Un runtime de IA gobernado para entornos soberanos e híbridos
GREENPOW da a los responsables de plataforma, seguridad e IA un runtime privado y multimodelo para desplegar, gobernar y escalar agentes y flujos de conocimiento empresariales en los entornos que ya controlan.
El reto
- Dispersión de IA entre pilotos, herramientas en la sombra y endpoints SaaS sin control.
- Datos sensibles, código fuente y credenciales filtrándose a apps de IA públicas.
- Concentración en hiperescalares y proveedores de modelos sin ruta de salida limpia.
- EU AI Act, NIST AI RMF y guía del EDPB convierten la IA en problema de defendibilidad.
- Infraestructura, GPUs y gobierno por detrás de la demanda interna de IA.
- Plataformas de agentes que parecen herramientas de desarrollo, no runtimes empresariales.
Cómo lo resuelve GREENPOW
Runtime privado y multimodelo
Ejecuta modelos open-weight y frontera dentro de tu entorno bajo un único plano de políticas, no dentro del workspace de un proveedor.
Agentes y flujos gobernados
Identidad, retención, gobierno de herramientas, evaluación y logs de auditoría como controles de primera clase, por tenant y por carga.
Orquestación entre entornos
Un plano de control entre cloud privada, soberana, estate híbrido y edge, con ubicación de cargas por política.
Soberanía como opción de despliegue
Fija datos, modelos y acceso de operadores a la jurisdicción que la carga realmente requiere.
Observabilidad de producción
Trazas, evaluaciones, lógica de fallback y telemetría lista para incidentes en cargas de IA que deben seguir funcionando.
Ubicación de IA consciente del carbono
MAIZX ubica inferencia y entrenamiento donde lo permiten las señales de energía y red, sin romper residencia, latencia ni gobierno.
Casos de uso
Asistentes empresariales privados y conocimiento corporativo
Copilotos internos con aislamiento de memoria por unidad de negocio, despliegue privado y recuperación auditable.
Automatización gobernada y agentes entre sistemas
Agentes de IT, operaciones, cumplimiento y servicio interno conectados a sistemas de registro, no demos abstractos multiagente.
Gobierno y observabilidad de IA
Enforcement de políticas, logging de uso, visibilidad de routing de modelos y rollout controlado entre equipos.
Copilotos en industrias reguladas
Cargas de IA financieras, sanitarias y del sector público con localidad de datos, atestación y computación confidencial.
IA soberana sobre datos sensibles
Inferencia y fine-tuning sobre datos que no pueden salir de la jurisdicción, con modelos open-weight o frontera bajo contrato.
Un runtime gobernado necesita memoria gobernada
Un runtime de IA sin capa de memoria operativa filtra contexto entre tenants y olvida lo que debería recordar. Cortex da a cada tenant, equipo o cliente su propio espacio de memoria, retención configurable y un libro de auditoría de cada prompt, recuperación y acción de agente. Continuidad sin contaminación, con un registro defendible de lo que el agente supo y cuándo.
Economia de GREENPOW para este sector
Entrenamiento e inferencia en GPU donde la ubicacion, la planificacion y el mix energetico mueven a la vez el coste unitario y el Scope 2.
- Palanca de coste de computo
- 20-40%
- Evidencia de carbono
- gCO2e por job
- Riesgo operativo
- Opciones GPU soberanas
Reduccion de coste modelada gracias a ubicacion sensible al carbono y planificacion fuera de pico frente a una unica region por defecto.
Energia y huella de carbono por job de entrenamiento e inferencia. Etiqueta: Modelado, validado en I+D.
Regiones UE y capacidad soberana para datos de entrenamiento y artefactos de modelo sensibles.
- Las cifras mostradas son valores modelados por defecto. Confirmar la fuente antes de publicar cualquier cifra. Ver /es/impact#methodology y /es/impact#evidence-labels.
En qué puedes confiar
- Posicionado como runtime de IA empresarial, no como otro asistente o gateway de modelos.
- Multimodelo y multientorno por diseño, con rutas de salida explícitas.
- Gobierno, auditoría y aislamiento como producto core, no como complementos.
- Sin afirmaciones de sostenibilidad sin fuente medida bajo nuestra política de claims.
Preguntas frecuentes
¿Esto sustituye a OpenAI, Anthropic o Bedrock?
No. GREENPOW es el runtime gobernado por encima de los modelos. Puedes usar OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI, open-weight o self-hosted dentro de un único estate controlado por políticas.
¿Tenemos que auto-hostear todos los modelos?
No. Eliges por carga: modelos open-weight self-hosted dentro de tu límite, proveedores frontera bajo términos enterprise o una mezcla enrutada por política.
¿En qué se diferencia de Azure OpenAI o AWS Bedrock?
Son excelentes dentro de un hiperescalar. GREENPOW opera por encima de varias nubes, entornos soberanos y sitios edge, para que el gobierno de IA no quede anclado a un único proveedor.
¿Puede nuestro equipo de seguridad rastrear de verdad lo que hizo un agente?
Sí. Cada prompt, recuperación, llamada a herramienta y acción de agente se registra contra el límite del tenant y queda disponible para auditoría y respuesta a incidentes.
¿Cómo ayuda con la EU AI Act?
No afirmamos cumplimiento llave en mano. Damos los puntos de despliegue, control, logging y evidencia que hacen realista la defendibilidad, mapeados a AI Act, NIST AI RMF y guía del EDPB cuando aplica.
¿Podemos empezar pequeño?
Sí. La entrada habitual es un flujo gobernado, normalmente un asistente privado o un agente entre sistemas, y luego extender el mismo runtime a más equipos y casos.
Lleva la IA empresarial de pilotos a producción gobernada
Definamos un flujo de IA privado y de alto valor que puedas poner en producción este trimestre, bajo tu gobierno y dentro de tu entorno.
Las cifras de carbono de esta página siguen nuestra política de claims. Cómo lo medimos · Etiquetas de evidencia (Observado / Medido / Modelado / Validado en I+D).