深入私有雲與代理AI VMware揭曉AI Factory整合方案、Tanzu資料就緒基礎與AgentMinder安全防護

在今年度的VMware Explore 2026登場前，博通 （Broadcom）正式公佈旗下VMware Cloud Foundation （VCF）及整體產品線的多項重大更新。

面對企業對於AI成本失控 （Tokenomics）、資料隱私外洩與前沿AI模型攻擊的焦慮，VMware此次聚焦於「VMware Private AI Cloud」 （VMware 私有AI雲）戰略，不僅推出開箱即用的「VMware AI Factory」整合方案，更針對快速崛起的自主代理AI （Agentic AI）生態，在Tanzu平台、網絡安全產品線 （vDefend ／ Avi），以及全新發表的「AgentMinder」中導入全方位的身分治理與零信任防禦機制。

從底層基礎設施到代理AI生態大舉佈局

VMware AI Factory：以軟體定義與異質硬體加速私有AI佈署

針對企業自建AI基礎設施耗時且碎片化的痛點，VMware推出「VMware AI Factory」整合方案，透過與MetalSoft整合，將實體伺服器 （裸機）的佈署與生命週期管理縮減至數分鐘，讓企業端首個AI模型上線時間可從數週縮短至30至45分鐘。

另一方面則是擴大硬體與模型生態，深度支援包括NVIDIA、AMD加速晶片，以及Cisco、Dell、聯想、Supermicro等品牌認證伺服器，同時支援超過150種涵蓋小型語言模型 （SLM）、大型語言模型 （LLM）到開源權重模型 （如Google Gemma、NVIDIA Nemotron、阿里千問Qwen、cotomi等）的集中託管與治理運用。

而在結合VCF 9平台與儲存分層優化部分，則是藉由NVMe記憶體分層技術，協助企業從純DRAM記憶體架構轉型，降低每主機高達42%的硬體成本，並且搭配內建「VMware AI Assistant for VCF」服務提升跨平台維運效率。

Tanzu Platform：構建AI資料就緒基礎與「TrueSource」開源治理

為了解決AI代理缺乏高品質上下文與開源軟體供應鏈安全問題，Tanzu部門推出兩大核心更新：

• AI-ready Data Foundations：協助企業擷取文檔、圖像、表格與語音等多模態數據，轉化為具備語意層 （Semantic Layer）與權限控制 （RBAC）的結構化「治理資料產品」 （Governed Data Products），供AI代理安全調用。

• TrueSource開源安全體系：將博針對Spring軟體生態的治理標準推廣至整體開源領域，提供符合SLSA Level 3標準、由原廠修補，並且直接回饋開源社群的安全組件，涵蓋Spring Enterprise、PostgreSQL／RabbitMQ／Valkey等資料服務，以及Python、Node.js等受信任建置映像。

確保全方位代理式AI安全：vDefend、Avi與全新「AgentMinder」

因應AI代理自動化跨系統執行任務可能引發的失控風險，VMware於網路及應用層祭出多道防線：

• vDefend與Avi WAAP增強：vDefend分散式防火牆 （DFW）吞吐量提升至75 Tbps，IDPS則提升至17 Tbps，並且具備分散式虛擬修補程式 （Virtual Patching）與Shadow AI監控能力；Avi負載平衡器則全面升級為整合Web應用與API防護的WAAP架構。

• 全新代理治理織布「AgentMinder」：獨立於底層平台運作的代理式安全框架，具備三大支柱：

身分 （Identity）：為每個AI代理賦予實體身分與明確的任務意圖 （Intent）註冊。

安全 （Security）：作為AI Gateway執行點，依據AuthZEN與意圖授權，嚴格限制模型調用、敏感資料過濾與MCP （Model Context Protocol）上下文協議工具存取。

可觀測性 （Observability）：提供端到端的分散式追蹤審計軌跡，完整記錄代理AI決策鏈。

關鍵提問解析與專家觀點

針對市場與開發者關心的核心策略問題，VMware各事業部負責人也於會中提出具體回應：

Q1：面對AWS等公有雲業者提出以提示詞限制行為 （明訂禁止事項），VMware在防範AI代理不當行為上有何優勢？又如何與公有雲環境整合？

答覆解析：

VMware認為，單純依賴「提示詞明確告知禁止行為」 （負面提示，Negative Prompting）遠遠不夠。公有雲平台無法真正理解企業內部的業務脈絡，無法單從提示詞判斷某一項跨系統存取 （例如代理AI從財務系統跳至人事系統）究竟是合理業務需求，還是越權操作。

相較之下，VMware的核心優勢在於：

• 「預設拒絕」 （Deny-by-Default）沙盒機制：在Tanzu與底層基礎設施中，代理AI預設處於隔離狀態，完全沒有任何系統與外部工具存取權限，僅能透過明確綁定 （Explicit Routes & Bindings）存取特定模型、MCP伺服器或資料集。

• 意圖式運行控制 （Intent-based Runtime Control）：透過全新發表的AgentMinder，在代理AI與大型語言模型／後端工具之間設置AI Gateway，動態驗證代理AI的身分、意圖與授權範圍，即時阻斷超出範疇的指令、防止憑證外洩與資料竊取。

• 跨雲整合彈性：AgentMinder與Tanzu Agent Platform採雲原生架構設計，不強制綁定VCF私有雲環境。公有雲用戶只需透過單一Helm指令即可將相關代理防護模組佈署於任何Kubernetes叢集 （如AWS EKS或一般K8s），統一管理地端與公有雲上的多模型／代理AI互動。

Q2：在AI代理應用廣泛普及的時代，VMware Tanzu產品組合的優勢在哪裡？

答覆解析：

Tanzu事業部總經理Purnima Padmanabhan指出，代理AI本質上就像微服務應用，但多出具備自主執行能力的「代理性」 （Agency），而Tanzu在此時代擁有四大獨特優勢：

• 企業級微服務運行經驗：Tanzu長期支撐全球數百萬個企業關鍵生產環境的高可用運行，為AI代理提供經得起考驗的底層調度與高穩定性基礎。

• AI-ready Data Foundations （AI可用數據基礎）資料就緒能力：AI代理需要豐富的業務脈絡，而Tanzu產品組合能將雜亂的多模態企業私有數據 （合約、日誌、表格、語音內容等）進行自動解析、建立語意層，個別封裝為可被治理、具權限控制的「資料產品」，避免AI代理產生幻覺或讀取越權資料。

• 開箱即用的代理構建與沙盒控制 （Buildpacks & Harness）：提供從編碼編譯、預先核准工具庫、身分綁定到長期記憶體管理 （支援PostgreSQL）的一體化流程，並且對運行中的AI代理施加運算資源與網絡隔離限制。

• 實測有效的攻擊面收斂：透過前沿安全測試驗證，在Tanzu緊密配置與沙盒防護下運行的AI應用，相較於非受控環境能減少高達60%的漏洞被利用風險。

Q3：「VMware AI Factory」的命名，是否意味著必須搭配NVIDIA所提出的「AI工廠」設計？是否容易造成市場混淆？

答覆解析：

VCF事業部產品行銷副總裁Prashanth Shenoy釐清，VMware AI Factory並不等同於NVIDIA的單一專屬硬體架構。

• 生態系整合而非單一綁定：雖然NVIDIA是VMware重要的戰略夥伴 （全面支援NVIDIA AI Enterprise軟體堆疊），但VMware AI Factory是站在「私有雲全端自動化平台」的高度，結合VCF基礎設施、軟體生命週期管理、模型託管 （Model-as-a-Service），以及包含AMD、Cisco、Dell、聯想、Supermicro等伺服器與加速晶片生態圈。

• 軟體定義與敏捷交付：就像業界其他品牌 （如Dell或Cisco）也會推出符合自身定位的AI Factory方案，VMware AI Factory的核心在於提供企業一套自動化、軟體定義的一站式立即可用私有AI工廠，讓企業自由選擇合適的底層伺服器與AI軟體堆疊，因此在市場定位與企業客戶落地理解上具備清晰的自主性。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》