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Negli ultimi anni la diffusione dell’intelligenza artificiale in azienda ha spinto a ripensare dove e come eseguire i modelli in produzione: non più solo nel cloud pubblico, ma sempre più spesso su infrastrutture private. La nuova versione di VMware Cloud Foundation 9.1 di Broadcom nasce con l’obiettivo dichiarato di offrire una piattaforma di cloud privato ottimizzata per l’inferenza e per i workload di AI agentica, puntando su risparmi operativi, maggiore controllo sulla sovranità dei dati e flessibilità nell’uso di CPU e GPU eterogenee.
Questo approccio mette in evidenza due priorità per i team IT: contenere i costi crescenti legati all’infrastruttura AI e garantire compliance e sicurezza per i dati sensibili. VCF 9.1 si propone di rispondere a entrambe le esigenze attraverso strumenti per l’ottimizzazione delle risorse, automazione su larga scala e controlli di sicurezza integrati, creando un’alternativa al cloud pubblico che privilegia la sovranità e la gestione centralizzata.
Perché il cloud privato torna al centro
Le aziende che portano in produzione i carichi di inferenza e servizi agentici cercano ambienti in grado di proteggere i modelli e i dati di training senza rinunciare a performance e scalabilità. Secondo i dati citati da Broadcom nel report Private Cloud Outlook 2026, oltre la metà delle organizzazioni esegue o prevede di eseguire workload di inferenza su private cloud, mentre l’uso del cloud pubblico per gli stessi scenari è in diminuzione. Questi trend confermano che il cloud privato è percepito come la soluzione più solida per garantire controllo, riduzioni di costo e conformità normativa quando l’AI entra in ambiti produttivi critici.
Dati e preoccupazioni operative
I responsabili IT segnalano crescenti timori: il 62% è preoccupato per i costi dell’infrastruttura per l’AI generativa, mentre il 36% mette in evidenza nuove esigenze legate a privacy, protezione dei dati e gestione del rischio. In questo contesto, VCF 9.1 si propone come piattaforma che combina efficienza e controllo, offrendo capacità di monitoraggio e governance specifiche per l’osservabilità AI (time to first token, token throughput, utilizzo GPU), strumenti essenziali per massimizzare il ritorno sull’investimento infrastrutturale.
Riduzione dei costi e scalabilità operativa
Uno degli argomenti chiave della release riguarda il contenimento del TCO: VCF 9.1 introduce meccanismi di tiering della memoria e compressione avanzata dello storage progettati per aumentare la densità dei workload senza richiedere refresh hardware frequenti. Broadcom dichiara riduzioni fino al 40% sui costi dei server, fino al 39% sul TCO dello storage e fino al 46% sui costi operativi di Kubernetes per esecuzioni AI su larga scala. Inoltre, l’automazione migliora la velocità degli aggiornamenti di cluster fino a quattro volte e raddoppia la capacità di gestione fino a 5.000 host, agevolando la scalabilità in ambienti distribuiti e air-gapped.
Sicurezza, sovranità e resilienza
La proposta di VCF 9.1 include controlli di sicurezza nativi volti a proteggere modelli proprietari e dati di training dall’hypervisor fino all’applicazione. L’architettura integra principi di zero-trust, funzionalità di ransomware recovery on-premises e patching live che, nella maggior parte dei casi, evitano finestre di manutenzione. L’integrazione con soluzioni come CrowdStrike Falcon amplia la protezione endpoint e consente di mantenere asset critici sotto il controllo locale, riducendo trasferimenti internazionali di dati e costi di banda durante i piani di disaster recovery.
Controlli e automazione per la compliance
VCF 9.1 offre anche meccanismi di enforcement continuo della compliance attraverso monitoraggio centralizzato e remediation automatizzata dello stato desiderato. Queste funzionalità semplificano la dimostrazione di readiness per audit su deployment AI in produzione e riducono l’overhead operativo legato alla gestione separata degli strumenti di sicurezza, consentendo a organizzazioni e service provider di mettere in sicurezza i carichi AI in modo più rapido e ripetibile.
Ecosistema aperto e gestione eterogenea
Un elemento distintivo della piattaforma è il supporto per componenti hardware diversi: VCF 9.1 abilita l’uso di GPU multi-acceleratore tra AMD e NVIDIA, supporto per le principali CPU Intel e AMD e connettività ad alte prestazioni con NIC come NVIDIA ConnectX-7 e BlueField-3. L’ecosistema aperto include interoperabilità con soluzioni di rete basate su standard e bilanciamento del carico virtualizzato, riducendo la necessità di appliance hardware e favorendo un modello multi-tenant che massimizza l’utilizzo delle risorse mantenendo confini di sicurezza.
Nel complesso, VMware Cloud Foundation 9.1 si propone come una risposta pratica alle sfide poste dall’adozione di AI in produzione: offre strumenti per ottimizzare costi e risorse, migliorare la sicurezza e preservare la sovranità dei dati, permettendo alle aziende di scegliere l’hardware e le architetture più adatte ai loro carichi di lavoro.