博通在 2026 年 8 月 31 日于拉斯维加斯举行的 VMware Explore 2026 大会上宣布，来自谷歌、英伟达、NEC、阿里云和 Z.ai 等提供商的领先 AI 模型已验证可在 VMware Cloud Foundation (VCF) 上运行。这些模型包括英伟达的 Nemotron 3、谷歌 DeepMind 的 Gemma 4、NEC 的 cotomi、阿里的 Qwen3.7-Max 以及 Z.ai 的 GLM 5.2。此举旨在让企业能够将这些模型部署到本地环境，并向用户提供“模型即服务”。
博通表示，随着企业因隐私、安全、治理和 AI 代币经济学等因素加速将推理工作负载迁移至私有云，VCF 作为一款 AI 和 Kubernetes 原生的统一私有云平台，为各行业组织提供了生产级路径，可部署多种 AI 模型。根据博通发布的《Private Cloud Outlook 2026》，56% 的企业已在或计划在私有云上运行生产级 AI 推理。VCF 能够同时运行推理工作负载、智能体应用、容器化服务和传统虚拟机，从而消除管理独立堆栈的运维碎片化问题。
博通称，根据 MLPerf Inference v5.1 标准的独立基准测试，VCF 的性能与裸机相当，使其成为企业大规模本地部署 AI 的理想平台。博通 VMware Cloud Foundation 部门全球 AI 与高级服务负责人 Chris Wolf 表示，博通致力于为企业提供最广泛的 AI 模型，并已全部在 VCF 上验证，通过与全球领先的 AI 模型提供商合作，为企业提供数据主权和规模化 AI 的清晰路径。
VCF 支持 AMD、英特尔和英伟达的混合计算，让企业可自由选择适合其 AI 工作负载的 GPU 和 CPU 硬件。VCF 默认使用 vLLM 作为模型运行时，可运行超过 150 个开源模型。此次宣布的已验证模型各具特点：Nemotron 3 采用混合 Mamba-Transformer MoE 架构，支持 100 万上下文和多环境强化学习，适合长期运行的智能体工作流；Gemma 4 是谷歌 DeepMind 最新的开源多模态模型系列，面向开发者和研究社区，支持本地执行和自主 AI 智能体构建；NEC 的 cotomi 针对日语优化，基于精选高可靠性数据集训练，在高速处理的同时将 token 效率提升 40%；Qwen3.7-Max 是阿里的专有多模态模型，提供 100 万 token 上下文窗口和先进的多模态推理能力；GLM 5.2 是 Z.ai 的开源通用语言模型，支持企业本地部署编码和推理智能体。
多位合作伙伴高管对此发表评论。谷歌 DeepMind 产品管理总监 Olivier Lacombe 表示，VCF 为企业部署 Gemma 4 提供了安全、受治理的基础，结合其零信任安全架构和模型上下文协议支持，企业可在自有基础设施内构建和部署自主 AI 智能体。NEC 首席 AI 官 Akio Yamada 表示，cotomi 专为企业理解日语和商业语境而设计，VCF 为其提供了私有、安全的规模化部署基础设施，并提到 NEC 提供由 VMware 支持的私有基础设施服务。ThinkOn 首席执行官 Craig McLellan 则强调，企业客户需要尊重数据主权和监管边界的 AI 推理，在 VCF 上部署企业级 AI 模型可提供主权 AI 框架，让组织完全控制其知识产权。
此次验证标志着主流 AI 模型与私有云平台的进一步融合，为企业本地化部署 AI 提供了更多选择，同时也反映了 AI 推理工作负载向私有云迁移的趋势。对于 AI 产业链而言，这或将对私有云基础设施、AI 模型部署方式以及相关硬件生态产生深远影响。