Broadcom ha annunciato VMware Cloud Foundation 9.1, posizionando la piattaforma come base per il cloud privato ottimizzata per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale in produzione. La release si concentra su una maggiore integrazione tra IA e Kubernetes, un supporto hardware ampliato per AMD, Intel e NVIDIA e funzionalità di sicurezza integrate progettate per le implementazioni di IA aziendali. L'aggiornamento si rivolge alle organizzazioni che utilizzano applicazioni di inferenza e di IA agentica emergente, con particolare attenzione al controllo dei costi, alla flessibilità dell'infrastruttura e alla governance dei dati.
Radius Tech ha realizzato il report Private Cloud Outlook 2026 in collaborazione con Broadcom. L'indagine globale ha coinvolto 1,800 responsabili IT di grandi aziende.
L'azienda ha inoltre condiviso i primi risultati del suo prossimo report Private Cloud Outlook 2026, che indicano un continuo spostamento verso il cloud privato per l'IA in produzione. Secondo i dati preliminari, il 56% delle organizzazioni esegue o prevede di eseguire carichi di lavoro di inferenza in ambienti privati, rispetto al 41% nel cloud pubblico, un calo rispetto all'anno precedente. Le preoccupazioni relative ai costi rimangono un fattore determinante, con il 62% dei responsabili IT che cita i costi dell'infrastruttura di IA generativa come un problema importante. Inoltre, il 36% segnala nuove esigenze in materia di protezione dei dati, privacy e gestione del rischio, derivanti dall'adozione dell'IA.
Krish Prasad, vicepresidente senior e direttore generale della divisione VMware Cloud Foundation di Broadcom, ha evidenziato tre sfide principali che le aziende devono affrontare nell'adozione dell'IA: le preoccupazioni relative alla privacy dei dati e della proprietà intellettuale, l'aumento dei costi dell'infrastruttura e la predisposizione per l'IA agentiva. Ha sottolineato che VCF 9.1 offre una piattaforma unificata in grado di affrontare questi problemi fornendo un'infrastruttura avanzata per l'IA privata, abilitando la sicurezza zero-trust, ottimizzando i costi attraverso scelte infrastrutturali intelligenti e supportando sia i flussi di lavoro agentivi che l'inferenza accelerata su un'unica piattaforma.
Efficienza dei costi e delle infrastrutture
VCF 9.1 introduce diverse ottimizzazioni dell'infrastruttura per migliorare l'efficienza delle risorse per carichi di lavoro misti di intelligenza artificiale e tradizionali. Broadcom dichiara una riduzione fino al 40% dei costi dei server grazie alla gestione intelligente della memoria, che consente una maggiore densità di carico di lavoro senza hardware aggiuntivo. L'efficienza dello storage viene inoltre migliorata grazie a tecniche di compressione e deduplicazione avanzate nelle pipeline di dati per l'IA, riducendo il costo totale di proprietà (TCO) fino al 39%.
Un altro ambito di interesse riguarda le operazioni Kubernetes. La piattaforma è progettata per ridurre i costi operativi fino al 38%, migliorando al contempo la scalabilità e la velocità di implementazione. Broadcom evidenzia inoltre i miglioramenti operativi, tra cui aggiornamenti dei cluster quattro volte più veloci e il raddoppio della capacità della flotta, che consentono alle aziende di scalare più rapidamente l'infrastruttura AI in ambienti distribuiti.
Piattaforma unificata per carichi di lavoro misti
VCF 9.1 prosegue l'impegno di VMware verso un modello di infrastruttura unificato che supporti macchine virtuali, container e carichi di lavoro di intelligenza artificiale sulla stessa piattaforma. Ciò include il supporto sia per l'inferenza accelerata da GPU sia per i flussi di lavoro agentici ad alto utilizzo della CPU, rispecchiando la crescente necessità di bilanciare requisiti di calcolo eterogenei.
La piattaforma amplia le capacità di Kubernetes offrendo una maggiore scalabilità del cluster, tempi di implementazione più rapidi e finestre di aggiornamento più brevi rispetto alle versioni precedenti. Questi miglioramenti sono pensati per supportare servizi di intelligenza artificiale di livello produttivo che richiedono disponibilità continua e tempi di inattività minimi.
Gli strumenti operativi sono stati inoltre migliorati con nuove funzionalità di osservabilità che forniscono metriche come il tempo di generazione del primo token, il throughput dei token e l'utilizzo della GPU su diverse tipologie di acceleratori. Ciò consente una messa a punto delle prestazioni e una pianificazione della capacità più granulari. Inoltre, i modelli di applicazione riutilizzabili permettono ai team di standardizzare le implementazioni multi-VM e basate su container, riducendo le discrepanze di configurazione tra i diversi ambienti.
Flessibilità hardware e integrazione nell'ecosistema
Broadcom pone l'accento sul supporto di un ecosistema aperto in VCF 9.1, con compatibilità multi-acceleratore per GPU AMD e NVIDIA, nonché supporto per CPU AMD e Intel. La piattaforma si integra inoltre con tecnologie di rete basate su standard come EVPN e VXLAN, inclusa l'interoperabilità con Arista Universal Cloud Network.
Questo approccio consente alle aziende di combinare hardware diversi in base ai requisiti del carico di lavoro e alla disponibilità, un aspetto importante viste le continue limitazioni di fornitura nel mercato delle GPU.
Automazione e operazioni scalabili
L'automazione è un tema centrale di questa versione. VCF 9.1 estende le funzionalità di gestione della flotta per supportare fino a 5,000 host e include operazioni automatizzate del ciclo di vita che riducono l'intervento manuale. Gli aggiornamenti dei cluster sono notevolmente accelerati, con supporto per ambienti distribuiti e isolati dalla rete.
Viene inoltre migliorata la gestione multi-tenant, che consente l'isolamento dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale tra team o clienti, mantenendo al contempo un elevato utilizzo delle risorse GPU e CPU condivise. Ciò è particolarmente rilevante per i fornitori di servizi e le grandi aziende che consolidano la propria infrastruttura di intelligenza artificiale.
La piattaforma riduce ulteriormente la dipendenza da dispositivi esterni integrando servizi virtualizzati di bilanciamento del carico e sicurezza tramite VMware Avi Load Balancer e vDefend. Ciò contribuisce a ridurre le spese in conto capitale, mantenendo al contempo la resilienza delle applicazioni e l'automazione del ciclo di vita.
Sicurezza integrata e architettura Zero Trust
La sicurezza è integrata nell'infrastruttura di VCF 9.1, con particolare attenzione alla protezione dei modelli di intelligenza artificiale, dei dati di addestramento e delle pipeline di inferenza. La piattaforma implementa la segmentazione zero-trust tra i carichi di lavoro, inclusi gli ambienti Kubernetes, e introduce il rilevamento e la prevenzione distribuiti delle intrusioni con ispezione ad alta velocità.
Le nuove funzionalità di ripristino da ransomware offrono ambienti di ripristino isolati e strumenti di convalida, e si integrano con la sicurezza degli endpoint CrowdStrike Falcon. Questo approccio è progettato per proteggere le risorse di intelligenza artificiale di alto valore, mantenendo al contempo i dati localizzati per soddisfare i requisiti di sovranità.
Le funzionalità di conformità continua automatizzano il monitoraggio e la correzione in linea con le policy definite, aiutando le organizzazioni a mantenere la conformità agli audit senza strumenti aggiuntivi. L'applicazione di patch in tempo reale riduce ulteriormente il rischio operativo consentendo aggiornamenti senza tempi di inattività nella maggior parte dei casi d'uso, supportando servizi di intelligenza artificiale sempre attivi.
La nostra opinione: una forte evoluzione della piattaforma, ma non la destinazione predefinita per l'IA.
VMware Cloud Foundation 9.1 rappresenta un logico passo avanti per Broadcom, soprattutto nel suo tentativo di riposizionare VMware come piattaforma valida per l'intelligenza artificiale aziendale. L'enfasi sul cloud privato, sulla sicurezza integrata e sulle operazioni unificate tra macchine virtuali, container e GPU è in linea con le richieste di molte grandi organizzazioni che stanno spostando i carichi di lavoro di inferenza più vicino ai propri dati.
La questione si complica quando si considera come l'infrastruttura di intelligenza artificiale viene effettivamente implementata oggi. Le moderne pipeline di IA distribuite si basano su architetture Kubernetes-first, con design infrastrutturali sempre più modulari che privilegiano la flessibilità e l'accesso diretto al calcolo accelerato. In questi ambienti, VMware non è in genere il piano di controllo e, in molti casi, diventa un livello aggiuntivo anziché la base.
Il costo è un altro fattore difficile da ignorare. Broadcom presenta VCF 9.1 come una soluzione per ridurre la spesa infrastrutturale grazie a una maggiore efficienza, ma questa argomentazione si scontra con le continue preoccupazioni dei clienti aziendali in merito alle licenze VMware e al costo totale di proprietà. Questa tensione è particolarmente evidente nelle organizzazioni più piccole, dove i team che potrebbero beneficiare di una piattaforma più integrata sono spesso i più sensibili alle modifiche delle licenze e al vincolo di piattaforma. Le aziende più grandi, al contrario, sono più propense ad assorbire tali costi e a investire in competenze specifiche su Kubernetes per costruire e gestire infrastrutture di intelligenza artificiale su larga scala.
VCF 9.1 conserva ancora un ruolo ben definito. Le aziende che hanno già investito molto in VMware, soprattutto quelle che danno priorità alla governance dei dati, alla coerenza operativa e all'infrastruttura privata, potrebbero trovare questo approccio interessante per l'inferenza e i servizi di IA in fase iniziale. Tuttavia, per le implementazioni di IA ex novo, o per i team che si muovono al ritmo dei framework di IA attuali, il punto di riferimento rimane rappresentato dagli stack nativi di Kubernetes e dall'infrastruttura progettata specificamente per i carichi di lavoro di IA distribuiti.
Il risultato non è tanto legato al fatto che VMware diventi il punto di riferimento per l'IA aziendale, quanto piuttosto alla necessità di VMware di rimanere rilevante man mano che i carichi di lavoro di IA iniziano a integrarsi nelle aziende.
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