Broadcomは、VMware Exploreにおいて、企業データに近い場所でAIモデルを実行するように設計されたプライベートクラウドアーキテクチャであるVMware Private AI Cloudを発表しました。このプラットフォームは、機密データを外部のモデルプロバイダーに移動させるのではなく、組織のプライベートインフラストラクチャ内でモデルをデータの近くに配置することを目的として設計されています。
VMware Private AI Cloudは、VMware Cloud Foundation（VCF）、VMware AI Factory、VMware Tanzu Platform、VMware vDefend、およびVMware Avi Load Balancerを統合した環境を提供し、推論ワークロード、エージェントアプリケーション、コンテナ化されたサービス、および従来の仮想マシンを実行できます。このアプローチにより、企業はAIワークロードと汎用ワークロードの両方に対して共通のインフラストラクチャと運用モデルを利用できるだけでなく、データの保存場所、セキュリティポリシー、およびリソース消費に対する制御を維持できます。
ブロードコム・インフラストラクチャ・ソフトウェア・グループの社長であるラム・ベラガ氏は、このプラットフォームをプライベートクラウドとプライベートAIインフラストラクチャの融合点と表現しました。その目的は、データ主権、コンプライアンス管理、予測可能な運用コストを損なうことなく、本番環境における推論アプリケーションとエージェント型アプリケーションをサポートすることです。
VCFはAIインフラとトークンコストに焦点を当てる
VMware Private AI Cloudは、企業におけるAI導入における3つの主要なコスト領域、すなわちハードウェアの設備投資、運用上の複雑さ、およびトークン消費量に対処するように設計されています。これらのコストは、組織が小規模なAIパイロットから、より大規模なモデル、より高いリクエスト量、およびより多くのGPU容量を必要とする本番環境の推論ワークロードへと移行するにつれて増加する可能性があります。
VMware Cloud Foundation 9では、リソース利用率の向上を目的としたインフラストラクチャ機能が導入されています。NVMeメモリ階層化により、高速NVMeストレージを追加の階層として使用することで利用可能なメモリ容量を拡張できます。また、クラスタ全体のストレージ重複排除により、環境全体で重複するデータを削減できます。これらの機能は、大量のメモリとストレージリソースを必要とするAIワークロードのインフラストラクチャ効率を向上させるように設計されています。
VCFは、複数のベンダーのCPU、GPU、その他のアクセラレータを含む、異種混在のインフラストラクチャもサポートしています。このプラットフォームは、主要なOEMおよびODMメーカーが提供するサーバーシステムをサポートしており、組織は単一のハードウェア構成を採用するのではなく、ワークロードの要件、可用性、コストに基づいてハードウェアを選択できます。
このプラットフォームには、AIリソースの消費を制御するための管理機能も追加されています。トークン監視機能により、モデルの使用状況と推論アクティビティを可視化できます。また、マルチテナントモデル共有機能により、複数のユーザーまたはアプリケーションが共通のモデルサービスにアクセスできます。強化されたGPUおよびvGPUトラッキング機能により、アクセラレータの割り当てと利用状況に関するより詳細な情報が得られます。AIメトリクス監視ダッシュボードは、これらの測定値を一元化された運用ビューに集約します。
VMware AI Factoryが本番環境への移行プロセスを自動化
Broadcomはまた、VMwareプライベートAIクラウドのソフトウェア定義基盤であるVMware AI Factoryを発表しました。VMware AI Factoryは、AI対応インフラストラクチャの導入を簡素化し、物理ハードウェアから本番環境のエンドポイントへの移行に必要な時間を短縮することを目的としています。
このプラットフォームは、初期インフラストラクチャの展開と継続的な運用（Day 2）の両方をカバーするように設計されています。これには、インフラストラクチャのプロビジョニングの自動化、モデルサービスの展開、および展開後のAIワークロードの運用要件の管理が含まれます。ブロードコムはまた、VMware AI Factoryを、モデルの使用量が増加するにつれてトークンエコノミクスとリソース消費の可視性を向上させるメカニズムとして位置付けています。
VCFモデルランタイムはvLLMをベースとしており、サポート対象モデルに共通のサービングレイヤーを提供します。Broadcomによると、VCFの顧客は150種類以上のオープンソースおよび商用モデルをプラットフォーム上で実行できます。これにより、組織は言語サポート、コンテキスト要件、マルチモーダル機能、推論性能、ハードウェア互換性に基づいてモデルを選択できます。
検証済みモデルによりプライベートモデルサービスが利用可能になる
Broadcomは、Google、NVIDIA、NEC、Alibaba Cloud、およびZ.aiのモデルがVMware Cloud Foundation向けにテストおよび検証されたことを発表しました。この検証プログラムは、企業が選択したモデルをオンプレミス環境に展開し、Model-as-a-Serviceを通じて社内ユーザーに提供するためのより明確な道筋を提供することを目的としています。
VCF向けに発表された検証済みモデルは以下のとおりです。
- NVIDIA Nemotron 3: Nemotron 3ファミリーは、ハイブリッドなMamba-Transformer Mixture-of-Expertsアーキテクチャに基づいたオープンなマルチモーダルモデルを提供します。これらのモデルは、最大1万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、エンタープライズアプリケーション全体にわたる長時間実行可能なエージェントワークフロー向けに設計されています。
- Google DeepMind Gemma 4: Gemma 4は、ローカル実行を目的としたオープンソースかつオープンウェイトのマルチモーダルモデルファミリーです。VCF上で利用可能になったことで、組織は自社のインフラストラクチャ内で自律型エージェントを開発・展開できるようになりました。
- NEC cotomi: NECのcotomiモデルは日本語に最適化されており、厳選されたデータセットで学習されている。ブロードコムは、このモデルによってトークン効率が40%向上すると述べている。
- Alibaba Cloud Qwen 3.7-27B: 1万トークンのコンテキストウィンドウを持つ独自のマルチモーダルモデル。マルチモーダル推論機能を備え、エージェントワークロード向けに設計されています。
- Z.ai GLM 5.2: GLM 5.2は、ローカルコーディングおよび推論エージェント向けに設計されたオープンソースの汎用言語モデルです。このモデルは、データを企業環境内に保持しながら、複数ステップの自律的なワークフローをサポートすることを目的としています。
モデル検証の取り組みは、商用モデルやオープンソースモデルをプライベートインフラストラクチャ上で実行したい企業にとって、導入時の不確実性を低減することを目的としています。ブロードコムは、モデルプロバイダーが同社と協力して、検証済みのモデルをVCFの統合サービスを通じて利用できるようにしていると述べています。
Broadcomの「プライベートクラウド展望2026」によると、企業の56%が既にプライベートクラウド上で本番環境のAI推論を実行しているか、実行を計画しているとのことです。VCFは、既存の仮想マシン、Kubernetesワークロード、コンテナ化されたサービスと連携して、これらの導入をサポートする体制を整えています。
Broadcomによると、MLPerf Inference v5.1規格を用いた独立したテストにより、VCFはベアメタルインフラストラクチャと同等のパフォーマンスを発揮することが確認された。このテストは、仮想化とプライベートクラウド管理によって、別途ベアメタルAIスタックを必要とせずに、本番環境における推論処理をサポートできることを実証することを目的としている。
AIワークロードのための多層防御セキュリティ
VMware Private AI Cloudは、NISTサイバーセキュリティフレームワーク2.0に準拠した多層防御型のセキュリティモデルを採用しています。このプラットフォームは、インフラストラクチャ制御、ネットワークセグメンテーション、アプリケーション層保護、サプライチェーンセキュリティ、および継続的なコンプライアンス機能を統合しています。
VMware vDefendは、マイクロセグメンテーションとハイパーバイザーレベルの横方向セキュリティ制御を提供します。仮想パッチ適用機能は、アプリケーションの即時変更やインフラストラクチャのダウンタイムを必要とせずに、既知の脆弱性からワークロードを保護するように設計されています。トラフィックフロー監視機能は、ワークロード間の予期しない通信を特定し、不正なAI展開やシャドウAI展開の検出にも役立ちます。
Broadcomは、vDefendをエージェント型AIワークロードに拡張します。このアップデートされた機能は、継続的なトラフィック監視を通じてエージェント型コンポーネントを特定し、AIシステムの不正使用を検出し、AIが生成した侵入検知・防御システム（IDPS）シグネチャを使用して仮想パッチを配布するように設計されています。
VMware Avi Load Balancerは、WebアプリケーションファイアウォールとAPIセキュリティ機能を通じて、アプリケーション層の保護機能を追加します。エージェントワークロードの場合、Aviはエージェントによる不正なツールへのアクセスを制限し、ゼロデイ攻撃を示唆する可能性のある異常な動作を特定し、不正なデータ漏洩を防ぐためのデータ保護制御を適用するように設計されています。
TrueSourceがオープンソースのサプライチェーン管理機能を拡張
Broadcomはまた、プライベートAI環境で使用されるソフトウェアおよびデータサービス向けのTrueSource機能も発表した。TrueSource Trusted Artifactsは、Java、Python、Node.jsのエコシステム全体およびBitnami Secure Imagesカタログにクリーンルームビルドプロセスを適用する。
Spring Enterpriseのリリースは、Springチームによって管理・維持されています。Broadcomは、これらのリリースには、最先端のモデルに対してスキャンされ、人間によって検証されたパッチが含まれており、修正はサポート対象のリリースライン全体に提供されると述べています。
TrueSource Data Servicesは、データインフラストラクチャコンポーネントにも同様のアプローチを適用します。初期サービスには、PostgreSQL、RabbitMQ、MySQL、Valkeyが含まれます。これにより、AIアプリケーションやエージェントワークフローをサポートする可能性のある、一般的に展開されるデータベースおよびメッセージングコンポーネントを、管理されたソースから入手できるようになります。
Tanzu Platformに自律エージェントの制御機能が追加されました
Broadcomはまた、VMware Tanzu Platform向けに、AI対応の新しいデータ基盤とエージェントランタイム機能を発表しました。Tanzu Platformは、VMware Private AI Cloud内で動作するアプリケーションおよびエージェントプラットフォームとして位置づけられています。
自律型エージェントは、従来のアプリケーションとは異なるリスクをもたらします。エージェントは、接続されたシステム全体で、データの照会、ツールの起動、指示の解釈、アクションの実行を独立して行うことができます。適切な制御が行われない場合、エージェントは割り当てられた範囲を超えたり、許可されていないリソースにアクセスしたり、機密情報を漏洩したり、予期せぬインフラストラクチャやクラウドからのデータ転送コストを発生させたりする可能性があります。
Tanzu Platformは、デフォルトでアクセスを拒否するランタイムモデルを採用することで、これらのリスクに対処します。エージェントは、明示的に許可されない限り、API、ネットワーク、MCPサーバー、インターネットにアクセスできません。隔離された認証情報ストアにより、認証情報はエージェント自身から隠蔽され、認証情報の盗難、悪用、プロンプトインジェクション攻撃のリスクが軽減されます。
このプラットフォームには、承認済みのスキル、ワークフロービルドパック、ヒューマン・イン・ザ・ループ制御、および統合メモリサービスを備えた、事前構築済みの開発者向けハーネスも含まれています。これらのコンポーネントは、エージェント構築のための管理された開発パスを提供すると同時に、実行中の運用上の安全対策を維持することを目的としています。
AgentMinderはエージェントの一元管理機能を提供します
ブロードコムは、自律型AIエージェントの中央制御プレーンとしてAgentMinderを発表した。このシステムは、各エージェントを企業IDとして扱い、そのIDを定義されたミッション、承認済みツール、および認可済みリソースに関連付ける。
ランタイムポリシーの適用により、ツールの呼び出しに最小権限制御が適用されます。これにより、企業はエージェントが使用できるツールとその使用条件を決定できます。AgentMinderはエージェントのアクティビティに関する監査記録も提供するため、セキュリティチームとコンプライアンスチームは自律システムが実行したアクションを可視化できます。
エージェントの識別情報、ポリシーの適用、および監査可能性を組み合わせることで、複数の部門やアプリケーションにまたがって複数のエージェントを展開する組織に対し、ガバナンス層を提供することを目的としている。
AI対応データ基盤により、企業内のコンテキストが維持される
Tanzu Platform の新しい AI 対応データ基盤は、顧客が管理する環境内で、構造化データと非構造化データの両方を含むエンタープライズデータを処理します。その結果得られるデータ製品は、ソースデータをプライベートクラウドから持ち出すことなく、エージェントに厳選されたコンテキスト豊富な情報を提供するように設計されています。
これらのデータ製品は、ガバナンス対象サービスとして Tanzu Platform マーケットプレイスに公開できます。開発者とエージェントは、一元化されたカタログを通じてサービスを検出して利用でき、データ所有者は情報の準備、公開、管理方法を完全に制御できます。
このアプローチは、エージェントが利用できるコンテキストの質を向上させ、キュレーションされていないデータへの依存度を減らし、モデルにより関連性の高い情報を提供することでトークンの消費量を削減することを目的としています。また、機密データ、メタデータ、およびコンピューティングリソースを組織の管理下にあるインフラストラクチャ内に保持するのにも役立ちます。
利用状況
Broadcomは、VMware Exploreで発表されたVMware Tanzu Platformの新機能が、2026年秋に一般提供開始される予定だと述べた。
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