Amir Khan, 总裁、首席执行官和创始人，Alkira Amir Khan 总裁、首席执行官和创始人，Alkira

人工智能的真正力量：为什么您的网络是关键

人工智能（AI）的变革潜力是不可否认的，但解锁其全部力量取决于一个常常被忽视的因素：网络。虽然组织继续大量投资于AI模型、数据基础设施和计算，但许多人低估了现代化的网络基础的关键重要性——一种能够满足AI对安全性、性能和规模的独特要求的网络。网络：AI的战略赋能者AI驱动的环境会产生前所未有的东西和南北流量。传统的网络架构——僵化、设备密集和孤立——不适合处理AI所需的规模和动态性。在诸如自治制造、实时医疗分析或金融建模等领域，即使是短暂的网络中断也可能导致巨大的运营或财务损失。这种挑战的复杂性是现代IT生态系统的扩张和AI工作负载的专业性，这些因素加剧了现有的人才缺口。组织正在努力寻找和保留必要的网络和安全专业知识，同时试图在企业范围内集成AI。智能管理的、软件定义的网络，它们本身由AI赋能，可以通过自动化诊断、执行安全策略和动态响应变化来帮助弥合这一差距。此外，AI对大量数据集的固有依赖使其成为网络威胁的主要目标。随着AI系统越来越依赖实时数据流，其漏洞性在没有安全、弹性和合规的网络基础的情况下会增加。因此，网络不仅仅是一个通道，也是AI时代的关键安全执行者。从连接到智能的网络转变为了充分支持AI的潜力，企业必须停止将网络视为单纯的通道，开始将其视为智能平台——能够进行上下文决策、执行零信任安全和实现敏捷、云原生操作的平台。网络必须成为动态平台，促进明智的决策、加强防御和培养持久的弹性。这意味着我们必须开发下一代网络，具有先进的功能、强大的安全框架和智能管理工具，能够诊断问题、优化性能和主动解决潜在问题。现代化网络基础设施已成为企业在AI时代预防风险和保持领先地位的战略性要求。这一转变需要： 集成安全控制：安全性必须直接嵌入网络结构，适应不断演变的威胁和动态工作负载。 弹性扩展：网络必须无缝地扩展到多云和本地环境，提供按需容量而无需人工干预。 智能可观察性和自动化：管理AI工作负载的固有复杂性需要先进的可观察性工具和自动化能力，以主动识别和解决问题。 AI原生设计：网络必须从头开始设计以支持大型语言模型（LLM）和其他动态AI工作负载的独特流量模式。 网络的演进必须超越为传统基础设施打补丁。它必须从头开始重建：完全云原生、可编程，并且能够在企业范围内支持AI。Agentic AI和完全集成的AI环境的崛起AI领域今天的一个重大发展是Agentic AI的出现。这些系统由自治代理组成，共同规划、推理和执行跨多个工具、API和知识领域的任务。这些代理严重依赖于： 记忆系统来跟踪上下文和历史。 LLM编排跨多个模型。 工具访问到API、数据库、应用程序和操作工作流程。 虽然这些环境很强大，但它们为IT团队增加了新的复杂性层。没有统一的网络可见性和控制，“影子AI”可能会蔓延。这指的是在已建立的治理和合规框架之外运行的模型和代理。以AI速度移动的网络企业不再有多个月的网络规划周期的奢侈。AI采用速度的步伐要求能够在几分钟内定义、可视化和部署强大的网络架构。基本网络服务——从微分段和高级防火墙到全球骨干提供和流量优化——必须直观、可扩展和按需提供，反映云服务的敏捷性。网络必须提供真正的云原生体验，赋予IT团队对AI和核心业务运营的精细控制、全面可见性和广泛的自动化能力。它必须提供云环境的敏捷性和企业要求的严格治理。这意味着超越基本的连接，提供网络基础设施作为一个全面的服务，全球可用且按需提供。从影子AI到企业AIAgentic AI、使用多个LLM的环境和实时决策引擎都无法在没有现代网络层的情况下安全可靠地运行。没有它，企业冒着未经授权的部署、分散的安全、合规差距和错失创新机会的风险。组织需要一个网络基础来从实验性AI转变为企业级AI运营，这些运营必须是安全的、合规的和敏捷的。因此，很明显，未来的网络基础必须是简单的、安全的和可扩展的，涵盖多云环境、企业连接和强大的云骨干。未来准备好的网络为了真正利用AI和现代连接的力量，企业需要未来准备好的网络。超越简单的跟进，这个基础将成为企业抓住重大商业机会的起点——从开发开创性的应用程序到进入新市场。只有拥有这种先进的网络能力，企业才能充分发挥AI和现代连接的巨大潜力。未来的网络基础必须是简单的、安全的和可扩展的，涵盖多云环境、企业连接和强大的云骨干。企业需要一个未来准备好的网络来解锁AI和现代连接的全部潜力。拥有这样的基础，企业可以抓住重大商业机会。一个强大的和敏捷的网络基础促进创新应用，促进进入新市场，并在AI驱动的数字时代促进有效的竞争，所有这些都得到了灵活和可扩展的基础设施的支持。这种演进使企业能够克服当前的复杂性，并充分发挥先进网络的巨大潜力。