Cisco 為 Splunk 推出的 AI POD，提供一套整合 Cisco 基礎設施、NVIDIA 加速運算與 Kubernetes 編排的封裝執行環境，專為 Splunk AI 工作負載調校。Splunk 的 AI 助理（現有）與代理啟動台（即將推出）皆基於此層，讓團隊能在不將遙測資料送出本地的情況下進行調查、草擬查詢或建立自訂代理。由於經過預驗證，客戶可獲得 GPU 配置、儲存吞吐與網路分段的最佳預設，這對於確保可預測延遲與事件響應至關重要。結果是縮短部署週期、減少零散整合，並提供安全團隊可審核與強化的藍圖，猶如其他受管控工作負載。

Splunk Agent Observability 全面監控代理與模型：提示、工具呼叫、延遲、失敗模式與代幣使用。團隊能依代理、團隊或專案歸屬支出，執行速率限制，並預測期間中消耗曲線。這彌補了傳統「帳單震驚」的缺口，並為內部計費或展示支出奠定基礎。由於防護機制即時介入，您可終止高風險行為、限制上下文視窗並沙盒工具。結合效能關鍵指標——解決時間、誤報減少、分析師協助率，領導層能清楚判斷哪些代理值得增加 GPU 預算，哪些需重構、縮小模型或改善檢索。

並非所有工作流程都需使用 700 億參數模型。可用小型、快速的開放權重模型處理路由、工具選擇與模板回應；將大型模型保留給推理密集的調查。根據上下文視窗與併發數匹配 VRAM，使用 MIG 或 GPU 分割隔離工作負載並保護延遲服務目標。Kubernetes 成為控制平面：根據佇列深度自動擴展，為命名空間指定 GPU 類型，並分離開發/測試與生產叢集。新增模型註冊表，並將評估與 Splunk 資料切片綁定，確保模型替換有據可依。此舉保持成本可預測，同時保留隨新用例加入 Nemotron 級或領域模型的彈性。

第 0–30 天：定義兩個接近生產的用例（例如警報分流與查詢草擬）。基線成本與平均修復時間（MTTR）；部署 AI POD 參考設定；以團隊成本中心與防護預設監控代幣經濟。第 31–60 天：建立模型註冊表，新增小型與中型模型，並在真實工單中進行 A/B 測試。強制上下文限制，使用輕量分類器路由，並發布共享提示。第 61–90 天：啟用內部計費/展示，為每個代理設定服務目標（延遲、準確度、每事件成本），並擴展至編碼代理，設置獨立預算。此後再擴大範圍至 SOC 或 NOC 的自主劇本。

本地控管降低資料外洩與治理風險，但也將複雜度轉嫁給團隊。GPU 或 I/O 資源不足會在事件併發激增時成為代理瓶頸。缺乏模型註冊表與評估紀律導致模型漂移與成本難控。應將 GPU 視為稀缺且排程的資源；制定路由政策；強制提示衛生；並預先核准檢索連接器。對突發容量保持現實，混合架構仍可能適合溢出或低風險工作負載。最後，應及早投入紅隊測試與審計軌跡，確保能自信解釋並在必要時回滾每個代理行為。