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Amplía la Escalabilidad Global de la IA: Nueva Función de Inferencia Cruzada Regional en Amazon Bedrock con Claude Sonnet 4.5 de Anthropic

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Elena Digital López

Las organizaciones de todo el mundo están adoptando la inteligencia artificial generativa para mejorar la experiencia del cliente y fomentar la innovación. Pero con el aumento de las cargas de trabajo de IA, garantizar un rendimiento consistente se ha vuelto un desafío. Frente a esto, se ha introducido una solución innovadora en Amazon Bedrock: la inferencia cruzada entre regiones (CRIS).

Esta nueva función gestiona automáticamente las solicitudes de inferencia a través de múltiples regiones de AWS, permitiendo a las aplicaciones manejar picos de tráfico sin esfuerzo y mejorar el rendimiento sin necesidad de anticipar fluctuaciones. La CRIS utiliza «perfiles de inferencia» que especifican un modelo base y las regiones para dirigir las solicitudes.

Una reciente evolución es la disponibilidad de la inferencia cruzada global con Claude Sonnet 4.5 de Anthropic. Esta funcionalidad permite elegir entre un perfil geográfico específico o global, optimizando así el procesamiento de solicitudes. La CRIS global distribuye inteligentemente las solicitudes usando regiones comerciales disponibles mundialmente, maximizando el rendimiento en momentos pico.

La seguridad sigue siendo una prioridad, ya que los datos transmitidos permanecen protegidos dentro de la red segura de AWS. Además, Amazon CloudWatch y AWS CloudTrail continúan registrando las actividades en la región de origen, facilitando el monitoreo.

Para implementar esta funcionalidad, los desarrolladores deben configurar el ID del perfil de inferencia global y ajustar permisos a través de AWS Identity and Access Management. El uso de la CRIS global no solo mejora el rendimiento y fiabilidad, sino que también ofrece un ahorro del 10% en costos en comparación con la inferencia cruzada geográfica tradicional.

Con la inferencia cruzada global, las empresas podrán optimizar el valor de su inversión en Amazon Bedrock, manejando eficientemente cargas de trabajo masivas y escenarios de recuperación ante desastres. Esta capacidad ofrece una nueva dimensión para las aplicaciones de IA en un entorno cada vez más interconectado y exigente.

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