Podczas VMware Explore 2026 Broadcom zaprezentował VMware Private AI Cloud - platformę, która ma umożliwić przedsiębiorstwom uruchamianie obciążeń AI w prywatnym środowisku chmurowym. Założenie jest proste: zamiast przenosić dane do modelu, model ma działać tam, gdzie znajdują się dane organizacji.
Rozwiązanie łączy infrastrukturę prywatnej chmury z narzędziami potrzebnymi do uruchamiania produkcyjnych obciążeń inferencyjnych, aplikacji wykorzystujących agentic AI oraz tradycyjnych obciążeń biznesowych. Broadcom chce przy tym pozostawić przedsiębiorstwom wybór sprzętu, modeli i akceleratorów.
Broadcom wskazuje trzy obszary, które w największym stopniu wpływają na koszty środowisk AI: wydatki na sprzęt, złożoność operacyjna oraz tzw. tokenomics, czyli ekonomika wykorzystania tokenów.
VMware Cloud Foundation 9 ma ograniczać koszty infrastruktury m.in. dzięki tieringowi pamięci NVMe oraz deduplikacji danych na poziomie klastra. Platforma obsługuje przy tym procesory CPU, GPU i inne akceleratory różnych producentów, a także serwery dostarczane przez głównych producentów OEM i ODM. Pozwala to tworzyć heterogeniczne klastry, w których mogą współpracować różne typy infrastruktury.
Kontrola kosztów nie kończy się jednak na samym sprzęcie. VMware Private AI Cloud oferuje monitoring tokenów, współdzielenie modeli pomiędzy użytkownikami, rozszerzone monitorowanie GPU i vGPU oraz pulpit prezentujący metryki związane z AI.
Jednym z elementów Private AI Cloud jest VMware AI Factory. Broadcom określa je jako programowo definiowaną podstawę rozwiązania, która ma uprościć przygotowanie infrastruktury pod AI oraz późniejsze operacje związane z jej utrzymaniem.
Automatyzacja wdrażania infrastruktury AI-ready ma skrócić czas potrzebny na uruchomienie pierwszego modelu. Jednocześnie VMware AI Factory ma ułatwić kontrolowanie wykorzystania tokenów i zasobów.
Ważną częścią rozwiązania są również zweryfikowane modele AI przeznaczone dla VMware Cloud Foundation. Według Broadcomu klienci VCF mogą uruchamiać ponad 150 modeli open source i komercyjnych. Na liście wymienionej przez producenta znalazły się m.in. Nemotron 3, Gemma 4, cotomi, Qwen 3.7-Max oraz GLM 5.2.
Modele mają być dostępne w bezpieczny sposób i dostarczane użytkownikom jako usługa za pośrednictwem wbudowanych usług VCF. Broadcom współpracuje w tym zakresie z dostawcami modeli AI, wskazując na możliwość zachowania suwerenności danych przy skalowaniu wykorzystania AI.
VMware Private AI Cloud wykorzystuje podejście defense-in-depth zgodne z NIST CSF 2.0. VMware Cloud Foundation ma ograniczać powierzchnię ataku i wspierać ciągłe utrzymywanie zgodności.
Za bezpieczeństwo odpowiadają m.in. mechanizmy VMware vDefend. Obejmują one wirtualne łatanie, ochronę ruchu lateralnego na poziomie hypervisora oraz mikrosegmentację. Celem jest egzekwowanie zasad Zero Trust i blokowanie exploitów.
Uzupełnieniem tych mechanizmów jest VMware Avi Load Balancer z funkcjami zapory aplikacyjnej WAF oraz ochrony API.
Broadcom rozwija również zabezpieczenia przygotowane z myślą o środowiskach wykorzystujących AI. Nowe funkcje vDefend mają stale monitorować przepływy ruchu, identyfikować komponenty agentic AI oraz wykrywać przypadki wykorzystania nieautoryzowanych narzędzi określane jako shadow AI. System ma również wykorzystywać generowane przez AI sygnatury IDPS do rozproszonego wirtualnego łatania.
Avi Load Balancer ma z kolei ograniczać agentom dostęp do nieautoryzowanych narzędzi. Mechanizmy bezpieczeństwa mają także wykrywać anomalne zachowania i izolować je w celu identyfikowania ataków typu zero-day oraz pomagać w zapobieganiu nieautoryzowanej eksfiltracji wrażliwych danych.
Wraz z rozwojem agentic AI pojawia się problem kontroli tego, co autonomiczny agent może zrobić w środowisku przedsiębiorstwa. W przeciwieństwie do tradycyjnej aplikacji agent może samodzielnie wykonywać działania, korzystać z narzędzi czy sięgać po dane.
VMware Tanzu Platform wraz z VMware vDefend ma stanowić podstawę dla takich środowisk. Broadcom wykorzystuje tu architekturę deny-by-default, gotowy harness oraz zarządzany marketplace.
Jedną z nowych propozycji jest AgentMinder. To centralny punkt kontroli przeznaczony do zarządzania autonomicznymi agentami AI. Rozwiązanie traktuje agentów jako tożsamości klasy enterprise i wiąże ich uprawnienia z konkretnym zadaniem, zatwierdzonymi narzędziami oraz autoryzowanymi zasobami.
Kontrola działa również podczas wykonywania zadań. Każde wywołanie narzędzia ma podlegać zasadzie najmniejszych wymaganych uprawnień, a działania agentów mają być rejestrowane w sposób umożliwiający audyt i kontrolę zgodności.
Kolejnym elementem rozwijanym w Tanzu Platform są tzw. AI-ready data foundations. Ich zadaniem jest przygotowanie danych przedsiębiorstwa do wykorzystania przez agentów AI.
Właściciele danych mogą tworzyć i zarządzać dynamicznymi potokami obejmującymi zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane. Powstające w ten sposób produkty danych mają być przygotowane pod kątem wykorzystania przez agentów i udostępniane w marketplace Tanzu Platform jako zarządzane usługi zawierające kontekst potrzebny do ich wykorzystania.
Broadcom podkreśla przy tym, że dane nie muszą opuszczać środowiska przedsiębiorstwa.
Tanzu Platform otrzymuje również funkcje przeznaczone do budowania i uruchamiania agentów AI. Podstawą jest model deny-by-default. Agent nie otrzymuje dostępu do API, sieci, serwerów MCP ani internetu, dopóki taki dostęp nie zostanie jawnie przyznany.
Broadcom wprowadza także izolowany magazyn poświadczeń. Agenci nie mają mieć bezpośredniego dostępu do przechowywanych w nim danych uwierzytelniających. Mechanizm ma ograniczać ryzyko kradzieży poświadczeń oraz ataków wykorzystujących prompt injection.
VMware Private AI Cloud ma połączyć prywatną infrastrukturę chmurową z elementami potrzebnymi do uruchamiania AI. W jednym środowisku przedsiębiorstwa mogą obsługiwać tradycyjne obciążenia biznesowe, produkcyjną inferencję oraz aplikacje wykorzystujące autonomicznych agentów.
Całość opiera się na rozwiązaniach Broadcomu obejmujących VMware Cloud Foundation, VMware AI Factory, Tanzu Platform oraz narzędzia bezpieczeństwa i zarządzania agentami. Założeniem jest zachowanie kontroli nad danymi i infrastrukturą, przy jednoczesnym wykorzystaniu różnych modeli AI, procesorów, GPU i innych akceleratorów.
Źródło: Broadcom