Broadcomは、企業がベアメタルインフラから本番運用可能なAIサービスへ移行する際に、セキュリティやガバナンス、自動化を強化できるソフトウェア定義型プライベートAIプラットフォーム「VMware AI Factory」を発表しました。
VMware Explore 2026で発表されたVMware AI Factoryは、VMware Private AI Cloudの中核コンポーネントとして位置づけられています。
このプラットフォームは、VMware Cloud Foundation (VCF)、検証済みサーバー構成、GPUインフラ、モデルサービス、ライフサイクル管理、運用ツールを統合環境として組み合わせており、機密性の高い企業データを扱うAIワークロードを展開する組織向けに設計されています。
Broadcomによると、このプラットフォームによりインフラのプロビジョニングから最初のAIモデルの提供までに要する時間を、数週間から数時間に短縮できるとしています。
その狙いは、サーバーのプロビジョニング、ソフトウェアスタックの展開、モデルの有効化、そして継続的なDay 2ライフサイクル運用など、GPU負荷の高いワークロードのスケーリングにおけるボトルネックを解消することにあります。
中核となるセキュリティ機能の一つが、セキュアAIサンドボックスとエージェントガバナンス層の導入です。このプラットフォームは仮想化されたコンテナ空間を利用し、AIエージェントが動的に生成・実行するコードを分離します。
ガバナンス層は、エージェントの呼び出しを制御し、エージェントがアクセスできるツールを制限するとともに、出力が後続のアクションを引き起こす前にその出力を検証することを目的としています。これにより、自律型または半自律型のAIシステムを本番環境で利用する組織向けの制御境界が確立されます。
この機能は、検索拡張生成(RAG)やコーディングエージェント、ワークフロー自動化、さらには社内データリポジトリやAPI、インフラ管理システムに接続されたAIアプリケーションにおいて特に重要な意味を持ちます。
こうした連携は、エージェントが適切に制御されていない場合、プロンプト起因の安全でない挙動や過剰な権限付与、不正なツール利用、悪意あるコード実行といったリスクに企業をさらす可能性があります。
VMware AI Factoryは、AIトークンの生成・消費にかかるコストを指す「AIトークノミクス」の課題にも対応しています。組織はGPUリソースをプールすることで、ワークロードごとに専用ハードウェアを用意する必要をなくし、複数のモデルで基盤インフラを共有できるようになります。
このプラットフォームは、トークンのスループット、レイテンシー、計算リソースの消費量、メモリ使用率に関するテレメトリを提供します。この可視性により、IT部門、セキュリティチーム、データサイエンスチームは非効率なワークロードを特定し、キャパシティを管理し、ポリシーを適用し、AI関連支出の制御不能な増大を回避できます。
同社のAI Gatewayは、オンプレミスとクラウドホスト型モデルの双方に対する一元的な利用制御を提供する見込みです。計画されている機能には、インテリジェントなプロンプトルーティング、アプリケーションの認可管理、トークンおよび利用量ベースのレート制限などが含まれます。
VMware AI Factoryは、認定済みのDell PowerEdgeシステムのほか、Cisco、Lenovo、Supermicroなど各ハードウェアベンダーのVCF AI ReadyNodesにも対応しています。
Broadcomは、AMDとも協力し、VCFをAMD Instinct MI350シリーズGPUおよびROCmソフトウェアエコシステムと統合する取り組みを進めています。
顧客は、Nemotron 3、Gemma 4、Cotomi、Qwen、GLM 5.2をはじめとする150種類以上の商用・オープンソースモデルを展開できるようになります。
このプラットフォームにより、VMware Private AI Cloudは、データ主権やインフラの柔軟性、そしてますます自律化が進むAIワークロードに対するより強固なガバナンスを求める企業にとって、制御可能な選択肢としての位置づけを強めています。
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翻訳元: https://cyberpress.org/broadcom-launches-vmware-ai-factory/
