ASUS presentó en ASUS AI Tech 2026 una plataforma unificada para diseñar y operar fábricas de IA, con cómputo acelerado, redes, almacenamiento, software de despliegue y controles de gobernanza para instalaciones a gran escala, entornos empresariales, IA agéntica y cargas en el borde.
La simulación lleva el control a la fase de diseño
Antes de instalar la infraestructura física, ASUS combina su ingeniería de sistemas con NVIDIA DSX Sim Blueprint para diseñar, simular, validar y optimizar la instalación completa. El entorno de gemelo digital integra cómputo, redes, almacenamiento, energía, refrigeración e instalaciones junto con Schneider Electric, AVEVA e IBM.
Después del despliegue, ASUS Control Center y ASUS Infrastructure Deployment Center administran la infraestructura, mientras AI Software Stack incorpora Quota & Billing y un portal MLOps. Según ASUS, esta capa conecta la gobernanza empresarial con servicios de IA y agentes autónomos para controlar modelos, datos, herramientas y sistemas corporativos.
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Paul Ju, VP sénior y director del Grupo de Negocio de Soluciones de Infraestructura de ASUS, vinculó esta arquitectura con la iniciativa estratégica All in on AI y sostuvo que el rendimiento técnico y la gobernanza deben gestionarse como un mismo problema.
“[...] A medida que las fábricas de IA evolucionan hasta convertirse en entornos de producción permanentemente activos, el rendimiento de la infraestructura y la gobernanza de la IA ya no pueden abordarse por separado. [...] ASUS está diseñando lo que viene al reunir cómputo, conectividad, energía, refrigeración y automatización [...]”.
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El portafolio cubre centros de datos, IA agéntica y el borde
Para instalaciones de gran escala, ASUS AI POD XA VR721-E3 utiliza NVIDIA Vera Rubin NVL72 y, según ASUS, alcanza diez veces el rendimiento por watt de la generación anterior. Los sistemas XA NR1I-E12LR y XA NR1I-E12L, basados en NVIDIA HGX Rubin NVL8, se orientan a entrenamiento, inferencia y posentrenamiento empresarial de alta densidad.
El XA P2N-E2 es una plataforma NVIDIA MGX de 2U con dos CPU NVIDIA Vera y soporte para hasta dos GPU NVIDIA de doble ranura, destinada a razonamiento agéntico, procesamiento de datos y orquestación. Para inferencia empresarial y visión artificial, el ESC8000-E12P incorpora GPU NVIDIA RTX PRO 6000 y RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition.
En el borde, el PE3000N emplea el módulo NVIDIA Jetson Thor T5000 para inferencia en tiempo real, fusión de sensores y control autónomo en robótica y automatización industrial. La capa de datos reúne el servidor UF920-E3-RS24 sobre la arquitectura modular NVIDIA STX para almacenamiento nativo de IA, junto con OJ340A-RS60 y VS320D-RS26N.
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Los socios muestran aplicaciones industriales y control local de datos
En las demostraciones de socios, Foxlink mostró robótica autónoma aplicada a automatización industrial y Aleria presentó despliegues de IA soberana enfocados en control localizado de datos y operaciones seguras.
ASUS vinculó estos casos con su integración de hardware, software y plataformas Kubernetes. La compañía plantea que una arquitectura continua, desde la simulación hasta la operación, puede acortar el tiempo hasta el primer token y el tiempo de generación de ingresos, además de mejorar la cantidad de tokens por watt, reducir el desperdicio de recursos y disminuir el costo total de propiedad.
