Nutanix 推出全新 AI 平台能力，助企業靈活部署生產級代理式 AI

【2026 年 8 月 27 日，台北訊】混合雲領導者暨 AI 創新者 Nutanix Ⓡ（納斯達克交易所代號：NTNX）今（27）日宣布 Nutanix Enterprise AI（NAI）2.8 正式推出，並即將推出 Nutanix Kubernetes Platform（NKP）2.19 。此外， Nutanix 也為合作夥伴帶來全新獎勵方案、計畫與資源，協助其掌握新興 AI 商機並加速業務成長。

許多企業在部署 AI 時面臨重大挑戰：AI 加速企業朝容器化架構發展，但關鍵應用程式與資料仍分散於虛擬化與容器化環境中。這樣的落差可能迫使企業另建基礎架構孤島、搬移資料，或重新設計既有工作負載，才能讓 AI 與現有應用程式及資料共同運作。面對上述挑戰，Nutanix 透過具備治理機制的雙原生架構，讓傳統應用程式與現代 AI 能夠並行運行，基礎架構不僅可依工作負載需求靈活調整，更整合領先的晶片合作夥伴，為客戶帶來更多選擇與靈活性。Nutanix 將 AI 帶到企業資料既有的環境中，協助客戶減少基礎架構孤島，無須進行成本高昂的架構重整，也不必增加網路與資料層的複雜性，即可加速實現投資報酬。

NAI 與 NKP 延伸 Nutanix Cloud Platform（NCP） 既有能力，旨在協助企業透過一致的控制平面，安全地運行、管理及治理 AI、容器化應用程式與虛擬化工作負載。這些功能進一步延伸 Nutanix Cloud Infrastructure（NCI）7.6 所導入的核心平台能力，讓 AI 在虛擬化基礎架構上實現接近裸機的效能。相較於限制架構選擇、推升成本，且需進行大幅調整的基礎架構堆疊，Nutanix 為企業提供了更靈活的替代方案。

全新的 Powered by Nutanix：Verified Services 計畫，旨在協助合作夥伴掌握重大產業轉型與新一代 AI 部署所帶來的商機，透過建立經驗證、具高利潤且涵蓋完整客戶生命週期的服務模式，進一步拓展成長機會。為了讓全新服務順利推行，Service Provider（SP） Central 提供可靈活調整的多租戶雲端基礎，讓服務供應商能依自身需求，靈活擴展基礎架構、平台、雲原生及 AI 服務。

Nutanix 產品管理執行副總裁 Thomas Cornely 表示：「企業導入 AI，不應要求客戶重新打造現有支撐業務運作的系統。透過我們的雙原生架構，客戶可將 AI 導入既有應用程式與資料所在的環境，並讓每項工作負載運行於最適合的基礎架構上，同時在虛擬機器、容器與 AI 之間維持一致的營運與治理。這讓企業能以更務實的方式邁向生產環境，無須建立新的基礎架構孤島，也不會限制未來的選擇。」

Nutanix 台灣總經理劉國龍表示：「台灣的企業正面臨將 AI 願景轉化為實際業務成果的壓力，同時仍需持續支援既有的應用程式與基礎架構。隨著代理式 AI 加速導入，區域內企業的首要課題，是如何以更簡單的方式大規模運行 AI，同時具備生產環境所需的治理、安全性與一致性。客戶希望能依自身需求靈活導入 AI，而無須進行大規模的架構重整。同時，合作夥伴與服務供應商也迎來重要商機，可透過開發全新的 AI 與雲端服務，協助客戶加速現代化進程。」

Nutanix Enterprise AI：無須全面重建，協助企業將 AI 帶到資料所在的位置

NAI 提供統一且安全的平台，協助企業在混合環境中部署、管理及擴展 AI 工作負載。企業可透過 NAI 強化對 AI 代理與模型的治理，全面掌握 token 使用情況，並透過簡易介面、內建可觀測性指標及易於使用的模型即服務（MaaS），簡化 AI 開發流程，同時兼顧安全性、可擴展性，以及與既有基礎架構的整合。

NAI 主要更新包括：

Agent Gateway： 現已納入正式推出的模型上下文協定（MCP） Gateway，作為 AI 代理存取工具與資料的安全且統一入口，讓代理程式無需額外客製化開發。為進一步強化相關功能，Nutanix 也推出適用於 NCP 的 MCP Server，協助客戶建置代理式 AI 應用程式，並安全存取由 Nutanix 管理的基礎架構。

Private Inference： 新增進階推論與微調功能，透過張量平行化（Tensor Parallelism）支援可擴展的多 GPU 大型語言模型（LLM）推論，為企業 LLM 工作負載提供高吞吐量的推論服務與低延遲回應，同時支援批次推論與推測式解碼（Speculative Decoding）。主要功能包括：

參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：支援針對較小型模型（少於 80 億個參數）進行低秩適應（Low Rank Adaptation，LoRA）微調，協助企業運用單一 GPU 運算資源及私有領域資料，以更具成本效益的方式客製化開放式 LLM，並將配接器（Adapter）直接部署至推論服務流程。

可擴展的多 GPU 服務：透過張量平行化實現高吞吐量的多 GPU 推論，為企業混合雲環境提供快速且分散式的服務。

推測式解碼（Speculative Decoding）：搭配輕量級草稿模型，可將 LLM 推論的 token 生成速度提升最高 2.5 倍，在不影響模型準確度的情況下降低輸出延遲。

強化對不受控制的 AI（Rogue AI）的安全防護：隨著代理式 AI 日益普及，模型突破沙盒環境的風險隨之上升，安全性也變得更加重要。NAI 透過平台與 API 提供更完善的失控模型防護機制，包括細緻的身分識別與存取管理（Identity and Access Management，IAM）、自訂角色及模型共享功能，以落實最小權限原則，協助確保 AI 代理安全運行，並僅允許經授權的角色進行存取。此外，NAI 亦支援在氣隙隔離（Air-Gapped）環境中部署 NVIDIA NIM 微服務。

Nutanix Kubernetes Platform：為現代應用與 AI 打造值得信賴、適用於生產環境的基礎平台

透過 NKP，企業無需自行整合複雜的客製化技術堆疊，即可簡化部署於裸機與虛擬機器兩種環境中的容器維運。即將推出的全新版本將提供針對 AI 最佳化的平台，協助企業大規模建置與運行代理式 AI 應用程式，預計推出以下全新功能：

NKP Metal：旨在將超融合基礎架構（HCI）等級的簡易性延伸至裸機 Kubernetes 環境，可自動化作業系統、韌體與容器部署，並原生提供持久性的企業級儲存功能，協助降低拼湊式平台所帶來的複雜性。

NKP 全堆疊：NKP Metal 旨在簡化裸機部署，而運行於 AHV 上的 NKP 則持續作為需要穩健且靈活虛擬化環境之企業的核心基礎。結合 Nutanix Flow 後，AHV 上的 NKP 可進一步強化 AI 代理的網路層級沙盒保護，提供必要的隔離措施，協助降低失控攻擊與橫向移動的風險。

AI 應用程式目錄：提供一鍵部署方式，讓企業快速部署經篩選與驗證的 AI 與機器學習軟體，包括 Kubeflow、Milvus 與 Slurm，協助降低手動整合所帶來的複雜性。

硬體與合規能力：預計進一步擴大生態系統支援，包括經驗證的 GPU 整合，以及針對現代 AI 工作負載提供動態資源配置功能。

通過 Cloud Native Computing Foundation（CNCF） 認證的 Kubernetes AI 相容平台：NKP 已正式取得 CNCF 認證，驗證其具備可靠運行企業 AI 工作負載所需的標準化 API 與相關能力。

與 NVIDIA 合作強化 AI 儲存效能與認證

高強度的 AI 工作負載需要能夠持續高速傳輸資料、最大化 GPU 使用率，並降低部署風險的基礎架構。Nutanix Unified Storage（NUS）近期已取得 NVIDIA 企業級認證儲存裝置，提供值得信賴且具互通性的基礎架構，協助消除資料瓶頸。NUS 可建立直接連接 GPU 的低延遲、高吞吐量資料傳輸路徑，進一步提升 GPU 使用率，並確保大規模生產環境 AI 工作負載具備線性擴展能力。

協助合作夥伴建置、變現並拓展 AI 服務

根據 GartnerⓇ 研究指出：「到 2029 年，將有 55% 的企業把 100% 的工作負載從 VMware 遷移至其他基礎架構交付解決方案。」*為協助合作夥伴掌握這項市場轉變、新一代 AI 部署及其他新興商機，Nutanix 近期推出 Powered by Nutanix：Verified Services 計畫。此計畫提供完整框架，協助更廣泛的合作夥伴生態系統透過建立經驗證的服務能力，從傳統的一次性交易模式轉型為高利潤且持續性的營收來源。透過簡化的導入流程、齊全的服務交付套件，以及涵蓋混合雲基礎架構、Kubernetes 與虛擬機器遷移的專屬認證標章，此計畫協助合作夥伴全面掌握客戶生命週期、加速實現價值，並提升長期客戶留存率。

Nutanix 同時宣布 SP Central 正式推出。SP Central 是統一的多租戶控制平面，讓受 VMware 生態系變化影響的服務供應商合作夥伴，在服務的建置及變現擁有更多選擇。透過 SP Central  提供一致的基礎平台，服務供應商可建置並變現涵蓋基礎架構、應用程式、雲原生及 AI 服務的多元組合，同時在部署位置與授權模式上保有靈活性，進而提升資源使用率並維持利潤，同時讓客戶在應用程式與 AI 工作負載的運行方式及部署位置上擁有更多選擇。

產業分析師觀點

IDC 研究經理 Matt Flug 表示：「Nutanix 正切入當前的市場競局，透過推出『雙原生』模式，將網路、安全性與資料保護等服務統一涵蓋虛擬機器與容器環境。在這場競局中，一致的政策落實與生命週期管理，正逐漸成為關鍵差異化優勢。隨著企業的應用程式組合橫跨傳統、重構及雲原生設計，企業也日益重視平台的一致性。」

生態系合作夥伴觀點

Continent 8 Technologies 技術長 Edward O’Connor 表示：「Continent 8 Technologies 長期與 Nutanix 密切合作，共同推動受高度監管產業的下一代雲端服務。我們與 Nutanix 持續深化合作，包括共同開發 SP Central ，協助客戶導入現代化雲端與 AI 能力，同時避免增加不必要的複雜性。透過雙方合作，我們協助高度監管產業的企業加速創新並專注於核心業務，同時維持所需的安全性、合規性與營運控制能力。」

產品供應資訊

NAI 2.8 與 SP Central 現已正式推出，NKP 2.19 將於近期推出。

常見問題

什麼是 Nutanix 的雙原生架構？

Nutanix 將虛擬機器與容器視為同等重要的基礎架構，讓企業能以一致的方式運行及治理傳統應用程式、現代應用程式與 AI 工作負載。

Nutanix 如何讓客戶在 AI 的運行環境上擁有更多選擇？為什麼這很重要？

Nutanix 讓企業能依據效能、資料與業務需求，將 AI 工作負載部署於最合適的基礎架構上，無須讓所有工作負載受限於相同架構。這些選擇包括虛擬機器與容器、CPU 與 GPU（以及其他加速器），以及私有與公有模型供應商等不同環境。例如，代理式 AI 應用程式通常包含運算密集型的 AI 代理，主要運行於 CPU，而智慧功能則需要 GPU 加速。Nutanix 可讓 AI 代理與推論工作負載分別運行於最合適的底層基礎架構，並透過統一的 AI 雲端控制平面進行管理。

Nutanix 如何協助企業將 AI 與既有應用程式及資料連接？

Nutanix 將 AI 帶到更貼近企業既有應用程式、工作流程與專有資料的環境中，協助客戶減少基礎架構孤島，並降低進行成本高昂的架構重整需求。

Service Provider Central 如何協助合作夥伴提供雲端與 AI 服務？

SP Central 為服務供應商提供自助式租戶生命週期管理平台，協助其管理不同客戶環境的完整生命週期，並建置及交付基礎架構、平台、雲原生與 AI 服務，同時在 NCP 多租戶架構的基礎上，SP Central 支援其拓展相關服務營收，並維持集中式營運與治理。

*Gartner，《2026 年 VMware 現代化策略路線圖》（2026 Strategic Roadmap for VMware Modernization），Julia Palmer 等人，2026 年 4 月 7 日。

GARTNER 為 Gartner, Inc. 及／或其關係企業的商標。

IDC，《Nutanix .NEXT 2026：為客戶提供運算與部署架構的多元選擇》（Nutanix .NEXT 2026: Enabling Customer Choice in Compute and Deployment Architectures），Matt Flug，2026 年 4 月 10 日。

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關於 Nutanix

Nutanix 是混合雲領導廠商暨 AI 創新者，為企業與組織提供用於安全地執行應用程式、管理資料並部署 AI的單一基礎架構平台。Nutanix 深受全球客戶的信賴，協助超過 50% 的全球 2000 強企業透過 AI 加速創新，同時推動基礎架構現代化、簡化營運並有效控管成本。如需更多資訊，請造訪 www.nutanix.com 或關注我們的社群媒體 @nutanix。

©2026 Nutanix, Inc. 保留所有權利。Nutanix、Nutanix 標誌及本文提及的所有 Nutanix 產品與服務名稱，皆為 Nutanix, Inc.（以下簡稱「Nutanix」）在美國及其他國家的註冊商標或未註冊商標。本文提及的其他品牌名稱或標誌僅供識別用途，並可能為其各自權利所有人的商標。本新聞稿僅供資訊參考，本文任何內容均不構成 Nutanix 的擔保或其他具約束力的承諾。本文包含明示及暗示的前瞻性陳述，包括但不限於有關即將推出的 NKP 2.19 版本之上市時程與功能、相關特色、效能、整合、認證及生態系支援；NAI 與 SP Central 的功能及策略方向；以及 Nutanix 對 Powered by Nutanix：Verified Services 計畫的規劃與預期。這些陳述不是歷史事實，而是基於 Nutanix 當前的期望、估計與信念。實際結果可能因多項風險與不確定性而與此陳述預期或暗示的結果存在重大差異，包括但不限於產品開發或發布可能延遲；採用新興代理式 AI 技術與多租戶基礎架構解決方案所涉及的固有風險；安全與治理架構的有效性；新的合作夥伴計畫與服務交付模式能否依預期時程推出或最終推出的能力；市場接受度與客戶採用情況；；以及 AI 驅動自動化相關產業標準持續演進所帶來的影響。本文所包含的任何前瞻性陳述僅自本新聞稿發布日起生效。除法律另有規定，否則 Nutanix 不承擔更新或以其他方式修改任何此類前瞻性陳述以反映後續事件或情況的義務。客戶陳述以及有關成果、效益、成本節省或其他成效的說明，皆取決於多項因素，包括其使用情境、個別需求及營運環境，不應被解讀為 Nutanix 對特定成果的承諾或義務。本文所載部分資訊可能連結、引用或基於第三方來源取得的研究、出版物、調查及其他資料。儘管我們認為這些第三方研究、出版物、調查及其他資料在發布當日具可信度，除非另有明確說明，Nutanix 並未對其進行獨立驗證，亦不就任何第三方資訊的充分性、公平性、準確性或完整性作出任何陳述或保證。我們決定發布、連結或引用第三方資料，不應被視為對相關內容的認可或背書。

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