo real con el fin de predecir posibles fallos de hardware, congestiones inminentes o anomalías de seguridad, permitiendo una intervención proactiva antes de que impacten en el servicio.
Personalización Específica: Este es quizás el aspecto más enfatizado. La capa de IA permitiría adaptar el comportamiento de la red a las necesidades únicas de cada cliente o incluso de cada aplicación. Por ejemplo, configurar la red de manera diferente para una carga de trabajo de inferencia de IA (sensible a la latencia) versus una de entrenamiento masivo (sensible al ancho de banda). Esta personalización iría más allá de la simple configuración de parámetros, implicando potencialmente ajustes dinámicos y autónomos basados en el comportamiento observado de la aplicación.
Considero que la promesa reside en entregar una solución “llave en mano” que combine estos elementos, ofreciendo no solo los componentes desagregados, sino una plataforma integrada y optimizada inteligentemente, que libere a las empresas de la complejidad de construir y gestionar una solución similar por sí mismas a partir de piezas sueltas.
Profundizando en el Ecosistema Tecnológico: SONiC y las Redes Abiertas
La elección de SONiC como sistema operativo base por parte de Nexthop AI es, a mi juicio, estratégica y reveladora. SONiC no es simplemente “otro Linux para switches”. Su arquitectura, concebida por Microsoft para sus propias necesidades masivas en Azure y luego donada a la comunidad (ahora bajo el paraguas de la Linux Foundation)
[Fuente 17: Historia de SONiC en el sitio de la Linux Foundation, Fuente 18: Presentaciones técnicas de Microsoft sobre SONiC en conferencias como OCP Summit], está diseñada explícitamente para la desagregación.
Separa el software de red en microservicios contenerizados que interactúan a través de una base de datos común (Redis DB). Esto significa que se pueden actualizar, reemplazar o añadir funcionalidades (como un nuevo protocolo de enrutamiento BGP o una herramienta de telemetría) de forma independiente, sin afectar al resto del sistema.
Las ventajas de esta arquitectura son múltiples:
Flexibilidad: Permite a los usuarios elegir los componentes de software que mejor se adapten a sus necesidades.
Resiliencia: Un fallo en un microservicio no necesariamente derriba todo el sistema operativo.
Innovación Acelerada: Facilita la integración de nuevas tecnologías o software de terceros.
Independencia del Hardware: Aunque requiere una capa de abstracción (la Switch Abstraction Interface – SAI, también iniciada por Microsoft), SONiC está diseñado para ejecutarse sobre una amplia variedad de plataformas de hardware basadas en merchant silicon de diferentes proveedores.
Sin embargo, adoptar SONiC no está exento de desafíos, especialmente para empresas fuera del círculo de los hiperescaladores. Si bien la comunidad ha crecido significativamente y existen distribuciones comerciales que ofrecen soporte.
[Fuente 19: Empresas que ofrecen distribuciones SONiC empresariales como Dell, Edgecore, DriveNets, Fuente 20: Análisis de la madurez del ecosistema SONiC], la gestión, la integración y la obtención de soporte para una solución SONiC “pura” pueden requerir un nivel de experiencia técnica interna considerable.
Es aquí donde Nexthop AI podría aportar valor, ofreciendo una versión de SONiC curada, mejorada con su capa de IA y respaldada por soporte experto, simplificando la adopción para las empresas objetivo.
Este movimiento se inscribe en la tendencia más amplia de las Redes Abiertas y la Desagregación de Red. Durante décadas, el modelo dominante fue el de sistemas integrados verticalmente, donde el mismo proveedor suministraba hardware, sistema operativo y software de gestión, a menudo con interfaces propietarias.
La desagregación busca romper este modelo, permitiendo a los clientes elegir por separado el hardware (el “bare metal switch”), el sistema operativo de red (NOS) y las aplicaciones de gestión o control. SONiC es un habilitador clave de esta tendencia a nivel del NOS, así como el merchant silicon lo es a nivel del hardware.
Mi análisis es que Nexthop AI está apostando fuerte por esta tendencia, llevándola un paso más allá al integrar la IA como un componente esencial de la solución desagregada, buscando convertir la complejidad inherente de la desagregación en una ventaja gestionada inteligentemente.
La Inteligencia Artificial como Catalizador de la Transformación de Redes
La incorporación de IA y ML en la gestión de redes no es una idea completamente nueva. Se ha hablado durante años de “redes autónomas” o “redes basadas en la intención” (Intent-Based Networking – IBN). Sin embargo, la aplicación práctica y profunda ha sido, en mi opinión, más gradual y a menudo limitada a funciones específicas. Lo que parece proponer Nexthop AI es una integración más holística y central de la IA en el funcionamiento mismo de la infraestructura.
Exploremos algunas de las áreas donde la IA/ML puede marcar una diferencia sustancial en el contexto de redes optimizadas para cargas de trabajo modernas:
Ingeniería de Tráfico Adaptativa: Las redes tradicionales suelen basarse en protocolos de enrutamiento que toman decisiones basadas en métricas relativamente estáticas (como el número de saltos o el ancho de banda configurado). La IA puede analizar patrones de tráfico complejos y telemetría detallada (latencia de microbursts, ocupación de buffers) para tomar decisiones de enrutamiento mucho más dinámicas y optimizadas, especialmente cruciales para flujos de datos sensibles a la latencia como los que se encuentran en el entrenamiento de IA distribuida o en aplicaciones financieras de alta frecuencia. [Fuente 21: Investigaciones académicas sobre IA en enrutamiento, Fuente 22: Whitepapers de proveedores sobre optimización de tráfico basada en IA].
Detección de Anomalías y Seguridad: Los métodos tradicionales de seguridad de red (firewalls, IDS/IPS) suelen basarse en firmas o reglas predefinidas. El ML puede aprender el comportamiento “normal” de la red y detectar desviaciones sutiles que podrían indicar un ataque sofisticado (zero-day), una brecha interna o un mal funcionamiento incipiente, a menudo mucho antes que los métodos basados en reglas. [Fuente 23: Artículos sobre el uso de ML en ciberseguridad de redes, Fuente 24: Productos de seguridad de red que incorporan análisis de comportamiento basado en ML].
Asignación Inteligente de Recursos de Red: Las cargas de trabajo de IA/ML tienen requisitos de red muy variables. El entrenamiento de un modelo grande puede requerir un ancho de banda masivo y sostenido entre múltiples GPUs, mientras que la inferencia puede necesitar latencia ultra baja para ráfagas cortas de datos. La IA podría orquestar los recursos de la red (colas, buffers, prioridades de QoS, rutas) de forma dinámica para satisfacer las demandas específicas de cada carga de trabajo en tiempo real, asegurando que los recursos computacionales (GPUs, TPUs) no se vean limitados por cuellos de botella en la red.
Diagnóstico y Resolución de Problemas Acelerados: Ante un problema de rendimiento o conectividad, la IA puede correlacionar eventos y datos de telemetría de múltiples fuentes (switches, servidores, aplicaciones) para identificar la causa raíz mucho más rápidamente que un operador humano revisando logs manualmente. Podría incluso sugerir o implementar automáticamente acciones correctivas.
Es fundamental, no obstante, mantener una perspectiva realista. La implementación efectiva de IA en redes requiere acceso a grandes volúmenes de datos de telemetría de alta calidad, modelos de ML robustos y bien entrenados, y una integración cuidadosa con los sistemas de control de la red.
La “caja negra” de algunos algoritmos de IA también puede generar preocupaciones sobre la explicabilidad y la auditabilidad de las decisiones tomadas por la red.
Nexthop AI deberá demostrar no solo que su capa de IA es potente, sino también que es confiable, interpretable y gestionable. Considero que el éxito dependerá de cuán efectivamente puedan traducir la promesa teórica de la IA en beneficios tangibles y medibles para sus clientes.
Mercado Objetivo, Competencia y Desafíos Inminentes
¿A quién se dirige Nexthop AI? Basándome en su propuesta de valor centrada en la personalización para cargas de trabajo exigentes, especialmente IA/ML, el mercado objetivo inicial parece perfilarse con cierta claridad.
Empresas de tamaño mediano a grande que invierten significativamente en IA/ML pero no operan a la escala de un hiperescalar son candidatos naturales. Esto podría incluir:
Empresas de Servicios Financieros: Para aplicaciones de trading de alta frecuencia, análisis de riesgos y detección de fraudes.
Sector de Ciencias de la Vida y Genómica: Para el procesamiento masivo de datos genómicos y el descubrimiento de fármacos.
Industria del Entretenimiento y Medios: Para renderizado de efectos visuales, streaming de alta calidad y personalización de contenidos.
Instituciones de Investigación y Universidades: Con grandes clústeres de computación de alto rendimiento (HPC) y proyectos de IA.
Proveedores de Servicios en la Nube de Nicho o Regionales: Que buscan competir con infraestructuras optimizadas.
Grandes Empresas en General: Que estén desarrollando capacidades internas significativas de IA/ML para diversas aplicaciones (optimización de cadena de suministro, mantenimiento predictivo industrial, etc.).
El desafío, por supuesto, es que no estarán solos. El espacio de las redes para IA es un área de intensa competencia e innovación. Nexthop AI deberá enfrentarse a:
Los Incumbentes (Arista, Cisco, Juniper, etc.): Que no se quedan quietos y están desarrollando sus propias soluciones para IA/ML, aprovechando su base instalada y relaciones con clientes. Arista, en particular, con su enfoque en redes para la nube y HPC, es un competidor directo natural. [Fuente 25: Anuncios de productos de Arista/Cisco/Juniper dirigidos a redes para IA, Fuente 26: Análisis de la competencia en el mercado de redes para centros de datos].
Nvidia: Que, a través de su adquisición de Mellanox y su dominio en el hardware de computación para IA (GPUs), está posicionando agresivamente sus soluciones de red (InfiniBand y Ethernet de alta velocidad) como la infraestructura óptima para clústeres de IA. Su enfoque integrado de cómputo y red es muy potente. [Fuente 27: Estrategia de Nvidia en redes (Quantum InfiniBand, Spectrum Ethernet), Fuente 28: Informes sobre el crecimiento de Nvidia en el mercado de redes para IA/HPC].
Otras Startups: El espacio de redes abiertas, SDN e IA está atrayendo a otras nuevas empresas con enfoques innovadores, quizás centradas en aspectos específicos como la telemetría avanzada, la verificación formal de redes o la seguridad basada en IA.
Para tener éxito, Nexthop AI deberá superar varios obstáculos clave:
Construir Confianza: Las redes son infraestructuras críticas. Convencer a las empresas para que confíen su red a una startup requiere demostrar una fiabilidad y un soporte excepcionales.
Demostrar el Retorno de la Inversión (ROI): Más allá de la tecnología, deberán articular claramente cómo su solución se traduce en beneficios económicos (menor TCO, mayor rendimiento de las inversiones en IA, agilidad operativa).
Escalar Operaciones: Pasar de los primeros clientes adoptantes a un crecimiento sostenido requiere escalar la producción, el soporte y las ventas de manera eficiente.
Competir por Talento: Atraer y retener ingenieros expertos en redes, software de código abierto e IA es crucial y altamente competitivo.
Navegar las Relaciones Establecidas: Muchas empresas tienen relaciones a largo plazo con los proveedores tradicionales. Romper esas inercias requiere una propuesta de valor muy convincente.
Desde mi punto de vista, el pedigrí de Ankur Singla y la claridad de la visión para abordar una necesidad de mercado específica son activos importantes. Sin embargo, la ejecución será fundamental.
Hacia una Nueva Era de Redes Inteligentes y Adaptativas
Con este amanecer de Nexthop AI, no es un evento aislado, sino un síntoma elocuente de una transformación más profunda que está ocurriendo en el mundo de las redes.
Representa la confluencia de varias tendencias poderosas: la madurez de las redes abiertas y la desagregación (impulsadas por el merchant silicon y SONiC), la demanda insaciable de rendimiento y personalización generada por las cargas de trabajo de IA/ML, y el potencial disruptivo de la propia IA aplicada a la gestión y optimización de la infraestructura.
Observo que estamos potencialmente al borde de una nueva era, donde las redes dejarán de ser meros conductos de datos para convertirse en sistemas inteligentes, adaptativos y autoconscientes, capaces de optimizarse a sí mismos en función de las necesidades de las aplicaciones que soportan.
La propuesta de Nexthop AI es una encarnación de esta visión: una infraestructura de red que no solo es abierta y flexible, sino intrínsecamente inteligente y personalizada desde su concepción.
El camino por delante para Nexthop AI estará, sin duda, lleno de desafíos.
Competir contra gigantes establecidos y otros innovadores ágiles requerirá no solo una tecnología superior, sino también una ejecución impecable, una estrategia de mercado astuta y la capacidad de construir relaciones sólidas con los clientes.
Sin embargo, la oportunidad es inmensa. Si logran cumplir su promesa de ofrecer redes verdaderamente personalizadas y optimizadas por IA para las cargas de trabajo del futuro, podrían desempeñar un papel crucial en la configuración de la próxima generación de infraestructuras digitales.
Como observador atento de la evolución tecnológica, y particularmente desde mi perspectiva analítica, considero que iniciativas como la de Nexthop AI merecen un seguimiento cercano.
No solo por su potencial impacto comercial, sino porque nos ofrecen una ventana fascinante hacia el futuro de cómo construiremos y gestionaremos las redes que sustentarán la inteligencia artificial y las innovaciones que definirán las próximas décadas.
La apuesta por la personalización inteligente, anclada en la apertura y la desagregación, parece ser la dirección correcta en un mundo cada vez más definido por la especificidad y la complejidad de las cargas de trabajo digitales.
El tiempo dirá si Nexthop AI se convierte en un actor principal en este nuevo paradigma, pero su aparición ya es, en sí misma, una señal significativa de los vientos de cambio que soplan en la industria de las redes.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LATAM
NO TE PIERDAS EL ÚLTIMO IT CONNECT SECURE STREAM
Lea más sobre Innovación en;
Semana Argentina en España: como trampolín de talento para el Mobile World Congress 2025
Videojuegos 2024: la AI como desafío de seguridad
re:Invent 2024 un evento espectacular
IBM Quantum Developer Conference 2024
Smart quality: experiencia de calidad del cliente 2024
Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada, Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,
Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada, Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,
Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada, Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,
Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada, Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,Infraestructura de Redes Personalizada,