思科如何构建面向人工智能时代的智能系统

在科技领域的主要参与者中， 思科 思科在推动人工智能的运营部署方面处于领先地位，无论是在其内部运营中，还是在其向全球客户提供的工具中，都体现了这一点。作为一家大型企业，思科的业务涵盖了现代IT架构的各个方面，包括 基础设施、服务、安全 以及完整的企业级网络设计。

💡思科内部团队采用以下混合方法： 机器学习 和 人工智能代理 为了改善服务交付和个性化用户体验——基于多年经过验证、久经考验的系统设计。

思科开发的共享人工智能架构基于成熟的计算和网络模式——这些系统在交付给客户之前都经过了严格的检查和验证。其底层基础设施依赖于…… 高性能GPU但真正的区别在于计算和网络堆栈之间的精心集成——平衡模型训练的需求与正在进行的推理工作负载截然不同的要求。

🔗 网络自动化：天然堡垒

已确立自身为 实际上 作为企业网络基础设施供应商，思科一些最突出的人工智能应用出现在……也就不足为奇了。 网络自动化自动化配置工作流程和身份管理相结合，构成了访问解决方案，从而实现 自然语言生成的快速网络部署。

⚙️ 面向人工智能工作负载的硬件与编排

对于希望转型为下一代人工智能用户的组织而言，思科一直在推出专门为支持人工智能工作负载而设计的硬件和编排工具。最近，思科还与芯片巨头思科展开了合作。 英伟达 生产了一系列新型开关，以及 Nexus 超织物 一系列人工智能网络控制器——旨在简化部署 复杂集群 高性能人工智能基础设施所必需。

🏭 思科安全人工智能工厂 该框架由 NVIDIA 和 Run:ai 等合作伙伴共同开发，旨在构建生产级 AI 流水线，利用分布式编排、GPU 利用率治理、Kubernetes 微服务优化和统一存储等技术。 监督 产品范围。

对于更本地化的部署， Cisco Unified Edge 将所有基本要素——计算、网络、安全和存储——直接带到数据生成和处理的地方。

📡 边缘人工智能：数据中心标准，无处不在

在以下环境中 延迟至关重要边缘人工智能处理是解决之道。思科的方法独树一帜：它并非提供专门针对工业物联网 (IIoT) 的解决方案，而是扩展了数据中心常用的运营模式，并将相同的技术应用于边缘站点。这意味着即使在远程部署环境中，也能获得数据中心级别的安全策略和配置。

🔑 通过在云端和边缘保持相同的标准， 思科认证工程师 能够利用相同的技能、知识和经验来管理数据中心和小型边缘部署，从而显著降低运营复杂性。

🔒 安全与风险管理是核心

安全和风险管理是思科人工智能战略的核心。 集成人工智能安全框架 在人工智能系统的整个生命周期中，均采用严格的安全标准。重点风险领域包括：

• ⚠️ 敌对威胁 针对人工智能模型和流程
• 🔗 供应链脆弱性 整个人工智能生态系统
• 🤖 多主体交互风险 在自主系统中
• 🖼️ 多模态漏洞 跨不同数据类型

无论部署的性质或规模如何，这些考虑因素都适用。

🚀 从生成式人工智能到智能体人工智能

思科在运营人工智能领域的工作也反映了更广泛的生态系统趋势。该公司为正在进行转型的组织提供产品。 生成式人工智能 到 人工智能代理 ——其中，自主软件代理能够独立执行操作任务。在大多数情况下，这种转变需要新的工具和更新的操作协议。

🔮思科人工智能的下一步是什么？

思科未来的人工智能路线图包括持续投资人工智能工作负载的基础设施，以及更广泛地采用人工智能技术。 人工智能就绪型网络 ——包括覆盖园区、分支机构和云环境的下一代无线和统一管理系统。该公司还在扩大其软件和平台方面的投资，最近通过收购…… 神经织物构建更全面的软件栈和产品组合。

✅ 总之： 思科的 AI 部署战略结合了硬件、软件和服务要素，将 AI 深度嵌入到运营中，为企业提供了一条清晰的途径，使其能够在大规模基础设施、统一管理、风险缓解以及分布式、云和边缘计算环境中构建生产级系统。

📷 图片来源：Pixabay

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