VMware AI Factory の発表：プライベート AI サービス・レイヤーに組み込まれるセキュリティ／ガバナンス

Broadcom Launches VMware AI Factory to Secure Enterprise AI Agents

2026/08/31 CyberSecurityNews — Broadcom は、ラスベガスで開催された VMware Explore 2026 において VMware AI Factory を発表した。これは VMware Private AI Cloud 内に構築されたソフトウェア定義基盤であり、ベアメタル・インフラからモデル推論に至るまで、企業の AI ワークロードの展開／ガバナンス／セキュリティ確保を支援するよう設計されている。2026年8月31日に発表されたこのプラットフォームは、ハードウェアから本番環境で利用可能な AI へと移行するプロセスにおける導入期間の長期化／高コスト／運用の複雑さといった、企業が抱える課題に対応するものである。

Broadcom の VMware Cloud Foundation Division で Chief Product Officer を務める Paul Turner は、企業が求めているのは、すでにデータが存在する場所での AI の実行だとし、これまでのベアメタル環境の構築からモデル提供までのプロセスは煩雑すぎると述べている。

VMware AI Factory は、インフラ展開の自動化／ライフサイクル管理の統合により、この課題に対応する。具体的には、プライベート・クラウドのコスト予測性を維持しながら、組織が独自のハードウェア／検証済み AI モデルを選択できる柔軟性を提供する。

AI セキュリティ向けの VMware AI Factory とは

このプラットフォームの中核的な価値はスピードにある。VMware Cloud Foundation の自動化機能では、ハードウェアのプロビジョニング／ソフトウェア・スタックの有効化／エンドツーエンドのライフサイクル運用を自動化することで、ベアメタル・サーバの展開から最初の AI モデルを提供するまでの時間を、数週間からわずか数時間へ短縮できるとしている。Broadcom の製品発表で強調されているように、セキュリティ／ガバナンス機能は、VMware AI Factory を支えるプライベート AI サービス・レイヤーに組み込まれている。

GPU リソースはワークロードごとに専有されるのではなく、プールされた状態でチーム間で共有される。この統合モデル・ギャラリーにより、IT／データサイエンスのチームは、モデルの展開／Retrieval-Augmented Generation (RAG) のワークフロー／トークン・スループット／レイテンシ／計算リソースの使用率を一元的に可視化できる。

サイバーセキュリティの観点から特に注目されるのは、以下の 3 つの機能である。

  • Multi-tenant Model Sharing により、組織は分離された名前空間を介して事業部門間で AI モデルを共有し、データ・プライバシーを維持しながら、GPU リソースを大量に消費するモデルの重複展開を回避できる。
  • AI Gateway は、単一のインターフェイスを通じてオンプレミス／クラウド環境全体のガバナンスを一元化し、インテリジェントなプロンプト・ルーティング／トークンおよび使用量に対するレート制限／アプリケーション・レベルの認可制御を追加する。
  • Secure AI Sandboxes and Governance は、エージェント生成コードの実行を隔離する仮想化コンテナ環境を導入し、自律型エージェントの呼び出し方法／アクセス可能なツール／アクション実行前における出力検証を定義する制御レイヤーを組み合わせている。これは、エンタープライズ環境における制御されないエージェント型 AI の動作に対する懸念が高まっている状況に直接対応するものである。
Core CapabilityArchitectural ComponentOperational & Security Function
Multi-Tenant SharingIsolated NamespacesEliminates redundant GPU hardware while safeguarding private data
AI GatewayUnified Management InterfaceEnforces prompt routing, token rate-limiting, and app authorization
Secure AI SandboxesVirtualized ContainersIsolates agent-generated code execution and governs tool access
Hardware ReadyNodesCisco, Dell, Lenovo, Supermicro, AMDEnables zero-touch provisioning across vSphere, vSAN, and Kubernetes
Governed Model Gallery150+ Open & Commercial ModelsDelivers sovereign models-as-a-service on private infrastructure

Broadcom は、Cisco／Dell Technologies／Lenovo／Supermicro の認定 VCF AI ReadyNodes と一連のソフトウェア・レイヤーを組み合わせた基盤を提供し、AMD とも連携して、VMware Cloud Foundation と AMD Instinct MI350 Series GPU／オープンな ROCm ソフトウェア・エコシステムを組み合わせる。

こうした基盤では、ゼロタッチ・プロビジョニングによって vSphere／vSAN／Kubernetes／AMD GPU Operator を含むスタック全体の展開をオーケストレーションできる。それに加えて、MetalSoft とのパートナーシップを通じて統合型のベアメタル自動化を VCF に導入し、物理サーバのプロビジョニング時間を数週間から数分へ短縮するとともに、IT チームが VCF コンソールから異種ハードウェアを直接管理できるため、ベンダー固有のツールも不要になる。

モデルについては、VCF の顧客に対して、Nemotron 3／Gemma 4／cotomi／Qwen 3.7-Max／GLM 5.2 など、150 を超えるオープンソース／商用モデルへのアクセスが提供される。これらは、ガバナンスの下で提供される Models-as-a-Service として提供され、企業は外部のクラウド・プロバイダーに全面的に依存することなく、データ主権／コスト管理を確保しながら、自社インフラ上で AI を実行できる。

Broadcom が提供する VMware AI Factory は、企業での AI 導入を支援するプラットフォームです。導入現場では、インフラ準備における時間の浪費／高コスト化／複雑な構成管理が問題となります。これにより AI 運用の遅延／計算資源の重複消費／誤動作による情報漏洩リスクが発生します。対応策として、VMware Cloud Foundation による構成自動化／Multi-tenant Model Sharing による GPU 共有／AI Gateway でのアクセス統制／Secure AI Sandboxes and Governance によるエージェント隔離の適用が有効です。安全かつ迅速な運用を行う環境構築が求められます。