在 VAST Forward 2026 大会上，VAST Data 推出了多项更新，涵盖了从全栈代理计算平台到安全、可扩展的智能机器等多个方面。
VAST 数据策略引擎和 VAST 数据调优引擎是两项新的计算服务，它们将使下一代 VAST AI 操作系统能够满足希望扩展其关键任务 AI 计划的组织的关键需求。
PolicyEngine 和 TuningEngine 协同工作，创建可信赖、可解释且持续学习的 AI 系统和交互。PolicyEngine 控制智能体的活动，而 TuningEngine 则管理模型调优。它们共同驱动自动化学习循环，使其始终符合组织预期。
VAST Data联合创始人杰夫·丹沃斯强调了应用程序的不断演进，并重点介绍了VAST AI操作系统中引入的PolicyEngine和TuningEngine。他将其描述为一台“会思考的机器”，能够保障交互安全并从结果中学习，从而使不同计算环境下的组织都能使用先进的AI功能。
隆重推出 VAST 数据策略引擎
人工智能工作流和代理越来越多地访问组织数据以生成响应、与其他代理通信并记录事件。如果缺乏对数据访问、通信和全面日志记录的细粒度控制，数据泄露的风险就会增加。严格的控制和用于监控代理活动的工具对于建立信任至关重要。VAST PolicyEngine 通过内联策略执行来解决这些问题，它基于明确的细粒度权限和上下文来规范代理对共享资源的访问。策略执行发生在操作执行之前，并辅以防篡改日志，从而实现零信任架构，确保决策和操作的可观察性、可解释性和可审计性。
隆重推出 VAST 数据调优引擎
VAST AgentEngine 是 AI 操作系统的无服务器智能体运行时环境，它简化了编程，并协调了平台内的多智能体工作流、模型调用和工具使用。虽然它适用于静态模型，但其完整的技术栈支持利用遥测数据、智能体和模型反馈进行微调和强化学习的学习循环。TuningEngine 则负责捕获智能体管道的输出结果，利用精心整理的反馈来改进模型，并采用 LoRa、监督式微调和强化学习等方法。它能够自动处理数据、推荐新模型，并促进评估和部署，同时启动持续学习以提升性能。
迈向VAST“思考机器视觉”的一大步
这些新功能标志着在开发能够通过与真实世界数据交互而自动适应的系统方面取得了重大进展。VAST Data 自 2016 年以来一直在开发此类系统，并于 2023 年全面展示了其愿景。近期发布的 VAST AI OS 引入了一个闭环运行机制，该机制能够进行观察、推理、行动、评估和改进，并通过将所有活动整合到一个系统中来增强安全性和可解释性。
VAST PolicyEngine 和 TuningEngine 计划于 2026 年底发布。
利用 NVIDIA 库
VAST Data发布了端到端加速的AI数据堆栈，这是通过与NVIDIA扩大合作实现的。VAST AI操作系统现在可以直接在GPU加速的服务器上运行，客户可以消除AI流程中的数据瓶颈，并在单一统一的平台上实现数据摄取、检索、分析和推理。
VAST CNode-X
VAST 与 NVIDIA 联合开发的 CNode-X 系统，通过 NVIDIA 认证，革新了 AI 基础设施。它为 GPU 集群提供高性能存储，并可直接在 GPU 服务器上运行，与 VAST 平台无缝集成。这一转变使 VAST 能够将 AI 流水线、分析、向量搜索、RAG 系统和代理运行时作为一个统一的软件栈进行管理。
全新的 CNode-X 服务器为 VAST AI 操作系统提供计算基础，使其能够直接在 VAST 核心软件服务（包括 VAST 数据引擎和 VAST 数据库）中利用各种 NVIDIA 库和 API。这些加速功能深嵌于平台内部，可在实时 SQL 分析、向量搜索和检索以及各种 AI 推理工作流程中提供更高的性能、更低的延迟和更高的效率。
VAST AI OS 通过将数据服务和计算集成到单个系统中来简化操作，简化了 RAG 管道和代理系统等 AI 工作流程从实验到生产的过渡。
VAST 利用集成了 VAST AI 操作系统的全新 GPU 加速 VAST CNode-X 服务器，为 AI 流水线、向量搜索和部署提供全面的软件平台。主要特性包括：
- Sirius 与 VAST 数据库的集成通过将存储智能与 GPU 加速的 SQL 相结合来增强分析功能，从而实现查询速度提高 44%，成本降低 80%。
- NVIDIA 的 cuVS 库加速了 VAST 可扩展数据库和 RAG 管道中的矢量搜索和聚类，从而降低了检索延迟。
- 支持 NVIDIA NIM 微服务，可实现可扩展的 AI 管道，并提供适用于视频、文档和基因组学等应用的开源 VAST DataEngine 蓝图。
- NVIDIA CMS 利用 BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 网络加速大规模推理，改善对 KV 缓存的访问并减少首次令牌获取时间，并提供可选的企业数据服务，而不会影响 KV 检索。
加速 VAST AI 操作系统
VAST 计划通过思科和超微等 OEM 合作伙伴交付 CNode-X 服务器，使客户能够通过其首选供应商访问 GPU 加速的基础设施，同时保持 VAST 软件、支持和运维的一致性。经认证的 OEM 配置为 AI 部署提供了一条更快、更易于维护的途径。随着企业 AI 流水线向持续系统演进，VAST 将其数据平台与 NVIDIA 的加速技术栈相结合，为 RAG、实时分析和大规模 AI 工作负载提供高性能的检索、分析和向量搜索能力。
北极星简介
VAST 发布了 Polaris，这是一个全球控制平台，可帮助企业在公有云、新云和本地数据中心部署、运行和管理分布式 AI 基础设施。Polaris 将 VAST 部署转变为统一平台，使企业能够以一致的方式管理 AI 数据和基础设施，从而满足训练和推理工作负载的需求。
由于人工智能基础设施跨越多个地区和供应商，其运维需要超越单一集群的局限。训练、推理和边缘数据采集通常在不同的地点进行，但仍需要统一的管理和成本控制。Polaris 通过提供集中式服务层来解决这个问题，该服务层可自动执行部署和生命周期运维。这种方法将分布式资源整合为一个单一的运维平台，而无需考虑其物理位置。
Polaris 无需额外费用即可使用，它通过协调跨不同基础设施的 VAST 环境，与 VAST AI 操作系统相辅相成。VAST DataSpace 使用全局命名空间和分布式架构统一数据，而 Polaris 则负责管理这些集群的部署。DataSpace 抽象了数据位置，Polaris 抽象了基础设施位置，从而使应用程序能够在单一的逻辑环境中运行。
VAST 将 Polaris 视为对 AI 技术栈向全球分布式系统转型趋势的回应。该公司指出，Polaris 构建了一个全局控制平面，使分布式 AI 部署能够在云端和本地资源之间协同工作。这种架构使企业能够将 VAST 集群作为一个整体系统进行部署、扩展和管理。
基础设施编排与治理
Polaris 是一个基于 Kubernetes 构建的安全多租户控制平面，它在每个 VAST 节点上都部署了一个轻量级代理。这种架构能够自动完成跨客户云账户的资源配置，与市场集成以管理授权，并集中管理升级和节点替换。它还具备企业身份集成、基于角色的访问控制和审计日志记录功能，以确保在混合云和多云环境中实现一致的运行。
该平台支持 VAST、合作伙伴或客户管理模式，并兼容云服务提供商和区域部署。Polaris 作为一个意图驱动的管理层，管理员可以在此指定所需状态，软件则负责协调云原生服务以维持该状态。基础设施通过单一 API 和界面进行管理，确保所有区域配置和策略执行的一致性。
通过将全球数据服务与大规模编排相结合，VAST AI 操作系统将 AI 流水线从孤立的集群过渡到连续运行的系统。企业可以在不改变应用程序行为的前提下，根据 GPU 可用性和合规性要求调整计算资源部署。
Polaris 现已可用于大规模云部署，未来版本计划扩展多集群编排功能。
VAST Cosmos社区内的新合作伙伴计划
VAST Data 在 VAST Cosmos 社区内推出了一项统一的全球合作伙伴计划，将经销商、服务提供商、系统集成商、咨询合作伙伴、技术联盟、分销商、云服务提供商和超大规模数据中心提供商整合到一个统一的框架下。该计划旨在提供灵活性，使合作伙伴能够以适合自身业务和客户的方式与 VAST 合作，同时为其发展提供清晰的路径。
VAST Cosmos 现在正式规定了合作伙伴如何参与一个或多个市场渠道，并通过集中式合作伙伴门户网站，围绕共同的培训、赋能、治理和市场推广资源进行协调。
VAST Data全球技术联盟副总裁John Mao解释说，Cosmos旨在通过创建一个促进创新和发展的从业者协作社区，彻底革新人工智能开发。他强调，新的正式合作伙伴计划通过为技术、云和渠道合作伙伴提供统一的框架来扩展这一使命，帮助他们开发、验证和差异化解决方案，并在数据中心、云环境和边缘位置部署VAST人工智能操作系统。
VAST Data全球合作伙伴组织副总裁John Cedillo强调了与VAST合作的合作伙伴保持清晰性和一致性的重要性。他重点介绍了Cosmos如何将这些要素整合到一个统一的项目中，提供结构化的入职流程、分级权益以及一个合作伙伴门户网站，该网站集成了培训、交易注册和联合市场推广策略，从而促进可重复执行的合作。
Cosmos 将各种合作伙伴渠道整合到一个统一的生态系统和参与框架中，使合作伙伴能够在 VAST AI 操作系统上开发、验证、交付和扩展客户解决方案。
将 VAST 的原生安全控制与 CrowdStrike 的企业级检测和响应相结合
VAST Data 与 CrowdStrike 达成战略合作伙伴关系，旨在提升 VAST AI 操作系统的安全性。此次合作将 CrowdStrike 的威胁检测和自动化响应功能嵌入到 AI 环境中，从而在数据层和运行时工作流程中增强防护能力。
随着企业从人工智能实验阶段过渡到实际部署阶段，保障人工智能生命周期的安全变得至关重要，这需要与平台控制协同工作的先进检测技术。此次合作的优势包括持续监控人工智能数据管道、在人工智能工作流程中实现无缝安全防护以防范恶意软件和数据泄露等威胁，以及跨平台的协同威胁响应。此次合作旨在大规模提升企业人工智能安全，使企业能够更有信心地部署人工智能。
VAST Data与TwelveLabs合作拓展视频智能
VAST Data 与视频基础模型开发商 TwelveLabs 携手合作，旨在帮助企业分析公有云之外的海量视频档案和敏感数据。此次合作标志着 TwelveLabs 首次在 VAST AI 操作系统上实现客户自主管理部署。该系统旨在处理 EB 级非结构化数据，用于视频搜索、分析和推理，并具备治理、主权和控制能力。
企业在媒体、智能空间和安全等领域都依赖于宝贵的视频资产，但由于规模、复杂性和治理方面的挑战，大规模运营部署面临诸多难题。TwelveLabs 的模型已部署用于大规模视频理解，其中包括用于多模态搜索的 Marengo 和用于深度理解和文本生成的 Pegasus，从而实现自然语言搜索和分析。此次合作旨在支持将视频智能部署到更靠近数据源的位置。VAST AI OS 统一了视频数据，可在本地、云端和新云环境中进行实时处理，从而解决数据主权、监管、安全和成本方面的考量。
据全球战略合作负责人丹尼·尼科洛普洛斯 (Danny Nicolopoulos) 介绍，TwelveLabs 的目标是让机器像人类一样解读视频，涵盖视觉、语音、声音和时间信息。他强调，与 VAST 的合作拓展了视频智能的部署范围，使其能够兼容本地部署、人工智能和新云环境，同时满足大型视频档案库的规模需求。此外，尼科洛普洛斯表示，此次合作增强了视频搜索和分析能力，尤其是在那些对治理和数据控制要求严格的行业。
VAST 与 TwelveLabs 的合作使客户能够通过 VAST AI OS 无缝部署 AI 流水线。VAST AI OS 提供统一的全球命名空间，方便跨混合多云环境轻松访问和管理海量视频档案。它内置矢量存储和实时相似性搜索功能，针对大规模视频工作负载进行了优化，并通过 VAST DataEngine 实现数据和计算编排，从而高效处理嵌入和元数据。该解决方案满足了行业对媒体内容搜索和重用、金融领域基于视频的欺诈检测和合规性以及公共部门通过安全本地数据部署实现更快速的调查和态势感知等方面的日益增长的需求。
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