الذكاء الاصطناعي الوكيلي قد يعيد تشكيل بنية الشبكات العالمية

يُتوقع أن يؤدي انتشار الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI)—وهو أنظمة برمجية قادرة على تنفيذ مهام بشكل شبه مستقل باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي—إلى تغيير عميق في طريقة عمل الشبكات العالمية. وفقًا لدراسة Cisco حول تأثير الذكاء الاصطناعي على شبكات المسافات الواسعة (WAN)، فإن القضية ليست مجرد زيادة في حجم البيانات، بل تغيّر في طبيعة حركة المرور نفسها داخل الشبكات.

فبدل أن يرسل المستخدم البشري استفسارًا واحدًا بين الحين والآخر، تعمل الأنظمة الوكيلة بشكل متواصل، حيث تتفاعل باستمرار مع نماذج الذكاء الاصطناعي، وقواعد البيانات، وواجهات البرمجة السحابية. هذا النشاط المستمر يخلق ضغطًا جديدًا على البنية التحتية للشبكات.

لماذا يولّد وكلاء الذكاء الاصطناعي حركة بيانات أكبر بكثير من البشر

تصف Cisco وكلاء الذكاء الاصطناعي بأنهم "مستخدمون أقوياء للشبكة". فبينما يتعامل المستخدم البشري مع الإنترنت عبر إجراءات متقطعة—مثل فتح صفحة أو إرسال رسالة—يعمل الوكيل البرمجي بسرعة البرمجيات وبشكل مستمر.

ضمن سير عمل واحد، قد يقوم الوكيل بما يلي:

• إرسال طلبات استدلال متكررة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي
• جلب بيانات من عدة واجهات برمجة تطبيقات وخدمات سحابية
• تبادل الرموز (tokens) والنتائج الوسيطة بين خدمات متعددة
• تشغيل سلاسل مهام تستدعي نماذج أو أدوات إضافية

نتيجة لذلك، تقدّر Cisco أن الأنظمة الوكيلة قد تولّد نحو 450٪ حركة بيانات أكثر من المستخدمين البشر عند تنفيذ مهام مشابهة.

هناك اختلاف مهم آخر يتعلق باتجاه حركة البيانات. الاستخدام التقليدي للإنترنت غالبًا ما يكون كثيف التحميل (download‑heavy) مثل بث الفيديو أو تصفح الصفحات. أما أنظمة الذكاء الاصطناعي فتعتمد على تبادل مستمر ثنائي الاتجاه، حيث تُرسل المطالبات والبيانات إلى النماذج ثم تعود الاستجابات، ما يزيد حركة البيانات الصاعدة أيضًا.

العامل الحقيقي للنمو: الاستدلال وليس التدريب

عند الحديث عن بنية الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما يتركز الاهتمام على تدريب النماذج الضخمة. لكن دراسة Cisco تشير إلى أن الضغط الحقيقي على الشبكات يأتي من مرحلة الاستدلال (Inference).

يشير الاستدلال إلى استخدام النموذج المدرب في الوقت الحقيقي—مثل الإجابة عن الأسئلة، أو إنشاء المحتوى، أو تحليل البيانات، أو تنفيذ مهام الوكلاء. وتستند الدراسة إلى قياسات فعلية لحركة الاستدلال على شبكات مزودي الخدمة، ما يوضح أن هذه العمليات اليومية هي المحرك الأساسي لنمو حركة WAN.

وتتوقع Cisco أن يؤدي الاستدلال وحده إلى زيادة إضافية في نمو حركة الشبكات بنسبة 63٪ مقارنة بالتوقعات التي لا تأخذ الذكاء الاصطناعي الوكيلي في الحسبان.

تحوّل كبير في حركة الشبكات بحلول 2035

إذا تحققت توقعات Cisco حول انتشار الذكاء الاصطناعي الوكيلي، فقد يصبح تأثيره على الشبكات العالمية كبيرًا خلال العقد القادم.

تشمل التوقعات الرئيسية:

• قد يشكل الاستدلال بالذكاء الاصطناعي حوالي 25٪ من إجمالي حركة الشبكة بحلول عام 2035.
• من المتوقع أن يحدث أكبر تسارع في الفترة بين 2029 و2032 مع توسع اعتماد الشركات للأنظمة الوكيلة.

ويعكس هذا التحول تغييرًا هيكليًا: بدلًا من ارتفاعات قصيرة في حركة البيانات عندما يطرح المستخدم سؤالًا على نموذج ذكاء اصطناعي، ستخلق الأنظمة الوكيلة أحمال عمل مستمرة تبقي الشبكات نشطة طوال الوقت.

لماذا قد تنمو حركة شبكات الشركات إلى 9 أضعاف

حللت Cisco أيضًا تأثير اعتماد الذكاء الاصطناعي على حركة الشبكات داخل المؤسسات.

بدون الذكاء الاصطناعي الوكيلي، من المتوقع أن تنمو حركة شبكات الشركات بين عامي 2026 و2035 بنحو 2.5 مرة نتيجة التحول الرقمي واستخدام الخدمات السحابية.

لكن مع الانتشار الواسع للأنظمة الوكيلة، قد ترتفع الحركة إلى حوالي تسعة أضعاف المستويات الحالية خلال الفترة نفسها.

السبب هو أن مهمة بشرية واحدة يمكن أن تؤدي إلى سلسلة طويلة من التفاعلات الآلية بين النماذج والبيانات والخدمات المختلفة عبر الشبكة.

كيف يغيّر الذكاء الاصطناعي طبيعة حركة الشبكة

تؤكد Cisco أن الذكاء الاصطناعي لا يزيد حجم البيانات فقط، بل يغيّر خصائص حركة الشبكة نفسها.

مقارنة بحركة الويب أو تطبيقات SaaS التقليدية، تميل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي إلى أن تكون:

• أكثر ديناميكية: حيث تطلق الوكلاء موجات من الطلبات وسير العمل الموزعة
• أكثر حساسية لزمن الاستجابة: لأن تأخير الاستدلال يؤثر مباشرة في أداء التطبيقات
• أكثر توازنًا في الاتجاهين: مع زيادة حركة البيانات الصاعدة
• أكثر تعقيدًا: إذ تشمل غالبًا عدة سُحب وخدمات ونقاط استدلال

هذا يعني أن التخطيط التقليدي للشبكات—الذي يعتمد على أنماط استخدام بشرية يمكن التنبؤ بها—قد لا يكون كافيًا في عصر الذكاء الاصطناعي.

لماذا تحتاج الشبكات إلى بنية جديدة لعصر الذكاء الاصطناعي

بما أن مسارات الاستدلال تؤثر مباشرة في جودة التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي، ترى Cisco أن هذه المسارات يجب أن تُعامل باعتبارها بنية تحتية حيوية وليست مجرد حركة بيانات عادية.

وهذا يتطلب عدة تغييرات معمارية أساسية:

هندسة حركة مرور واعية بالذكاء الاصطناعي

قد تحتاج تدفقات الاستدلال إلى مسارات ذات أولوية وضمانات زمن استجابة وتوجيه ديناميكي للحفاظ على الأداء.

توزيع القدرة الحاسوبية والاعتماد على الحافة

وضع قدرات الاستدلال أقرب إلى المستخدمين أو البيانات يمكن أن يقلل زمن التأخير ويخفف الضغط على الشبكات الواسعة.

مراقبة الشبكة في الوقت الحقيقي

تؤدي أحمال الذكاء الاصطناعي إلى أنماط حركة سريعة ومعقدة، ما يجعل الرؤية الشاملة من طرف إلى طرف ضرورية لاكتشاف الاختناقات قبل أن تتعطل العمليات.

مرونة أعلى في البنية التحتية

تشير أبحاث Cisco إلى أن الانقطاعات الشبكية تكلف الشركات مليارات الدولارات سنويًا وغالبًا ما تنتج عن الازدحام أو الهجمات الإلكترونية أو أخطاء التهيئة. ومع زيادة أحمال الذكاء الاصطناعي، يصبح الحفاظ على توفر الشبكة أمرًا أكثر أهمية.

الخلاصة

تشير دراسة Cisco إلى أن الذكاء الاصطناعي الوكيلي قد يقود تحولًا أعمق من مجرد زيادة في عرض النطاق الترددي. فهذه الأنظمة تقدم أحمال عمل دائمة تعتمد على الاستدلال وتختلف في سلوكها عن حركة الإنترنت التقليدية.

خلال العقد القادم، قد تحتاج الشبكات إلى دعم:

• وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون كمستخدمين عاليي الكثافة
• كميات كبيرة من حركة الاستدلال في الوقت الحقيقي
• تدفقات بيانات أكثر توازنًا وحساسية للزمن

وبالتالي قد يدور تصميم الشبكات المستقبلية حول بنى معمارية واعية بالذكاء الاصطناعي تجمع بين سعة أعلى، وحوسبة موزعة، وقياس أداء متقدم، وآليات جودة خدمة مخصصة لمسارات الاستدلال.

مع ذلك، تبقى هذه التوقعات تقديرات مبنية على قياسات ونماذج Cisco. وسيعتمد الحجم الفعلي لهذا التحول على مدى سرعة دمج الذكاء الاصطناعي الوكيلي في تطبيقات الشركات والاستخدامات اليومية.