敏感資料不能上雲？思科攜NVIDIA推Splunk AI POD，支援本地、私有雲與隔離環境

企業導入AI代理的下一個瓶頸，可能不再只是模型能力，而是敏感資料能否留在企業內部。思科（NASDAQ: CSCO）今（17）日宣布擴大與NVIDIA（NASDAQ: NVDA）合作，將Splunk AI延伸至本地部署、私有雲及實體隔離環境，推出Cisco AI POD for Splunk，讓企業可以在機器數據所在的環境運行AI，不必將敏感資料移往公有雲。

思科表示，隨著AI代理承擔更多企業工作，企業要大規模導入AI，還必須同時回答三個問題：AI能否安全完成工作、相關成本是否可控，以及企業能否持續掌握AI運作狀況。思科在Splunk .Conf 26宣布一系列新方案，除與NVIDIA合作提供本地AI基礎架構，也推出Tokenomics成本管理功能、強化代理式資安營運中心（Agentic SOC），並與AWS簽署多年合作協議。

對於受到資料主權、資安規範或內部政策限制，無法將敏感資料遷移至雲端的企業，Splunk AI過去較難直接導入。思科與NVIDIA此次擴大合作，透過Cisco Secure AI Factory with NVIDIA參考架構，將Splunk AI帶進本地部署、私有雲與air-gapped實體隔離環境。

其中，Cisco AI POD for Splunk整合思科基礎設施、NVIDIA加速運算、AI運行時軟體及以Kubernetes為基礎的架構，並已針對Splunk AI工作負載完成預先驗證與最佳化。這項方案目前已推出，Accenture、bitsIO、Wipro及World Wide Technology等合作夥伴，也可協助擁有自身基礎架構的客戶完成部署。

思科全球總裁兼首席產品總監Jeetu Patel表示：「目前企業應用AI的最大障礙之一是部署難度過高。客戶希望了解：AI能否勝任工作？我負擔得起嗎？最重要的是，能否確保AI安全？」他指出，透過在既有可信基礎架構上運行Splunk AI，企業可更快將AI融入業務營運，同時保有對資料與系統的掌控。

在此架構上，Splunk AI Assistant目前已可使用，預計今年稍後推出的Agent Launchpad也將支援本地資料中心的即時代理式調查，並協助資安團隊依照需求建立自訂AI代理。企業還可以自行託管多種開放及專有生成式AI模型，包括Cisco Deep Time Series Model、Google Gemma 4及OpenAI GPT-OSS 20B；未來數月也將支援NVIDIA Nemotron開源模型。 （相關報導： 專訪》量子威脅已逼到眼前　思科謝奇霖憂製造業動作慢　提醒企業應馬上做這件事 ｜ 更多文章 ）

NVIDIA企業AI平台副總裁Justin Boitano表示，當安全與資料主權要求關鍵工作負載留在本地環境時，企業需要在資料所在的位置部署AI。透過NVIDIA加速運算平台運行Splunk AI工作負載，並結合NVIDIA Nemotron開源模型，雙方希望將AI代理直接引入Splunk，支援企業的代理式安全營運。

除了讓AI進入企業內部，思科也將焦點放在AI代理的可觀測性與成本管理。Splunk Agent Observability新增Tokenomics功能，讓企業追蹤不同AI代理，以及員工使用Claude Code、Codex與Cursor等程式編碼代理時產生的Token支出。

思科指出，AI代理的行為與使用量不一定容易預測，相關成本也可能要到帳單出現後才被發現。Tokenomics可搭配Cisco Deep Time Series Model分析使用模式，在帳單週期結束前預測支出趨勢，協助企業掌握成本在哪些代理或工作流程中累積，並將AI投入與實際業務成果連結。

Splunk Agent Observability原本以本地部署為主，現已擴展至Splunk Observability Cloud及Cisco Cloud Control。相關功能可評估AI代理與模型的運作表現，並監測從模型到應用程式及基礎設施的完整AI技術堆疊；企業也可在運行期間設定Runtime Guardrails，降低幻覺、敏感資料外洩及其他不安全行為的風險。

思科同時推出Observability Studio與全新的Network Intelligence App，讓開發團隊從應用程式建置初期納入可觀測性，網路團隊則能在Splunk平台整合網路拓撲、設備健康狀況及事件資訊，從警示追蹤至相關設備與周邊網路環境。Splunk Observability Cloud也新增Essentials及Premier版本，提供不同層級的日誌分析與可觀測性功能。

在資安應用方面，思科認為AI驅動攻擊的演進速度，已超過傳統由人力主導的安全營運流程，因此需要具備代理能力的資安營運中心。Splunk持續擴充Agentic SOC Workforce，涵蓋偵測工程、主動威脅搜尋、自主調查、協調應變及政策治理等工作。

這些AI代理可關聯網路、雲端、應用程式與身分管理環境中的機器數據，協助資安團隊進行深度分析，減少警報雜訊並縮短平均修復時間。全新升級的Exposure Analytics則擴大資產覆蓋範圍、追蹤歷史變更，並提供依照業務情境整理的風險洞察，讓企業從跨供應商的即時安全數據中找出最需要優先處理的風險。

Splunk Enterprise Security Essentials與Splunk Enterprise Security Premier則分別提供不同程度的代理式資安營運能力，讓企業依照資安團隊規模與自主化需求導入相關功能。

此外，Splunk與Amazon旗下雲端服務AWS簽署多年合作協議，雙方將共同進行產品開發，推動代理式資安營運中心，以更快因應AI驅動攻擊。合作內容將涵蓋威脅偵測、事件調查與應變，結合Splunk的資安數據平台與威脅偵測能力，以及AWS的雲端擴展能力。 （相關報導： 專訪》量子威脅已逼到眼前　思科謝奇霖憂製造業動作慢　提醒企業應馬上做這件事 ｜ 更多文章 ）

從本地部署的AI POD、Tokenomics成本管理，到Agentic SOC與AWS合作，思科此次以Splunk為核心的布局，瞄準的是企業AI規模化導入後的共同課題：如何讓資料留在可控環境、讓AI成本能被計算，也讓代理自主行動時仍保有人類治理與資安監督。