La infraestructura AI de AtlasCloud ya está operativa en los centros de datos de EdgeUno en toda Latinoamérica. Esto le brinda a los equipos regionales acceso local a una plataforma completa de inferencia AI, por lo que ya no necesitan enviar datos al extranjero para desarrollar con AI.
La promesa incumplida de la AI en Latinoamérica
La Inteligencia Artificial (AI) no es el futuro. Es el motor del presente. Todos hemos visto las presentaciones con gráficos sobre cómo la AI transformará nuestros negocios.
Para muchas empresas en Latinoamérica, la realidad es diferente. La adopción de AI choca contra un muro invisible. Ese muro no es la falta de habilidades o presupuesto de software. Es la ubicación del cómputo.
Durante años, ejecutar tareas exigentes de AI ha significado enviar datos al extranjero. Esto incluye el entrenamiento de Large Language Models (LLMs), la ejecución de modelos financieros y visión por computadora. Las empresas de la región carecían de opciones locales.
Esto cuesta a las empresas el doble:
Costos ocultos. La transferencia de datos transfronterizos y el cómputo en el extranjero incrementan los costos operativos.
Riesgo de datos. Mover datos sensibles a través de fronteras plantea preocupaciones de soberanía y cumplimiento.
Esto no es solo un problema técnico. Moldea decisiones empresariales reales, como qué proyectos reciben financiación y cuáles se quedan estancados como pilotos. Los equipos a menudo retrasan los proyectos de IA simplemente porque la capacidad de cómputo que necesitan se encuentra en otro continente.
EdgeUno y AtlasCloud Unen Fuerzas
En EdgeUno, nuestra misión es simple: construir el cimiento digital de Latinoamérica. Por eso formamos una alianza estratégica con AtlasCloud, una plataforma de inferencia de IA multimodal completa. Juntos, eliminamos la barrera entre las empresas latinoamericanas y la capacidad de cómputo de IA de clase mundial.
Esta asociación combina dos fortalezas. EdgeUno aporta su huella de red de 17 países y más de 50 data centers, lo que sitúa la infraestructura en el borde de la red. AtlasCloud aporta la capa de inferencia de IA que convierte esa infraestructura en una plataforma que los desarrolladores pueden utilizar inmediatamente.
Ninguna pieza funciona bien sola. La infraestructura sin una capa de inferencia son solo servidores. Una plataforma de inferencia sin infraestructura local aún envía sus datos al extranjero. Juntos, conectan a usuarios, desarrolladores y capacidad de cómputo en la misma región.
Lo que le ofrece la One API de AtlasCloud
AtlasCloud es an AI inference platform that connects developers to more than 400 AI models through one unified API. This covers large language models, image generation, video models, and audio, all through one API key.
Instead of managing a separate integration for every AI provider, a team connects once. That one connection reaches the full model catalog, so there is no need to manage separate vendor relationships for each modality.
AtlasCloud’s API is OpenAI-compatible, so teams already using the OpenAI SDK can switch with minimal code changes. Developers can sign up, generate an API key, and make their first request within minutes.
The catalog spans five modalities: text and reasoning, image, video, audio, and 3D. Large language models on the platform include DeepSeek, Qwen, and GLM, called by model ID through the same endpoint used for image and video requests.
This range matters because AI moves fast. New models launch often, and each one has a different strength. Some are built for coding help. Others are built for image, video, or voice generation.
Instead of testing and integrating each new model on its own, a team can access new models through the same API key on day one. That saves engineering time and keeps the whole workflow in one place.
Seedance 2.0 y Media AI en una API unificada
El catálogo de AtlasCloud abarca modelos de media AI y modelos de lenguaje. Esto incluye modelos de video, herramientas de imagen como Flux y GPT Image, y modelos nuevos que se añaden tan pronto como se lanzan.
Un ejemplo es la API Seedance 2.0que soporta entradas cuadrimodales de texto, imagen, video y audio. Proporciona a los desarrolladores control sobre el movimiento de la cámara y las acciones de los personajes a lo largo de las tomas, todo desde un solo prompt.
AtlasCloud también soporta conexiones nativas MCP, por lo que los equipos pueden conectar la plataforma a sus herramientas y flujos de trabajo existentes. Esto significa que una configuración cubre todo el flujo de trabajo, desde una única llamada API hasta un activo finalizado.
La galería de modelos de AtlasCloud permite a los desarrolladores explorar creaciones comunitarias para obtener inspiración antes de escribir su propio prompt. Una función de explorador de modelos también permite a un equipo ejecutar un prompt a través de varios modelos y comparar los resultados lado a lado.
Estas funciones ayudan a los equipos a romper el hábito de probar modelos uno por uno en pestañas separadas. Todo reside dentro de la misma cuenta.
La Ventaja de Atlas Cloud
Across every industry, from a fintech team in São Paulo to a media studio in New York, the same problem shows up. Tech teams end up managing too many vendors just to cover text, image, and video generation.
Atlas Cloud replaces that patchwork with one account. That saves your developers’ skills for building product, not for wiring together yet another API.
Enterprise Grade Security You Can Trust
AI infrastructure only helps a business if it passes a security review. AtlasCloud is SOC 2 certified and HIPAA compliant, with data encrypted at rest and in transit. HIPAA compliance and SOC 2 certification together give the enterprise grade security that matters for any company that handles customer records or financial data.
AtlasCloud backs its platform with a 99.9%+ uptime commitment. For companies with stricter data needs, private deployment options keep sensitive workloads on dedicated servers instead of shared ones.
Running this compute inside EdgeUno’s regional data centers means Latin American companies get this security close to home, and save money they would otherwise spend on offshore transfer fees. Sensitive data no longer needs to leave the country.
Want help scoping a secure AI deployment? Contact EdgeUno’s specialists para revisar sus necesidades de residencia de datos y cumplimiento.
Por qué la computación local y el Edge son importantes para la IA
La infraestructura Edge ubica los servidores cerca de donde residen los usuarios y los datos. Para la IA, esto reduce la distancia que los datos deben recorrer antes de que un modelo pueda procesarlos.
Distancias más cortas significan menor latencia para las solicitudes. Esto es crucial para usos en tiempo real, como un chatbot, una herramienta de voz o una función de generación de video en vivo.
Las plataformas de nube de IA construidas con nodos locales también mejoran la disponibilidad. Si un sitio tiene un problema, las solicitudes pueden enrutarse a otra ubicación cercana en lugar de fallar o cruzar un océano. Esto también apoya la recuperación ante desastres, ya que las cargas de trabajo no están atadas a una única instalación.
La infraestructura local también ayuda a los equipos distribuidos. Los desarrolladores en diferentes ciudades pueden conectarse a la misma plataforma regional, en lugar de enrutar cada solicitud a través de un centro de datos en otro continente.
El Impacto Empresarial: De la Tecnología a la Ganancia
Esta alianza no es solo una actualización tecnológica. Cambia lo que la IA le cuesta a su negocio y lo que puede recuperar.
| Antes de la Alianza | Con EdgeUno Atlas Cloud (Local) |
|---|
| Alto costo por usar computación fuera de la región | Menores costos operativos y menos tarifas de transferencia de datos |
| Legal risk from moving data across borders | Data stays local, which simplifies compliance |
| Slow adoption due to offshore setup complexity | Fast access to GPU clusters, with no long wait |
| AI treated as a pilot project or cost center | AI treated as a source of revenue |
AtlasCloud uses a pay-as-you-go pricing model, with no monthly minimums and no seat fees. Users only pay for what they generate, with rates listed on the platform’s pricing page.
With powerful compute close by, companies cut the time and cost needed to train machine learning models. This shortens the path from idea to return on investment.
The GPU resources behind this setup can scale up or down based on demand. This elastic model means a team gets instant access to more compute during a launch, without paying for idle servers the rest of the year.
Faster access to compute also speeds up how quickly new AI features reach users. A team no longer waits on offshore provisioning cycles to test and deploy a new application.
Need to model what this could save your team? Hable con un especialista de EdgeUno about a cost comparison for your current AI workloads.
We Are Already Building the Future
This is not a long-term plan. It is a rollout already underway. The first high-density GPU clusters are live in key regional hubs:
- São Paulo, Brazil
- Bogotá, Colombia
- Santiago, Chile
- Buenos Aires, Argentina
- Ciudad de México, México
By placing AI compute at the edge, close to where data is made and users connect, EdgeUno and AtlasCloud make AI a practical tool. This applies across financial services, gaming, and healthcare.
Financial services teams can run fraud checks and risk models on local infrastructure, keeping customer data in-country. Gaming and media studios can generate art, video, and voice assets for players without routing every request offshore. Healthcare providers can use HIPAA-compliant infrastructure to build tools that handle patient data responsibly.
Is your city on the list? Reach out to EdgeUno to confirm access and setup timelines for your market.
Expert-Led Support to Launch Your AI Inference Platform
Local infrastructure alone does not guarantee results. Our expert AI engineers bring hands-on support to every deployment, from first API call to full-scale production use.
Atlas Cloud exclusive optimizations are built into the platform, tuning GPU utilization so requests run efficiently at scale. EdgeUno’s team connects that platform to your existing systems and supports your developers through setup.
This support covers more than the first API call. As your usage grows, EdgeUno’s engineers help manage costs, plan capacity, and keep your integration running as new models launch.
For companies moving off manual servers or a patchwork of vendor accounts, this expert led setup removes the guesswork. Your team gets one point of contact instead of several support tickets across different platforms.
The choice between AI power and low cost is over. World-class local infrastructure lets Latin American businesses and governments capture the real value of AI, without sending data or money offshore.
Ready to move your AI strategy into action? Contact EdgeUno’s team to explore how AtlasCloud’s AI-ready infrastructure can support your business in Latin America.
How to Get Started on AtlasCloud’s AI Inference Platform
Getting connected takes a few simple steps. EdgeUno’s team can walk your developers through each one.
- Sign up for an account and generate your API key from the console.
- Pick your first model, whether that’s a language model, an image tool, or the Seedance 2.0 API for video.
- Send your first request using the unified API, with no separate setup per model.
- Scale as needed, using the same key across your entire workflow.
This process usually takes minutes, not weeks. Your team keeps its existing code, since the API follows the OpenAI-compatible format.
AtlasCloud describes its approach as a full-modal AI inference platform, built to remove the extra work of managing separate providers. EdgeUno adds the regional infrastructure that keeps that platform close to your users and your data.
If your team has questions before signing up, EdgeUno’s specialists can walk through the setup with you first. That includes reviewing your current stack and mapping out which models fit your use case.
Common Questions About AtlasCloud AI Infrastructure
Here is the short story on what changes for your team, in plain terms.
How many models can I access with one AtlasCloud API key?
AtlasCloud gives developers access to more than 400 AI models through one account and one API key. This covers text, image, video, audio, and 3D generation.
Is AtlasCloud secure enough for regulated industries?
Yes. AtlasCloud holds SOC 2 and HIPAA certifications, with data encrypted at rest and in transit. Private deployment is also available for teams with stricter compliance needs.
How fast can a developer integrate AtlasCloud?
Setup takes minutes, not weeks. A developer can sign up, generate an API key, and make a first API call the same day, with no waitlist.
Does AtlasCloud charge monthly fees?
No. AtlasCloud runs on a pay-as-you-go model, with no monthly minimums or seat fees. Teams pay only for what they generate.
Where can I use EdgeUno’s AtlasCloud infrastructure in Latin America?
EdgeUno currently runs AtlasCloud compute in São Paulo, Bogotá, Santiago, Buenos Aires, and Mexico City, with more regional hubs planned.
Can AtlasCloud handle image, video, and voice generation together?
Yes. The platform’s media AI features cover image generation, video models, and audio or voice generation, all reachable through the same API and account.
Do I need separate integrations for each AI provider?
No. AtlasCloud’s one unified API replaces the need for separate vendor integrations, so your developers manage one connection instead of many.
