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Broadcom hat auf der VMware Explore die VMware Private AI Cloud vorgestellt, eine Private-Cloud-Architektur, die für die Ausführung von KI-Modellen nahe an Unternehmensdaten entwickelt wurde. Anstatt sensible Daten an externe KI-Anbieter zu senden, bringt die Plattform Modelle in lokale private Infrastrukturen, um die Datenkontrolle und -privatsphäre zu wahren.
Sie vereint VMware Cloud Foundation (VCF), AI Factory, Tanzu Platform, vDefend und Avi Load Balancer in einer einzigen Umgebung für KI-Inferenz, agentenbasierte Anwendungen, containerisierte Dienste und traditionelle VMs. Der Stack liefert eine einheitliche Infrastruktur und ein einheitliches Betriebsmodell für KI- und allgemeine Workloads, sodass Unternehmen die vollständige Kontrolle über den Speicherort der Daten, Sicherheitspolicen und die Ressourcennutzung behalten.
Ram Velaga, President of Broadcom Infrastructure Software Group, beschrieb die Plattform als eine Konvergenz von Private-Cloud- und Private-KI-Infrastruktur. Sie wurde entwickelt, um produktive Inferenz- und agentenbasierte Workloads zu unterstützen, ohne die Datensouveränität, Compliance oder vorhersehbare Betriebskosten zu beeinträchtigen.
VCF optimiert KI-Infrastruktur und Token-Kosten
Die VMware Private AI Cloud zielt auf drei zentrale Schwachstellen bei der Einführung von KI in Unternehmen ab: Hardware-Investitionskosten, betriebliche Komplexität und Token-Verbrauch – all diese skalieren schnell, wenn KI von kleinen Pilotprojekten zu produktiven Workloads mit größeren Modellen, höherem Datenverkehr und größerer GPU-Nachfrage übergeht.
VCF 9 führt effizienzorientierte Funktionen zur Steigerung der Ressourcenauslastung ein. NVMe Memory Tiering nutzt Hochgeschwindigkeits-NVMe-Speicher, um die effektive Speicherkapazität zu erweitern, während die clusterweite Deduplizierung redundante Daten in der gesamten Umgebung reduziert und die Ressourcennutzung für speicherintensive KI-Workloads optimiert.
Die Plattform unterstützt heterogene Multi-Vendor-Infrastrukturen, einschließlich CPUs, GPUs und anderer Beschleuniger, neben Mainstream-OEM/ODM-Server-Hardware. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, Hardware basierend auf Workload-Anforderungen, Verfügbarkeit und Budget auszuwählen, anstatt auf starre, Single-Vendor-Konfigurationen angewiesen zu sein.
Neue KI-Ressourcenmanagement-Tools verbessern die Beobachtbarkeit und Kontrolle. Token-Monitoring verfolgt die Modellnutzung und Inferenzaktivität; Multi-Tenant-Modellfreigabe ermöglicht den gemeinsamen Zugriff auf gängige KI-Dienste; verfeinertes GPU- und vGPU-Tracking liefert granulare Daten zur Zuweisung und Nutzung von Beschleunigern. Ein zentrales KI-Metrik-Dashboard konsolidiert alle Einblicke in die Workload-Leistung und den Verbrauch.
VMware AI Factory beschleunigt die KI-Produktionsbereitstellung
VMware AI Factory dient als softwaredefinierte Grundlage der Private AI Cloud, optimiert die Bereitstellung von KI-fähiger Infrastruktur und verkürzt die Zeit von der Hardware-Einrichtung bis zu produktiven Modell-Endpunkten.
Sie automatisiert End-to-End-KI-Operationen, einschließlich Infrastruktur-Provisionierung, Modell-Service-Bereitstellung und Management von Day-2-Workloads nach der Einführung, während sie die Transparenz der Token-Ökonomie und des Ressourcenverbrauchs bei zunehmender KI-Nutzung verbessert. Basierend auf vLLM bietet die VCF-Modell-Runtime eine einheitliche Serving-Schicht, die über 150 Open-Source- und kommerzielle Modelle unterstützt, sodass Unternehmen Modelle basierend auf Sprachunterstützung, Kontextfenstergröße, multimodalen Funktionen, Schlussfolgerungsfähigkeit und Hardwarekompatibilität auswählen können.
Validierte Partner-Modelle optimieren die Private-KI-Bereitstellung
Broadcom hat Modelle von Google, NVIDIA, NEC, Alibaba Cloud und Z.ai für VCF zertifiziert und bietet Unternehmen einen validiertenPfadfür die lokale Modellbereitstellung und die interne Bereitstellung von Model-as-a-Service. Zu den wichtigsten validierten Modellen gehören:
NVIDIA Nemotron 3: Hybride Mamba-Transformer MoE multimodale Modelle mit bis zu 1 Million Token Kontextfenstern,
entwickelt für langlaufendeunternehmensinterne agentenbasierte Workflows.
Google DeepMind Gemma 4: Open-Weight multimodale Modelle, optimiert für lokale Bereitstellung und autonome Agenten
Entwicklung aufprivater Infrastruktur.
NEC cotomi: Auf die japanische Sprache optimiertes Modell mit kuratierten Trainingsdatensätzen und 40 % verbesserter Token-Effizienz.
Alibaba Cloud Qwen 3.7-Max: Proprietäres multimodales Modell mit 1 Million Token Kontextfenstern, zugeschnitten auf agentenbasierte
Schlussfolgerungs-Workloads.
Z.ai GLM 5.2: Offenes allgemeines Sprachmodell, das lokales Coding, mehrstufige Schlussfolgerungen und private autonome Workflows unterstützt.
Dieses Validierungsprogramm reduziert die Unsicherheit bei der Bereitstellung von lokaler KI, wobei Partner daran arbeiten, zertifizierte Modelle bereitzustellenüber integrierte VCF-Dienste. Broadcoms 2026 Private Cloud Outlook ergab, dass 56 % der Unternehmen produktiveKI-Inferenz in Private Clouds ausführen oder planen, und VCF unterstützt diese Bereitstellungen neben bestehenden VM-, Kubernetes- und Container-Workloads. Unabhängige MLPerf Inference v5.1-Tests bestätigten, dass VCF eine Leistung auf Bare-Metal-Niveau liefert und die Notwendigkeit vonseparaten dedizierten KI-Infrastruktur-Stacks eliminiert.
Defense-in-Depth-Sicherheit für KI-Workloads
VMware Private AI Cloud verfolgt eine Defense-in-Depth-Strategie, die auf dem NIST Cybersecurity Framework 2.0 basiert und Infrastrukturkontrollen, Netzsegmentierung, Anwendungsschutz, Lieferketten-Sicherheit und kontinuierliche Compliance kombiniert.
VMware vDefend bietet Hypervisor-basierte Mikrosegmentierung und Schutz vor lateraler Ausbreitung. Virtuelles Patching mildert bekannte Schwachstellen ohne Anwendungsänderungen oder Infrastrukturausfallzeiten, während die Verkehrsüberwachung anomale übergreifende Workload-Kommunikation und unautorisierte Shadow-AI-Bereitstellungen erkennt. Aktualisierte vDefend-Funktionen überwachen nun agentenbasiertes KI-Verhalten, identifizieren unautorisierte KI-Systemnutzung und stellen KI-generierte IPS-virtuelle Patches bereit.
VMware Avi Load Balancer fügt WAF- und API-Sicherheit für KI-Workloads hinzu, beschränkt den Agentenzugriff auf unautorisierte Tools, erkennt Zero-Day-anomales Verhalten und erzwingt Datenschutzregeln, um die Exfiltration sensibler Daten zu verhindern.
TrueSource sichert KI-Software- und Datenlieferketten
Broadcoms neue TrueSource-Funktionen sichern private KI-Software- und Datendienstlieferketten. TrueSource Trusted Artifacts wendet Clean-Room-Build-Prozesse auf die Ökosysteme Java, Python, Node.js und Bitnami Secure Images an, mit kuratierten Spring Enterprise-Releases, die menschlich verifizierte, modellgescannte Sicherheitspatches über Release-Linien hinweg enthalten.
TrueSource Data Services erweitert dieses Sicherheitsframework auf Kern-Dateninfrastrukturen und unterstützt PostgreSQL, RabbitMQ, MySQL und Valkey, um sichere, kontrollierte Basiskomponenten für KI- und agentenbasierte Workflows bereitzustellen.
Tanzu Platform liefert autonome Agentensteuerung
VMware Tanzu Platform fungiert als Anwendungs- und Agenten-Runtime-Schicht für Private AI Cloud mit neuen KI-fähigen Datenfundamenten und Agenten-Governance-Tools. Autonome Agenten bergen einzigartige Risiken, einschließlich unautorisierter Datenzugriffe, übermäßiger Tool-Nutzung, Datenexposition und ungeplanter Cloud-Kosten, denen Tanzu mit einem standardmäßigen Ablehnungs-Runtime-Modell begegnet.
Agenten benötigen eine ausdrückliche Genehmigung für sämtliche API-, Netzwerk-, Server- und Internetzugriffe. Ein isolierter Anmeldeinformationsspeicher verhindert den Diebstahl von Anmeldeinformationen, Missbrauch und Prompt-Injection-Angriffe. Vorgefertigte Entwickler-Tools umfassen genehmigte Fähigkeitssätze, Workflow-Buildpacks, menschliche Aufsicht und integrierte Speicher-Services, um eine sichere Agentenentwicklung und -ausführung zu ermöglichen.
AgentMinder ermöglicht zentralisierte KI-Agenten-Governance
Broadcoms neues AgentMinder dient als zentrale Steuerungsebene für autonome Agenten, weist jedem Agenten eine eindeutige Unternehmensidentität zu, die an definierte Missionen, genehmigte Tools und autorisierte Ressourcen gebunden ist. Es erzwingt Laufzeitrichtlinien des geringsten Privilegs für die Tool-Aufrufung, liefert umfassende Audit-Protokolle der Agentenaktivität und bietet vollständige Compliance-Transparenz für Multi-Agenten-Unternehmensbereitstellungen.
KI-fähige Datenfundamente verbessern Kontext und Effizienz
Die KI-fähigen Datenfundamente von Tanzu verarbeiten strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten vollständig innerhalb der privaten Infrastruktur und generieren kuratierte, kontextreiche Datenprodukte für KI-Agenten, ohne Quellendaten zu exfiltrieren. Diese gesteuerten Datenprodukte können im Tanzu-Marktplatz für autorisierte Entwickler- und Agenten-Nutzung veröffentlicht werden, wobei die Dateneigentümer die volle Kontrolle über die Datenaufbereitung und -exposition behalten.
Dieser Ansatz verbessert die Qualität des Agentenkontexts, reduziert die Abhängigkeit von unkuratierten Rohdaten, senkt den Token-Verbrauch durch relevantere Modelleingaben und hält alle sensiblen Daten, Metadaten und Rechenressourcen innerhalb des Unternehmens-Sicherheitsperimeters.
Verfügbarkeit
Alle neuen VMware Tanzu Platform KI-Funktionen, die auf der VMware Explore angekündigt wurden, werden im Herbst 2026 allgemein verfügbar sein.
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