Broadcom、本番環境でのAI活用に向けたセキュアでコスト効率に優れたインフラを実現するVMware Cloud Foundation 9.1を発表
＊本内容は、2026年5月5日（米国時間）Broadcomが発表した報道資料です。
半導体およびインフラストラクチャソフトウェアソリューションの設計、開発、提供を行うグローバルテクノロジーリーダー、Broadcom Inc.（NASDAQ: AVGO）は、本番環境のAIワークロードに最適なコスト効率が高くセキュアなインフラ・プラットフォームとなるVMware Cloud Foundation（VCF）9.1を発表しました。VCF 9.1は、AIおよびKubernetesにネイティブ対応したプライベートクラウドプラットフォームとして、強固なセキュリティ機能を統合し、AMD、Intel、NVIDIAなどの多様なコンピューティングインフラをサポートします。これにより企業は、圧倒的な低コストと強化されたセキュリティを実現しながら、最高水準のGPUおよびCPUハードウェアを自由に選択できる環境で、推論型およびエージェント型のAIアプリケーションを導入できます。
Broadcomのレポート「Private Cloud Outlook 2026」のプレビュー版によると、本番環境でのAI運用において、プライベートクラウドが引き続き最も選ばれるプラットフォームであることが明らかになっています。調査対象企業の半数以上（56%）が、プライベートクラウド上で本番環境の推論処理を実行中、または計画しています。さらに重要な点として、本番環境での推論処理におけるパブリッククラウドの利用率は41%に留まり、前年に比べて15ポイント減少しています。さらに、ITリーダーの62%が生成AIのインフラコストに対して「非常に」または「極めて」強い懸念を抱いていると回答しており、36%がAIの導入に伴い、データ保護、プライバシー、セキュリティ統制、およびリスク管理における新たな対応が必要になっていると報告しています。
VCFは、本番用ワークロードにおいてパブリッククラウドに代わる最適な選択肢です。既存のサーバー上でインフラの効率を最大化しながら、本番環境でのAIデプロイに不可欠なアーキテクチャの制御と規制コンプライアンス要件を満たすインテリジェントなソフトウェアを提供します。企業はVCF 9.1の以下の機能を活用して、推論やエージェント型AIを含む本番環境のワークロードをデプロイできます。
- インテリジェントなメモリ階層化により、AI／非AIワークロードを混在させて実行するクラスタのサーバーコストを最大40%削減*1
- AIデータパイプライン向けの高度な圧縮および重複排除機能により、ストレージのTCO（総所有コスト）を最大39%低減*1
- AIワークロードを大規模に実行する際のKubernetes運用コストを最大46%削減*1
- クラスタのアップグレードを4倍高速化、フリートの容量を2倍に拡大し、AIインフラを迅速に拡張可能*1
Broadcom Inc. VCF部門 上級副社長 兼 ゼネラルマネージャ、クリシュ・プラサード（Krish Prasad）コメント：
「AIを導入して競争優位性の向上を目指す企業が増加する中、データと知的財産のプライバシーに関する懸念、インフラコストの急増、そしてエージェント型AIへの対応という3つの重大な課題に直面しています。VCF 9.1はこれら3つの要件すべてに対応し、Private AIのための最先端インフラを単一の統合プラットフォームとして提供します。Broadcomは、AIにおけるゼロトラストセキュリティの確保、インテリジェントなインフラ最適化とハードウェア選択の自由によるコスト削減を実現するとともに、エージェント型ワークフローと高速推論の両方を単一のプラットフォーム上で実行できる柔軟性を提供します」
AIワークロードを大規模かつ効率的に実現するインフラ
VCF 9.1は、既存のインフラ上で仮想マシンとコンテナ化されたAIワークロードの密度を最大化すると同時に、運用の複雑化を劇的に軽減します。インテリジェントなリソース管理と自動運用により、現行のサーバー上により多くの本番ワークロードをデプロイし、分散環境全体で効率的にスケールアウトできるほか、ハードウェアの不足やコスト高騰が進む状況下で高額なインフラ拡張を回避できます。主な機能は以下の通りです。
- インテリジェントなリソース最適化：AIデータパイプライン向けに高度なメモリ階層化と次世代ストレージ圧縮技術を活用し、インフラの利用率を最大化。パフォーマンスの低下や高額なハードウェアの更新を伴うことなく、AIワークロードの密度を向上
- 大規模な自動フリート運用：管理対象ホスト数を5,000台まで倍増させ、分散環境やエアギャップ環境（ネットワーク分離環境）におけるクラスタのアップグレードを4倍に高速化。手動でのパッチ適用にかかる手間を排除し、AIインフラの迅速な拡張をサポート
- AI分離を実現するマルチテナント型インフラ：企業やサービスプロバイダーは、厳格なセキュリティ境界を確保した上で、共有インフラ上で複数のAIプロジェクトや顧客の環境を運用可能。高額なGPUおよびCPUリソースを最大限に利用しながら、機密性の高いモデルのデータ主権をサポート
- オープンなエコシステム統合：AMDとNVIDIAのマルチアクセラレータGPUの選択肢、主要なAMDおよびIntel CPUプラットフォームへの対応、Arista Universal Cloud Networkとの標準準拠のEVPNおよびVXLAN相互運用を実現。本番環境のAIに不可欠な、高速なネットワーク接続とコンピューティングの柔軟性を提供するというVCFのコミットメントを実証
- AIワークロード向けの高速ネットワーキング：Enhanced DirectPath I/Oを利用したNVIDIA ConnectX-7 NICとNVIDIA BlueField-3をサポート。この機能強化により、高負荷な生成AIワークロードに不可欠となる、マルチホスト環境での高速なAIモデルの学習とデータ転送を実現
- 仮想化されたロードバランシングとセキュリティ：VMware Avi Load Balancer*2とVMware vDefend*2の活用により、AI推論エンドポイントやエージェント型アプリ向けのハードウェアアプライアンスが不要とし、設備投資コストを削減しながら、エンタープライズクラスの耐障害性と自動ライフサイクル管理を実現
スピーディなアプリ提供：AI、コンテナ、仮想マシン向けの最新ワークロードプラットフォーム
VCF 9.1は統合プラットフォームとして、単一のインフラレイヤー上で推論ワークロード、エージェント型アプリ、コンテナ化サービス、従来の仮想マシンを実行し、AI アプリのデプロイを迅速化します。これにより、運用上の断片化や個別のスタック管理に伴うコストが解消されるとともに、本番環境のAIに求められる開発スピードとプラットフォームガバナンスを実現します。主な機能は以下の通りです。
- Kubernetesのスケールとパフォーマンス：AIに最適化するためクラスタ規模を2.6倍に拡大、デプロイを70%高速化、アップグレード期間を75%短縮。シームレスなスケーリングにより本番環境のAIサービスにおけるダウンタイムゼロを実現
- 混合コンピューティング管理：CPU集約型のエージェント型AIワークフローとGPUによる高速な推論処理の両方を、単一のプラットフォーム上で効率的に処理。エージェント型ワークロードでは、ワークフローの実行や意思決定のオーケストレーションに、GPUよりもはるかに多くのCPUリソースが要求されるという実態に対応
- AIオブザーバビリティとガバナンス：複数のアクセラレータタイプにTime to First Token（最初のトークンが受信されるまでの時間）、トークン処理量、GPU使用率に関する詳細なメトリクスを提供。ハードウェアの使用状況を正確に監視してインフラのROIを最大化できるほか、ポリシーの一元適用とデータ主権管理により、AIコンプライアンスの徹底とモデルへのセキュアなアクセスを実現
- ライブ型アプリケーションスタックブループリント：マルチ仮想マシン（VM）アプリを再利用可能なテンプレートとして定義。これにより、手動設定によるミスを排除し、開発・テスト・本番環境にわたる設定のずれを防ぐと同時に、インフラの提供を迅速化
AIのデータ主権とガバナンスに対応するゼロトラストアーキテクチャ
VCF 9.1はインフラレイヤーでセキュリティ機能を統合し、ハイパーバイザーからアプリにわたり、AIワークロードや独自モデル、学習データを保護します。ゼロトラストセグメンテーションやデータ主権のリカバリ、継続的なパッチ適用を追加ツール不要で実施可能であり、パブリッククラウド環境では実現が困難な、本番環境でのAIデプロイに不可欠なセキュリティ体制を強化できます。主な機能は以下の通りです。
- オンプレミス型ランサムウェア攻撃からのリカバリ*2：隔離されたリカバリ環境と、新たにサポートされるCrowdStrike Falcon(R) Endpoint Securityを含む統合検証ツールを提供。これにより、重要な知的財産であるAIモデルや学習データを保護して国外へのデータ移転を防ぐとともに、有事のリカバリ時に発生する膨大な帯域幅コストを回避
- 継続的なコンプライアンス対応*2：ワークロードやVCFスタックコンポーネントに対する一元的な監視と、あるべき状態への自動リカバリを通じて規制要件への準拠を維持。企業は手作業や追加のコンプライアンスツールなしで、本番環境でのAIデプロイに対する監査対応能力を証明可能
- ダウンタイムゼロのライブパッチ適用：ホストの退避やメンテナンスウィンドウを必要とせずに、ユースケースの最大80%でライブパッチ適用をサポート。サービスレベルアグリーメント（SLA）に基づき継続的な可用性が求められる本番環境のAI推論サービスやエージェント型アプリへのダウンタイムの影響を回避*1
- ゼロトラストのラテラルセキュリティ*2：分散型IDS/IPSによる保護機能を初めてKubernetes上のAIワークロードに拡張。分散型推論向けに9Tbpsの脅威検知パフォーマンスを実現するとともに、プライベートクラウドおよびインターネットアプリにおけるアプリ識別能力を5倍に向上*1
- 自動化によるセルフサービス型セキュリティ*2：タグ付けの一元化、事前定義済みセキュリティプロファイル、委任型のファイアウォール設定、Webアプリ向けのIngressセキュリティを提供。企業やサービスプロバイダーは運用の複雑さやセキュリティツール群の増加を抑止しつつ、AIデプロイ環境を保護
＊1: Based on internal Broadcom estimates or test results, subject to change. April 2026
＊2: Advanced Service for VCF sold separately
Broadcomについて
Broadcom Inc.（NASDAQ: AVGO）は、グローバル企業が抱える複雑かつミッションクリティカルなニーズに対応する半導体およびインフラストラクチャソフトウェアを設計、開発、供給するテクノロジーリーダーです。Broadcomは、長期的な研究開発投資と卓越した実行力の組み合わせにより、最高の技術を大規模に提供しています。Broadcomはデラウェア州に設立され、カリフォルニア州パロアルトに本社を置いています。詳細は、www.broadcom.comをご覧ください。
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