Firma Broadcom ogłosiła VMware Cloud Foundation 9.1, pozycjonując platformę jako fundament chmury prywatnej zoptymalizowany pod kątem produkcyjnych obciążeń AI. Wersja koncentruje się na ściślejszej integracji AI i Kubernetes, rozszerzonym wsparciu sprzętowym dla platform AMD, Intel i NVIDIA oraz wbudowanych funkcjach bezpieczeństwa zaprojektowanych z myślą o wdrożeniach AI w przedsiębiorstwach. Aktualizacja jest skierowana do organizacji korzystających z inferencji i nowych, agentowych aplikacji AI, ze szczególnym naciskiem na kontrolę kosztów, elastyczność infrastruktury i zarządzanie danymi.
Firma Radius Tech opracowała dane z raportu Private Cloud Outlook 2026 we współpracy z firmą Broadcom. W globalnym badaniu wzięło udział 1,800 decydentów IT w przedsiębiorstwach.
Firma przedstawiła również wstępne wnioski z nadchodzącego raportu Private Cloud Outlook 2026, wskazujące na ciągły zwrot w kierunku chmury prywatnej w kontekście produkcyjnej sztucznej inteligencji. Według wstępnych danych, 56% organizacji uruchamia lub planuje uruchamiać obciążenia wnioskowania w środowiskach prywatnych, w porównaniu z 41% w chmurze publicznej, co stanowi spadek rok do roku. Obawy dotyczące kosztów pozostają głównym czynnikiem napędzającym ten trend, a 62% liderów IT wskazuje koszty infrastruktury generatywnej sztucznej inteligencji jako główny problem. Dodatkowo, 36% zgłasza nowe wymagania dotyczące ochrony danych, prywatności i zarządzania ryzykiem wynikające z wdrażania sztucznej inteligencji.
Krish Prasad, starszy wiceprezes i dyrektor generalny działu VMware Cloud Foundation w firmie Broadcom, wskazał na trzy główne wyzwania, przed którymi stoją przedsiębiorstwa wdrażające sztuczną inteligencję: obawy dotyczące prywatności danych i IP, rosnące koszty infrastruktury oraz gotowość na agentową sztuczną inteligencję. Podkreślił, że VCF 9.1 oferuje ujednoliconą platformę, która rozwiązuje te problemy, zapewniając zaawansowaną infrastrukturę dla prywatnej sztucznej inteligencji, umożliwiając bezpieczeństwo w modelu zero-trust, optymalizując koszty poprzez inteligentne wybory infrastrukturalne oraz obsługując zarówno agentowe przepływy pracy, jak i przyspieszone wnioskowanie na jednej platformie.
Efektywność kosztowa i infrastrukturalna
VCF 9.1 wprowadza szereg optymalizacji infrastruktury, aby poprawić efektywność wykorzystania zasobów w przypadku mieszanych obciążeń AI i tradycyjnych. Broadcom deklaruje redukcję kosztów serwerów nawet o 40% dzięki inteligentnemu warstwowaniu pamięci, co pozwala na większą gęstość obciążeń bez konieczności stosowania dodatkowego sprzętu. Efektywność pamięci masowej jest również uwzględniona dzięki ulepszonym technikom kompresji i deduplikacji w potokach danych AI, co pozwala obniżyć całkowity koszt posiadania (TCO) nawet o 39%.
Kolejnym obszarem zainteresowania są operacje Kubernetes. Platforma została zaprojektowana tak, aby obniżyć narzut operacyjny nawet o 38%, jednocześnie zwiększając skalowalność i szybkość wdrażania. Broadcom podkreśla również usprawnienia operacyjne, w tym czterokrotnie szybszą aktualizację klastra i podwojenie pojemności floty, co umożliwia przedsiębiorstwom szybsze skalowanie infrastruktury AI w środowiskach rozproszonych.
Zunifikowana platforma dla obciążeń mieszanych
VCF 9.1 kontynuuje działania firmy VMware zmierzające do ujednoliconego modelu infrastruktury, który obsługuje maszyny wirtualne, kontenery i obciążenia AI na tej samej platformie. Obejmuje to obsługę zarówno wnioskowania akcelerowanego przez GPU, jak i przepływów pracy agentowych o dużym obciążeniu procesora, odzwierciedlając rosnącą potrzebę równoważenia heterogenicznych wymagań obliczeniowych.
Platforma rozszerza możliwości Kubernetes, oferując większą skalowalność klastra, krótszy czas wdrażania i krótsze okna aktualizacji niż wcześniejsze wersje. Ulepszenia te mają na celu obsługę usług AI klasy produkcyjnej, które wymagają ciągłej dostępności i minimalnego czasu przestoju.
Narzędzia operacyjne zostały również wzbogacone o nowe funkcje obserwacji, które dostarczają metryk, takich jak czas do pierwszego użycia tokena, przepustowość tokenów i wykorzystanie GPU w wielu typach akceleratorów. Umożliwia to bardziej precyzyjne dostrajanie wydajności i planowanie pojemności. Ponadto, wielokrotnego użytku plany aplikacji pozwalają zespołom standaryzować wdrożenia oparte na wielu maszynach wirtualnych i kontenerach, redukując dryft konfiguracji w różnych środowiskach.
Elastyczność sprzętu i integracja ekosystemu
Broadcom kładzie nacisk na obsługę otwartego ekosystemu w VCF 9.1, zapewniając kompatybilność z wieloma akceleratorami GPU, w tym z procesorami AMD i NVIDIA, a także z procesorami AMD i Intel. Platforma integruje się również ze standardowymi technologiami sieciowymi, takimi jak EVPN i VXLAN, w tym z Arista Universal Cloud Network.
Podejście to pozwala przedsiębiorstwom łączyć i dopasowywać sprzęt w zależności od wymagań obciążenia i dostępności, co jest ważnym czynnikiem, biorąc pod uwagę obecne ograniczenia podaży na rynku procesorów graficznych.
Automatyzacja i skalowalne operacje
Automatyzacja jest głównym tematem wydania. VCF 9.1 rozszerza możliwości zarządzania flotą, obsługując do 5,000 hostów i zawiera zautomatyzowane operacje cyklu życia, które ograniczają konieczność ręcznej interwencji. Aktualizacje klastrów są znacznie przyspieszone dzięki obsłudze środowisk rozproszonych i odizolowanych od sieci.
Ulepszono również obsługę wielu najemców, umożliwiając izolację obciążeń AI między zespołami lub klientami, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego wykorzystania współdzielonych zasobów GPU i CPU. Jest to szczególnie istotne dla dostawców usług i dużych przedsiębiorstw konsolidujących infrastrukturę AI.
Platforma dodatkowo zmniejsza zależność od urządzeń zewnętrznych poprzez integrację zwirtualizowanego równoważenia obciążenia i usług bezpieczeństwa za pośrednictwem VMware Avi Load Balancer i vDefend. Pomaga to obniżyć nakłady inwestycyjne, zachowując jednocześnie odporność aplikacji i automatyzację cyklu życia.
Zintegrowane bezpieczeństwo i architektura Zero Trust
Bezpieczeństwo jest wbudowane w infrastrukturę VCF 9.1, ze szczególnym naciskiem na ochronę modeli AI, danych szkoleniowych i procesów wnioskowania. Platforma implementuje segmentację typu „zero trust” w ramach obciążeń, w tym środowisk Kubernetes, oraz wprowadza rozproszone wykrywanie i zapobieganie włamaniom dzięki inspekcji o wysokiej przepustowości.
Nowe funkcje odzyskiwania danych po ataku ransomware zapewniają izolowane środowiska odzyskiwania i narzędzia walidacyjne oraz integrują się z zabezpieczeniami punktów końcowych CrowdStrike Falcon. To podejście ma na celu ochronę cennych zasobów sztucznej inteligencji (AI) przy jednoczesnym zachowaniu lokalizacji danych, aby spełnić wymogi suwerenności.
Funkcje ciągłej zgodności automatyzują monitorowanie i działania naprawcze zgodnie z określonymi zasadami, pomagając organizacjom utrzymać gotowość do audytu bez konieczności stosowania dodatkowych narzędzi. Wdrażanie poprawek na żywo dodatkowo zmniejsza ryzyko operacyjne, umożliwiając aktualizacje bez przestojów w większości przypadków użycia, wspierając ciągłe działanie usług AI.
Naszym zdaniem: silna ewolucja platformy, ale nie jest to domyślne miejsce docelowe dla sztucznej inteligencji
VMware Cloud Foundation 9.1 to logiczny krok naprzód dla Broadcom, zwłaszcza w kontekście dążenia firmy do przekształcenia VMware w realną platformę dla sztucznej inteligencji (AI) w przedsiębiorstwie. Nacisk na chmurę prywatną, zintegrowane zabezpieczenia i ujednolicone operacje na maszynach wirtualnych, kontenerach i procesorach graficznych (GPU) jest zgodny z oczekiwaniami wielu dużych organizacji, które zbliżają obciążenia wnioskowania do swoich danych.
Bardziej skomplikowana narracja dotyczy sposobu, w jaki infrastruktura AI jest obecnie wdrażana. Nowoczesne, rozproszone systemy AI są budowane w oparciu o architektury oparte na Kubernetesie, z coraz bardziej modułowymi projektami infrastruktury, które priorytetowo traktują elastyczność i bezpośredni dostęp do przyspieszonych obliczeń. W takich środowiskach VMware zazwyczaj nie pełni roli płaszczyzny sterowania, a w wielu przypadkach staje się dodatkową warstwą, a nie fundamentem.
Koszt to kolejny czynnik, którego trudno zignorować. Broadcom pozycjonuje VCF 9.1 jako sposób na redukcję wydatków na infrastrukturę poprzez wzrost wydajności, ale argument ten napotyka na ciągłe obawy klientów korporacyjnych dotyczące licencjonowania VMware i całkowitego kosztu posiadania (TCO). To napięcie jest szczególnie widoczne w mniejszych organizacjach, w których zespoły, które mogłyby skorzystać z bardziej zintegrowanej platformy, są często najbardziej wrażliwe na zmiany licencji i uzależnienie od platformy. Z kolei większe przedsiębiorstwa chętniej pokrywają te koszty i inwestują w specjalistyczną wiedzę z zakresu Kubernetes, aby budować i obsługiwać infrastrukturę AI na dużą skalę.
Nadal istnieje wyraźna rola dla VCF 9.1. Przedsiębiorstwa, które już zainwestowały w VMware, zwłaszcza te, które priorytetowo traktują zarządzanie danymi, spójność operacyjną i infrastrukturę prywatną, mogą uznać to podejście za atrakcyjne dla inferencji i usług AI na wczesnym etapie rozwoju. Jednak w przypadku wdrożeń AI typu greenfield lub zespołów rozwijających się w tempie obecnych frameworków AI, środek ciężkości nadal leży w natywnych dla Kubernetesa stosach i infrastrukturze zaprojektowanej specjalnie dla rozproszonych obciążeń AI.
W rezultacie chodzi nie tyle o to, aby VMware stała się miejscem docelowym dla sztucznej inteligencji przedsiębiorstw, ile o to, aby VMware zapewniło jej znaczenie w miarę, jak obciążenia związane ze sztuczną inteligencją zaczną pojawiać się w przedsiębiorstwach.
Amazon