Agentic AI sẽ định hình lại hạ tầng mạng toàn cầu như thế nào

Một điểm khác biệt quan trọng là hướng lưu lượng. Internet truyền thống thường thiên về tải xuống (download) — ví dụ xem video hoặc tải trang web. Trong khi đó, workflow AI có giao tiếp hai chiều liên tục, với lượng dữ liệu chiều lên lớn khi prompt, dữ liệu và kết quả trung gian được gửi tới mô hình trước khi phản hồi quay trở lại.

Động lực chính: AI inference, không phải training

Khi nói về hạ tầng AI, nhiều người thường nghĩ đến việc huấn luyện các mô hình khổng lồ. Nhưng theo Cisco, với mạng WAN thì inference mới là yếu tố chi phối lưu lượng thực tế.

Inference là quá trình sử dụng mô hình đã huấn luyện để trả lời câu hỏi, tạo nội dung, phân tích dữ liệu hoặc thực thi nhiệm vụ của agent trong thời gian thực. Nghiên cứu của Cisco dựa trên lưu lượng inference đo trực tiếp trên mạng của các nhà cung cấp dịch vụ, cho thấy đây là nguồn tạo tải chính cho mạng.

Theo dự báo của báo cáo, lưu lượng inference có thể làm tăng thêm khoảng 63% mức tăng trưởng mạng so với kịch bản không có agentic AI.

Đến năm 2035, AI có thể chiếm một phần tư lưu lượng Internet

Nếu việc triển khai agentic AI diễn ra theo dự báo của Cisco, dấu chân của AI trên mạng toàn cầu sẽ tăng mạnh trong thập kỷ tới.

Các dự báo chính gồm:

• AI inference có thể chiếm khoảng 25% tổng lưu lượng mạng vào năm 2035.
• Giai đoạn tăng tốc mạnh nhất dự kiến nằm trong 2029–2032, khi doanh nghiệp bắt đầu triển khai AI agent ở quy mô lớn.

Điều này phản ánh một thay đổi cấu trúc: thay vì lưu lượng tăng vọt khi người dùng gửi truy vấn, các AI agent sẽ tạo khối lượng xử lý liên tục 24/7, khiến mức lưu lượng cơ bản của mạng luôn cao.

Vì sao lưu lượng mạng doanh nghiệp có thể tăng gấp 9

Cisco cũng mô hình hóa tác động của AI đối với mạng doanh nghiệp trong thập kỷ tới.

Nếu không có agentic AI, lưu lượng mạng doanh nghiệp từ năm 2026 đến 2035 dự kiến tăng khoảng 2,5 lần, chủ yếu do cloud, SaaS và quá trình chuyển đổi số.

Nhưng với việc áp dụng rộng rãi AI agent, mức tăng có thể lên tới khoảng 9 lần so với hiện tại.

Nguyên nhân là mỗi nhiệm vụ của con người có thể kích hoạt nhiều tương tác tự động giữa các dịch vụ và mô hình AI, nhân số lượng giao tiếp mạng lên nhiều lần.

Lưu lượng AI thay đổi cách mạng hoạt động của mạng

Cisco nhấn mạnh rằng AI không chỉ làm tăng dung lượng cần thiết — nó thay đổi đặc tính của lưu lượng mạng.

So với lưu lượng web hoặc SaaS truyền thống, workload AI thường có đặc điểm:

• Động và phân tán hơn: agent có thể tạo các chuỗi yêu cầu và workflow phân tán.
• Nhạy cảm với độ trễ: chậm vài trăm mili giây có thể ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu suất agent.
• Hai chiều nhiều hơn: lượng dữ liệu gửi lên (uplink) tăng mạnh.
• Phức tạp hơn: workflow thường đi qua nhiều cloud, API và endpoint inference.

Những đặc điểm này khiến cách lập kế hoạch mạng dựa trên hành vi người dùng truyền thống trở nên kém chính xác.

Vì sao kiến trúc mạng phải thay đổi trong kỷ nguyên AI

Vì đường đi của inference ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng ứng dụng AI, Cisco cho rằng các luồng này cần được coi là hạ tầng chiến lược, không phải chỉ là lưu lượng thông thường.

Điều đó dẫn tới một số ưu tiên kiến trúc mới:

1. Điều phối lưu lượng hiểu AI (AI‑aware traffic engineering)

Các luồng inference có thể cần đường truyền ưu tiên, đảm bảo độ trễ thấp và định tuyến động để duy trì hiệu suất.

2. Tính toán phân tán và edge

Đặt hạ tầng inference gần người dùng hoặc nguồn dữ liệu hơn giúp giảm độ trễ và tránh nghẽn WAN.

3. Quan sát hệ thống theo thời gian thực

Workload AI tạo ra các mẫu lưu lượng nhanh và phức tạp, khiến khả năng quan sát end‑to‑end trở nên quan trọng để phát hiện nghẽn mạng hoặc suy giảm hiệu suất trước khi workflow thất bại.

4. Khả năng phục hồi cao hơn

Nghiên cứu của Cisco cho thấy các sự cố mạng đã gây thiệt hại lớn cho doanh nghiệp và thường bắt nguồn từ tắc nghẽn, tấn công mạng hoặc lỗi cấu hình. Khối lượng AI sẽ càng làm tăng áp lực lên hệ thống phải luôn sẵn sàng.

Kết luận

Nghiên cứu WAN của Cisco cho thấy agentic AI có thể tạo ra một sự chuyển đổi sâu sắc trong hạ tầng mạng toàn cầu. Thách thức không chỉ là thêm băng thông, mà là xử lý các workload inference liên tục và có độ nhạy cao.

Nếu các dự báo trở thành hiện thực, mạng trong thập kỷ tới sẽ phải hỗ trợ:

• AI agent hoạt động như người dùng mạng tần suất cao
• khối lượng lớn lưu lượng inference thời gian thực
• luồng dữ liệu hai chiều và nhạy cảm với độ trễ

Điều đó có nghĩa kiến trúc mạng tương lai sẽ ngày càng xoay quanh các thiết kế “AI‑aware” — kết hợp dung lượng lớn hơn, tính toán phân tán, telemetry nâng cao và cơ chế chất lượng dịch vụ chuyên biệt cho lưu lượng inference.

Dù vậy, cần lưu ý rằng đây vẫn là các dự báo dựa trên mô hình và dữ liệu đo lường của Cisco. Quy mô thực tế của sự thay đổi sẽ phụ thuộc vào tốc độ mà agentic AI được tích hợp vào các ứng dụng doanh nghiệp và dịch vụ số trong những năm tới.