Как агентный ИИ изменит мировую сетевую инфраструктуру

Агентный ИИ — это программные системы, которые самостоятельно выполняют задачи, используя модели искусственного интеллекта. По данным исследования Cisco о влиянии ИИ на глобальные сети WAN (Wide Area Network), распространение таких систем может радикально изменить не только объём сетевого трафика, но и сам характер его поведения.

В отличие от людей, которые периодически отправляют запросы — например, открывают веб‑страницу или отправляют сообщение — ИИ‑агенты работают постоянно и взаимодействуют с моделями, базами данных и сервисами на программной скорости. В результате нагрузка на сети становится постоянной и гораздо более интенсивной.

Почему ИИ‑агенты создают значительно больше трафика

В Cisco называют ИИ‑агентов «суперпользователями сети». Они способны выполнять множество операций одновременно и непрерывно обращаться к внешним сервисам.

Типичный рабочий процесс одного агента может включать:

• регулярные запросы инференса к ИИ‑моделям;
• получение данных из различных API и облачных сервисов;
• передачу токенов и промежуточных результатов между сервисами;
• запуск цепочек задач, которые вызывают дополнительные модели или инструменты.

Из‑за такого постоянного обмена данными Cisco оценивает, что ИИ‑агенты могут генерировать примерно на 450% больше сетевого трафика, чем люди, выполняющие аналогичные задачи.

Есть и другое важное отличие. Большая часть традиционного интернет‑трафика ориентирована на загрузку данных — например, при просмотре видео или загрузке страниц. В системах ИИ происходит двусторонний обмен, где значительный объём данных отправляется к модели (промпты, данные, промежуточные результаты) и затем возвращается обратно.

Главный источник нагрузки — инференс, а не обучение моделей

В общественных обсуждениях инфраструктуры ИИ часто говорят о тренировке больших моделей. Однако для сетей ключевую роль играет инференс — то есть использование уже обученных моделей в реальном времени.

Это процессы, когда модель отвечает на вопросы, генерирует текст или изображения, анализирует данные или выполняет действия через ИИ‑агента.

Исследование Cisco основано на измерениях реального инференс‑трафика в сетях провайдеров, и именно такие рабочие нагрузки оказываются главным драйвером роста WAN‑трафика.

По оценкам компании, только инференс‑нагрузка может привести к дополнительному росту сетевого трафика на 63% по сравнению с прогнозами, где агентный ИИ не учитывается.

Как изменится глобальный интернет‑трафик к 2035 году

Если распространение агентного ИИ будет происходить в соответствии с прогнозами Cisco, его доля в сетевом трафике станет значительной уже в следующем десятилетии.

Ключевые оценки исследования:

• к 2035 году инференс ИИ может составлять около 25% всего сетевого трафика;
• наиболее быстрый рост ожидается между 2029 и 2032 годами, когда компании начнут массово внедрять ИИ‑агентов.

Такой рост связан со структурным изменением нагрузки: вместо редких всплесков при запросах пользователей сети будут обслуживать непрерывные рабочие процессы ИИ‑агентов.

Почему корпоративный сетевой трафик может вырасти в 9 раз

Cisco также моделировала, как внедрение агентного ИИ повлияет на корпоративные сети.

Без массового использования ИИ‑агентов трафик предприятий в период с 2026 по 2035 год, по прогнозам, вырос бы примерно в 2,5 раза — в основном из‑за облачных сервисов и цифровой трансформации.

Однако при широком внедрении агентного ИИ рост может достигнуть примерно девятикратного увеличения по сравнению с сегодняшними уровнями.

Причина в том, что каждая задача пользователя может запускать множество автоматических взаимодействий между сервисами, API и ИИ‑моделями.

Чем трафик ИИ отличается от обычного интернет‑трафика

Исследование Cisco подчёркивает: ИИ меняет не только объём трафика, но и его свойства.

По сравнению с обычными веб‑или SaaS‑нагрузками, трафик ИИ обычно:

• более динамичный — агенты создают всплески запросов и распределённые рабочие процессы;
• чувствителен к задержкам — задержка инференса напрямую влияет на результат работы системы;
• более симметричный — растёт объём исходящего трафика;
• более сложный — процессы часто задействуют несколько облаков, API и точек инференса.

Из‑за этого традиционные методы планирования сетей, основанные на прогнозируемой активности пользователей, становятся менее надёжными.

Почему сетям понадобится новая архитектура

Cisco отмечает, что пути передачи инференс‑запросов становятся критической инфраструктурой для приложений ИИ, а значит сети должны управлять ими иначе, чем обычным трафиком.

Это означает несколько архитектурных изменений.

1. Инженерия трафика с учётом ИИ

Запросы инференса могут требовать приоритизации, минимальных задержек и динамической маршрутизации для сохранения производительности.

2. Распределённые вычисления и edge‑инфраструктура

Размещение инфраструктуры инференса ближе к пользователям и данным помогает снизить задержки и уменьшить нагрузку на магистральные сети.

3. Полная наблюдаемость сети

Сложные и быстрые рабочие процессы ИИ требуют сквозной наблюдаемости в реальном времени, чтобы выявлять перегрузки и сбои до того, как они нарушат работу сервисов.

4. Повышенная устойчивость сетей

Исследования Cisco показывают, что сбои сети уже обходятся бизнесу дорого и часто вызваны перегрузками, кибератаками или ошибками конфигурации. Рост ИИ‑нагрузок делает устойчивость инфраструктуры ещё более критичной.

Итог

Исследование Cisco показывает, что агентный ИИ может стать одним из крупнейших факторов изменения интернет‑инфраструктуры за последние десятилетия.

Главное изменение заключается не только в увеличении объёма данных. ИИ создаёт постоянные инференс‑нагрузки, которые требуют:

• более высокой пропускной способности;
• распределённых вычислений;
• точной телеметрии и наблюдаемости;
• специализированных механизмов качества обслуживания (QoS) для инференс‑трафика.

При этом оценки остаются прогнозами, основанными на измерениях Cisco и моделировании сценариев внедрения. Масштаб изменений будет зависеть от того, насколько быстро агентный ИИ станет частью повседневных корпоративных и пользовательских процессов.