Linux Foundation Research 在云原生计算基金会 (CNCF) 和博通公司 (Broadcom) 的支持下，发布了一份新的研究报告，重点介绍了现代基础设施的现状以及企业如何将虚拟机 (VM) 与容器 (Containers) 结合使用，并特别强调了虚拟化在支持新兴的人工智能工作负载和智能代理 (Agentic AI) 方面的作用。
该报告题为《虚拟机、智能代理人工智能与工作负载组合：2026年云工作负载调查结果》，基于 2026 年 9 月对 492 位云基础设施领导者和从业者的调查反馈。结果显示，在参与调查的各个企业中，虚拟机平均仍占生产应用的 53%。
虚拟机在生产环境中持续存在
与容器和 Kubernetes 技术将完全取代传统基础设施的普遍看法相反，统计数据证实虚拟机仍然是核心支柱；51% 的受访者表示，他们至少有一半的生产应用程序作为虚拟机运行。此外，71% 的受访者表示，他们预计虚拟机份额在未来 12 个月内将保持在同一范围内。
企业规模在这种采用率中发挥了显著作用；拥有 10,000 名或更多员工的企业的虚拟机平均份额为 64%，而员工少于 500 人的企业这一比例为 45%。在管理这些环境方面，61% 的受访者表示容器管理团队与虚拟机团队之间存在完全合作或融合，而团队仅在 14% 的企业中独立和隔离运作。此外，CNCF 旗下用于在 Kubernetes 平台中管理虚拟机的 KubeVirt 项目的使用率达到了约 8%。
人工智能的作用与工作负载隔离安全
随着企业扩大部署人工智能应用程序和能够生成、执行代码并与外部工具交互的智能代理，工作负载隔离已成为控制任何意外代码执行的最高安全必需品。
在扩大虚拟机使用规模的受访者中，34% 的人确认人工智能工作负载是这种增长的主要原因，47% 的人提到了安全和隔离要求，48% 的人提到了提高硬件资源利用率，53% 的人则提到了基于虚拟机的应用程序的整体增长。
这对基础设施和云团队意味着什么？
这些结果表明，云基础设施的未来不一定依赖于单一的部署模型，而是反映了一个集成环境，其中不同的模型根据应用程序和运维要求共存。该报告强调了平台工程师和安全从业者探索多条路径的重要性，包括：
- 跨不同类型的工作负载协调运维操作。
- 为人工智能环境定义适当的隔离边界。
- 以高效率管理基础设施资源。
- 评估新兴的安全技术，如机密计算 (Confidential Computing) 和微虚拟机 (MicroVMs) 环境。