Oracle planteó en AI World 2026 una hoja de ruta para Oracle Cloud Infrastructure (OCI) centrada en nuevas arquitecturas de cómputo, conectividad y servicios de IA empresarial. La compañía informó que los ingresos de su infraestructura en la nube alcanzaron los US$7.400 millones en el primer trimestre fiscal de 2027, un 121 % más interanual, y que agregó 850 MW de capacidad en centros de datos.

OpenAI y Snowflake en la oferta empresarial de OCI
Oracle prevé desplegar los aceleradores de inferencia Jalapeño de OpenAI, desarrollados con Broadcom, para ampliar la capacidad destinada a OpenAI. En aplicaciones, AI Workspace busca conectar herramientas empresariales con ChatGPT y App Composer permite desarrollar software con Codex y ejecutarlo en OCI.


Snowflake AI Data Cloud llegará como servicio nativo de primera parte, con aprovisionamiento directo en Oracle, facturación unificada y la opción de utilizar Oracle Universal Credits. En seguridad, AI Security Mesh utilizará modelos de OpenAI para identificar y corregir vulnerabilidades dentro del alcance autorizado por cada cliente, con aprobación antes de la remediación.
Oracle también prevé ofrecer Media Fabric dentro de los próximos 12 meses para conectar la creación y distribución de video con herramientas de IA.
Aceleradores y redes para distintas cargas de IA
En hardware, los sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72 y las CPU NVIDIA Vera ya están disponibles en OCI. Oracle planea ofrecer TPU de Google desde 2027 y sumar sistemas SambaNova SN50 y capacidad de inferencia de Cerebras, esta última también prevista para 2027.

El catálogo futuro contempla además procesadores AMD EPYC de sexta generación e Intel Diamond Rapids. Las ampliaciones de Oracle Acceleron incorporan conectividad RDMA frontal, más opciones de almacenamiento en bloques NVMe, selección automática de rutas y control de congestión.

Al explicar la diversidad de arquitecturas, Karan Batta, vicepresidente sénior de Producto de Oracle Cloud Infrastructure en Oracle, señaló en su publicación que entrenamiento, inferencia y agentes requieren capacidades diferentes y que la infraestructura debe adaptarse a ellas.
“[...] a medida que cambian los modelos, la infraestructura debe seguir siendo útil. A eso nos referimos con fungibilidad: la flexibilidad para utilizar la capacidad en distintos modelos y cargas de trabajo. El entrenamiento, la inferencia y las herramientas que utiliza un agente no necesitan el mismo hardware”.




