【人工智能】边缘推理，而不仅仅是云端规模化

2025年，人工智能的发展重点在于规模：GPU、海量数据中心、创纪录的人工智能资本支出。而到了2026年，重点可能会转移到连接网络，即能够使边缘到云端的系统足够快速、可靠和安全，从而支持智能工作流程和实时决策的网络。

IDC云和边缘服务研究副总裁戴夫·麦卡锡表示：“随着人工智能的重点从训练转向推理，边缘计算将成为满足降低延迟和增强隐私需求的关键。” 麦卡锡还预测，由此将催生出一些“以前在集中式基础设施下无法实现”的商业模式。

如果这听起来很耳熟，那是因为边缘计算“即将到来”的说法已经流传多年。5G本应彻底改变一切，但实际上它主要只是略微提升了手机网络连接速度。

还有一些网络基础设施巨头，它们在上世纪90年代凭借互联网实现了飞速发展。2000年3月27日，思科超越微软，成为全球市值最高的公司，市值超过5000亿美元。它是互联网时代不可或缺的基础设施企业，堪称当时的英伟达。然而，互联网泡沫破裂，思科股价暴跌近90%。它花了25年才恢复元气：直到本月，思科股价才终于突破了2000年的峰值。

如今，英伟达的市值大约是思科的14倍。竞争的焦点已经转移到云计算、软件，以及现在的人工智能领域。过去几十年，这个领域发生了翻天覆地的变化。现在，思科正在大力推广“智能运维”（AgenticOps）和自主运营网络。诺基亚和英伟达宣布达成数十亿美元的合作协议，共同构建“原生人工智能”无线网络。这些多年来一直在描绘自主网络愿景的公司表示，这一次，技术已经成熟。

那么现在有什么不同呢？

简而言之：人工智能工作负载规模庞大，其对延迟的要求极高，而集中式数据中心无法满足这些要求。ChatGPT每周拥有 8 亿用户，其中数亿用户通过移动设备访问。能够感知、推理和行动的智能体人工智能系统（即自主工具）需要以毫秒级的响应时间来衡量。

01

厂商押注：

自运行网络

思科正积极推进人工智能运维成为网络运行的一流模式，而不仅仅是一项支持功能。“到2026年，随着企业进入智能运维和智能网络时代，我们将见证IT职能的根本性重塑，”网络平台产品管理副总裁Austin Lin表示。

他的运营承诺很明确：IT 团队将“更多地观察，更少地做出反应”，从被动的故障排除转向监督自主系统。

网络平台高级副总裁兼总经理 Lawrence Huang 在电子邮件中用一句话概括了业务逻辑：“如今的竞争优势来自实时效率、集成和信任，而不仅仅是原始力量。”

负责人工智能、网络和协作的高级副总裁兼首席营销官 Aruna Ravichandran 提出了一个更强有力的论断：“到 2026 年，跨园区、分支机构和工业物联网的工作场所网络将跨越一个结构性转折点：网络将不再是 IT 部门操作的对象，而是一个可以自我运行的系统。”

她将这种机制描述为闭环自动化：“最初是人工智能辅助故障排除，未来将发展成为智能运维，即能够自主管理整个网络生命周期的数字员工。”她接着描述了智能体如何检测异常、关联根本原因、执行意图、修复问题并“以闭环方式持续优化性能”。

在思科看来，该网络有望变得更接近研究基础设施：一个能够自我观察、从自身遥测数据中学习并改变自身行为的自适应系统。

02

诺基亚与英伟达的赌注：

AI-RAN将成为下一代平台

英伟达首席执行官黄仁勋认为，AI-RAN 将“彻底改变电信行业，带来代际平台变革”。诺基亚首席执行官贾斯汀·霍塔德也以消费者承诺的形式表达了同样的愿景：他在一份新闻稿中表示，此次合作将“加速 AI-RAN 创新，让每个人都能将 AI 数据中心装进口袋” 。

其理念是将无线接入网视为超越一系列确定性网络功能的组合。它将成为一个边缘平台，能够在靠近用户的位置运行推理，同时利用人工智能优化网络本身。如果实现得当，移动网络将成为托管对延迟敏感型工作负载的首选平台：例如，能够跟随用户在不同地点移动的助手、需要即时响应的增强现实叠加层，以及无法承受往返远距离网络的工业控制系统。

03

戴尔和爱立信：

边缘计算与网络API的融合

整个生态系统中，各厂商都在朝着类似的理念发展。戴尔首席技术官约翰·罗斯表示：“人工智能正日益靠近数据和用户所在的地方，也就是边缘、设备上、现实世界中。”

爱立信认为，5G技术的成熟和网络API的兴起是连接与应用平台的桥梁。该公司在最近的一次炉边谈话中表示：“随着5G技术的成熟、强大的网络API的出现以及人工智能的快速发展，2026年有望成为突破性的一年，届时连接将成为国家和产业创新的真正平台。”

04

治理、权力与缓慢的部署进程

并非所有人都认为人工智能浪潮会持续下去。SAS 高级副总裁兼欺诈与安全情报主管 Stu Bradley 预测：“2026 年将标志着人工智能市场清算的开始——届时炒作将与监管发生碰撞，只有负责任的创新才能生存下来。对持续投资回报率和透明监管的追求将扼杀那些华而不实的项目，并奖励那些严谨的项目，将投资重新聚焦于基本要素：数据编排、合理的建模和可解释的治理。过度炒作的技术将会消亡，取而代之的是为可衡量的影响而构建、具有严格运营规范的负责任的人工智能。” 纽约大学教授 Gary Marcus 一直对人工智能持怀疑态度，他此前对 2025 年的预测已被证明基本准确。他今年写道：“尽管炒作不断，但事实证明智能体并不可靠。 ”

随着智能体工作流程的普及，故障模式也会发生变化。首次重大事故将凸显对安全防护措施、审计跟踪和回滚机制的需求。

但也有人认为，2026年将是智能体真正站稳脚跟的一年。戴尔的罗伊斯预测，智能体最有价值的用途并非取代人工，而是作为“连续性管理者”，确保复杂流程的顺利进行，实现人与人工智能的协调而非竞争。思科对智能运营（AgenticOps）的押注也基于同样的假设：真正的突破在于智能体能够处理日常事务，从而使人类可以专注于监督例外情况。

如果双方的观点都正确，那么到2026年，关键可能不再在于智能体是否有效，而在于它们在哪里发挥作用。而这个问题最终又回到了网络层面。今年宣布的基础设施投资、英伟达与诺基亚价值十亿美元的合作、思科大力推进的自主网络、以及整个行业向边缘计算的转型，所有这些都基于这样一个理念：智能需要更贴近行动发生的地方。

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