Hewlett Packard Enterprise posiciona la red nativa de IA como cimiento crítico para la empresa agentica y ofrece innovación multiplataforma tras la integración de Juniper
Cumbre de Relaciones con Inversionistas HPE Discover 2026, 16 de junio de 2026
Hewlett Packard Enterprise aprovechó su conferencia insignia Discover para exhibir la rápida integración de Juniper Networks y posicionar su portafolio de redes como la capa de infraestructura esencial para la era emergente de la inteligencia artificial agentica. El CEO Antonio Neri y el jefe de redes Rami Rahim detallaron cómo HPE ha pasado de cerrar la adquisición de Juniper hace apenas cinco meses a ofrecer una polinización cruzada de productos significativa y establecer lo que la compañía denomina redes autónomas (self-driving networks) en los dominios de campus, sucursales, centros de datos, enrutamiento y seguridad.
La empresa proporcionó una guía financiera para los próximos seis trimestres, incluyendo un marco de ingresos para el año fiscal 2027 que apunta a un crecimiento de entre el ocho y el doce por ciento en el punto medio, impulsado por lo que la gerencia calificó como una demanda de redes duradera y una cartera de proyectos que representa múltiplos del backlog actual. La confianza emana de los cambios estructurales en el portafolio tras la adquisición de Juniper y de las persistentes limitaciones de suministro, que están generando una mayor visibilidad sobre los compromisos de los clientes.
La velocidad de integración supera las expectativas mientras surgen sinergias de ingresos
Neri enfatizó la notable rapidez de la integración de Juniper, señalando que HPE incorporó a diez mil empleados de Juniper a la compañía, unificó la fuerza de ventas, anunció una estrategia y hoja de ruta de redes completa, y envió nuevos productos exactamente cinco meses después de cerrar la transacción el 2 de julio. "Para el 2 de enero, exactamente cinco meses después, incorporamos a diez mil empleados de Juniper a la compañía. Anunciamos nuestra estrategia de redes. Anunciamos la hoja de ruta en los cuatro segmentos clave de redes: campus y sucursales, conmutación y seguridad de centros de datos, y enrutamiento. E integramos la fuerza de ventas en una organización unificada", declaró Neri durante la sesión con inversionistas.
La integración ya ha producido una innovación multiplataforma tangible. HPE anunció que su portafolio de conmutación Aruba CX, que anteriormente solo funcionaba con el software de gestión Aruba Central, ahora será compatible con Mist para operaciones de día cero, día uno y día dos. En una demostración en vivo, la líder de producto Sunalini Sankhavaram mostró cómo los administradores pueden integrar conmutadores CX a Mist escaneando un código QR, gestionar configuraciones mediante plantillas y aprovechar la inteligencia artificial de Marvis para la resolución autónoma de problemas, incluyendo la detección proactiva de fallas y listas de confianza de autorreparación que pueden corregir automáticamente puertos bloqueados sin intervención humana.
La compañía también presentó el punto de acceso 723H como el primer hardware de plataforma dual que funciona tanto con Mist como con Aruba Central, con disponibilidad general ya alcanzada. Más importante aún, HPE anunció que Marvis Actions, la capacidad de operaciones de red autónomas impulsada por IA que ha sido fundamental en la propuesta de valor de Juniper, ahora llegará a HPE Aruba Central. Esto brinda IA centrada en la experiencia y remediación automatizada a los usuarios de Central a través de lo que la compañía describe como un marco de IA agentica común construido sobre una arquitectura de microservicios.
Mirando hacia el futuro, Neri indicó que las sinergias de ingresos de la integración comenzarán a materializarse en el año fiscal 2027 y se acelerarán en años posteriores a medida que la compañía estreche el vínculo entre redes, computación, almacenamiento y software en sus ofertas de nube privada y fábricas de IA. "La sinergia con el resto del portafolio, particularmente con el portafolio de nube, donde estamos integrando productos —ya sea software en la capa de virtualización, en la capa de nube privada o en almacenamiento—, son fuentes de ingresos y ganancias conforme pensamos en los años fiscales veintisiete, veintiocho y veintinueve", explicó Neri.
Las capacidades de red autónoma se extienden a todos los dominios
La compañía posicionó su visión de redes autónomas (self-driving networks) como una necesidad práctica más que como una aspiración futurista, impulsada por la realidad de que la infraestructura a escala de IA no puede operarse manualmente. Rahim articuló que las redes autónomas deben ser capaces de sentir, aprender, optimizar, proteger y sanarse a sí mismas en tiempo real, trasladando a los equipos de TI de las operaciones manuales de infraestructura a la aceleración de los resultados de negocio.
En entornos de campus y sucursales, HPE demostró cómo su marco de IA agentica ofrece operaciones autónomas a través de varios pilares fundamentales. Primero, el sistema utiliza datos de experiencia en vivo de cada usuario cada minuto, validados contra casos reales de soporte al cliente y enriquecidos con gemelos digitales para maximizar la eficacia de la información impulsada por IA. Segundo, un enfoque de "API-first" hace que todos los datos estén disponibles a través de APIs, creando potentes servidores de protocolo de contexto de modelos y herramientas que permiten la automatización agentica a escala. Tercero, un conjunto integral de agentes y habilidades de IA analiza conjuntos de datos y aplica razonamiento desde los gemelos digitales Marvis Minis hasta capturas de paquetes, registros, artículos de bases de conocimiento y vulnerabilidades de seguridad. Cuarto, los modelos de experiencia a gran escala identifican las causas raíz de problemas —como la baja calidad de las videollamadas— y predicen problemas futuros para evitarlos proactivamente.
Sankhavaram demostró un escenario de optimización de capacidad autónoma donde Marvis detectó que más del seis por ciento de los minutos de usuario experimentaban un servicio deficiente en un edificio de oficinas. El sistema habilitó automáticamente la operación de doble banda de cinco gigahercios para reducir la utilización de la flota del noventa por ciento al cincuenta y cuatro por ciento, eliminando el problema sin intervención humana ni tickets de soporte. "Esto no fue un ajuste manual. No fue prueba y error. Fue una red optimizándose a sí misma para ofrecer la mejor experiencia de usuario. Y esto está disponible ahora mismo en HPE Mist", afirmó.
La compañía logró el reconocimiento como líder en el Cuadrante Mágico de Gartner tanto para LAN cableada como inalámbrica por vigésimo año consecutivo, posicionándose como la más alta en ejecución y la más avanzada en visión. Los testimonios de clientes incluyeron a la Universidad Estatal de Ohio, que está desplegando más de dos mil puntos de acceso inalámbricos en su estadio de fútbol americano, y los Juegos Olímpicos de Invierno de Milano Cortina, donde HPE Mist adaptó la red en tiempo real en quince sedes distribuidas a lo largo de cientos de millas.
El portafolio de enrutamiento aborda los cuellos de botella en los centros de datos de IA
HPE posicionó el enrutamiento como infraestructura fundamental donde la compañía mantiene la diferenciación a través de silicio, sistemas y software diseñados conjuntamente como una arquitectura única. El portafolio de enrutamiento abarca los enrutadores ACX para acceso empresarial y metropolitano, los enrutadores PTX con densidad y eficiencia energética líderes en la industria, y los enrutadores MX diseñados para la flexibilidad en entornos de borde exigentes.
Específicamente para centros de datos de IA, la compañía presentó el QFX 5250 como el primer conmutador de escalabilidad de red HPE Juniper de la industria diseñado específicamente para la arquitectura Helios de AMD. El conmutador conecta setenta y dos GPUs en un solo rack, entregando doscientos sesenta terabytes por segundo de ancho de banda de escalabilidad agregada con la apertura de Ethernet basada en estándares, soporte para el SO SONiC y la automatización de IA de Juniper. Neri enfatizó que, a hiperescala, el rendimiento de la red determina si los clientes pueden entrenar un nuevo modelo en noventa días o en treinta, lo que hace que la red de escalabilidad horizontal (scale-out) sea críticamente importante.
La compañía anunció el QFX 5250 como el conmutador de transporte ultra Ethernet con refrigeración líquida directa al cien por ciento de mayor rendimiento del mundo, disponible desde hoy. Este conmutador logra su rendimiento mediante un control de congestión de baja latencia y la simplicidad operativa necesaria para mantener cientos de miles de GPUs trabajando juntas en clústeres de IA masivos. Para implementaciones de IA distribuidas en múltiples centros de datos, HPE introdujo la serie PTX 12000 con enrutamiento ultradenso diseñado para estructuras de IA, permitiendo enrutamiento de ochocientos gigabits con preparación para uno punto seis terabits y óptica coherente para conectar centros de datos entre sitios sin comprometer el rendimiento.
La compañía también introdujo el conmutador de inferencia QFX 5140 diseñado específicamente para implementaciones de IA distribuidas, entregando hasta dieciséis terabytes por segundo de capacidad de conmutación en un factor de forma de una unidad de rack. Esto posiciona las capacidades de inferencia de IA más cerca de las ubicaciones de borde para tiempos de respuesta más rápidos. Kyle Baxter, líder de producto para centros de datos, señaló que HPE fue el primer proveedor OEM en comercializar conectividad de ochocientos gigabits y ahora ha logrado la misma posición de primicia en el mercado con conectividad de uno punto seis terabits utilizando el chipset Tomahawk 6 en un diseño cien por ciento refrigerado por líquido.
En el lado de las operaciones de IA, la líder de producto Katrina Pickett demostró cómo Marvis convierte a los enrutadores en gemelos digitales que generan tráfico sintético de aplicaciones para detectar degradaciones en tiempo real sin necesidad de visitas técnicas ni impacto al usuario. En un escenario donde la latencia aumentó de ochenta a más de doscientos milisegundos antes del lanzamiento de una importante aplicación de salud, Marvis analizó la red, identificó que el tráfico se había desviado a una ruta menos óptima debido a cambios de configuración que eliminaron una ruta preferida, y recomendó pasos específicos para validar y corregir el problema con explicaciones en lenguaje sencillo. El sistema incluso ofreció implementar automáticamente las correcciones en el futuro, acercándose a operaciones totalmente autónomas.
La seguridad y las redes convergen con la arquitectura Zero Trust
HPE posicionó la seguridad como un elemento fundamentalmente convergente con las redes en lugar de operar como dominios separados, argumentando que el malware debe usar la red para causar daños y, por lo tanto, una estrategia de seguridad efectiva debe aprovechar esa misma red para detectar y aplicar políticas. La compañía describió cinco elementos centrales necesarios para una implementación exitosa de Zero Trust: visibilidad de todos los usuarios y dispositivos conectados, orquestación basada en políticas, aplicación de políticas ubicua, detección en tiempo real y respuestas automatizadas impulsadas por IA.
El portafolio de seguridad incluye firewalls con eficacia y rendimiento líderes en la industria, control de acceso a la red con control de acceso integral y aplicación consistente en todos los tipos de dispositivos, borde de servicio seguro (SSE) con despliegue con o sin agente que admite amplios conjuntos de aplicaciones con enrutamiento inteligente, y SD-WAN con rendimiento de aplicaciones y seguridad integrados, optimizados para cualquier entorno. Madani Adjali, líder de producto para SASE y seguridad, anunció un orquestador SASE unificado que combina EdgeConnect SD-WAN y SSE en una sola consola con políticas Zero Trust consistentes y operaciones impulsadas por IA para una conectividad más simple, rápida y segura.
En una demostración en vivo, Adjali mostró cómo los administradores pueden crear políticas de filtrado web desde el orquestador unificado que se distribuyen automáticamente a través de toda la estructura SD-WAN y los usuarios de ZTNA. Más significativamente, demostró capacidades de firewall con conocimiento de IA a través de Security Director Copilot, que analiza amenazas en todos los firewalls SRX, extrae inteligencia de amenazas de HPE Threat Labs y proporciona información específica sobre tipos de amenazas, industrias objetivo y países afectados, junto con recomendaciones accionables. El sistema puede aplicar controles granulares en tiempo real para gobernar de forma segura el uso de aplicaciones de IA, incluyendo el bloqueo de aplicaciones de IA no autorizadas como ChatGPT y Claude, mientras permite aplicaciones toleradas como Gemini con salvaguardas específicas que impiden la carga de archivos corporativos o prompts que contengan palabras clave restringidas.
La compañía presentó el SRX 4700 como uno de los firewalls resistentes a la computación cuántica (quantum-safe) más rápidos disponibles, entregando hasta uno punto cuatro terabits por segundo de rendimiento de seguridad en una sola unidad de rack. Esto permite a los clientes proteger centros de datos modernos que soportan cargas de trabajo de IA sin crear cuellos de botella en el rendimiento. HPE también anunció la integración entre su portafolio SASE y Zerto para la ciberresiliencia, permitiendo a las organizaciones volver rápidamente a estados limpios si los agentes cometen errores en entornos de producción, reduciendo el tiempo de inactividad y protegiendo las operaciones comerciales.
La IA en la nube privada aborda los requisitos de la empresa agentica
Neri describió cómo la IA está pasando de generar contenido a tomar medidas a través de agentes que razonan sobre datos, aplicaciones, modelos y flujos de trabajo para ayudar a tomar decisiones, automatizar procesos y, cada vez más, actuar en nombre de los usuarios. Caracterizó esto como la creación de costos sombra de una fuerza laboral de agentes que debe gestionarse a una escala sin precedentes, con TI pronto responsable de miles de agentes operando en cada función empresarial. "La IA agentica exige un nuevo conjunto de requisitos empresariales. Los agentes deben ser seguros y estar gobernados con salvaguardas claras sobre lo que pueden hacer, sobre qué sistemas pueden actuar y, lo más importante, a qué datos pueden acceder. Necesitan ser entrenados con datos empresariales confiables, porque los agentes son tan buenos como los datos y el contexto detrás de ellos. Y necesitan una infraestructura que pueda escalar a medida que crece la demanda sin costos desbocados", declaró Neri.
HPE mejoró Private Cloud AI con capacidades diseñadas específicamente para cargas de trabajo de agentes, comenzando con la gobernanza de agentes que permite el registro de agentes construidos en cualquier marco de trabajo con controles de seguridad integrados en llamadas API, identidad y cifrado, sin necesidad de cambios de código. Un nuevo modelo de identidad de tres niveles verifica al usuario, gobierna al agente y permite la aprobación humana para acciones sensibles. La compañía anunció capacidades para operaciones agenticas seguras con NVIDIA OpenShell y NeMo Cloud, proporcionando un tiempo de ejecución activo moderno para agentes de IA privada avanzados con aplicación de políticas integrada en la ejecución del agente. Cada agente opera en entornos aislados con salvaguardas para el acceso a datos, la interacción con el sistema y las acciones permitidas.
En el frente de la preparación de datos, Private Cloud AI añade una capa de datos gobernada con integración a la plataforma de datos de IA de NVIDIA, proporcionando acceso unificado para preparar y gestionar datos empresariales en entornos existentes. El almacenamiento Alletra MP X10000 añade enriquecimiento de metadatos en tiempo real y soporte nativo para el protocolo de contexto de modelos, permitiendo que los agentes y aplicaciones recuperen los datos y el contexto correctos más rápido a través de datos estructurados y no estructurados. HPE afirmó que esto ofrece una reducción de siete a doce meses en el tiempo de obtención de valor en comparación con entornos personalizados construidos internamente.
La plataforma ahora admite inferencia de múltiples nodos para servir modelos más grandes a través de múltiples sistemas, de modo que la capacidad crezca con la demanda. Una puerta de enlace unificada simplifica el acceso a modelos de frontera y de código abierto a través de una única API con credenciales, presupuestos y políticas centralizados. Las nuevas configuraciones escalan hasta doscientos cincuenta y seis GPUs, incluyendo el ProLiant DL394 con CPUs NVIDIA Vera diseñadas específicamente para inferencia. Para cargas de trabajo de contexto largo, las capacidades de caché de clave-valor compartida reducen la necesidad de volver a calcular el contexto repetidamente, entregando beneficios de costos significativos para el primer token y ganancias de rendimiento masivas en capacidad de cómputo.
HPE expandió el programa Unleash AI a más de sesenta socios con cientos de casos de uso validados, planos y marcos de orquestación para Private Cloud AI. Los ejemplos de clientes incluyeron al St. Jude Children's Research Hospital acelerando descubrimientos vitales mientras protege datos médicos sensibles, las operaciones de Blue Star impulsando la toma de decisiones estratégicas en las operaciones comerciales y de fútbol de los Dallas Cowboys, y la Ryder Cup utilizando enfoques de gemelos digitales para diseñar experiencias de torneo y potenciar la inteligencia de eventos en tiempo real, desde la gestión de multitudes hasta la planificación operativa.
El portafolio de fábricas de IA abarca desde la empresa hasta despliegues soberanos
La compañía posicionó sus soluciones de fábrica de IA como diseñadas para acelerar el tiempo de obtención de tokens, reducir el riesgo de ejecución y garantizar que los entornos estén listos para funcionar desde el primer día a través de arquitecturas validadas, operaciones agenticas y soporte de nivel empresarial. El portafolio satisface a los clientes a través de diferentes modelos operativos con Private Cloud AI como la fábrica de IA preempaquetada, segura y gobernada para empresas agenticas; AI factory at scale construida para grandes entornos multi-inquilino que sirven a desarrolladores de modelos y proveedores de servicios; y AI factory for sovereigns, que permite el despliegue alineado con los requisitos locales de datos, seguridad y cumplimiento para gobiernos e industrias reguladas.
La profunda colaboración con NVIDIA ayuda a los clientes a construir sobre las plataformas de computación acelerada más recientes, incluyendo NVIDIA Vera y Vera Rubin. Las CPUs Vera en servidores ProLiant están impulsando cargas de trabajo agenticas en todas las empresas. En supercomputación, las arquitecturas Vera y Vera Rubin están avanzando el portafolio Cray tanto para HPC como para IA. En las fábricas de IA a escala, el Vera Rubin NVL72 impulsa soluciones de próxima generación a escala de rack. En comparación con NVIDIA Blackwell, Vera Rubin NVL72 ofrece entrenamiento de IA con una cuarta parte de las GPUs e inferencia de IA a una décima parte del costo por millón de tokens, lo que representa ganancias de eficiencia masivas.
HPE hizo que la computación confidencial fuera estándar en todo el portafolio de IA para proteger datos, modelos y cargas de trabajo sensibles mientras están en uso. Con la computación confidencial de NVIDIA, las cargas de trabajo de IA se ejecutan en entornos de ejecución confiables protegidos por hardware en toda la pila. Para organizaciones en entornos altamente sensibles, las fábricas de IA soberanas ahora incluyen endurecimiento de seguridad de grado de defensa, preparación para el cumplimiento federal, estándares de cifrado validados y requisitos globales de protección de datos integrados como capacidades estándar.
En el frente del hardware, HPE introdujo la primera solución basada en Ethernet de la industria para escalabilidad con el QFX 5252 diseñado específicamente para sistemas Helios de AMD. Este conmutador conecta setenta y dos GPUs en un solo rack como parte de un diseño OCP que ejecuta el SO SONiC. El ProLiant DL394 Gen12, impulsado por CPUs NVIDIA Vera, proporciona el acceso a memoria de baja latencia, el ancho de banda y la coherencia necesarios para la IA agentica y el aprendizaje por refuerzo, con la seguridad y facilidad de gestión que se espera de ProLiant. La compañía expandió su portafolio ProLiant Edge, llevando computación segura lista para IA a entornos robustos y distribuidos para que la inferencia pueda ocurrir más cerca de donde se toman las decisiones.
Las limitaciones de suministro impulsan una mayor visibilidad y posicionamiento estratégico
Durante la sesión de inversionistas, Neri proporcionó un amplio contexto sobre la dinámica de suministro que sustenta la confianza de la compañía al proporcionar una guía financiera para los próximos seis trimestres. Calificó las limitaciones de suministro como severas y extendiéndose hasta bien entrado el año fiscal 2027, con la capacidad para el año fiscal 2026 ya totalmente asignada. "Esperamos salir del año fiscal 2026 con un backlog mayor en muchos aspectos del que tenemos hoy", afirmó Neri, señalando que los acuerdos a largo plazo con proveedores ahora abarcan varios años en lugar de compromisos de un solo año.
Las limitaciones abarcan múltiples componentes más allá de las GPUs. En el lado de las GPUs, Neri caracterizó el problema menos como limitaciones y más como tiempos de entrega, con pedidos realizados basados en compromisos confirmados de los clientes en lugar de construir inventario especulativo, dado el rápido ciclo de vida de las GPUs. Sin embargo, identificó limitaciones significativas en componentes periféricos, incluyendo bucles de alimentación, bucles de refrigeración, chasis y, particularmente, transceptores de red. La memoria surgió como quizás el cuello de botella más significativo, con Neri señalando que tener CPUs sin memoria no sirve de nada y que incluso los conmutadores de red enfrentan limitaciones en tecnologías de memoria DDR4 más antiguas, ya que los proveedores han restado importancia a estas en favor de generaciones más nuevas.
El posicionamiento estratégico de la compañía en torno al silicio propietario proporciona ventajas significativas para navegar las limitaciones de suministro. Neri detalló que HPE posee hojas de ruta de silicio dedicadas para el enrutamiento, con silicio TRIO para enrutadores MX y silicio Express 5 para enrutadores PTX, lo que significa que la compañía no depende de silicio comercial para ninguno de sus enrutadores. Todo el portafolio de campus y sucursales Aruba CX funciona con silicio diseñado por HPE a través de múltiples generaciones, originado en el negocio de ProCurve integrado inversamente en Aruba en 2015. Este silicio propietario ahora se gestiona a través de las plataformas Aruba Central y Juniper Mist.
Es importante destacar que Neri indicó que el silicio de conmutación de campus está convergiendo con la seguridad en la capa de silicio en lugar de solo en la capa de software, con los conmutadores CX de próxima generación presentando silicio convergente entre redes y seguridad. "Así que la próxima generación de conmutadores CX será un silicio convergente entre redes y seguridad. Esa es una propuesta de valor única que nos dará una gran ventaja porque ese silicio es verdaderamente programable. Todos los algoritmos están integrados en el silicio, por lo que podemos programarlo desde nuestro plano de control en la nube, ya sea Mist o Aruba Central", explicó. Para los conmutadores de centros de datos, HPE se ha convertido en el mayor socio OEM de Broadcom, lo que proporciona ventajas de asignación para el silicio comercial donde la compañía sí depende de proveedores externos.
La modernización empresarial impulsa el impulso de los servidores tradicionales
HPE reportó un crecimiento de pedidos de tres dígitos año tras año en lo que la compañía llama servidores tradicionales, impulsado por las necesidades de modernización empresarial para adoptar la IA y mejoras fundamentales en la densidad de rendimiento y eficiencia energética. Neri señaló que los clientes pueden reemplazar siete servidores de Generación 10 de cualquier proveedor con un sistema de generación actual, logrando una reducción de siete a uno en los requisitos de espacio mientras ahorran hasta un sesenta y cinco por ciento en el consumo de energía y aumentan drásticamente el rendimiento a través de mejoras en la densidad de núcleos y memoria.
Durante la sesión de preguntas y respuestas con inversionistas, Neri abordó cómo los clientes navegan los precios más altos del hardware, señalando que, aunque los clientes naturalmente quieren extender la vida útil de sus activos cuando es posible, el imperativo de modernizar la infraestructura para adoptar la IA es más fuerte que nunca. "No hemos visto una desaceleración debido al costo. Si acaso, hemos visto una aceleración. Y creemos que eso seguirá siendo así porque incluso en el año fiscal 2027, esa curva de costos será más estable, pero se mantendrá muy, muy elevada. Entonces, ¿espero dieciocho meses, dos años, quién sabe?", declaró.
HPE Financial Services desempeña un papel fundamental en ayudar a los clientes a gestionar la transición, con capacidades para acelerar la depreciación de activos heredados, eliminar infraestructura antigua y liberar capital para la reinversión. Significativamente, muchos clientes están pasando de modelos de gasto de capital (CapEx) a modelos de gasto operativo (OpEx), creyendo que esto proporciona un enfoque más prudente para comenzar poco a poco con iniciativas de IA y escalar según los resultados. Todos los despliegues, independientemente del modelo de pago, se conectan al plano de control unificado GreenLake Cloud, con suscripciones de software adjuntas a la infraestructura.
Mirando hacia el futuro, Neri indicó que la gran mayoría de la demanda de IA para 2030 se centrará en la inferencia más que en el entrenamiento, con preguntas críticas sobre dónde ocurre la inferencia, qué arquitecturas se despliegan para diferentes casos de uso y verticales, y si la inferencia se centraliza o se distribuye. Caracterizó la relación de CPUs a GPUs como probablemente variable según el tipo de inferencia, potencialmente oscilando entre cuatro y ocho. La compañía está trabajando en mejoras arquitectónicas para colapsar capas y gastos generales, con innovaciones en torno a núcleos de caché de clave-valor y estructuras de red que se unen de manera más eficiente para resolver los problemas de escala, costo y consumo de energía.
Los segmentos de soberanía e hiperescala presentan diferentes oportunidades
Neri proporcionó una perspectiva matizada sobre las oportunidades de IA soberana, caracterizando el mercado como compuesto por doce a quince oportunidades significativas que representan una combinación de laboratorios gubernamentales tradicionales y entidades que realizan inversiones para ofrecer nubes de IA bajo principios de soberanía, a menudo impulsadas por consideraciones geopolíticas. El desafío se centra en la disponibilidad de capital, que varía drásticamente según la región. "Aquí en Estados Unidos es muy fácil. Quiero decir, cuánto necesitas y cuánto estás dispuesto a pagar. Y vas a Europa, es una lucha constante, diría yo. Tienen muchas ideas, pero la capacidad de recaudar dinero es complicada", declaró Neri, relatando una conversación donde una entidad europea tenía cuatro mil millones de dólares asignados para una instalación de un gigavatio que requeriría múltiplos de esa inversión.
Muchas iniciativas soberanas enfrentan ciclos de ventas prolongados a medida que los gobiernos trabajan para atraer capital del sector privado a través de regulaciones e incentivos geopolíticos. HPE ha desplegado nubes de IA soberanas, incluyendo AI Bristol Cloud en el Reino Unido y el sistema Lumi en Noruega, que sirve a la Unión Europea. El impulso en Oriente Medio se desaceleró significativamente debido a conflictos regionales, aunque los EAU continúan progresando. Una adyacencia importante es la supercomputación, donde HPE impulsa todos los principales laboratorios nacionales de EE. UU., incluyendo Oak Ridge, Argonne, Los Alamos y Livermore Lab con sistemas de exaescala. Estas instalaciones ahora están agregando sistemas de IA, con el superordenador de exaescala Frontier de Oak Ridge uniéndose a los sistemas Mission y Lux AI, creando oportunidades de expansión en entornos donde HPE ha establecido experiencia y confianza.
En el segmento de hiperescaladores y grandes proveedores de servicios, Neri estimó aproximadamente cincuenta clientes lo suficientemente grandes como para marcar la diferencia, aunque ese número ha crecido a medida que más entidades participan en la construcción de IA a través de ingeniería financiera. Estos cincuenta clientes consumirán millones de GPUs, lo que representa valores de transacción muy altos. Por el contrario, cientos de miles de clientes empresariales consumirán muchas menos GPUs con valores de transacción significativamente más bajos por cliente. Neri enfatizó enfocarse en el retorno del capital de trabajo y en los márgenes en lugar de perseguir una escala de ingresos que podría crear comparaciones futuras difíciles, señalando que en cualquier escenario HPE gana con las redes como infraestructura esencial.
Para el negocio tradicional de servidores de hiperescaladores, Neri indicó que la oportunidad se trasladó en gran medida a la nube hace años, con su decisión de 2017 de dejar de vender a ese segmento debido a márgenes inexistentes. Los hiperescaladores a menudo tienen diseños y silicio propietarios como AWS Graviton, con la participación de HPE enfocada más en entornos de borde de hiperescaladores utilizando productos de HPE como rampa de acceso a grandes centros de datos, en lugar de vender servidores de volumen en entornos de hiperescala central donde los clientes van directamente a fabricantes por contrato y ODMs.
La investigación y las tecnologías emergentes abordan las limitaciones a largo plazo
Neri posicionó la energía como quizás la limitación definitoria para la construcción de infraestructura de IA, señalando que EE. UU. enfrenta una brecha energética de diecinueve gigavatios para 2028, con los centros de datos esperados para representar casi la mitad del crecimiento de la demanda de electricidad en EE. UU. hasta 2030. La compañía presentó a Siemens Energy como un cliente que aplica IA para desarrollar turbinas de gas de próxima generación e infraestructura energética necesaria para la era de la IA. "A medida que la IA escala, el futuro no estará definido solo por la computación. Estará definido por qué tan eficientemente podemos alimentarla, enfriarla y conectarla", afirmó Neri.
HPE Labs está aplicando IA para mejorar los propios sistemas de IA, haciéndolos más escalables y sostenibles a través de experiencia a nivel de sistema en servidores de cómputo, redes, almacenamiento, software y seguridad. La compañía está desarrollando inteligencia predictiva autónoma a través de GreenLake Intelligence que puede aprender patrones de carga de trabajo y colocar los datos donde se necesiten antes de que las aplicaciones los soliciten. En entornos de centros de datos más amplios, HPE utiliza IA para mejorar la gestión de recursos mediante la identificación de patrones de inactividad y la reducción del consumo de energía y agua sin comprometer el rendimiento.
Sobre la computación cuántica, Neri adoptó una perspectiva de ingeniería pragmática, señalando que, si bien la computación cuántica es prometedora para aplicaciones específicas como la criptografía, los sistemas cuánticos prácticos permanecen lejos de los diez mil cúbits requeridos para aplicaciones altamente útiles, con la industria actualmente alcanzando un máximo de alrededor de mil cúbits en múltiples tecnologías competidoras. El enfoque de HPE se centra en tres áreas donde la compañía puede acelerar el progreso cuántico: construir el ecosistema, desarrollar redes para permitir arquitecturas cuánticas de escalabilidad horizontal en lugar de esperar sistemas de escalabilidad vertical, y crear entornos para desarrollar aplicaciones cuánticas hoy utilizando computación tradicional en modelos de escalabilidad horizontal.
La compañía anunció una colaboración industrial expandida para avanzar en la computación cuántica híbrida a través de una plataforma de pila completa que extiende la infraestructura de HPC e IA de clase mundial para acercar la computación cuántica al despliegue en tiempo real y en el mundo real. HPE ya ha conectado superordenadores a sistemas cuánticos, con el superordenador realizando el trabajo principal y entregando tareas específicas a la computación cuántica para un procesamiento más rápido antes de devolver los resultados. "Creo que la computación cuántica será genial para la criptografía y todas esas cosas. Pero, en última instancia, creo que será una forma de acelerador para la computación tradicional", concluyó Neri, posicionando la computación cuántica como una tecnología complementaria en lugar de un reemplazo.
En un momento más ligero destacando las capacidades de computación de borde de HPE, Neri señaló que la compañía ya opera un pequeño centro de datos de IA en el espacio como Spaceborne 2 en la Estación Espacial Internacional, con astronautas utilizándolo para investigación. Para fin de año, Artemis 3 desplegará el primer rover lunar impulsado por módulos de cómputo y redes de HPE, con el control de la misión también ejecutándose en infraestructura de HPE, demostrando las capacidades de la compañía en entornos de borde extremos antes de cualquier avance en computación cuántica.
Análisis profundo de HPE: El foso competitivo en la integración de IA y el renacimiento empresarial
Arquitectura de la fábrica de IA empresarial
Hewlett Packard Enterprise opera en el núcleo estructural de la transición global hacia la infraestructura digital, monetizando el cambio empresarial hacia la computación en la nube híbrida y la inteligencia artificial. Su modelo de negocio fundamental se basa en el diseño, la fabricación y el mantenimiento de hardware avanzado de computación, almacenamiento y redes, integrando estos activos en una capa propietaria de software y servicios. Históricamente un vendedor transaccional de hardware local, la compañía ha migrado metódicamente a un modelo de ingresos recurrentes basado en el consumo, impulsado por su plataforma GreenLake. GreenLake permite a las empresas consumir infraestructura local como un servicio, emulando la flexibilidad de la nube pública pero manteniendo la soberanía de los datos y el control localizado inherentes a los centros de datos privados. Al cierre del año fiscal 2025, esta plataforma superó una tasa de ingresos anualizada de $1.900 millones, y la empresa mantiene una trayectoria ascendente para alcanzar los $3.500 millones al cierre del año fiscal 2026. Esto no es simplemente un cambio contable; es una transformación estructural que integra a Hewlett Packard Enterprise profundamente en los presupuestos de gastos operativos empresariales, en lugar de en los volátiles ciclos de gastos de capital.
La compañía genera sus ingresos a través de segmentos distintos pero altamente sinérgicos: Computación, Computación de Alto Rendimiento e IA, Almacenamiento y Redes. En el ciclo actual, la empresa ya no vende servidores independientes como productos básicos. En su lugar, comercializa fábricas de IA totalmente integradas. Estos despliegues combinan nodos de computación de alta densidad, almacenamiento de datos no estructurados optimizado para modelos de lenguaje masivos y la infraestructura de red crítica necesaria para eliminar la latencia entre nodos. Los ingresos se generan mediante ventas directas de hardware, acuerdos de nivel de servicio plurianuales, financiamiento a través de su brazo de servicios financieros internos y licencias de software recurrentes. El giro estratégico hacia esta pila unificada garantiza que un cliente que adquiere un clúster de servidores de IA reciba ventas cruzadas de conmutación propietaria, infraestructura de refrigeración líquida directa y software de telemetría, maximizando el valor de vida útil de cada rack desplegado.
Dinámica del mercado, competidores y la realidad de la cadena de suministro
El ecosistema competitivo de la infraestructura empresarial se está consolidando agresivamente en un oligopolio estrecho, definido por enormes requisitos de capital y una compleja orquestación de la cadena de suministro. En el mercado global de servidores de IA de $245.000 millones proyectado para 2026, Hewlett Packard Enterprise ha fortalecido su posición como el claro número dos a nivel mundial, con una cuota de mercado estimada del 15%. Opera directamente detrás de Dell Technologies, que posee aproximadamente el 20%, y por delante de Lenovo con el 11% y Supermicro con el 9%. A diferencia de Dell, que sigue fuertemente ligada al mercado cíclico y de menor margen de las computadoras personales, Hewlett Packard Enterprise opera como un proveedor de infraestructura especializado. Esta realidad estructural proporciona un enfoque operativo distintivo que resulta muy atractivo para los directores de información (CIO) de empresas que escalan despliegues complejos de IA.
La compañía atiende a una base de clientes de dos vertientes: grandes empresas globales que modernizan sus centros de datos heredados y un creciente grupo de entidades soberanas y proveedores de servicios de nube alternativos. Una validación clave de esta estrategia se materializó a mediados de 2026, cuando el hiperescalador alternativo Vultr seleccionó a Hewlett Packard Enterprise y sus sistemas de rack Nvidia GB300 NVL72 de alta ingeniería para la expansión global de sus centros de datos de IA. Los clientes finales que utilizan estos sistemas requieren una potencia de cómputo masiva y descentralizada para cargas de trabajo de inferencia de baja latencia. Por el contrario, la base de proveedores está intensamente concentrada. La compañía depende fundamentalmente de una tríada de diseñadores de silicio avanzados —Nvidia, AMD e Intel— junto con un puñado de proveedores globales de memoria para componentes DRAM y NAND. El cuello de botella estructural del ciclo tecnológico de 2026 sigue siendo la disponibilidad de componentes. Las restricciones en el suministro de memoria y los precios inflacionarios han obligado a la empresa a implementar múltiples ajustes de precios para defender sus márgenes brutos. Sin embargo, Hewlett Packard Enterprise ha utilizado su escala masiva para asegurar una asignación preferente de GPU insignia, traduciendo efectivamente su ventaja en la cadena de suministro en una cartera de pedidos récord.
El foso de silicio, refrigeración y redes
La ventaja competitiva central de Hewlett Packard Enterprise reside en un foso de integración compuesto por tres pilares distintos: propiedad intelectual de refrigeración propietaria, profundidad en la asociación de silicio y una cartera de redes recientemente dominante. A medida que la industria transita de arquitecturas heredadas a silicio de IA de próxima generación, las densidades de potencia de los racks están aumentando desde las cargas tradicionales de 15 kilovatios hasta extremos que superan los 120 kilovatios por rack. Con estas densidades, la refrigeración por aire tradicional es físicamente incapaz de prevenir fallos térmicos. A través de la adquisición de Cray en 2019 por $1.300 millones, Hewlett Packard Enterprise absorbió tecnología de refrigeración líquida directa al chip líder en la industria mucho antes de que el mercado empresarial general reconociera su necesidad. Esto le otorga a la compañía un foso de hardware estructural; puede desplegar clústeres de supercomputación AMD Helios y Nvidia Blackwell de alta densidad con sistemas de gestión térmica integrados que los competidores sin ADN de supercomputación nativo difícilmente pueden igualar de manera fiable a escala.
La mejora más consecuente del foso competitivo de la compañía se materializó con la adquisición de Juniper Networks por $14.000 millones, que se cerró oficialmente en julio de 2025. Antes de esto, la división de redes de la compañía, Aruba, era altamente competitiva en entornos inalámbricos y de campus, pero carecía de las capacidades de conmutación de centros de datos pesados necesarias para desafiar a Cisco. La integración de Juniper creó una cartera de redes integral desde el borde hasta la nube que capturó inmediatamente alrededor del 19% del mercado de redes de área local inalámbricas empresariales, amenazando directamente la cuota del 37% de Cisco. Además, la adquisición aportó Mist AI, un motor de inteligencia artificial líder en la industria para operaciones de red. Al integrar Mist AI en su cartera existente, la empresa ofrece ahora una arquitectura de red autónoma donde la IA agente identifica y remedia automáticamente los cuellos de botella de la red. Esta profunda integración entre computación, almacenamiento y redes inteligentes crea profundos costos de cambio. Una vez que una empresa integra esta pila unificada gestionada por IA en su centro de datos, la fricción financiera y operativa necesaria para eliminarla y reemplazarla por una alternativa fragmentada de múltiples proveedores es prohibitivamente alta.
Oportunidades, amenazas y el horizonte de la IA agente
La transición empresarial de la experimentación con IA a la inferencia de producción a gran escala representa la oportunidad de expansión de ingresos más significativa para la compañía en los próximos cinco años. Si bien los hiperescaladores dominan el mercado de entrenamiento de modelos fundamentales masivos, la aplicación real de estos modelos —flujos de trabajo agentes, procesamiento de datos localizados e inferencia en tiempo real— requiere infraestructura descentralizada. Las organizaciones no están dispuestas a enviar datos corporativos propietarios y altamente sensibles a nubes públicas para su procesamiento. Hewlett Packard Enterprise está posicionada de manera única para capturar este mercado de inferencia de IA local. Al ofrecer infraestructura de nube privada prevalidada y altamente segura a través de GreenLake, la empresa proporciona la agilidad de la nube pública con la soberanía de datos localizados del hardware local. La reciente introducción de conmutadores de inferencia diseñados específicamente, como el QFX5140, demuestra la intención de la empresa de dominar las topologías de red específicas requeridas para la IA en el borde (edge AI).
Sin embargo, la dinámica de la industria presenta graves amenazas estructurales. El riesgo más inmediato es la ciclicidad de los presupuestos de TI empresariales junto con la intensidad de capital de los despliegues de IA. Si las ganancias de productividad prometidas por la IA generativa no se materializan en los márgenes de beneficio empresariales, el auge actual del gasto en infraestructura podría contraerse violentamente. Además, la empresa enfrenta una presión continua sobre los márgenes debido a la mercantilización del hardware. Aunque la refrigeración líquida y las redes integradas proporcionan una diferenciación actual, el hardware de computación base sigue siendo susceptible a guerras de precios con competidores agresivos como Supermicro y Lenovo, que frecuentemente sacrifican márgenes operativos para capturar volumen de hiperescala. La fragilidad de la cadena de suministro también sigue siendo una amenaza existencial; la empresa depende en gran medida de las operaciones de fabricación y ensamblaje de semiconductores en Taiwán, exponiéndola a perfiles de riesgo geopolítico severos que no pueden mitigarse fácilmente mediante la excelencia operativa interna.
Entrantes disruptivos y vientos en contra estructurales
Si bien el mercado tradicional de hardware empresarial está protegido por inmensas barreras de entrada relacionadas con la logística de soporte global y los requisitos de capital, la disrupción se está acelerando a través de nuevos actores especializados en redes y cambios estructurales en el consumo de la nube. Arista Networks, aunque ya no es una startup, opera como una fuerza disruptiva hiperenfocada en la conmutación de centros de datos. Al capturar casi el 30% del mercado de conmutación de alta velocidad de 100G a 800G, Arista representa una amenaza continua para la recién formada división de redes de Hewlett Packard Enterprise y Juniper, particularmente en despliegues a gran escala donde se priorizan las arquitecturas definidas por software de latencia ultrabaja. En el dominio de la refrigeración, startups ágiles especializadas en refrigeración por inmersión avanzada de dos fases o tecnologías de precisión de líquido al chip están avanzando en la ciencia de la gestión térmica a un ritmo que los fabricantes de equipos originales (OEM) tradicionales deben monitorear activamente o adquirir para evitar la obsolescencia.
La disrupción estructural más profunda proviene de los propios hiperescaladores de la nube pública: Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud. Estas entidades están evitando cada vez más a los proveedores de infraestructura tradicionales. Diseñan sus propios aceleradores de silicio personalizados, diseñan arquitecturas de red propietarias y obtienen hardware directamente de fabricantes de diseño original (ODM) de "caja blanca" en Asia. A medida que los hiperescaladores capturan una mayor cuota total de las cargas de trabajo informáticas globales, el mercado direccionable para la infraestructura empresarial tradicional se reduce inherentemente. Hewlett Packard Enterprise debe demostrar continuamente que su propuesta de valor híbrida y local —basada en la seguridad de los datos, la previsibilidad de costos y el control de la latencia— justifica la prima sobre el simple alquiler de capacidad de cómputo a los principales proveedores de nube.
Ejecución de la dirección: La clase magistral de Neri
La trayectoria operativa del director ejecutivo Antonio Neri en los últimos años se erige como una clase magistral de reinvención corporativa. Cuando Neri asumió el liderazgo, la compañía era ampliamente vista como un proveedor de hardware heredado estancado, agobiado por márgenes decrecientes e irrelevancia estructural en un mundo centrado en la nube. Neri desmanteló sistemáticamente la estructura operativa heredada, pivotando despiadadamente la organización hacia la computación en el borde, la nube híbrida y la infraestructura de IA especializada. La previsión estratégica de adquirir Cray en 2019 proporcionó la arquitectura fundamental para el auge actual de los servidores de IA, demostrando que la dirección entendía la trayectoria de la supercomputación mucho antes que el mercado en general.
La prueba definitiva de la ejecución de la dirección, sin embargo, ha sido la adquisición de Juniper Networks por $14.000 millones. Las adquisiciones tecnológicas a gran escala a menudo destruyen el valor para los accionistas a través de fricción cultural, confusión en la hoja de ruta de productos y canibalización de canales de ventas. Neri navegó un agresivo escrutinio antimonopolio del Departamento de Justicia, cerrando el acuerdo en julio de 2025. La ejecución de la integración ha sido excepcionalmente precisa. Para el segundo trimestre del año fiscal 2026, la compañía reportó un aumento masivo de ingresos interanuales del 40%, alcanzando los $10.700 millones, impulsado por un segmento de redes que aumentó un 152% hasta los $2.700 millones. La decisión de retener al liderazgo anterior de Juniper, elevando a Rami Rahim para dirigir la división de redes combinada, preservó el talento de ingeniería crítico. La rápida polinización cruzada de Mist AI de Juniper en la cartera heredada de Aruba demuestra un equipo directivo que está ejecutando sinergias operativas con eficiencia clínica, lo que resulta en márgenes operativos del segmento superiores al 23%. Esta trayectoria goza de un alto grado de credibilidad institucional.
El balance
Hewlett Packard Enterprise ha logrado la transición de proveedor de hardware heredado a arquitecto esencial del ecosistema de inteligencia artificial empresarial. La tesis de inversión fundamental descansa en el exitoso giro de la compañía hacia un modelo de ingresos recurrentes a través de GreenLake y su pila de hardware altamente diferenciada. Al combinar la propiedad intelectual de refrigeración líquida directa propietaria con una cartera de redes de borde a nube recientemente dominante tras la adquisición de Juniper Networks, la compañía ha construido un foso de integración formidable. Las empresas que despliegan clústeres de inferencia de IA complejos y de alta densidad dependen cada vez más de un único proveedor capaz de ofrecer computación validada, almacenamiento de datos no estructurados especializado y la arquitectura de red autónoma para conectarlo todo. La ejecución clínica de la dirección, evidenciada por el crecimiento récord de ingresos del año fiscal 2026 y la expansión de los márgenes operativos, valida la hoja de ruta estratégica y aleja efectivamente a la compañía de los ensambladores de cajas de bajo margen.
Sin embargo, los desafíos estructurales inherentes al mercado de infraestructura no pueden ignorarse. La compañía permanece altamente ligada a una cadena de suministro frágil y altamente concentrada dominada por Nvidia y AMD, lo que la deja vulnerable a la escasez de componentes y a la inflación de los costos de los insumos. Además, la expansión implacable de los hiperescaladores de nube pública y las agresivas estrategias de precios de los fabricantes de hardware de segundo nivel presentan una presión continua sobre los márgenes a largo plazo. A pesar de estos vientos en contra sistémicos, el enfoque exclusivo de la compañía en el sector empresarial, su base de ingresos pegajosa basada en el consumo y sus claras ventajas tecnológicas en redes y gestión térmica la posicionan de manera única dentro del panorama de la infraestructura de IA. La combinación de una profunda propiedad intelectual de ingeniería y una ejecución operativa excepcional justifica su posición como un activo de infraestructura empresarial altamente defendible.