Nutanix plant Unterstützung für NVIDIA Vera CPU, um agentische KI-Workloads zu betreiben

Warum KI-Agenten die CPU stärker fordern

Oscar Wahlberg, Senior Director Product Management bei Nutanix, schreibt, große Sprachmodelle seien bei der Inferenz weiterhin überwiegend auf GPUs angewiesen. Agenten tun jedoch mehr, als nur Tokens zu verbrauchen. Laut dem Beitrag führen sie mehrstufige Geschäftsprozesse autonom aus, kompilieren dynamisch Code, fragen Unternehmensdatenbanken ab und interagieren direkt mit Fachanwendungen. All diese Aktivitäten laufen auf CPUs.

Der Beitrag listet auf, was ein Agent leisten muss: Code in einer kontrollierten Umgebung ausführen, APIs und Unternehmenstools aufrufen, Informationen aus Datenbanken und Geschäftssystemen abrufen, Schritte in einem Workflow koordinieren und dabei Richtlinien sowie Sicherheitskontrollen anwenden, mit anderen Agenten oder Diensten kommunizieren und Ergebnisse validieren, bevor er handelt. Nutanix beschreibt das als kontinuierliche Ausführungsschleife rund um das Modell. Die GPU erzeuge womöglich die Antwort, die CPU koordiniere aber einen Großteil dessen, was vor, zwischen und nach der Inferenz geschehe.

Nutanix nennt drei Bereiche: Sandboxing und Tool-Ausführung, die Integration mit Unternehmenssystemen wie ERP, CRM, Datenbanken und Analytics-Pipelines sowie die Orchestrierung von Datenpipelines, Modell-Routing, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Sicherheitsleitplanken. Wenn Unternehmen von einigen Dutzend auf Zehntausende gleichzeitige Agenten-Workflows skalierten, werde die CPU-Leistung zu einem kritischen Faktor für die Effizienz der AI Factory, so das Unternehmen. Eine langsame CPU-Schicht mache die Infrastruktur rund um die GPU zum Engpass.

Vera-Unterstützung beginnt mit NKP Bare Metal

Nutanix beschreibt NVIDIA Vera als passend für dieses veränderte Workload-Profil, mit Fokus auf leistungsstarke CPU-Ausführung, Energieeffizienz und die Anforderungen von agentischer KI und Datenverarbeitung. Ziel sei eine ausgewogene Grundlage, in der CPU- und GPU-Ressourcen über den gesamten Ausführungspfad eines Agenten zusammenarbeiten.

Die Unterstützung startet mit NKP Bare Metal für besonders leistungskritische AI-Factory-Umgebungen. Nutanix prüft nach eigenen Angaben zudem die Unterstützung virtualisierter Nutanix-Umgebungen. Erklärtes Ziel ist, dass IT-Teams Vera-CPU-Systeme mit derselben Management-Plattform, demselben Storage-Fabric und demselben Hypervisor-Stack bereitstellen, betreiben und steuern können, den sie in ihrer hybriden Multicloud-Umgebung nutzen, statt fragmentierte Bare-Metal-KI-Cluster aufzubauen, die den Verwaltungsaufwand erhöhen.

Der Beitrag enthält einen Hinweis auf zukunftsgerichtete Aussagen. Nutanix erklärt, einige Funktionen befänden sich noch in der Entwicklung und würden erst angeboten, wenn und falls sie verfügbar seien. Termine oder Preise nennt das Unternehmen nicht.

Sicherheits- und Kontrollfunktionen im Fokus

Da Agenten regelmäßig dynamisch Code erzeugen und ausführen, birgt der Betrieb nicht vertrauenswürdigen agentischen Codes in Bare-Metal-Containern ohne Sandbox laut Nutanix erhebliche Sicherheitsrisiken. Der Beitrag nennt vier Bausteine:

• Sandboxing auf VM-Ebene: Die Nutanix Cloud Platform kann Kubernetes auf virtuellen Maschinen betreiben, mit dem AHV-Hypervisor, Flow Virtual Networking und mandantenfähiger Ressourcenisolierung.
• Sandboxing für Container: Für Kunden, die NKP Bare Metal bevorzugen, plant Nutanix die Integration mit NVIDIA OpenShell, um ein sicheres, privates Agenten-Sandboxing zu ermöglichen.
• DPU-beschleunigtes Zero-Trust-Networking: Wird Flow Virtual Networking samt Mikrosegmentierung auf NVIDIA BlueField DPUs ausgelagert, entfällt die Netzwerksicherheitsverarbeitung auf der CPU. Das erhalte laut Nutanix die Vera-Leistung für Agentenausführung und Tool-Aufrufe.
• Zentrale Kontrollebene: Nutanix Enterprise AI umfasst das Nutanix Agent Gateway mit Transparenz über Token-Kosten, Ratenbegrenzung, Zugriffskontrolle für Model-Context-Protocol-(MCP-)Server und Integration mit NVIDIA NeMo Guardrails, die helfen soll, Prompt-Injection-Angriffe zu erkennen und abzuschwächen.

Was das für die Unternehmens-IT bedeutet

Der Beitrag signalisiert, dass Nutanix möchte, dass Unternehmen agentische KI als Betriebsfrage über den gesamten Stack betrachten, von Modellen, CPUs und GPUs über Storage und Netzwerk bis zu Laufzeitsicherheit, Governance und Betrieb, und nicht nur als Frage der GPU-Kapazität. Für Kunden, die bereits Nutanix einsetzen, lautet das Angebot, Vera-basierte Agentenumgebungen mit vorhandenen Werkzeugen und Prozessen zu verwalten.

Nutanix zufolge soll die Kombination aus NVIDIAs CPU-Architektur und der Nutanix Cloud Platform eine vorhersagbare Leistung und eine latenzarme Grundlage für den Betrieb fortgeschrittener KI-Agenten bieten. Der Beitrag nennt weder Benchmarks noch Verfügbarkeitstermine oder Preise. Die praktische Wirkung hängt daher davon ab, was Nutanix und NVIDIA tatsächlich liefern.