Cisco описує AI-агентів як «суперкористувачів мережі». На відміну від людей, які зазвичай виконують окремі дії (завантаження веб-сторінки або надсилання повідомлення), агенти працюють безперервно на швидкості програмного забезпечення.

На практиці це означає, що один робочий процес агента може:

• Надсилати повторні запити на інференцію до моделей ШІ
• Отримувати дані з численних API та хмарних сервісів
• Обмінюватися токенами та проміжними результатами між сервісами
• Запускати ланцюгові робочі процеси, які викликають додаткові моделі або інструменти

Через таку постійну активність, за оцінками Cisco, AI-агенти можуть генерувати приблизно на 450% більше мережевого трафіку, ніж звичайні користувачі, у порівнянних робочих процесах.

Інша ключова відмінність — напрямок трафіку. Традиційне використання Інтернету є переважно «завантажувальним» (наприклад, стрімінг відео або завантаження веб-сторінок). Натомість AI-робочі процеси вимагають постійного двостороннього обміну зі значним висхідним трафіком, коли запити, дані та проміжні результати надходять до моделей перед отриманням відповідей.

Справжній драйвер: інференція ШІ, а не навчання

Публічне обговорення AI-інфраструктури часто зосереджується на навчанні великих моделей. Дослідження Cisco вказує на іншу реальність для мереж: інференція домінує в операційному трафіку.

Інференція — це використання навчених моделей у реальному часі: відповіді на запитання, генерація контенту, аналіз даних або виконання завдань агентами. Дослідження Cisco базується на виміряному трафіку інференції в мережах провайдерів послуг, що показує: саме ці навантаження є головним драйвером попиту в глобальних мережах.

Звіт прогнозує, що лише трафік інференції може спричинити 63% додаткового зростання мережі порівняно з прогнозами, які не враховують агентний ШІ.

Значний зсув у глобальному трафіку до 2035 року

Якщо впровадження агентного ШІ відбуватиметься за прогнозами Cisco, його мережевий вплив стане суттєвим протягом наступного десятиліття.

Ключові прогнози включають:

• Інференція ШІ може досягти близько 25% усього мережевого трафіку до 2035 року.
• Найбільше прискорення очікується між 2029 та 2032 роками, коли, за прогнозами, відбудеться стрибок у корпоративному впровадженні AI-агентів.

Це зростання відображає структурний зсув: замість епізодичних сплесків трафіку, коли користувач робить запит до моделі, AI-агенти створюють безперервні навантаження, які тримають мережі зайнятими цілодобово.

Чому корпоративний трафік може зрости в 9 разів

Cisco також змоделювала, як впровадження ШІ може вплинути на обсяги корпоративного трафіку.

Без агентного ШІ корпоративний попит на мережу з 2026 по 2035 рік зріс би приблизно в 2,5 рази завдяки хмарним сервісам, SaaS-додаткам та цифровій трансформації.

Однак із широким впровадженням агентного ШІ той самий період може призвести до зростання трафіку приблизно до дев'яти разів порівняно з поточним рівнем, що буде викликано автономними робочими процесами, які постійно звертаються до даних, моделей та сервісів.

Ці системи фактично помножують активність у мережі, оскільки кожне завдання людини може викликати безліч автоматизованих взаємодій між сервісами та AI-моделями.

Як AI-трафік змінює поведінку мережі

Дослідження Cisco підкреслює, що ШІ не просто збільшує обсяг трафіку — він змінює його характеристики.

Порівняно зі звичайним веб- або SaaS-трафіком, AI-навантаження, як правило, є:

• Динамічнішими: AI-агенти ініціюють раптові сплески запитів і розподілені робочі процеси.
• Чутливішими до затримок: затримки під час інференції безпосередньо впливають на досвід користувача та продуктивність агента.
• Більш двосторонніми: висхідний трафік зростає, оскільки запити, телеметрія та проміжні дані надходять до моделей.
• Складнішими: робочі процеси часто включають кілька хмар, API та точок інференції.

Ці зміни роблять традиційне планування мережі, засноване на передбачуваній активності користувачів, набагато менш надійним.

Чому мережі потребують нової архітектури для ШІ

Оскільки шляхи інференції ШІ безпосередньо впливають на якість додатків, Cisco стверджує, що мережі повинні розглядати їх як критичну інфраструктуру, а не як звичайні потоки трафіку.

Цей зсув передбачає кілька архітектурних пріоритетів:

1. Інженерія трафіку з урахуванням ШІ

Потоки інференції можуть вимагати пріоритетних шляхів, гарантій затримки та динамічних рішень маршрутизації для підтримки продуктивності.

2. Розподілені обчислення та розміщення на периферії

Розміщення інфраструктури інференції ближче до користувачів або даних може зменшити затримку та запобігти перевантаженню глобальних мереж.

3. Спостережуваність у реальному часі

AI-навантаження породжують швидкі, складні шаблони трафіку, що робить наскрізну видимість необхідною для виявлення перевантажень або погіршення продуктивності до того, як робочі процеси вийдуть з ладу.

4. Вища стійкість

Дослідження Cisco підкреслюють, що збої в мережі вже коштують бізнесу величезних грошей і часто спричиняються перевантаженням, кібератаками або помилками конфігурації. AI-навантаження посилюють тиск на мережі, які повинні залишатися безперервно доступними.

Підсумок

Дослідження Cisco WAN вказує на глибшу трансформацію, ніж просте зростання пропускної здатності. Агентний ШІ впроваджує завжди активні, керовані інференцією навантаження, які поводяться інакше, ніж традиційний інтернет-трафік.

Якщо тенденції впровадження відповідатимуть поточним прогнозам, протягом наступного десятиліття мережі повинні будуть підтримувати:

• AI-агентів, які діють як високочастотні користувачі мережі
• великі обсяги трафіку інференції в реальному часі
• більш симетричні та чутливі до затримок потоки

Це означає, що майбутній дизайн мереж все більше обертатиметься навколо архітектур, що враховують ШІ — поєднуючи вищу пропускну здатність, розподілені обчислення, розширену телеметрію та спеціалізований контроль якості обслуговування для трафіку інференції.

Водночас варто пам'ятати, що ці прогнози залишаються прогнозами, заснованими переважно на вимірюваннях та моделюванні Cisco. Точний масштаб зсуву залежатиме від того, наскільки швидко агентний ШІ вкорениться в повсякденних корпоративних та споживчих робочих процесах.

Cisco описує AI-агентів як «суперкористувачів мережі». На відміну від людей, які зазвичай виконують окремі дії (завантаження веб-сторінки або надсилання повідомлення), агенти працюють безперервно на швидкості програмного забезпечення.

На практиці це означає, що один робочий процес агента може:

• Надсилати повторні запити на інференцію до моделей ШІ
• Отримувати дані з численних API та хмарних сервісів
• Обмінюватися токенами та проміжними результатами між сервісами
• Запускати ланцюгові робочі процеси, які викликають додаткові моделі або інструменти

Через таку постійну активність, за оцінками Cisco, AI-агенти можуть генерувати приблизно на 450% більше мережевого трафіку, ніж звичайні користувачі, у порівнянних робочих процесах.

Інша ключова відмінність — напрямок трафіку. Традиційне використання Інтернету є переважно «завантажувальним» (наприклад, стрімінг відео або завантаження веб-сторінок). Натомість AI-робочі процеси вимагають постійного двостороннього обміну зі значним висхідним трафіком, коли запити, дані та проміжні результати надходять до моделей перед отриманням відповідей.

Справжній драйвер: інференція ШІ, а не навчання

Публічне обговорення AI-інфраструктури часто зосереджується на навчанні великих моделей. Дослідження Cisco вказує на іншу реальність для мереж: інференція домінує в операційному трафіку.

Інференція — це використання навчених моделей у реальному часі: відповіді на запитання, генерація контенту, аналіз даних або виконання завдань агентами. Дослідження Cisco базується на виміряному трафіку інференції в мережах провайдерів послуг, що показує: саме ці навантаження є головним драйвером попиту в глобальних мережах.

Звіт прогнозує, що лише трафік інференції може спричинити 63% додаткового зростання мережі порівняно з прогнозами, які не враховують агентний ШІ.

Значний зсув у глобальному трафіку до 2035 року

Якщо впровадження агентного ШІ відбуватиметься за прогнозами Cisco, його мережевий вплив стане суттєвим протягом наступного десятиліття.

Ключові прогнози включають:

• Інференція ШІ може досягти близько 25% усього мережевого трафіку до 2035 року.
• Найбільше прискорення очікується між 2029 та 2032 роками, коли, за прогнозами, відбудеться стрибок у корпоративному впровадженні AI-агентів.

Це зростання відображає структурний зсув: замість епізодичних сплесків трафіку, коли користувач робить запит до моделі, AI-агенти створюють безперервні навантаження, які тримають мережі зайнятими цілодобово.

Чому корпоративний трафік може зрости в 9 разів

Cisco також змоделювала, як впровадження ШІ може вплинути на обсяги корпоративного трафіку.

Без агентного ШІ корпоративний попит на мережу з 2026 по 2035 рік зріс би приблизно в 2,5 рази завдяки хмарним сервісам, SaaS-додаткам та цифровій трансформації.

Однак із широким впровадженням агентного ШІ той самий період може призвести до зростання трафіку приблизно до дев'яти разів порівняно з поточним рівнем, що буде викликано автономними робочими процесами, які постійно звертаються до даних, моделей та сервісів.

Ці системи фактично помножують активність у мережі, оскільки кожне завдання людини може викликати безліч автоматизованих взаємодій між сервісами та AI-моделями.

Як AI-трафік змінює поведінку мережі

Дослідження Cisco підкреслює, що ШІ не просто збільшує обсяг трафіку — він змінює його характеристики.

Порівняно зі звичайним веб- або SaaS-трафіком, AI-навантаження, як правило, є:

• Динамічнішими: AI-агенти ініціюють раптові сплески запитів і розподілені робочі процеси.
• Чутливішими до затримок: затримки під час інференції безпосередньо впливають на досвід користувача та продуктивність агента.
• Більш двосторонніми: висхідний трафік зростає, оскільки запити, телеметрія та проміжні дані надходять до моделей.
• Складнішими: робочі процеси часто включають кілька хмар, API та точок інференції.

Ці зміни роблять традиційне планування мережі, засноване на передбачуваній активності користувачів, набагато менш надійним.

Чому мережі потребують нової архітектури для ШІ

Оскільки шляхи інференції ШІ безпосередньо впливають на якість додатків, Cisco стверджує, що мережі повинні розглядати їх як критичну інфраструктуру, а не як звичайні потоки трафіку.

Цей зсув передбачає кілька архітектурних пріоритетів:

1. Інженерія трафіку з урахуванням ШІ

Потоки інференції можуть вимагати пріоритетних шляхів, гарантій затримки та динамічних рішень маршрутизації для підтримки продуктивності.

2. Розподілені обчислення та розміщення на периферії

Розміщення інфраструктури інференції ближче до користувачів або даних може зменшити затримку та запобігти перевантаженню глобальних мереж.

3. Спостережуваність у реальному часі

AI-навантаження породжують швидкі, складні шаблони трафіку, що робить наскрізну видимість необхідною для виявлення перевантажень або погіршення продуктивності до того, як робочі процеси вийдуть з ладу.

4. Вища стійкість

Дослідження Cisco підкреслюють, що збої в мережі вже коштують бізнесу величезних грошей і часто спричиняються перевантаженням, кібератаками або помилками конфігурації. AI-навантаження посилюють тиск на мережі, які повинні залишатися безперервно доступними.

Підсумок

Дослідження Cisco WAN вказує на глибшу трансформацію, ніж просте зростання пропускної здатності. Агентний ШІ впроваджує завжди активні, керовані інференцією навантаження, які поводяться інакше, ніж традиційний інтернет-трафік.

Якщо тенденції впровадження відповідатимуть поточним прогнозам, протягом наступного десятиліття мережі повинні будуть підтримувати:

• AI-агентів, які діють як високочастотні користувачі мережі
• великі обсяги трафіку інференції в реальному часі
• більш симетричні та чутливі до затримок потоки

Це означає, що майбутній дизайн мереж все більше обертатиметься навколо архітектур, що враховують ШІ — поєднуючи вищу пропускну здатність, розподілені обчислення, розширену телеметрію та спеціалізований контроль якості обслуговування для трафіку інференції.

Водночас варто пам'ятати, що ці прогнози залишаються прогнозами, заснованими переважно на вимірюваннях та моделюванні Cisco. Точний масштаб зсуву залежатиме від того, наскільки швидко агентний ШІ вкорениться в повсякденних корпоративних та споживчих робочих процесах.