NutanixのTarkan Maner氏とThomas Cornely氏は、企業がAIの実証（パイロット）から本番展開へ移行する際、インフラ面で新たな見直しが必要になると述べました。実験や試作は行えても、1万人規模の従業員に対してエージェントを稼働させる段階では、運用負荷や安全管理が別物になるためです。
同氏らによると、エージェント型AIは複数アプリやデータソースにまたがる多段階ワークフローを実行し、同時に複数のエージェントが動くため、リアルタイムで予測困難な負荷や、チーム間でのリソース調整が課題になります。
このためNutanixは、オンプレミスとクラウドをまたぐハイブリッド環境を前提に、ガバナンスを制約として設定できる基盤「AIファクトリー」を提唱しました。
また、GTC 2026で「Nutanix Agentic AI Solution」を発表し、コア基盤、Kubernetesベースのコンテナサービス、トポロジー認識のハイパーバイザー、エージェント構築・統制の高度サービスを統合すると説明しています。
企業側では、クラウドで検証しつつ本番時にアプリをオンプレへ戻す動きがあり、文書検索やセキュリティ脅威検知、開発支援、顧客対応などの用途で拡大が進んでいるとしています。
計画では、AI開発者のスピードと、IT部門のセキュリティ・稼働率・統制を両立し、実運用に必要な共有プラットフォームを提供する方針です。
参照元：2026/05/06 「Scaling AI into production is forcing a rethink of enterprise infrastructure」 https://venturebeat.com/orchestration/scaling-ai-into-production-is-forcing-a-rethink-of-enterprise-infrastructure
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