La segunda jornada de Oracle AI World 2025 abrió con una keynote especialmente reveladora. No fue una presentación de producto, sino una declaración estratégica: «la industria necesitaba un cloud distinto». Clay Magouyrk, recién nombrado CEO de Oracle y arquitecto de OCI durante la última década, articuló esa diferencia en cuatro ejes que atraviesan toda la estrategia: rendimiento, coste, seguridad y disponibilidad donde el cliente la necesita.
Esa declaración estratégica se plasmó en una serie de anuncios, como Acceleron, AI Data Platform o Dedicated Region 25, que revelan cómo Oracle pretende consolidar su papel en la infraestructura crítica de la inteligencia artificial.
«Ser un cloud distinto» no es marketing: es una arquitectura
Magouyrk evitó comparativas directas con otros proveedores y en su lugar repitió una meta “absoluta”: alcanzar el mayor rendimiento posible al menor coste posible con la máxima seguridad posible. Esa ambición se tradujo en una serie de decisiones de diseño que hoy definen el carácter de OCI:
- Diseño centrado en el hardware (bare metal): Oracle construyó su nube partiendo del servidor físico, no de la virtualización. Este enfoque reduce la superficie de ataque (no hay software del proveedor dentro del host) y permite construir encima servicios de máquinas virtuales y bases de datos de alto rendimiento. El resultado es una infraestructura más eficiente, segura y flexible para integrar aceleradores o appliances como Exadata.
- RDMA y redes dedicadas para bases de datos, HPC y ahora IA: partir de Oracle Database (RAC/Exadata) obligó a virtualizar RDMA de forma segura. Ese mismo patrón se extendió a superclusters de GPU, unificando el diseño para latencias mínimas y throughput masivo.
- «Todo, en todas las regiones»: OCI evita la “tabla de quesos suizos” de disponibilidad de servicios por región. La promesa de paridad funcional global simplifica despliegues, gobierno y costes operativos, y además hace creíble el mantra de “llevar el cloud a donde esté el dato”.
- Simplicidad de precios y egress: precios consistentes por recurso y egress muy inferior al estándar del mercado —incluido cero egress en interconexiones multicloud dentro de región— son decisiones técnicas y comerciales coordinadas: menos middle boxes, optimización de tránsito y backbone, y un incentivo directo a arquitecturas distribuidas y multicloud.
- Operación pensada para escalar “hacia abajo”: no solo mega-regiones. Diseñar para escalar a la baja habilita Dedicated Region y, en el extremo, OCI “dentro” de otros clouds. El corolario: soberanía, residencia de datos y capacidad de llevar la pila de datos de Oracle donde convenga.
Esta base tecnológica no es nueva, pero Magouyrk lo presentó como precondición para lo que viene: una modernización profunda del I/O y del tejido de red de OCI que Oracle denomina Acceleron .
Acceleron: el plano de I/O como ventaja competitiva
El anuncio estrella, Acceleron, no es un producto aislado: es la evolución del plano de entrada/salida de OCI (red, almacenamiento y seguridad) en tres frentes:
- Disintermediación de middle boxes: trasladar funciones avanzadas de red (NAT, peering, inspección) desde cajas intermedias a un plano de datos distribuido. Resultado: menos latencia, menos cuellos de botella, más disponibilidad y menores costes; y esos ahorros se reflejan en precios (por ejemplo, egress).
- Converged NIC (cliente y proveedor en un solo SmartNIC con partición dura): sustituye el diseño histórico de doble NIC (host + smartNIC) por una NIC convergente con aislamiento por hardware (cores y memoria dedicados para cada “lado”). Efecto práctico: misma seguridad que el doble NIC, el doble de throughput efectivo (no se procesa el paquete dos veces), cifrado a línea y, crucial, exponer NVMe para block incluso en bare metal con patching transparente de la NIC. Es una mejora microscópica que compone en macroscópica cuando la multiplicas por miles de hosts.
- Multi-planar fabric detrás de un interfaz lógico único: el host “ve” una red; por debajo hay múltiples planos físicos. Beneficios: redundancia real sin penalizar el developer experience, redes más pequeñas (menos hops, menor coste) y resiliencia de extremo a extremo para cargas IA y bases de datos.
Junto a esto, Zero-Trust Packet Routing separa al fin arquitectura de red y política de seguridad. En la práctica, puedes negar uso de Object Storage desde internet con políticas IAM + ZTPR y permitir solo accesos privados (e.g., backups desde base de datos) sin workarounds enrutados. Este es el tipo de detalle que alinea a CISO y a SRE.
En términos estratégicos, Acceleron representa el motor que permite a Oracle competir tanto en el extremo de la hiperescala —con superclusters de IA— como en el de la soberanía y los entornos dedicados, manteniendo una única pila tecnológica. No es un atajo, sino una inversión paciente en planos de red y virtualización de I/O que en 2025 encuentra finalmente su punto de madurez.
Prueba social: OpenAI, TikTok, NTT Data… y el «modo fábrica»
En una keynote que quiso evitar la pirotecnia, la elección de clientes invitados fue, en sí misma, una declaración.
TikTok (ByteDance), desde su equipo de ingeniería de infraestructura, explicó cómo gestionan cientos de terabits por segundo de interconexión y miles de enlaces FastConnect (100G y 400G), con un crecimiento del 60 % de usuarios activos mensuales desde 2021. Su testimonio reflejó picos de actividad difíciles de controlar sin una colaboración de ingeniería muy estrecha. Para Oracle, ese ejemplo evidencia el aprendizaje necesario para operar “a escala de cultura”: anticipar picos de demanda por estacionalidad, campañas o eventos en directo como si se tratara de una cadena de suministro global.
OpenAI, por su parte, aportó la visión más técnica de la jornada. Más allá de la anécdota sobre la puesta en marcha del centro de Abilene en once meses y la afirmación de que “200 MW ya no impresionan”, Peter Hesley describió un cambio profundo: dejar de pensar en términos de entrenamiento e inferencia y pasar a flotas fungibles de cómputo que rotan entre ambos estados según el producto, Sora, GPT-5 u otros. Para Oracle, esto exige una infraestructura elástica de ultraescala, seguridad física y lógica de primer nivel y un proceso de co-diseño con proveedores como NVIDIA, AMD o Broadcom. En el fondo, la traducción estratégica es clara: Oracle no solo vende racks de GPU, vende velocidad de ejecución y tiempos de salida al mercado.
Por último, NTT Data y PwC representaron las dos caras de un mismo eje estratégico. NTT actúa como operador e integrador soberano —con Alloy, sectores regulados y residencia de datos—, mientras que PwC mostró la capa “agente” del ecosistema de Oracle, centrada en la gobernanza, la orquestación y la replicabilidad de los casos de negocio. En conjunto, ambos ejemplos subrayan cómo Oracle busca posicionarse no solo como proveedor de infraestructura, sino también como el proveedor de los proveedores, capaz de ofrecer la base técnica sobre la que otros construyen sus propios servicios cloud.
Estas referencias no convierten automáticamente a Oracle en líder, pero sí aportan evidencia de que sus dos apuestas, extremos de escala y extremos de gobernanza/soberanía, tienen demanda real y están operativas.
De infraestructura a plataforma de datos para IA (sin mover el dato)
La otra mitad de la declaración se centra en el plano de los datos y la inteligencia, donde la infraestructura se traduce en valor empresarial. Magouyrk enlazó infraestructura con datos privados + agentes.
AI Database y AI Data Platform representan la propuesta de llevar modelos y agentes al dato, en lugar de forzar a mover el dato. El AI Database actúa como repositorio e índice unificado —incluido el vectorial—, monta catálogos externos (por ejemplo, Apache Iceberg) y aplica Real Application Security con control fino a nivel de tabla, fila, columna o celda. Sobre esa base, AI Data Platform integra modelos frontera (OpenAI, xAI, Google, Meta), indexación y RAG con control de acceso, junto a un Agent Platform capaz de utilizar herramientas como SQL, APIs o aplicaciones de Oracle y ejecutar acciones autónomas.
La iniciativa de Universal Credits multicloud para datos introduce un compromiso financiero único que permite desplegar servicios de datos de Oracle en cualquier cloud, con el mismo precio y funcionalidad. Se convierte así en un mecanismo para reducir la fricción contractual y normalizar la capa de datos de Oracle en entornos multicloud sin penalizar la contabilidad.
El subtexto estratégico aquí es claro. Si la ventaja competitiva de las empresas reside en su dato privado, Oracle quiere ser el camino más corto —y gobernable— para que LLMs y agentes puedan utilizarlo sin necesidad de reubicarlo. Y aspira a hacerlo donde esté: en OCI, en otro cloud o en el propio CPD del cliente.
Disponibilidad «a la carta»: Dedicated Region 25 y Alloy
Para que ese plan sea creíble, hace falta un modelo de entrega flexible. Oracle anunció Dedicated Region 25: de los >50 racks iniciales han pasado a 3 racks con mayor funcionalidad. Esta miniaturización del footprint, unida a Alloy (marca blanca del cloud de Oracle), habilita tres estrategias empresariales:
- Residencia y soberanía: cloud completo en tus instalaciones con las mismas APIs y servicios.
- Cloud-in-cloud: llevar la pila de datos de Oracle a otros hyperscalers sin penalización funcional ni de precio.
- Proveedor soberano: operadores/ISVs que se convierten en proveedores de cloud para su ecosistema (caso NTT).
- La implicación: Oracle puede competir donde no llegan los modelos “solo región pública” y cooperar en escenarios multicloud con reglas propias (precio, egress cero intercloud en región).
¿Ventaja estructural o narrativa convincente?
Desde la óptica de negocio, la pregunta clave es si Oracle dispone de una ventaja estructural o si su propuesta es una narrativa bien articulada pendiente de traducirse en cuota.
Entre los argumentos a favor se encuentra la alineación entre infraestructura, producto y modelo operativo. Bare metal, RDMA, Acceleron, Zero-Trust, redes multi-planar, precios simples y regiones portables no son piezas sueltas: encajan en una declaración de eficiencia y control difícil de replicar sin un rediseño profundo.
También destacan las pruebas con clientes exigencia extrema como OpenAI o TikTok, que exigen lo máximo en escala, seguridad, latencia, time-to-capacity y co-diseño. Si ahí funciona, las mejoras acaban trasladándose al resto de clientes, porque Oracle convierte esos aprendizajes en mejoras replicables para toda la plataforma.
A ello se suma una estrategia de datos pragmática, que apuesta por llevar la IA al dato con acceso controlado en lugar de forzar migraciones. La normalización de los Oracle Data Services en entornos multicloud con paridad de precio y funcionalidad reduce el coste político de adoptar estándares de datos.
En el otro extremo, persisten dudas razonables. El primero es el poder y el suministro: levantar decenas de sitios tipo “Stargate” o superclusters con cientos de megavatios implica cuellos de botella físicos y regulatorios (suelo, energía, redes). Oracle ha demostrado velocidad en Abilene, pero escalar ese ritmo de forma sostenida no depende solo de ingeniería.
También pesa el ecosistema y la “gravedad”. El mindshare del desarrollador y la inercia de herramientas y plataformas en otros clouds siguen siendo un factor de fricción. Oracle propone Code Assist, Agent Hub y otros productos, pero construir ecosistema lleva tiempo.
Por último, el reto del multicloud real. Los anuncios de egress cero y créditos multicloud son atractivos, pero su operativización en carteras complejas y contratos multinacionales será donde se mida la promesa.
Oracle no domina el mercado cloud, pero ha encontrado su propio vector de fuerza: un equilibrio entre hiperescala, soberanía y datos. Si la ejecución acompaña, esa combinación podría ser su ventaja más duradera en la era de la inteligencia artificial.
Qué significa para CIOs y líderes de datos (y qué preguntarle a Oracle)
Si estás evaluando estrategia de IA empresarial, estas son las preguntas ejecutivas que se derivan de la keynote:
- Arquitectura y costes: ¿Cómo se traduce Acceleron en SLA de rendimiento y precio para mis cargas (entrenamiento, fine-tuning, inferencia, bases de datos, analítica)? ¿Qué benchmarks comparables ofrece Oracle más allá de logos?
- Datos privados y control de acceso: ¿Puedo consultar y accionar mis datos sin moverlos con el AI Database (RLS/CLS a nivel de celda), y trazar cada acción de agentes? ¿Qué runbooks de gobernanza trae AI Data Platform por defecto?
- Modelo de entrega: ¿Mi necesidad es región pública, Dedicated Region 25 o Alloy? ¿Qué TCO/ROI comparado ofrecen estos escenarios a 3–5 años (energía, operación, refresh de HW, licencias)?
- Multicloud operativo: ¿Cómo funcionan Multi-Cloud Universal Credits en mi contrato actual? ¿Qué límites prácticos tienen (latencia, placement, soporte, auditoría)?
- Ruta de adopción: ¿Por dónde empezar? (Magouyrk/Pavlik insistieron en “empezar ya” con funciones incrustadas en apps, luego agentes y después casos a medida). ¿Qué playbooks trae Oracle para finanzas, CX/servicio, operaciones y recursos humanos?
- Plan de capacidad y riesgos físicos: ¿Cómo asegura Oracle energía, red y lead times en mi geografía? ¿Qué S-curves de capacidad compromete por contrato para mis picos (Black Friday, lanzamientos)?
Con estas preguntas, la keynote abandona el terreno de las ideas y se adentra en el de las decisiones reales.
La síntesis: una estrategia basada en foco y largo plazo
La keynote de Clay Magouyrk no hizo promesas grandilocuentes. Fue una exposición de decisiones —algunas invisibles— que, en conjunto, revelan una estrategia sobria: construir el cloud con mejor equilibrio entre rendimiento, coste y seguridad, disponible en cualquier topología (pública, dedicada, soberana o incluso alojada en otro cloud) y con una capa de datos e IA que parte de una premisa realista: el valor reside en los datos y en su gobierno.
Oracle aún debe convertir ejecución en tracción más allá de los casos emblemáticos. Pero si mantiene el ritmo y escala el modo “fábrica” (co-diseño, entrega, operación) con los clientes correctos, sí está sentando las bases para disputar —no por marketing, sino por ingeniería y unit economics— el puesto de infraestructura preferente de la IA empresarial.
En un mercado donde muchos discursos suenan parecidos, esta keynote destacó por su consistencia entre visión, arquitectura y go-to-market. Eso, en 2025, vale tanto como un roadmap: es una declaración de negocio que se puede auditar carga por carga, región por región. Y ahí es donde se ganan —o se pierden— las próximas grandes decisiones de plataforma.
