博通公司發布了 VMware Cloud Foundation 9.1，將該平台定位為專為生產級 AI 工作負載優化的私有雲基礎架構。此次更新重點在於更緊密地整合 AI 和 Kubernetes，擴展對 AMD、Intel 和 NVIDIA 等硬體的支持，並嵌入專為企業級 AI 部署而設計的安全功能。此次更新的目標用戶是運作推理和新興智慧體 AI 應用的組織，尤其註重成本控制、基礎架構靈活性和資料治理。
Radius Tech與博通公司合作編制了《2026年私有雲展望》數據。這項全球調查涵蓋了企業組織中的1,800名IT決策者。
該公司也分享了即將發布的《2026 年私有雲展望》報告的初步調查結果，顯示生產級人工智慧正持續向私有雲遷移。根據預覽數據，56% 的企業正在或計劃在私有環境中運行推理工作負載，而公有雲中這一比例為 41%，比去年同期下降。成本問題仍然是主要驅動因素，62% 的 IT 領導者表示生成式人工智慧基礎設施成本是一個主要問題。此外，36% 的受訪者表示，人工智慧的普及帶來了資料保護、隱私和風險管理的新需求。
博通公司VMware雲端基礎架構部門高級副總裁兼總經理Krish Prasad強調了企業在採用人工智慧時面臨的三大挑戰：資料和智慧財產權隱私問題、不斷上漲的基礎設施成本以及對智慧體人工智慧的準備情況。他著重指出，VCF 9.1提供了一個統一的平台，透過為私有人工智慧提供先進的基礎設施、實現零信任安全、透過智慧基礎設施選擇優化成本以及在單一平台上支援智慧體工作流程和加速推理，從而有效應對了這些問題。
成本和基礎設施效率
VCF 9.1 引進了多項基礎架構最佳化，旨在提升混合型 AI 和傳統工作負載的資源效率。博通聲稱，透過智慧記憶體分層技術，伺服器成本最多可降低 40%，因此無需額外硬體即可實現更高的工作負載密度。此外，透過增強 AI 資料管道中的壓縮和去重技術，儲存效率也得到了提升，整體擁有成本 (TCO) 最多可降低 39%。
Kubernetes 運維是另一個重點領域。該平台旨在降低高達 38% 的運維開銷，同時提升可擴展性和部署速度。博通還重點介紹了維運方面的改進，包括叢集升級速度提升四倍以及叢集容量翻倍，從而使企業能夠在分散式環境中更快地擴展 AI 基礎設施。
適用於混合工作負載的統一平台
VCF 9.1 延續了 VMware 致力於建構統一基礎架構模型的策略，該模型支援在同一平台上運行虛擬機器、容器和 AI 工作負載。這包括同時支援 GPU 加速推理和 CPU 密集型代理工作流程，體現了平衡異質運算需求的日益增長的必要性。
該平台擴展了 Kubernetes 的功能，相較於早期版本，它提供了更大的叢集規模、更快的部署速度和更短的升級視窗。這些改進旨在支援需要持續可用性和最短停機時間的生產級 AI 服務。
維運工具也得到了增強，新增了可觀測性功能，可提供諸如首次令牌獲取時間、令牌吞吐量以及跨多種加速器類型的 GPU 利用率等指標。這使得更精細的效能調優和容量規劃成為可能。此外，可重複使用的應用程式藍圖允許團隊標準化多虛擬機器和基於容器的部署，從而減少不同環境之間的配置偏差。
硬體靈活性和生態系統集成
博通在 VCF 9.1 中強調了對開放生態系統的支持，其多加速器 GPU 相容性涵蓋 AMD 和 NVIDIA GPU，並支援 AMD 和 Intel CPU。該平台還整合了基於標準的網路技術，例如 EVPN 和 VXLAN，包括與 Arista 通用雲端網路的互通性。
這種方法允許企業根據工作負載需求和可用性來混合搭配硬件，考慮到 GPU 市場持續的供應限制，這是一個重要的考慮因素。
自動化和可擴展運營
自動化是此次發布的核心主題。 VCF 9.1 擴展了叢集管理功能，最多可支援 5,000 台主機，並包含可減少人工幹預的自動化生命週期操作。叢集升級速度顯著提升，並支援分散式和實體隔離環境。
多租戶功能也得到了增強，能夠在團隊或客戶之間隔離 AI 工作負載，同時保持共享 GPU 和 CPU 資源的高效利用。這對於整合 AI 基礎設施的服務供應商和大型企業尤其重要。
該平台透過 VMware Avi Load Balancer 和 vDefend 整合虛擬化負載平衡和安全服務，進一步降低了對外部設備的依賴。這有助於降低資本支出，同時保持應用程式的彈性和生命週期自動化。
整合安全和零信任架構
VCF 9.1 基礎架構內建安全功能，專注於保護 AI 模型、訓練資料和推理管道。該平台在包括 Kubernetes 環境在內的各種工作負載中實施零信任分段，並引入了具有高吞吐量偵測能力的分散式入侵偵測和防禦機制。
全新的勒索軟體復原功能提供隔離的復原環境和驗證工具，並與 CrowdStrike Falcon 端點安全解決方案整合。此方案旨在保護高價值人工智慧資產，同時保持資料本地化以滿足主權要求。
持續合規功能可根據既定策略自動執行監控和修復，協助組織無需額外工具即可保持稽核就緒狀態。即時修補功能在大多數情況下無需停機即可進行更新，從而進一步降低營運風險，並支援始終在線的 AI 服務。
我們的觀點：平台發展強勁，但並非人工智慧的預設目的地
VMware Cloud Foundation 9.1 對博通而言是順理成章的一步，尤其是在博通試圖將 VMware 重新定位為企業級 AI 的可行平台之際。此版本強調私有雲、整合安全性和跨虛擬機器、容器和 GPU 的統一運維，這與許多大型企業將推理工作負載遷移到更靠近資料的位置的需求不謀而合。
問題的關鍵在於如今人工智慧基礎架構的實際部署方式。現代分散式人工智慧管線基於 Kubernetes 優先架構構建，採用日益模組化的基礎設施設計，優先考慮靈活性和對加速運算的直接存取。在這些環境中，VMware 通常不再作為控制平面，在許多情況下，它更像是一個附加層，而非基礎架構。
成本是另一個不容忽視的因素。博通將 VCF 9.1 定位為透過提高效率來降低基礎設施支出的一種方式，但企業客戶對 VMware 許可和整體擁有成本的擔憂卻與此論點相悖。這種矛盾在規模較小的組織中尤其明顯，因為那些能夠從更整合的平台中受益的團隊往往對授權變更和平台鎖定最為敏感。相較之下，大型企業更有可能承擔這些成本，並投資於專門的 Kubernetes 專業知識，以大規模建構和營運 AI 基礎設施。
VCF 9.1 仍具有明確的市場地位。對於那些已經深度投資 VMware 的企業，尤其是那些優先考慮資料治理、營運一致性和私有基礎設施的企業而言，這種方法對於推理和早期 AI 服務來說可能極具吸引力。但對於全新的 AI 部署，或者那些需要跟上當前 AI 框架步伐的團隊來說，重心仍然在於專為分散式 AI 工作負載設計的 Kubernetes 原生堆疊和基礎架構。
結果與其說是 VMware 成為企業 AI 的首選平台，不如說是 VMware 確保隨著 AI 工作負載開始在企業內部部署，自身仍具有相關性。
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