2025年十大网络故事盘点

人工智能的迅猛发展正在重塑网络基础设施的未来，企业和连接服务提供商都深知AI已经推动网络需求出现前所未有的激增。跟上下一波AI增长浪潮将需要新的长途网络，以快速扩展现有和新兴企业环境中的容量需求，特别是在数据中心内。

智能体驱动的AI应用的出现和广泛采用正在重塑数据中心要求，促进网络解决方案的快速演进。AI正在推动这些进步，为网络创新和运营转型带来双重机遇。

2025年早期的研究发现，核心光纤投资是未来AI增长的关键，但五分之四的企业因网络基础设施限制而推迟建设。此外，全球网络连接提供商Zayo预测，在未来五年内，AI驱动的数据中心容量将增长2-6倍，而光通信技术提供商Ciena报告称，AI容量每六个月翻一番，连接到数据中心的数百根光纤正在被点亮。

展望未来的网络，2025年10月思科指出，两大主要力量开始重塑格局：AI智能体提高了规模、安全性和治理的标准；AI基础设施债务是隐藏瓶颈的早期预警信号，威胁着长期价值的侵蚀。

2025年4月，在评估如何解决这些问题时，领先研究公司Omdia观察到，为推动全球AI经济的持续增长，网络需要显著演进以提供增强的能力。它表示，需要新的先进光学网络来满足先进应用和服务要求，并在严格的资本支出目标内满足激增的容量需求。

除了支持业务敏捷性以匹配带宽供应与服务利用外，这些新网络（如全光子网络）还提供更低的每比特功耗，以实现可持续发展目标并降低能源成本。

也许最重要的是，如果不考虑AI的网络需求，就无法充分实现AI在网络中的益处。

以下是《计算机周刊》评选的2025年十大网络故事。

1. 诺基亚增强AI数据中心网络性能

正如AI在提高业务效率和效果方面带来巨大提升一样，它也对网络带来挑战，需要增加网络和运营创新。考虑到这些动态，诺基亚正在扩展和增强其数据中心网络产品组合，以满足连接AI工作负载日益增长的性能和可扩展性需求。

此外，这家通信技术公司认为，它能够在利用AI推动运营效率和可靠性的同时做到这一点。

2. 如何防止AI对网络造成压力

数据中心、云和图形处理单元(GPU)由于其巨大的能源需求，主导了当前大部分技术可持续性对话。然而，随着AI工作负载的增加，网络基础设施——包括路由、互连和协议——由于热输出、成本和能源使用，正在成为真正的瓶颈。

AI工作负载对网络造成相当大的压力，因为它们与传统和可预测的消费者和云流量（如流媒体和网页浏览）非常不同。大型模型训练等AI工作负载需要高带宽、持续的东西向流量。这引出了一个关键问题：欧洲基础设施公司能否可持续地扩展AI运营？

3. 思科加强安全AI企业网络架构

基于其企业网络架构，思科已开始计划为AI时代现代化其园区、分支和工业网络，系统设计旨在简化园区和分支部署中的操作，如网络配置。

思科相信新产品能够简化操作、为不断发展的业务需求扩展并增强安全性——这些都是释放企业全部潜力的关键。

这些升级紧随这家IT和网络巨头在2025年早期推出的面向企业的AI就绪安全网络架构。它们从根本上设计为在几分钟而不是几个月内跨高度分布式网络提供自动化部署和安全性，满足日益移向企业边缘的分布式AI工作负载的高带宽、超低延迟和智能流量管理需求。

4. AI就绪公司将网络试点转化为利润

研究发现，"领跑者"公司更有可能将网络AI试点投入生产，并且报告从AI获得可衡量价值的可能性高出50%。

《思科2025年AI就绪指数》显示，虽然AI精灵已经为各种规模的组织释放出来，但只有13%的企业为此完全准备好，那些准备充分的企业将试点投入生产的可能性高达四倍，看到可衡量价值的可能性高出50%。

思科补充说，远见和基础的结合正在产生真正的、切实的结果，此时AI智能体和AI基础设施债务开始重塑技术格局。

5. 企业认为网络将决定AI采用的成败

随着企业将AI集成到更多应用中，对高速、低延迟、安全网络的需求激增，但IDC的一项研究显示，传统基础设施已不足以支持当前的规模和复杂性，更不用说未来的AI工作负载，并强调网络现代化对确保AI成功至关重要。

研究强调了网络如何被视为赋能AI驱动增长的关键基础。超过78%的公司在为生成式AI基础设施选择提供商时，认为网络能力非常重要或极其重要，强调了对能够处理和保护不断扩展的AI工作负载的网络需求，同时轻松运行复杂的AI训练、推理和存储集群。

6. AI、流媒体将在2030年带来"网络紧缩"

RtBrick的研究警告称，网络运营商在未来五年内面临被AI和流媒体服务对带宽需求"压垮"的风险。

这家运营商路由软件提供商的研究不仅识别了技术问题，还包括人员和流程问题。消费者期望的上升速度超过了为满足这些期望而设计的网络，尽管在AI方面投资巨大，运营商承认如果没有更多实时数据的访问权限，他们无法完全优化网络，而网络现代化因人员问题而延迟。

7. AI与网络：未来基础设施硬币的两面

如今很少有行业不受AI影响。网络就是其中之一。几乎无法想象任何合理规模的网络——从办公室局域网或家用路由器到全球电信基础设施——不能"仅仅"通过AI得到改善。

换句话说，AI的实施会带来运营效率、增强可靠性和用户收益。但正如我们所知，生活中没有什么是简单的，要保证这些收益，AI不能"仅仅"被开启。

8. "激增"的AI需求加速Lumen数十亿美元网络扩张

来自城域和长途数据连接公司Lumen Technologies的进展报告显示，其网络扩张步伐加快，以满足大幅增加的工作负载，包括新光纤里程、增加的网络容量和美国海岸到海岸的建设。

总体而言，Lumen表示它在构建AI经济骨干网的使命中取得了"重大"进展，提供了企业为其AI工作负载提供动力所需的容量升级和高速连接增强。它说正在准备提供处理大量数据处理所需的带宽，创造该公司认为是AI工作负载所需的高性能管道。

9. AI时代未来的关键网络

网络巨头思科已经推出了其网络运营的简化，并声称能够通过下一代设备提供指数级性能，同时将安全性融入网络并使新的业务工作流成为可能。

在宣布该平台时，公司引用了其IT网络领导者调查的发现，强调了正在进行的重大基础设施转变，AI可能会使压力翻倍或解决它。

具体而言，研究发现97%的企业认为他们需要升级网络以使AI和物联网计划成功。面对这些挑战，IT团队需要新的方法来扩展运营、减少停机时间，并释放新水平的效率和创新。思科警告说，未来只会有两种类型的公司：那些真正善于使用AI的公司，以及那些真正困难的公司。

10. 英国网络在AI压力下感到压力

尽管全世界很少有企业抗拒人工智能的诱惑，但Expereo委托进行的研究显示，英国AI计划面临许多主要障碍，如基础设施差、员工阻力和不合理要求，而五分之二的英国首席信息官警告董事会对AI的期望不切实际。

尽管研究揭示了一些令人担忧的发现，但研究也为AI的前景描绘了积极的图景，但前提是企业能够克服现有挑战。接受调查的88%英国商业领袖认为AI在未来12个月内对实现业务优先级变得重要。

Q&A

Q1：AI工作负载与传统网络流量有什么不同？

A：AI工作负载与传统和可预测的消费者和云流量（如流媒体和网页浏览）非常不同。大型模型训练等AI工作负载需要高带宽、持续的东西向流量，对网络造成相当大的压力，成为真正的瓶颈。

Q2：企业为什么需要升级网络来支持AI应用？

A：研究发现97%的企业认为需要升级网络以使AI和物联网计划成功。传统基础设施已不足以支持当前AI工作负载的规模和复杂性，网络现代化对确保AI成功至关重要，超过78%的公司在选择生成式AI基础设施提供商时认为网络能力非常重要。

Q3：全光子网络相比传统网络有什么优势？

A：全光子网络等新网络不仅支持业务敏捷性以匹配带宽供应与服务利用，还提供更低的每比特功耗，以实现可持续发展目标并降低能源成本。这些先进光学网络能够满足先进应用和服务要求，并在严格的资本支出目标内满足激增的容量需求。