Agentisk AI kan mangedoble netværkstrafikken: Hvad Cisco-studie betyder for global infrastruktur
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca. AI inferens – realtidsforespørgsler og svar til modeller – kan udgøre omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
Udgivet afRedigeret med GPT-5.5Billeder genereret med GPT Image 2
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca.
AI inferens – realtidsforespørgsler og svar til modeller – kan udgøre omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
Fordi AI trafik er mere interaktiv, opstrømstung og følsom over for forsinkelser end traditionel webtrafik, skal netværk redesignes med stærkere robusthed, overvågning og kvalitetsservice til inferensforløb.[4][9]
How will the rise of agentic AI impact global network infrastructure, based on Cisco’s new “AI Impact on Wide Area Networks” study—particulaAgentic AI workloads could transform network traffic patterns by creating constant inference flows across global infrastructure.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How will the rise of agentic AI impact global network infrastructure, based on Cisco’s new “AI Impact on Wide Area Networks” study—particula. Article summary: Cisco’s study suggests agentic AI will not just add more packets to today’s WANs; it will change the shape of traffic itself. In Cisco’s framing, AI agents act like “network power users,” generating about 450% more traff. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Cisco’s latest global study illuminates this critical shift, revealing how IT leaders are fundamentally reimagining the network’s role – from its core definition to its strategic e" source context "Cisco Study: AI & Networking Reshape Enterprise Infrastructure | Techedge AI | Latest AI & Technology News Today" Re
openai.com
Agentisk AI – softwaresystemer, der selvstændigt udfører opgaver ved hjælp af AI-modeller – er ved at ændre den globale netværksinfrastruktur. Ifølge Ciscos forskning i AI's indvirkning på wide area-netværk (WAN) handler det ikke kun om mere trafik. AI-agenter ændrer selve adfærden af netværkstrafikken, hvilket tvinger virksomheder og tjenesteudbydere til at gentænke, hvordan netværk designes og administreres.
I stedet for lejlighedsvise brugerforespørgsler interagerer agentiske systemer konstant med modeller, datakilder og andre tjenester. Resultatet er en dramatisk stigning i netværksbelastningen og en fundamental ændring af trafikmønstrene.
Hvorfor AI-agenter genererer langt mere trafik end mennesker
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Agentisk AI kan mangedoble netværkstrafikken: Hvad Cisco-studie betyder for global infrastruktur"?
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca.
What are the key points to validate first?
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca. AI inferens – realtidsforespørgsler og svar til modeller – kan udgøre omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
What should I do next in practice?
Fordi AI trafik er mere interaktiv, opstrømstung og følsom over for forsinkelser end traditionel webtrafik, skal netværk redesignes med stærkere robusthed, overvågning og kvalitetsservice til inferensforløb.[4][9]
Agentisk AI kan mangedoble netværkstrafikken: Hvad Cisco-studie betyder for global infrastruktur
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca. AI inferens – realtidsforespørgsler og svar til modeller – kan udgøre omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
Udgivet afRedigeret med GPT-5.5Billeder genereret med GPT Image 2
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca.
AI inferens – realtidsforespørgsler og svar til modeller – kan udgøre omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
Fordi AI trafik er mere interaktiv, opstrømstung og følsom over for forsinkelser end traditionel webtrafik, skal netværk redesignes med stærkere robusthed, overvågning og kvalitetsservice til inferensforløb.[4][9]
How will the rise of agentic AI impact global network infrastructure, based on Cisco’s new “AI Impact on Wide Area Networks” study—particulaAgentic AI workloads could transform network traffic patterns by creating constant inference flows across global infrastructure.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How will the rise of agentic AI impact global network infrastructure, based on Cisco’s new “AI Impact on Wide Area Networks” study—particula. Article summary: Cisco’s study suggests agentic AI will not just add more packets to today’s WANs; it will change the shape of traffic itself. In Cisco’s framing, AI agents act like “network power users,” generating about 450% more traff. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Cisco’s latest global study illuminates this critical shift, revealing how IT leaders are fundamentally reimagining the network’s role – from its core definition to its strategic e" source context "Cisco Study: AI & Networking Reshape Enterprise Infrastructure | Techedge AI | Latest AI & Technology News Today" Re
openai.com
Agentisk AI – softwaresystemer, der selvstændigt udfører opgaver ved hjælp af AI-modeller – er ved at ændre den globale netværksinfrastruktur. Ifølge Ciscos forskning i AI's indvirkning på wide area-netværk (WAN) handler det ikke kun om mere trafik. AI-agenter ændrer selve adfærden af netværkstrafikken, hvilket tvinger virksomheder og tjenesteudbydere til at gentænke, hvordan netværk designes og administreres.
I stedet for lejlighedsvise brugerforespørgsler interagerer agentiske systemer konstant med modeller, datakilder og andre tjenester. Resultatet er en dramatisk stigning i netværksbelastningen og en fundamental ændring af trafikmønstrene.
Hvorfor AI-agenter genererer langt mere trafik end mennesker
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Agentisk AI kan mangedoble netværkstrafikken: Hvad Cisco-studie betyder for global infrastruktur"?
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca.
What are the key points to validate first?
Ciscos WAN analyse viser, at AI agenter fungerer som 'netværks superbrugere' og genererer omkring 450 % mere trafik end mennesker – virksomhedstrafikken kan vokse til ca. AI inferens – realtidsforespørgsler og svar til modeller – kan udgøre omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
What should I do next in practice?
Fordi AI trafik er mere interaktiv, opstrømstung og følsom over for forsinkelser end traditionel webtrafik, skal netværk redesignes med stærkere robusthed, overvågning og kvalitetsservice til inferensforløb.[4][9]
Cisco beskriver AI-agenter som 'netværks-superbrugere'. I modsætning til mennesker – der typisk udfører diskrete handlinger som at indlæse en webside eller sende en besked – opererer agenter kontinuerligt med softwarehastighed.
I praksis betyder det, at et enkelt agent-workflow kan:
Sende gentagne inferensforespørgsler til AI-modeller
Hente data fra flere API'er og cloudtjenester
Udveksle tokens og mellemliggende resultater på tværs af tjenester
Udløse kædede workflows, der kalder yderligere modeller eller værktøjer
På grund af denne konstante aktivitet vurderer Cisco, at AI-agenter kan generere omkring 450 % mere netværkstrafik end menneskelige brugere i sammenlignelige workflows.
En anden væsentlig forskel er trafikkens retning. Traditionel internetbrug er mest download-tung (f.eks. streaming af video eller indlæsning af websider). AI-workflows er derimod kendetegnet ved kontinuerlige tovejsudvekslinger med betydelig opstrømstrafik, når prompter, data og mellemliggende resultater sendes til modeller, før svarene vender tilbage.
Den virkelige drivkraft: AI-inferens, ikke træning
Den offentlige debat om AI-infrastruktur fokuserer ofte på træning af store modeller. Ciscos undersøgelse fremhæver en anden virkelighed for netværk: inferens dominerer den operationelle trafik.
Inferens refererer til realtidsbrug af trænede modeller – besvarelse af spørgsmål, generering af indhold, analyse af data eller udførelse af agentopgaver. Ciscos forskning er baseret på målt inferenstrafik på tjenesteudbydernes netværk, hvilket viser, at disse levende arbejdsbelastninger er den primære drivkraft for WAN-efterspørgslen.
Rapporten forudsiger, at inferenstrafik alene kan drive 63 % yderligere netværksvækst sammenlignet med fremskrivninger, der ikke inkluderer agentisk AI-arbejdsbelastninger.
En markant ændring i global trafik inden 2035
Hvis udbredelsen af agentisk AI følger Ciscos fremskrivninger, vil dets netværksaftryk blive betydeligt i løbet af det næste årti.
Centrale prognoser omfatter:
AI-inferens kan nå omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
Den største acceleration forventes mellem 2029 og 2032, når virksomhedernes adoption af AI-agenter forventes at stige markant.
Denne vækst afspejler et strukturelt skift: i stedet for lejlighedsvise trafikstød, når en bruger forespørger en model, skaber AI-agenter kontinuerlige arbejdsbelastninger, der holder netværkene travle døgnet rundt.
Hvorfor virksomhedsnetværkstrafik kan vokse 9 gange
Cisco modellerede også, hvordan AI-adoption kan påvirke virksomhedernes trafikmængder.
Uden agentisk AI ville virksomhedernes netværksefterspørgsel fra 2026 til 2035 sandsynligvis vokse med omkring 2,5 gange, drevet af cloudtjenester, SaaS-applikationer og digital transformation.
Med udbredt agentisk AI kan samme periode imidlertid opleve en trafikvækst til omkring ni gange dagens niveau.
Disse systemer mangedobler effektivt aktiviteten på netværket, fordi hver menneskelig opgave kan udløse mange automatiserede interaktioner mellem tjenester og AI-modeller.
Hvordan AI-trafik ændrer netværksadfærd
Ciscos forskning understreger, at AI ikke blot øger trafikmængden – den ændrer trafikkens karakteristika.
Sammenlignet med konventionel web- eller SaaS-trafik har AI-arbejdsbelastninger tendens til at være:
Mere dynamiske: AI-agenter udløser bursts af forespørgsler og distribuerede workflows.
Mere følsomme over for forsinkelse: inferensforsinkelser påvirker direkte brugeroplevelsen og agentens ydeevne.
Mere tovejs: opstrømstrafik stiger, når prompter, telemetri og mellemliggende data sendes til modeller.
Mere komplekse: workflows involverer ofte flere clouds, API'er og inferensendepunkter.
Disse ændringer gør traditionel netværksplanlægning – baseret på forudsigelig brugeraktivitet – meget mindre pålidelig.
Hvorfor netværk har brug for ny arkitektur til AI
Fordi AI-inferensforløb direkte påvirker applikationskvaliteten, argumenterer Cisco for, at netværk skal behandle dem som kritisk infrastruktur, ikke almindelige trafikstrømme.
Dette skift medfører flere arkitektoniske prioriteter:
1. AI-bevidst trafikstyring
Inferensstrømme kan kræve prioriterede stier, garanti for forsinkelse og dynamiske routingbeslutninger for at opretholde ydeevnen.
2. Distribueret beregning og edge-placering
Placering af inferensinfrastruktur tættere på brugere eller data kan reducere forsinkelse og forhindre WAN-overbelastning.
3. Realtidsovervågning
AI-arbejdsbelastninger producerer hurtige, komplekse trafikmønstre, hvilket gør ende-til-ende-synlighed afgørende for at opdage overbelastning eller forringet ydeevne, før workflows fejler.
4. Stærkere robusthed
Ciscos forskning fremhæver, at netværksnedbrud allerede koster virksomheder dyrt og ofte udløses af overbelastning, cyberangreb eller konfigurationsfejl. AI-arbejdsbelastninger øger presset på netværk, der skal være kontinuerligt tilgængelige.
Konklusion
Ciscos WAN-forskning peger på en dybere transformation end simpel båndbreddevækst. Agentisk AI introducerer altid-aktive, inferensdrevne arbejdsbelastninger, der opfører sig anderledes end traditionel internettrafik.
Hvis adoptionstendenserne følger de nuværende fremskrivninger, vil netværk i det næste årti skulle understøtte:
AI-agenter, der fungerer som højfrekvente netværksbrugere
Store mængder realtidsinferenstrafik
Mere symmetriske og forsinkelseskritiske strømme
Det betyder, at fremtidens netværksdesign i stigende grad vil dreje sig om AI-bevidste arkitekturer – der kombinerer højere kapacitet, distribueret databehandling, avanceret telemetri og specialiseret servicekvalitet til inferenstrafik.
Alligevel er disse fremskrivninger stadig prognoser baseret i vid udstrækning på Ciscos målinger og modellering. Den præcise skala af skiftet vil afhænge af, hvor hurtigt agentisk AI bliver indlejret i hverdagens virksomheds- og forbruger-workflows.
fierce-network.comWill AI agents really raise the network traffic baseline?
Cisco beskriver AI-agenter som 'netværks-superbrugere'. I modsætning til mennesker – der typisk udfører diskrete handlinger som at indlæse en webside eller sende en besked – opererer agenter kontinuerligt med softwarehastighed.
I praksis betyder det, at et enkelt agent-workflow kan:
Sende gentagne inferensforespørgsler til AI-modeller
Hente data fra flere API'er og cloudtjenester
Udveksle tokens og mellemliggende resultater på tværs af tjenester
Udløse kædede workflows, der kalder yderligere modeller eller værktøjer
På grund af denne konstante aktivitet vurderer Cisco, at AI-agenter kan generere omkring 450 % mere netværkstrafik end menneskelige brugere i sammenlignelige workflows.
En anden væsentlig forskel er trafikkens retning. Traditionel internetbrug er mest download-tung (f.eks. streaming af video eller indlæsning af websider). AI-workflows er derimod kendetegnet ved kontinuerlige tovejsudvekslinger med betydelig opstrømstrafik, når prompter, data og mellemliggende resultater sendes til modeller, før svarene vender tilbage.
Den virkelige drivkraft: AI-inferens, ikke træning
Den offentlige debat om AI-infrastruktur fokuserer ofte på træning af store modeller. Ciscos undersøgelse fremhæver en anden virkelighed for netværk: inferens dominerer den operationelle trafik.
Inferens refererer til realtidsbrug af trænede modeller – besvarelse af spørgsmål, generering af indhold, analyse af data eller udførelse af agentopgaver. Ciscos forskning er baseret på målt inferenstrafik på tjenesteudbydernes netværk, hvilket viser, at disse levende arbejdsbelastninger er den primære drivkraft for WAN-efterspørgslen.
Rapporten forudsiger, at inferenstrafik alene kan drive 63 % yderligere netværksvækst sammenlignet med fremskrivninger, der ikke inkluderer agentisk AI-arbejdsbelastninger.
En markant ændring i global trafik inden 2035
Hvis udbredelsen af agentisk AI følger Ciscos fremskrivninger, vil dets netværksaftryk blive betydeligt i løbet af det næste årti.
Centrale prognoser omfatter:
AI-inferens kan nå omkring 25 % af al netværkstrafik i 2035.
Den største acceleration forventes mellem 2029 og 2032, når virksomhedernes adoption af AI-agenter forventes at stige markant.
Denne vækst afspejler et strukturelt skift: i stedet for lejlighedsvise trafikstød, når en bruger forespørger en model, skaber AI-agenter kontinuerlige arbejdsbelastninger, der holder netværkene travle døgnet rundt.
Hvorfor virksomhedsnetværkstrafik kan vokse 9 gange
Cisco modellerede også, hvordan AI-adoption kan påvirke virksomhedernes trafikmængder.
Uden agentisk AI ville virksomhedernes netværksefterspørgsel fra 2026 til 2035 sandsynligvis vokse med omkring 2,5 gange, drevet af cloudtjenester, SaaS-applikationer og digital transformation.
Med udbredt agentisk AI kan samme periode imidlertid opleve en trafikvækst til omkring ni gange dagens niveau.
Disse systemer mangedobler effektivt aktiviteten på netværket, fordi hver menneskelig opgave kan udløse mange automatiserede interaktioner mellem tjenester og AI-modeller.
Hvordan AI-trafik ændrer netværksadfærd
Ciscos forskning understreger, at AI ikke blot øger trafikmængden – den ændrer trafikkens karakteristika.
Sammenlignet med konventionel web- eller SaaS-trafik har AI-arbejdsbelastninger tendens til at være:
Mere dynamiske: AI-agenter udløser bursts af forespørgsler og distribuerede workflows.
Mere følsomme over for forsinkelse: inferensforsinkelser påvirker direkte brugeroplevelsen og agentens ydeevne.
Mere tovejs: opstrømstrafik stiger, når prompter, telemetri og mellemliggende data sendes til modeller.
Mere komplekse: workflows involverer ofte flere clouds, API'er og inferensendepunkter.
Disse ændringer gør traditionel netværksplanlægning – baseret på forudsigelig brugeraktivitet – meget mindre pålidelig.
Hvorfor netværk har brug for ny arkitektur til AI
Fordi AI-inferensforløb direkte påvirker applikationskvaliteten, argumenterer Cisco for, at netværk skal behandle dem som kritisk infrastruktur, ikke almindelige trafikstrømme.
Dette skift medfører flere arkitektoniske prioriteter:
1. AI-bevidst trafikstyring
Inferensstrømme kan kræve prioriterede stier, garanti for forsinkelse og dynamiske routingbeslutninger for at opretholde ydeevnen.
2. Distribueret beregning og edge-placering
Placering af inferensinfrastruktur tættere på brugere eller data kan reducere forsinkelse og forhindre WAN-overbelastning.
3. Realtidsovervågning
AI-arbejdsbelastninger producerer hurtige, komplekse trafikmønstre, hvilket gør ende-til-ende-synlighed afgørende for at opdage overbelastning eller forringet ydeevne, før workflows fejler.
4. Stærkere robusthed
Ciscos forskning fremhæver, at netværksnedbrud allerede koster virksomheder dyrt og ofte udløses af overbelastning, cyberangreb eller konfigurationsfejl. AI-arbejdsbelastninger øger presset på netværk, der skal være kontinuerligt tilgængelige.
Konklusion
Ciscos WAN-forskning peger på en dybere transformation end simpel båndbreddevækst. Agentisk AI introducerer altid-aktive, inferensdrevne arbejdsbelastninger, der opfører sig anderledes end traditionel internettrafik.
Hvis adoptionstendenserne følger de nuværende fremskrivninger, vil netværk i det næste årti skulle understøtte:
AI-agenter, der fungerer som højfrekvente netværksbrugere
Store mængder realtidsinferenstrafik
Mere symmetriske og forsinkelseskritiske strømme
Det betyder, at fremtidens netværksdesign i stigende grad vil dreje sig om AI-bevidste arkitekturer – der kombinerer højere kapacitet, distribueret databehandling, avanceret telemetri og specialiseret servicekvalitet til inferenstrafik.
Alligevel er disse fremskrivninger stadig prognoser baseret i vid udstrækning på Ciscos målinger og modellering. Den præcise skala af skiftet vil afhænge af, hvor hurtigt agentisk AI bliver indlejret i hverdagens virksomheds- og forbruger-workflows.
fierce-network.comWill AI agents really raise the network traffic baseline?
