Polish
Broadcom zaprezentował VMware Private AI Cloud na VMware Explore, prywatną architekturę chmurową zaprojektowaną do uruchamiania modeli AI blisko danych przedsiębiorstwa. Zamiast wysyłać wrażliwe dane do zewnętrznych dostawców AI, platforma przenosi modele do lokalnej, prywatnej infrastruktury, aby zachować kontrolę nad danymi i prywatność.
Integruje ona VMware Cloud Foundation (VCF), AI Factory, Tanzu Platform, vDefend i Avi Load Balancer w jednym środowisku do wnioskowania AI, aplikacji agentowych, usług kontenerowych i tradycyjnych maszyn wirtualnych. Stos zapewnia zunifikowaną infrastrukturę i model operacyjny dla obciążeń AI i ogólnych, pozwalając przedsiębiorstwom zachować pełny nadzór nad lokalizacją danych, politykami bezpieczeństwa i wykorzystaniem zasobów.
Ram Velaga, Prezes Broadcom Infrastructure Software Group, opisał platformę jako konwergencję prywatnej chmury i prywatnej infrastruktury AI. Została ona zaprojektowana do obsługi wnioskowania produkcyjnego i obciążeń agentowych bez poświęcania suwerenności danych, zgodności ani przewidywalnych kosztów operacyjnych.
VCF optymalizuje infrastrukturę AI i koszty tokenów
VMware Private AI Cloud celuje w trzy kluczowe problemy związane z wdrażaniem AI w przedsiębiorstwach: koszty kapitałowe sprzętu, złożoność operacyjną i zużycie tokenów – wszystkie te czynniki szybko rosną, gdy AI przechodzi od małych pilotaży do obciążeń produkcyjnych z większymi modelami, większym ruchem i większym zapotrzebowaniem na GPU.
VCF 9 wprowadza funkcje skoncentrowane na wydajności, aby zwiększyć wykorzystanie zasobów. Warstwowanie pamięci NVMe wykorzystuje szybką pamięć masową NVMe do rozszerzenia efektywnej pojemności pamięci, podczas gdy deduplikacja w całym klastrze zmniejsza redundancję danych w środowisku, optymalizując wykorzystanie zasobów dla obciążeń AI wymagających dużej ilości pamięci.
Platforma obsługuje heterogeniczną infrastrukturę wielodostawców, w tym procesory, GPU i inne akceleratory, wraz z głównym sprzętem serwerowym OEM/ODM. Ta elastyczność pozwala przedsiębiorstwom wybierać sprzęt w oparciu o potrzeby obciążeń, dostępność i budżet, zamiast sztywnych konfiguracji od jednego dostawcy.
Nowe narzędzia do zarządzania zasobami AI zwiększają obserwację i kontrolę. Monitorowanie tokenów śledzi wykorzystanie modeli i aktywność wnioskowania; współdzielenie modeli między wieloma dzierżawcami umożliwia współdzielony dostęp do wspólnych usług AI; dopracowane śledzenie GPU i vGPU dostarcza szczegółowe dane dotyczące alokacji i wykorzystania akceleratorów. Zcentralizowany pulpit nawigacyjny metryk AI konsoliduje wszystkie informacje o wydajności obciążeń i zużyciu.
VMware AI Factory przyspiesza wdrażanie AI w produkcji
VMware AI Factory służy jako fundament Private AI Cloud zdefiniowany programowo, usprawniając wdrażanie infrastruktury gotowej na AI i skracając czas potrzebny na przejście od konfiguracji sprzętu do punktów końcowych modeli produkcyjnych.
Automatyzuje kompleksowe operacje AI, w tym aprowizację infrastruktury, wdrażanie usług modelowych i zarządzanie obciążeniami po uruchomieniu (Dzień 2), jednocześnie poprawiając widoczność ekonomiki tokenów i zużycia zasobów w miarę skalowania użycia AI. Zbudowany na vLLM, środowisko uruchomieniowe modeli VCF zapewnia zunifikowaną warstwę serwowania obsługującą ponad 150 modeli open-source i komercyjnych, umożliwiając przedsiębiorstwom wybór modeli w oparciu o obsługę języków, rozmiar okna kontekstowego, funkcje multimodalne, zdolność rozumowania i kompatybilność sprzętową.
Zweryfikowane modele partnerskie usprawniają wdrażanie prywatnego AI
Broadcom certyfikował modele od Google, NVIDIA, NEC, Alibaba Cloud i Z.ai dla VCF, oferując przedsiębiorstwom zweryfikowaną ścieżkę wdrażania modeli lokalnie i wewnętrznego dostarczania Model-as-a-Service. Kluczowe zweryfikowane modele obejmują:NVIDIA Nemotron 3: Hybrydowe modele MoE Mamba-Transformer z oknami kontekstowymi do 1 miliona tokenów, zbudowane z myślą o długoterminowych, agentowych przepływach pracy przedsiębiorstwa.
Google DeepMind Gemma 4: Otwarte modele multimodalne z wagami, zoptymalizowane do lokalnego wdrażania i rozwoju autonomicznych agentów na prywatnej infrastrukturze.
NEC cotomi: Model zoptymalizowany pod kątem języka japońskiego z wyselekcjonowanymi zbiorami danych treningowych i 40% poprawioną wydajnością tokenów.
Alibaba Cloud Qwen 3.7-Max: Własnościowy model multimodalny z oknami kontekstowymi do 1 miliona tokenów, dostosowany do obciążeń rozumowania agentowego.
Z.ai GLM 5.2: Otwarty model języka ogólnego obsługujący lokalne kodowanie, wieloetapowe rozumowanie i prywatne przepływy pracy autonomiczne.
Ten program walidacji zmniejsza niepewność wdrażania AI lokalnie, a partnerzy pracują nad dostarczaniem certyfikowanych modeli za pośrednictwem zintegrowanych usług VCF. Prognoza Broadcom na 2026 rok dotycząca prywatnych chmur wykazała, że 56% przedsiębiorstw uruchamia lub planuje wnioskowanie AI w produkcji w prywatnych chmurach, a VCF obsługuje te wdrożenia obok istniejących obciążeń VM, Kubernetes i kontenerów. Niezależne testy MLPerf Inference v5.1 potwierdziły, że VCF zapewnia wydajność porównywalną z metalem, eliminując potrzebę oddzielnych, dedykowanych stosów infrastruktury AI.Bezpieczeństwo warstwowe dla obciążeń AI
VMware Private AI Cloud przyjmuje strategię obrony warstwowej zgodną z NIST Cybersecurity Framework 2.0, łączącą kontrolę infrastruktury, segmentację sieci, ochronę aplikacji, bezpieczeństwo łańcucha dostaw i ciągłą zgodność.VMware vDefend zapewnia mikrosegmentację na poziomie hiperwizora i ochronę przed ruchem bocznym. Wirtualne łatanie łagodzi znane luki bez zmian w aplikacjach lub przestojów infrastruktury, podczas gdy monitorowanie ruchu wykrywa anomalną komunikację między obciążeniami i nieautoryzowane wdrożenia cienia AI. Zaktualizowane możliwości vDefend monitorują teraz zachowanie agentów AI, identyfikują nieautoryzowane użycie systemów AI i wdrażają wirtualne łaty IPS generowane przez AI.
VMware Avi Load Balancer dodaje bezpieczeństwo WAF i API dla obciążeń AI, ograniczając dostęp agentów do nieautoryzowanych narzędzi, wykrywając anomalne zachowania typu zero-day i egzekwując zasady ochrony danych, aby zapobiec wyciekowi wrażliwych danych.
TrueSource zabezpiecza łańcuchy dostaw oprogramowania i danych AINowe możliwości TrueSource firmy Broadcom zabezpieczają prywatne łańcuchy dostaw oprogramowania i usług danych AI. TrueSource Trusted Artifacts stosuje procesy budowania w czystym pomieszczeniu dla ekosystemów Java, Python, Node.js i Bitnami Secure Images, z wyselekcjonowanymi wydaniami Spring Enterprise zawierającymi zweryfikowane przez człowieka, zeskanowane przez model poprawki bezpieczeństwa w liniach wydawniczych.
TrueSource Data Services rozszerza ten framework bezpieczeństwa na podstawową infrastrukturę danych, obsługując PostgreSQL, RabbitMQ, MySQL i Valkey, aby dostarczać bezpieczne, kontrolowane komponenty bazowe dla przepływów pracy AI i agentowych.Tanzu Platform zapewnia kontrolę nad autonomicznymi agentamiVMware Tanzu Platform działa jako warstwa uruchomieniowa aplikacji i agentów dla Private AI Cloud, z nowymi fundamentami danych gotowymi na AI i narzędziami do zarządzania agentami. Autonomiczne agenty stwarzają unikalne ryzyka, w tym nieautoryzowany dostęp do danych, nadmierne użycie narzędzi, ujawnienie danych i nieplanowane koszty chmury, którym Tanzu zarządza za pomocą modelu uruchomieniowego z domyślnym odrzuceniem.Agenci wymagają wyraźnej zgody na cały dostęp do API, sieci, serwerów i Internetu. Izolowany magazyn poświadczeń zapobiega kradzieży poświadczeń, niewłaściwemu użyciu i atakom typu prompt injection. Wstępnie zbudowane narzędzia deweloperskie obejmują zatwierdzone zestawy umiejętności, buildpacki przepływów pracy, nadzór człowieka w pętli i zintegrowane usługi pamięci, aby umożliwić bezpieczny rozwój i wykonanie agentów.
AgentMinder umożliwia scentralizowane zarządzanie agentami AI
Nowy AgentMinder firmy Broadcom służy jako centralna płaszczyzna sterowania dla autonomicznych agentów, przypisując każdemu agentowi unikalną tożsamość przedsiębiorstwa powiązaną z określonymi misjami, zatwierdzonymi narzędziami i autoryzowanymi zasobami. Egzekwuje polityki uruchomieniowe o najmniejszych uprawnieniach dla wywoływania narzędzi, dostarcza kompleksowe dzienniki audytu aktywności agentów i zapewnia pełną widoczność zgodności dla wdrożeń wielu agentów w przedsiębiorstwie.
Fundamenty danych gotowe na AI poprawiają kontekst i wydajność
Fundamenty danych gotowe na AI w Tanzu przetwarzają ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane przedsiębiorstwa całkowicie w ramach prywatnej infrastruktury, generując wyselekcjonowane, bogate w kontekst produkty danych dla agentów AI bez wycieku danych źródłowych. Te zarządzane produkty danych są publikowane na rynku Tanzu do użytku przez autoryzowanych deweloperów i agentów, przy czym właściciele danych zachowują pełną kontrolę nad przygotowaniem i ujawnieniem danych.
To podejście zwiększa jakość kontekstu agentów, zmniejsza zależność od niezarządzanych surowych danych, obniża zużycie tokenów dzięki bardziej trafnym danym wejściowym modelu i utrzymuje wszystkie wrażliwe dane, metadane i zasoby obliczeniowe w obrębie obwodu bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.
Dostępność
Wszystkie nowe możliwości VMware Tanzu Platform AI ogłoszone na VMware Explore będą dostępne w ogólnej dostępności jesienią 2026 roku.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Global Strategy Director
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Fokus biznesowy:
Dystrybucja produktów ICT/Integracja systemów i usługi/Rozwiązania infrastrukturalne
Z ponad 20-letnim doświadczeniem w dystrybucji IT, współpracujemy z wiodącymi globalnymi markami, dostarczając niezawodne produkty i profesjonalne usługi.