思科宣布，透過 Splunk 推出多項 AI 技術突破，讓客戶能在機器數據所在環境中運行、防禦及監測 AI，同時擴大與 NVIDIA 合作，將 Splunk AI 延伸至本地部署客戶。這次發布核心，是要解決企業導入 AI 代理時最大顧慮——並非技術能力不足，而是缺乏信心：客戶需要確信 AI 安全可靠、治理得宜且物有所值，才會放心大規模部署。
思科全球總裁兼首席產品總監 Jeetu Patel 表示，目前企業應用 AI 最大障礙之一是部署難度過高，客戶普遍想了解 AI 能否勝任工作、成本能否負擔，以及安全性能否確保。他強調，透過在既有可信基礎架構上運行 Splunk AI，企業能更快、更有信心地將 AI 融入業務營運，並能充分掌控。這次發布涵蓋四大方向：思科 AI POD for Splunk 正式推出、Splunk Agent Observability 新增 Tokenomics 成本追蹤功能、代理資訊安全監控中心（Agentic SOC）能力全面升級，以及思科與 AWS 正式簽訂多年合作協議。
敏感數據不必離開機房也能用 AI
對於無法將敏感數據遷移至雲端的客戶而言，Splunk AI 過往一直遙不可及，直到思科與 NVIDIA 擴大合作才出現轉機。雙方正為 Splunk Enterprise 客戶提供可自主管理的 AI，覆蓋本地部署、私有雲端及實體隔離（air-gapped）環境。
這項合作具體成果是 Cisco Secure AI Factory with NVIDIA 參考架構，由思科 AI PODs 打造而成，其中最新配置的思科 AI POD for Splunk，結合全新 AI 運行時軟件、思科基礎架構、NVIDIA 加速運算，以及基於 Kubernetes 的架構，將 Splunk AI 引進本地部署客戶。這些功能均已經過預先驗證，並針對 Splunk AI 工作負載進行最佳化，目前已正式推出。對擁有自身基礎架構的客戶而言，Accenture、bitsIO、Wipro 及 World Wide Technology 等合作夥伴已準備就緒，可協助客戶完成部署。
現已推出的 Splunk AI Assistant，與預計今年稍後推出的 Agent Launchpad，均可在這套架構層上運行。兩者結合後，能為本地數據中心運行 Splunk 的團隊提供即時代理式調查，並針對涵蓋 Agentic SOC 的廣泛應用場景建構自訂代理功能。客戶亦可在 Splunk Enterprise 工作負載中，自行託管多款開放及專有生成式 AI 模型，包括思科 Deep Time Series Model、Google Gemma 4 及 OpenAI GPT-OSS 20B，未來數月內還將支援 NVIDIA Nemotron 開源模型，團隊無需將數據傳送至外部環境，即可因應實際需求選用最合適模型。
NVIDIA 企業 AI 平台副總裁 Justin Boitano 表示，當安全及數據主權要求關鍵工作負載必須保留在本地環境時，企業需要在數據所在環境中部署 AI。透過在 NVIDIA 加速運算平台上運行 Splunk AI 工作負載，並結合 NVIDIA Nemotron 開源模型，思科與 NVIDIA 攜手將 AI 代理直接引入 Splunk，為企業提供高效能全端基礎架構，讓企業無論在何處運行基礎架構，都能支援代理式安全營運。 
一個畫面看清 AI 代理表現與 Token 帳單
AI 代理行為模式往往難以完全預測，相關成本也可能在帳單出現之前一直未被察覺。針對這個問題，Splunk Agent Observability 推出全新 Tokenomics 功能，讓企業即時掌握 AI 代理運作表現及 AI Token 開支，團隊可以清楚了解成本在何處及為何持續累積，及早避免對預算造成壓力。
Splunk Agent Observability 最初為本地部署方案，現已擴展至 Splunk Observability Cloud 及思科雲端控制（Cisco Cloud Control），讓採用思科產品組合的客戶能獲得更全面可視度。該方案可評估 AI 代理及模型的行為表現、監測整個 AI 技術堆疊運作情況，並於執行期間設置防護機制，阻止幻覺、敏感資料外洩等不準確或不安全行為。
作為 Splunk Agent Observability 一部分，全新 Tokenomics 解決方案將可視度進一步延伸至成本管理層面，追蹤並分析不同 AI 代理，以及員工使用 Claude Code、Codex 和 Cursor 等程式編碼代理的 Token 開支。方案亦利用 Cisco Deep Time Series Model 預測使用模式，並於賬單週期結束前預測開支趨勢，助企業及早掌握成本變化，建立並落實 Tokenomics 管理框架，將 AI 投資與實際業務成果更有效緊密連結。
此外，思科亦透過減少影響自主故障排查的可視度盲點及成本門檻，助企業增強基礎架構韌性。Observability Studio 讓團隊從應用程式開發初期便具備「原生可觀測」特性；全新 Network Intelligence App 將思科的網絡拓撲、設備健康狀況及事件資訊整合至 Splunk 平台；Observability Cloud 亦全新推出 Essentials 及 Premier 版本，簡化企業部署及擴展可觀測度能力過程。
資安監控中心要用機器速度對抗 AI 攻擊
AI 驅動攻擊速度正超越傳統由人類主導的安全營運所能應對極限。要有效抵禦 AI 時代威脅，企業需要建立具備代理式能力的資訊安全監控中心（Agentic SOC），以機器速度進行推理及防禦，同時兼顧企業對數據主權及人類管治要求。
Splunk 正透過結合企業級遙測數據，以及由領先前沿模型和特定領域模型驅動的專屬 AI 代理，推動 Agentic SOC 發展。全新代理能力進一步擴展 Splunk Agentic SOC Workforce，模擬頂尖安全團隊運作模式，涵蓋偵測工程、主動威脅獵捕、自主調查、協調應變及政策管治等工作。透過關聯分析橫跨網絡、雲端、應用程式及身份管理環境的豐富全端式機器數據，這些 AI 代理能進行深度推理並提供透明且可解釋的分析結果，從而減少警報雜訊，並縮短平均修復時間。
攻擊者現正利用 AI 大規模搜尋漏洞，持續且無差別地探測基礎架構、應用程式及身份系統。近期多宗攻擊事件顯示，全面掌握風險暴露狀況已成為企業董事會層面重要議題。全新升級的風險暴露分析功能，透過更廣泛資產覆蓋範圍、歷史變更追蹤及針對特定業務情境的風險洞察，協助企業全面了解風險暴露情況。透過連結風險暴露資訊與 Splunk、思科及廣泛第三方生態系統中的即時安全活動數據，團隊能夠掌握 IT 環境全貌，而非僅限於單一供應商所涵蓋範圍。
全新 Splunk Enterprise Security Essentials 功能，將代理式安全營運能力及更為自主化功能帶給更多安全團隊；Splunk Enterprise Security Premier 則進一步提供更深入代理式自主能力，以及 Splunk Enterprise Security 完整功能。
與 AWS 攜手共建代理式企業
面對 AI 驅動攻擊不斷加速趨勢，Splunk 與 AWS 正進一步加深合作，雙方擴展合作規模，透過一項多年合作協議，將聯合進行產品開發，共同推動代理式資訊安全監控中心發展，以更快速應對 AI 驅動攻擊。
AI 驅動攻擊正以超越人類應變流程速度演變。要有效應對這些威脅，企業不僅需要更深入安全洞察能力，亦需要具備即時採取行動的規模化能力。Splunk 提供安全團隊一直依賴的數據平台及深度威脅偵測能力，而 AWS 則提供全球級雲端擴展能力。雙方將攜手為安全分析人員提供代理式支援，涵蓋威脅偵測、事件調查及應變等關鍵工作。安全團隊不會為追求更快速度而放棄監督與管治，展望未來，實現大規模代理式行動將成為企業發展趨勢，同時確保企業所需治理機制與分析師管控能力。
這次發布整體反映出思科正試圖以「本地部署可行性、成本可視度、代理式資安」三大支柱，回應企業對 AI 大規模啟動的核心疑慮，讓客戶能在自己信任的基礎架構上，安全且具成本效益地擴展 AI 應用。
資料來源: Press Release
