HPE Networking:企业AI规模化应用,离不开“自动驾驶的网络”

企业AI走向规模化,先撞上的是网络瓶颈

作者:HPE Networking中国区总经理 竺宏

今天,业界谈AI,几乎都在谈模型、芯片和算力。但企业真正走向规模化应用时会发现:网络是实现AI就绪的关键支撑,而下一阶段的网络,必须具备“自动驾驶”能力。

企业AI规模化应用,离不开“自动驾驶的网络”。无论AI模型多么先进,如果缺乏强大的网络作为支撑,无法安全地连接人员、设备、应用、云、数据和AI智能体,AI就很难从试点走向企业级部署。

企业AI走向规模化,先撞上的是网络瓶颈

在中国,AI 正加速从试验探索走向更广泛的企业应用。根据相关研究数据显示,83%的中国企业已经在至少一个业务职能中常态化使用生成式 AI;在全球及大中华区范围内,44%的企业表示已迈入规模化部署阶段,62%的企业已开始在业务流程中探索或部署 AI 智能体。这些趋势表明,企业对 AI 的需求正在从单点工具使用,延伸至更复杂的业务流程与系统协同。相应地,基础设施也需要适应更加动态的工作负载、更频繁的系统交互以及更严格的服务要求。

与此同时,中国 AI 基础设施持续扩展。截至2026年6月底,中国智能算力规模已达2,185 EFLOPS(FP16);近两年来,围绕中国算力枢纽节点建设了70余条算力大通道,相关枢纽节点间网络性能提升10%。随着算力资源跨区域部署,企业面临的挑战已不止于提升GPU性能与利用率,还包括跨环境的数据传输、持续的可视性与控制,以及日益复杂的安全需求。网络因此不再只是连接基础设施的技术环节,也影响着 AI 工作负载的调度、模型选择与Token经济性。

网络不能只靠人运维,必须走向“自动驾驶”

随着网络产生的遥测数据、事件和运维信号不断增加,下一阶段的网络需要具备自主运行能力,能够感知运行环境、理解上下文、预测潜在问题、提出应对建议,并自动解决已知问题。随着 IT 环境日益复杂,中国网络面临的运维需求也在迅速增长,但 IT 团队的规模未必能同步扩大。

具备“自动驾驶”能力的网络能够提升自动化水平与网络防御能力,减少日常运维对人工操作的依赖,让 IT 团队将更多精力投入创新和更高价值的工作。如果缺乏这一层面的自动化能力,企业可能难以应对 AI 为现代网络带来的海量数据流动、应用交互及日益复杂的运维挑战。

网络走向自动驾驶,安全也必须内嵌进架构

AI 的快速发展正在重塑网络安全格局。帮助企业更快识别漏洞、分析威胁的技术,同样可能被攻击者用于更迅速地发现和利用漏洞,进一步压缩企业检测和响应威胁的时间。随着中国企业将AI更深入地融入研发、生产、运营和客户服务,AI系统与企业内部数据、应用及业务流程的联系日益紧密,安全已不能仅依赖基础设施外围的防护,而需要融入基础设施架构与日常运营。

面对日益严峻的安全挑战,网络能够为支撑AI交互的设备、连接与行为提供持续可视性。尤其在本地数据中心、云平台及多种计算环境并存的复杂情况下,企业需要通过身份认证、访问控制和网络分段等机制,识别异常活动、统一执行安全策略,并在威胁扩散前加以遏制。网络的作用因此不再局限于传输流量,也成为落实安全策略、控制风险扩散的重要执行点。

对于正在推进AI规模化部署的企业而言,有效落实这些安全措施至关重要。随着用户、应用、数据和AI智能体之间的连接日益紧密,企业需要将持续可视性、零信任原则与集成安全能力融入网络架构,以支持AI在企业环境中的安全、可靠运行与规模化应用。

AI就绪的最大误解,是把它仅仅当成算力问题

关于AI就绪,一个常见的误解是将其主要视为技术层面的挑战,而忽视了运营层面的要求。获取大模型、AI 加速器和云服务固然重要,但这些只是其中的一部分。因此,企业需要从全栈视角看待AI就绪,将计算、存储、数据、安全、云与网络整合起来,构建能够支撑 AI从试验探索走向企业级规模化部署的运营环境。

除了技术解决方案,企业还需要认识到,AI要实现安全、可靠的规模化应用,离不开网络的支撑。企业决策者必须清楚掌握数据存储在哪里、如何流动、谁有权访问、决策如何受到治理,以及随着 AI应用范围不断扩大,如何持续保障系统性能。

中国AI的下一阶段,网络决定AI能走多远

当前,AI 领域的讨论往往聚焦于模型、芯片和应用,但这些技术能否持续创造业务价值,同样取决于底层基础设施能否支撑 AI 安全、可靠地规模化运行。对企业而言,下一阶段的重点不仅在于扩大基础设施投入,更在于将这些投入转化为持续、可靠的业务能力。

随着 AI 连接更多数据、应用、用户和智能体,基础设施面临的挑战已不再局限于单项技术的性能提升,还包括如何在复杂、动态的环境中,实现计算、数据、应用与安全能力的有效协同。企业需要从系统层面统筹性能、可靠性、安全与运营,让基础设施既能支撑 AI 工作负载的持续增长,也能适应业务需求的变化,将技术投入转化为可持续的业务价值。

而网络,正在成为这一体系的核心。它不仅是支撑AI的基础设施,更是让AI能够安全、可靠、规模化运行的平台。

本文来源于DOIT传媒,文章内容仅供参考,不构成投资建议。

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