英伟达公司正在把数据处理单元的职责从基础设施卸载扩展到人工智能工厂的安全控制，并为此提出名为“scale-in”的新架构类别。据 SiliconANGLE 报道，该公司网络业务高级副总裁吉拉德·沙伊纳上周在 theCUBE 位于纽约证券交易所的演播室接受采访时介绍了这一方向。
据该媒体报道，英伟达在已有的 scale-up、scale-out 和 scale-across 网络架构之外新增 scale-in，目的是把更多 AI 工厂的资源连接起来，同时把安全控制延伸到整个基础设施。在这一布局中，数据处理单元不再只是保护服务器访问的设备，而成为监控和控制工厂内部活动的独立位置。
按英伟达的定位，四类基础设施各有分工。scale-up 使用 NVLink 把 GPU 组合成更大的计算单元；scale-out 使用 InfiniBand 或 Spectrum-X 以太网把这些单元连成更大的 GPU 集群；scale-across 连接多个 AI 工厂，使其算力资源可以贡献给更大的任务；scale-in 则把用户、模型、智能体、存储和计算资源纳入 AI 工厂，并配备横跨其基础设施的安全控制。沙伊纳称这些基础设施互为补充，服务于不同需求，scale-in 是对架构的补充，而不是取代连接 GPU 的网络。
他提到，较早的 AI 系统中后端网络支持计算资源之间的通信，前端网络为客户端提供访问。scale-in 扩大了这一访问基础设施的作用范围，使其更深入地进入 AI 工厂。据 SiliconANGLE 报道，沙伊纳借用了 Arista Networks 首席执行官杰什里·乌拉尔 2012 年在 theCUBE 上提出的两个概念：南北向流量指进出环境的访问，东西向流量指环境内部的通信。他的看法是，对英伟达预见的智能体环境而言，只在入口处保护访问并不足够，控制还必须覆盖工厂内部的活动，包括计算、内存和存储资源。
BlueField-4 是这一扩展的核心。沙伊纳称它与其他基础设施以及 ConnectX 网络接口相连，负责范围更广的流量的安全，并将它与此前 400 吉比特的安全访问产品作了比较。
英伟达同时推出了 OpenShell 0.1.0。据该公司介绍，这是一个开源运行时，用于定义和执行智能体可以访问哪些系统和数据，结合了沙箱执行、受控服务访问、凭证管理和形式化策略分析。团队可以授予智能体完成任务所需的能力，而 OpenShell 在工作负载之外执行这些权限。该运行时支持 Codex、Claude Code、Pi、Hermes 以及未来的框架，覆盖企业应用、前沿研究和物理 AI。
据 SiliconANGLE 报道，这一转变的背景是，只回答问题的 AI 系统与智能体反复调用模型、检索信息、访问应用并采取行动的系统，对基础设施提出了不同要求。GPU 之间的快速通信仍然是基础，但运营方还必须控制智能体能够访问什么、可以采取哪些行动，以及它们的活动如何影响其他工作负载。该媒体认为，智能体 AI 提升了能够独立于智能体本身执行边界的基础设施的价值，英伟达正借这一需求扩大 BlueField、DOCA 软件以及新近推出的 OpenShell 智能体运行时的作用。对客户而言，潜在的好处是获得更强的控制，而不必把相关负担全部压在运行应用的核心 GPU 和 CPU 系统上；对英伟达而言，这使其在定义 AI 工厂如何运行方面扮演更大角色。