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 |
| Riesgo legal por mover datos a través de fronteras | Los datos permanecen locales, lo que simplifica el cumplimiento normativo |
| Adopción lenta debido a la complejidad de la configuración en el extranjero | Acceso rápido a clusters de GPU, sin largas esperas |
| IA tratada como proyecto piloto o centro de costos | IA tratada como fuente de ingresos |
AtlasCloud utiliza un modelo de precios de pago por uso (pay-as-you-go)Sin mínimos mensuales ni tarifas por asiento. Los usuarios solo pagan por lo que generan, con tarifas detalladas en la página de precios de la plataforma.
Con capacidad de cómputo potente y cerca, las empresas reducen el tiempo y costo necesarios para entrenar modelos de aprendizaje automático. Esto acorta el camino desde la idea hasta el retorno de la inversión.
Los recursos GPU de esta configuración pueden escalar hacia arriba o hacia abajo según la demanda. Este modelo elástico permite a su equipo acceder instantáneamente a más cómputo durante un lanzamiento, sin pagar por servidores inactivos el resto del año.
Un acceso más rápido al cómputo también acelera la llegada de nuevas funcionalidades de IA a los usuarios. Un equipo ya no debe esperar ciclos de aprovisionamiento en el extranjero para probar y desplegar una nueva aplicación.
¿Necesita modelar lo que esto podría ahorrarle a su equipo? Hable con un especialista de EdgeUno sobre una comparación de costos para sus cargas de trabajo de IA actuales.
Ya Estamos Construyendo el Futuro
Este no es un plan a largo plazo. Es un despliegue que ya está en curso. Los primeros clústeres de GPU de alta densidad están operativos en centros regionales clave:
- São Paulo, Brasil
- Bogotá, Colombia
- Santiago, Chile
- Buenos Aires, Argentina
- Ciudad de México, México
Al ubicar la capacidad de cómputo de IA en el borde, cerca de donde se generan los datos y donde los usuarios se conectan, EdgeUno y AtlasCloud convierten la IA en una herramienta práctica. Esto aplica en servicios financieros, juegos y atención médica.
Servicios financieros Los equipos pueden ejecutar verificaciones de fraude y modelos de riesgo en infraestructura local, manteniendo los datos del cliente dentro del país. Estudios de videojuegos y medios Pueden generar activos de arte, video y voz para jugadores sin enrutar cada solicitud al extranjero. Proveedores de atención médica Pueden usar infraestructura compatible con HIPAA para construir herramientas que manejen los datos de pacientes de forma responsable.
¿Su ciudad está en la lista? Contacte a EdgeUno para confirmar el acceso y los tiempos de implementación en su mercado.
Soporte experto para lanzar su plataforma de inferencia AI
La infraestructura local por sí sola no garantiza resultados. Nuestros ingenieros expertos en AI brindan soporte práctico en cada implementación, desde la primera llamada API hasta el uso completo en producción.
Las optimizaciones exclusivas de Atlas Cloud están integradas en la plataforma, ajustando la utilización de GPU para que sus peticiones funcionen eficientemente a escala. El equipo de EdgeUno conecta esta plataforma a sus sistemas existentes y apoya a sus desarrolladores durante la configuración.
Este soporte cubre más que la primera llamada API. A medida que su uso crece, los ingenieros de EdgeUno le ayudan a gestionar costos, planificar capacidad y mantener su integración operativa a medida que se lanzan nuevos modelos.
Para empresas que pasan de servidores manuales o un conjunto de cuentas de proveedores, esta configuración experta elimina la incertidumbre. Su equipo obtiene un único punto de contacto en lugar de varios tickets de soporte en diferentes plataformas.
La elección entre potencia de IA y bajo costo ha terminado. La infraestructura local de clase mundial permite a las empresas y gobiernos latinoamericanos capturar el valor real de la IA, sin enviar datos ni dinero al extranjero.
¿Listo para poner en marcha su estrategia de IA? Contactar al equipo de EdgeUno para explorar cómo la infraestructura lista para IA de AtlasCloud puede apoyar a su negocio en América Latina.
Cómo empezar en la plataforma de inferencia de IA de AtlasCloud
Conectarse requiere unos cuantos pasos sencillos. El equipo de EdgeUno puede guiar a sus desarrolladores en cada uno de ellos.
- Registrarse para una cuenta y genere su clave API desde la consola.
- Seleccione su primer modelo, ya sea un modelo de lenguaje, una herramienta de imágenes o la API Seedance 2.0 para video.
- Envíe su primera solicitud usando la API unificada, sin configuración separada por modelo.
- Escale según sea necesario, usando la misma clave en todo su flujo de trabajo.
Este proceso suele tomar minutos, no semanas. Su equipo conserva su código existente, ya que la API sigue el formato compatible con OpenAI.
AtlasCloud describe su enfoque como una plataforma de inferencia de IA multimodal, diseñada para eliminar el trabajo adicional de administrar proveedores separados. EdgeUno añade la infraestructura regional que mantiene esa plataforma cerca de sus usuarios y sus datos.
Si su equipo tiene preguntas antes de registrarse, los especialistas de EdgeUno pueden revisarle la configuración. Esto incluye analizar su pila actual y determinar qué modelos se ajustan a su caso de uso.
Preguntas frecuentes sobre la infraestructura de IA de AtlasCloud
Aquí le contamos de forma sencilla qué cambios implementará su equipo.
¿Cuántos modelos puedo acceder con una clave API de AtlasCloud?
AtlasCloud otorga a los desarrolladores acceso a más de 400 modelos de IA a través de una cuenta y una clave API. Esto cubre la generación de texto, imagen, video, audio y 3D.
¿Es AtlasCloud lo suficientemente seguro para industrias reguladas?
Sí. AtlasCloud cuenta con certificaciones SOC 2 y HIPAA, con datos cifrados en reposo y en tránsito. También está disponible el despliegue privado para equipos con requisitos de cumplimiento más estrictos.
¿Qué tan rápido puede un desarrollador integrar AtlasCloud?
La configuración toma minutos, no semanas. Un desarrollador puede registrarse, generar una clave API y realizar una primera llamada API el mismo día, sin lista de espera.
¿AtlasCloud cobra tarifas mensuales?
No. AtlasCloud opera con un modelo de pago por uso, sin mínimos mensuales ni tarifas por asiento. Los equipos solo pagan por lo que generan.
¿Dónde puedo usar la infraestructura AtlasCloud de EdgeUno en Latinoamérica?
EdgeUno actualmente opera AtlasCloud compute en São Paulo, Bogotá, Santiago, Buenos Aires y Ciudad de México, y tiene planeados más centros regionales.
¿AtlasCloud puede manejar la generación de imágenes, videos y voz simultáneamente?
Sí. Las funciones de IA de medios de la plataforma cubren la generación de imágenes, modelos de video y audio o voz, todo accesible a través de la misma API y cuenta.
¿Necesita integraciones separadas para cada proveedor de IA?
No. La API unificada de AtlasCloud reemplaza la necesidad de integraciones de proveedores separadas, por lo que sus desarrolladores gestionan una conexión en lugar de muchas.
