Nutanix ngày 27/8/2026 công bố phiên bản chính thức của Nutanix Enterprise AI (NAI) 2.8, đồng thời cho biết Nutanix Kubernetes Platform (NKP) 2.19 sẽ sớm được phát hành. Hai bản cập nhật này tiếp tục mở rộng năng lực của Nutanix Cloud Platform (NCP) trong việc vận hành và quản trị AI, ứng dụng container và máy ảo trên một nền tảng thống nhất.

Theo Nutanix, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp trở ngại khi triển khai AI. Dù AI đang thúc đẩy quá trình chuyển dịch sang container, ứng dụng và dữ liệu cốt lõi của doanh nghiệp vẫn phân tán giữa môi trường ảo hóa và môi trường container.

Sự phân tách này buộc doanh nghiệp phải xây thêm các lớp hạ tầng riêng, di chuyển dữ liệu hoặc thiết kế lại các workload hiện có để có thể vận hành AI cùng với ứng dụng và dữ liệu truyền thống. Nutanix cho biết hãng đang cung cấp kiến trúc dual-native với cơ chế quản trị tích hợp, cho phép doanh nghiệp chạy song song ứng dụng hiện hữu và các ứng dụng AI hiện đại.

Cách tiếp cận này, theo Nutanix, giúp doanh nghiệp tránh bị bó hẹp trong các mô hình hạ tầng làm giảm lựa chọn kiến trúc, đội chi phí hoặc đòi hỏi thay đổi nền tảng trên diện rộng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thêm dư địa để lựa chọn hạ tầng phù hợp hơn cho từng nhu cầu triển khai.

Ngoài ra, Nutanix cũng giới thiệu thêm các chương trình, ưu đãi và nguồn lực mới nhằm hỗ trợ đối tác tận dụng đà tăng trưởng của thị trường AI. Trong đó có chương trình “Powered by Nutanix: Verified Services”, được xây dựng cho các đối tác muốn khai thác cơ hội từ những thay đổi lớn của ngành và làn sóng triển khai AI thế hệ mới.

Thomas Cornely, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách quản lý sản phẩm tại Nutanix, cho rằng doanh nghiệp không cần xây dựng lại từ đầu các hệ thống đang phục vụ hoạt động kinh doanh chỉ để triển khai AI ở cấp độ doanh nghiệp. Theo ông, kiến trúc dual-native của Nutanix cho phép đưa AI vào ngay trên hạ tầng hiện có, nơi đã sẵn ứng dụng và dữ liệu, đồng thời linh hoạt lựa chọn nền tảng phù hợp nhất cho từng workload.

Ông cũng cho biết giải pháp này giúp doanh nghiệp thiết lập cơ chế vận hành và quản trị nhất quán trên VM, container và AI. Đây là cách tiếp cận thực tế để đưa AI vào môi trường vận hành mà không tạo thêm các hạ tầng tách biệt, đồng thời vẫn giữ được dư địa lựa chọn trong tương lai.