French
Broadcom a dévoilé VMware Private AI Cloud lors de VMware Explore, une architecture de cloud privé conçue pour exécuter des modèles d'IA à proximité des données de l'entreprise. Au lieu d'envoyer des données sensibles à des fournisseurs d'IA externes, la plateforme apporte les modèles dans l'infrastructure privée sur site pour préserver le contrôle et la confidentialité des données.
Elle unifie VMware Cloud Foundation (VCF), AI Factory, Tanzu Platform, vDefend et Avi Load Balancer dans un environnement unique pour l'inférence IA, les applications agentiques, les services conteneurisés et les machines virtuelles traditionnelles. La pile offre une infrastructure et un modèle opérationnel unifiés pour l'IA et les charges de travail générales, permettant aux entreprises de conserver une supervision complète de l'emplacement des données, des politiques de sécurité et de l'utilisation des ressources.
Ram Velaga, président de Broadcom Infrastructure Software Group, a décrit la plateforme comme une convergence de l'infrastructure de cloud privé et d'IA privée. Elle est conçue pour prendre en charge l'inférence en production et les charges de travail agentiques sans sacrifier la souveraineté des données, la conformité ou les coûts opérationnels prévisibles.
VCF optimise l'infrastructure IA et les coûts des jetons
VMware Private AI Cloud cible trois points faibles majeurs dans l'adoption de l'IA par les entreprises : les coûts d'investissement matériels, la complexité opérationnelle et la consommation de jetons—tous ces éléments évoluent rapidement à mesure que l'IA passe de petits pilotes à des charges de travail de production avec des modèles plus importants, un trafic plus élevé et une demande accrue de GPU.
VCF 9 introduit des fonctionnalités axées sur l'efficacité pour améliorer l'utilisation des ressources. La hiérarchisation de la mémoire NVMe exploite le stockage NVMe à haute vitesse pour étendre la capacité de mémoire effective, tandis que la déduplication à l'échelle du cluster réduit les données redondantes dans l'environnement, optimisant ainsi l'utilisation des ressources pour les charges de travail IA gourmandes en mémoire.
La plateforme prend en charge une infrastructure hétérogène multi-fournisseurs, y compris les CPU, les GPU et d'autres accélérateurs, aux côtés du matériel serveur OEM/ODM grand public. Cette flexibilité permet aux entreprises de sélectionner le matériel en fonction des besoins de la charge de travail, de la disponibilité et du budget, plutôt que de configurations rigides à fournisseur unique.
Les nouveaux outils de gestion des ressources IA améliorent l'observabilité et le contrôle. Le suivi des jetons suit l'utilisation des modèles et l'activité d'inférence ; le partage de modèles multi-locataires permet un accès partagé aux services IA communs ; le suivi affiné des GPU et des vGPU fournit des données granulaires d'allocation et d'utilisation des accélérateurs. Un tableau de bord centralisé des métriques IA consolide toutes les informations sur les performances et la consommation des charges de travail.
VMware AI Factory accélère le déploiement de l'IA en production
VMware AI Factory sert de fondation logicielle de Private AI Cloud, simplifiant le déploiement d'une infrastructure prête pour l'IA et réduisant le temps nécessaire pour passer de la configuration matérielle aux points d'extrémité de modèles en production.
Elle automatise les opérations IA de bout en bout, y compris le provisionnement de l'infrastructure, le déploiement de services de modèles et la gestion des charges de travail du Jour 2 après le lancement, tout en améliorant la visibilité sur l'économie des jetons et la consommation des ressources à mesure que l'utilisation de l'IA augmente. Basé sur vLLM, le runtime de modèle VCF fournit une couche de service unifiée prenant en charge plus de 150 modèles open-source et commerciaux, permettant aux entreprises de sélectionner des modèles en fonction du support linguistique, de la taille de la fenêtre de contexte, des fonctionnalités multimodales, de la capacité de raisonnement et de la compatibilité matérielle.
Les modèles partenaires validés simplifient le déploiement de l'IA privée
Broadcom a certifié des modèles de Google, NVIDIA, NEC, Alibaba Cloud et Z.ai pour VCF, offrant aux entreprises un chemin validé pour le déploiement de modèles sur site et la livraison interne de Model-as-a-Service. Les principaux modèles validés comprennent :NVIDIA Nemotron 3 : Modèles multimodaux MoE hybrides Mamba-Transformer avec des fenêtres de contexte allant jusqu'à 1 million de jetons, construits pour des flux de travail agentiques d'entreprise de longue durée.
Google DeepMind Gemma 4 : Modèles multimodaux à poids ouverts optimisés pour le déploiement local et le développement d'agents autonomes sur une infrastructure privée.
NEC cotomi : Modèle optimisé pour la langue japonaise avec des ensembles de données d'entraînement sélectionnés et une efficacité de jeton améliorée de 40 %.
Alibaba Cloud Qwen 3.7-Max : Modèle multimodal propriétaire avec des fenêtres de contexte de 1 million de jetons, adapté aux charges de travail de raisonnement agentique.
Z.ai GLM 5.2 : Modèle de langage général ouvert prenant en charge le codage local, le raisonnement multi-étapes et les flux de travail autonomes privés.
Ce programme de validation réduit l'incertitude de déploiement pour l'IA sur site, les partenaires travaillant à fournir des modèles certifiés via des services VCF intégrés. Les perspectives de Broadcom pour le cloud privé en 2026 ont révélé que 56 % des entreprises exécutent ou prévoient de réaliser de l'inférence IA en production sur des clouds privés, et VCF prend en charge ces déploiements aux côtés des charges de travail VM, Kubernetes et conteneurs existantes. Les tests indépendants MLPerf Inference v5.1 ont confirmé que VCF offre des performances équivalentes au bare-metal, éliminant le besoin de piles d'infrastructure IA dédiées séparées.Sécurité multicouche pour les charges de travail IA
VMware Private AI Cloud adopte une stratégie de défense en profondeur alignée sur le NIST Cybersecurity Framework 2.0, combinant des contrôles d'infrastructure, une segmentation réseau, une protection des applications, une sécurité de la chaîne d'approvisionnement et une conformité continue.VMware vDefend fournit une microsegmentation au niveau de l'hyperviseur et une protection contre les mouvements latéraux. Le patching virtuel atténue les vulnérabilités connues sans modifications d'application ni temps d'arrêt de l'infrastructure, tandis que la surveillance du trafic détecte les communications inter-charges de travail anormales et les déploiements d'IA fantômes non autorisés. Les capacités vDefend mises à jour surveillent désormais le comportement des IA agentiques, identifient l'utilisation non autorisée des systèmes IA et déploient des correctifs virtuels IPS générés par l'IA.
VMware Avi Load Balancer ajoute la sécurité WAF et API pour les charges de travail IA, restreignant l'accès des agents aux outils non autorisés, détectant les comportements anormaux de zéro jour et appliquant des règles de protection des données pour empêcher l'exfiltration de données sensibles.
TrueSource sécurise les chaînes d'approvisionnement logicielles et de données IALes nouvelles capacités TrueSource de Broadcom sécurisent les chaînes d'approvisionnement de services de données et de logiciels d'IA privés. TrueSource Trusted Artifacts applique des processus de construction en chambre blanche aux écosystèmes Java, Python, Node.js et aux images sécurisées Bitnami, avec des versions Spring Enterprise sélectionnées présentant des correctifs de sécurité vérifiés par l'homme et analysés par modèle sur toutes les lignes de version.
TrueSource Data Services étend ce cadre de sécurité à l'infrastructure de données de base, prenant en charge PostgreSQL, RabbitMQ, MySQL et Valkey pour fournir des composants fondamentaux sécurisés et contrôlés pour les flux de travail IA et agentiques.Tanzu Platform offre des contrôles d'agents autonomesVMware Tanzu Platform agit comme la couche d'exécution des applications et des agents pour Private AI Cloud, avec de nouvelles fondations de données prêtes pour l'IA et des outils de gouvernance des agents. Les agents autonomes présentent des risques uniques, notamment un accès non autorisé aux données, une utilisation excessive des outils, une exposition des données et des coûts cloud imprévus, que Tanzu aborde avec un modèle d'exécution par défaut de refus.Les agents nécessitent une approbation explicite pour tout accès aux API, réseaux, serveurs et Internet. Un magasin d'informations d'identification isolé empêche le vol, l'utilisation abusive des informations d'identification et les attaques par injection de prompt. Les outils de développement pré-construits incluent des ensembles de compétences approuvés, des buildpacks de flux de travail, une supervision humaine et des services de mémoire intégrés pour permettre le développement et l'exécution sécurisés des agents.
AgentMinder permet une gouvernance centralisée des agents IA
Le nouveau AgentMinder de Broadcom sert de plan de contrôle central pour les agents autonomes, attribuant à chaque agent une identité d'entreprise unique liée à des missions définies, des outils approuvés et des ressources autorisées. Il applique des politiques d'exécution du moindre privilège pour l'invocation d'outils, fournit des journaux d'audit complets de l'activité des agents et offre une visibilité de conformité complète pour les déploiements d'entreprise multi-agents.
Les fondations de données prêtes pour l'IA améliorent le contexte et l'efficacité
Les fondations de données prêtes pour l'IA de Tanzu traitent les données d'entreprise structurées et non structurées entièrement au sein de l'infrastructure privée, générant des produits de données sélectionnés et riches en contexte pour les agents IA sans exfiltrer les données sources. Ces produits de données gouvernés sont publiables sur le marché Tanzu pour la consommation par les développeurs et les agents autorisés, les propriétaires de données conservant le contrôle total de la préparation et de l'exposition des données.
Cette approche améliore la qualité du contexte des agents, réduit la dépendance aux données brutes non sélectionnées, diminue la consommation de jetons avec des entrées de modèles plus pertinentes et maintient toutes les données sensibles, métadonnées et ressources de calcul au sein du périmètre de sécurité de l'entreprise.
Disponibilité
Toutes les nouvelles capacités IA de VMware Tanzu Platform annoncées lors de VMware Explore seront disponibles en général à l'automne 2026.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Directeur de la stratégie mondiale
WhatsApp / WeChat : +86 13426366826
E-mail : yangyd@qianxingdata.com
Site Web : www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Focus commercial :
Distribution de produits TIC/Intégration de systèmes et services/Solutions d'infrastructure
Avec plus de 20 ans d'expérience dans la distribution informatique, nous nous associons à des marques mondiales de premier plan pour fournir des produits fiables et des services professionnels.