VMware integriert KI-Modelle von Google und Nvidia in VCF - Tanzu-Sicherheit für schnellere KI-Einführung
VMware stellt diese Woche auf seiner Explore 2026 in Las Vegas eine Reihe von Neuheiten rund um Private AI, agentische KI und die Absicherung von Enterprise-AI-Umgebungen vor. Das Ziel, Hürden bei KI-Einführungen abzubauen und Workloads sicherer zu machen. Das kommt VMwares Systemintegrations- und Technologie-Partnern sehr gelegen.
VMware hat viele der weltweit beliebtesten KI-Modelle in seine Private-Cloud-Plattform VMware Cloud Foundation (VCF) integriert. Partner sollen dadurch mehr Modelle On-Premises bereitstellen und Kunden Model-as-a-Service anbieten können.
Einige der neuesten KI-Modelle von Google, Nvidia, NEC, Alibaba Cloud und Z.ai wurden inzwischen getestet und für den Betrieb auf VCF validiert. "Je stärker VMware Pakete einfacher bündelt und es unseren Kunden erleichtert, KI produktiv einzusetzen, desto weniger Hürden sehen wir bei der Einführung", sagt Bob Keblusek, CTO beim VMware-Partner Sentinel Technologies.
Es geht um Kostenoptimierung rund um Tokenisierung
Keblusek zufolge bietet VMware Kunden einen klaren Weg zu Datensouveränität und kosteneffizienter KI im großen Maßstab – mit führenden Modellen, die sicher verfügbar sind und über VCF als Service bereitgestellt werden. "Wir bei Sentinel haben Dashboards zur Kostenoptimierung und eine Art FinOps rund um Tokenisierung, weil sich die Kosten mit zunehmender KI-Nutzung stark beschleunigen können, insbesondere wenn Frontier-Modelle eingesetzt werden", so Keblusek. "Viele Anwendungsfälle lassen sich daher lokal umsetzen."
Google Gemma 4, Nvidia Nemotron 3 und weitere KI-Modelle jetzt auf VCF
Zu den beliebtesten KI-Modellen, die nun für VCF validiert sind, zählen Google Gemma 4 und Nvidias Nemotron 3.
Gemma 4 ist Googles Open-Source- und Open-Weight-Familie multimodaler Modelle, die gezielt für Entwickler und Forscher konzipiert wurden. Sie ermöglichen Unternehmen den Aufbau sowie die Bereitstellung autonomer KI-Agenten.
Nvidias Nemotron-3-Familie offener, multimodaler Modelle soll Genauigkeit und Effizienz liefern, damit Agenten Aufgaben schneller erledigen können. VMware zufolge ermöglicht Nemotron 3 durch die Kombination aus hybrider Mamba-Transformer-MoE-Architektur, einem Kontextfenster einer Million Token und Multi-Environment Reinforcement Learning langlaufende agentische Workflows über Unternehmensanwendungen hinweg.
Ein weiteres neues KI-Modell für VCF ist das Open-Source-General-Language-Model GLM 5.2 von Z.ai, das lokale Coding- und Reasoning-Agenten für mehrstufige autonome Workflows mit Datensouveränität ermöglicht.
Die beiden weiteren neuen KI-Modelle für VCF sind NECs cotomi-Modell und Alibabas Open-Weight-Modell Qwen 3.8-27B.
Mehr als 150 Open-Source-KI-Modelle jetzt auf VCF
VMware zufolge können Kunden inzwischen mehr als 150 Open-Source-Modelle auf VCF betreiben.
Sentinels CTO Bob Keblusek führt aus, dass VMware entschlossen sei, Kunden eine breite Auswahl an KI-Modellen für ihre On-Premises-Infrastruktur bereitzustellen, die alle für VCF validiert sind. "Es ist gut, Workloads lokalisieren und kontrollieren zu können – etwas, das je nach Produkt nicht immer möglich ist", sagt er. VCF könne Inferenz-Workloads, agentische Anwendungen, containerisierte Services und klassische virtuelle Maschinen gemeinsam betreiben und mache damit die Verwaltung separater Stacks überflüssig.
VMware stärkt Tanzu mit neuen Sicherheitsinnovationen
Die neuen KI-Modelle auf VCF wurden in dieser Woche auf der VMware Explore 2026 in Las Vegas vorgestellt.´Eine weitere wichtige Ankündigung war die Einführung neuer KI-fähiger Datengrundlagen für die VMware Tanzu-Platform. Das Update bietet ein End-to-End-Framework, mit dem Unternehmen sicher von ersten KI-Piloten zu vollständig produktionsreifen KI-Agenten in ihren eigenen geschützten Private Clouds wechseln können.
Zu den neuen Funktionen gehören gehärtete Agenten-Sandboxen, die ein "Deny-by-default"-Sicherheitsmodell durchsetzen und Zugangsdaten isolieren. Dadurch sollen Prompt-Injection-Angriffe und unbefugte Netzwerkzugriffe verhindert werden.
"Bei agentischer KI geht es darum, wie man sie steuert, kontrolliert und orchestriert. Das sind sehr große Themen für uns und für unsere Kunden, die agentische KI einführen – es ist ein umfangreiches Gespräch, bei dem viele Anbieter mit unterschiedlichen Ansätzen antreten", sagt Keblusek.
"Dass VMware dieses Thema mit der Tanzu-Platform angeht, ergibt sehr viel Sinn. Wenn wir agentische Sicherheit hinzufügen können, sodass unsere Kunden agentische KI einführen und sich dabei wohlfühlen, sie in ihren eigenen Rechenzentren oder in einer sicheren VMware-Enklave beziehungsweise Cloud betreiben können, ist das sehr willkommen. Denn Sicherheit ist das wichtigste Thema, wenn wir mit Kunden über KI-Einführung sprechen", so der Manager.
Eine weitere neue Funktion sind KI-fähige Datengrundlagen, die strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten vor Ort verarbeiten und KI-Agenten hochpräzisen Kontext liefern, um die Genauigkeit zu verbessern, Halluzinationen zu reduzieren und Token-Kosten zu senken.
Weitere Neuerungen von VMware umfassen ein sofort einsatzbereites "Entwickler-Harness", das Entwicklungszeiten mit vorab genehmigten Skills, Schritt-für-Schritt-Workflows, Human-in-the-Loop-Kontrollen und integrierten Memory-Services verkürzen soll. Darüber hinaus startet VMware einen kuratierten Marktplatz als zentralen Katalog, über den Entwickler und Agenten geprüfte KI-Modelle, Tools und Datenprodukte sicher entdecken und anbinden können.
"Wir müssen die Kontrollen wirklich etablieren, um Richtlinien durchzusetzen, und das beginnt mit Monitoring – genau das tut VMware", so Keblusek. "Es beginnt damit, eine sichere, vertrauenswürdige Infrastruktur aufzubauen. Dann werden wir sehen, dass KI dank VMware-Innovationen noch schneller eingeführt wird als heute."
Cisco will Weg bahnen: "vom Bare-Metal-Server zur produktionsreifen KI"
Neben Partner Sentinel äußern sich auch Technologiepartner von VMware zu den auf der Explore 2026 in Las Vegas vorgestellten Innovationen.
So Suresh Andani, Corporate Vice President der Compute and Enterprise AI Group bei AMD, die anmerkt, dass Unternehmen beim KI-Einsatz die Freiheit benötigten, ihre Infrastruktur selbst zu wählen, ohne an das Angebot eines einzelnen Anbieters gebunden zu sein. Um freilich die Vorteile von High-Performance-Beschleuniger für KI und HPC ihres Unternehmens ins Spiel zu bringen.
"Die Kombination von GPUs der AMD Instinct-MI350-Serie mit dem offenen ROCm-Software-Ökosystem auf VMware Cloud Foundation bietet Kunden einen bewährten Weg zu privater KI mit vorhersehbaren Kosten und ohne tokenbasierte Abrechnung", so der Manager. Diese Zusammenarbeit würde es Unternehmen ermöglichen, "KI in der Produktion dort einzusetzen, wo sich ihre Daten befinden, und gleichzeitig die Wahlfreiheit und Kontrolle über ihren gesamten Stack zu behalten."
Um KI in die Produktion zu überführen, brauche es "mehr als nur GPUs", sagt Jeremy Foster, Senior Vice President und General Manager bei Cisco Compute. "Es bedarf eines Infrastruktur-Stacks, der vom Rechenzentrum bis zur Edge eine durchgehende Basis bildet" , so der Manager. "Die validierten Compute- und offenen High-Performance-Netzwerke von Cisco sind auf die Nvidia Enterprise Reference Architectures und die Cisco Validated Designs mit AMD abgestimmt", führt er aus. Cisco arbeitet bei der neuen Infrastrukturautomatisierung der VMware AI Factory eng mit dem Virtualisierungspezialisten zusammen. Das Ziel: "Kunden einen einfacheren Weg vom Bare-Metal-Server zur produktionsreifen KI bahnen, während sie gleichzeitig flexibel bei der Wahl ihrer Workloads und Beschleunigerarchitekturen bleiben", so der Cisco-Manager.
Für Scott Patti, VP Infrastructure Solutions Group bei Lenovo, sieht in der "Token-Ökonomie" und damit den ROI für den entscheidenden Faktor, der großen Weinfluss auf die Akzeptanz von KI habe. "VMware AI Factory auf Lenovo Infrastructure Solutions bietet Kunden die Flexibilität, KI dort einzusetzen, wo dies wirtschaftlich und betrieblich am sinnvollsten ist. Es hilft ihnen damit, die Einführung in der Produktion mit kalkulierbaren Kosten, einer besseren Governance und einem höheren geschäftlichen Nutzen zu beschleunigen", so der Lenovo-Manager.
Vik Maylaya, Chief Business Officer Supermicro, betont ebenso die enge Technologiepartnerschaft des US-Serverherstellers mit VMware. Supermicro ist übrigens auch frischer OEM-Partner von Cisco, um die Lieferfähigkeit von Ciscos UCS-Server zu verbessern. "Supermicro liefert seine anwendungsoptimierte Data Center Building Block Solutions-Infrastruktur mit branchenführender Bereitstellungszeit", hebt Maylaya bei dieser Gelegenheit hervor und ergänzt: "Unser SuperCloud Director unterstützt eine schnellere Implementierung von Multi-Tenant-Bare-Metal-Bereitstellungen und kombiniert die Total-IT-Lösungen von Supermicro mit der VMware AI Factory, um Kunden werkseitig validierte, flexible und kosteneffiziente Bausteine für moderne Private-Cloud- und KI-Workloads im Unternehmensbereich anzubieten."
"Wochenlange manuelle Arbeit auf wenige Minuten reduziert"
Laut Lucas Roh, Gründer und CEO von MetalSoft, merkt an, dass die Verwaltung physischer Server schon immer ein von der Software getrennter operativer Bereich gewesen sei und dazu geführt habe, dass "Silos entstanden sind, die den Aufbau von KI-Infrastrukturen verlangsamen". Auch er wirbt für sein Unternehmen: "Die Bare-Metal-Automatisierung von MetalSoft erweitert operative VCF-Prozesse bis zur physischen Ebene und erlaubt der IT, physische Server wie Code zu behandeln". Kunden könnten somit heterogene Hardware "direkt über die VCF-Verwaltungskonsole aufsetzen oder neu konfigurieren, was die Lücke zwischen Hard- und Softwarebetrieb schließt und wochenlange manuelle Arbeit auf wenige Minuten reduziert."
Der Artikel erschien zuerst bei unserer Schwesterpublikation crn.com. Er wurde von CRN Deutschland um weitere Stimmen von VMwares Technologiepartnern ergänzt.
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