思科研究称,AI代理像“网络超级用户”,在相似任务下产生的网络流量可比人类高约450%,并可能将企业网络流量在2035年前推高到当前的约9倍。[5][6] AI推理(模型实时调用)将成为网络流量的主要来源,预计到2035年可能占全球网络流量约25%,增长高峰预计在2029至2032年。[4][7] AI工作负载更加双向、实时且对延迟敏感,这意味着未来网络需要新的架构设计,包括更高韧性、实时可观测性以及专门针对推理流量的QoS策略。

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
随着 Agentic AI(自主代理型人工智能) 的兴起,全球网络基础设施正面临一场结构性变化。所谓 Agentic AI,指的是能够自主完成任务、自动调用模型与工具的软件系统。思科在其关于 AI对广域网(WAN)影响 的研究中指出,这类系统不仅会增加网络流量,还会改变网络流量的行为模式。
与人类用户偶尔发送请求不同,AI代理通常会持续与模型、数据源和其他服务交互。这意味着网络将承载更加持续、密集且复杂的流量。
思科将 AI 代理称为 “网络超级用户(network power users)”。 人类通常执行离散操作,例如打开网页或发送消息,而 AI 代理则以软件速度持续运行。
一个典型的 AI 代理工作流程可能包括:
由于这些持续交互的行为,思科估计,在相似的任务场景下,AI代理产生的网络流量可能比人类高约450%。
另一个重要差异是流量方向。传统互联网使用通常是 下载占主导(例如视频流或网页加载),而 AI 工作流程则更偏向 持续的双向通信:提示词、数据与中间结果不断上传到模型,再返回生成结果。
公众讨论 AI 基础设施时,往往聚焦于训练大型模型。但从网络角度看,真正的流量来源是 AI 推理(inference)。
推理指的是使用已训练模型执行实时任务,例如回答问题、生成内容或分析数据。思科表示,其研究基于 服务提供商网络中实际测量到的推理流量,显示这些实时工作负载是 WAN 需求增长的主要驱动力。
报告估计,仅推理流量就可能使网络增长 比没有 Agentic AI 的预测高出约63%。
如果 Agentic AI 的采用趋势符合思科预测,未来十年其网络影响将显著扩大。
主要预测包括:
这意味着网络负载模式将发生变化:从用户偶尔查询模型产生的流量峰值,转变为 全天候持续运行的AI工作负载。
思科还对企业网络需求进行了建模。
在没有 Agentic AI 的情况下,从2026到2035年,企业网络流量预计大约增长 2.5倍,主要来自云计算、SaaS和数字化转型。
但如果 AI 代理被广泛采用,同一时期企业流量可能达到 当前水平的约9倍。
原因在于:一个人类任务往往会触发 多个自动化交互——AI代理不断访问数据、调用模型并与服务之间通信,从而放大网络活动规模。
思科强调,AI 并不是简单地增加流量,而是改变流量特性。
与传统 Web 或 SaaS 流量相比,AI 工作负载通常具有以下特点:
由于 AI 推理路径会直接影响应用质量,思科认为这些路径应被视为 关键基础设施,而不是普通网络流量。
未来网络架构可能需要关注几个关键能力:
推理流量可能需要优先路径、延迟保证以及动态路由,以维持稳定性能。
将推理基础设施部署在更接近用户或数据的位置,可以减少延迟并缓解 WAN 拥塞。
AI 工作负载变化快速且复杂,需要 端到端实时可视化能力 来提前发现拥塞或性能下降。
思科研究指出,网络故障已经给企业带来巨大成本,常见原因包括拥塞、网络攻击或配置错误,而 AI 工作负载将进一步提高网络可靠性的要求。
思科的 WAN 研究表明,Agentic AI 带来的变化远不只是带宽需求增长。它引入的是 持续运行、以推理为核心的网络负载,其流量模式与传统互联网应用明显不同。
如果预测成立,未来十年的网络将需要同时支持:
这意味着网络设计将逐渐围绕 AI感知架构 展开——包括更高容量、分布式计算、先进遥测技术,以及专门针对推理流量的服务质量(QoS)机制。
需要注意的是,这些预测主要基于思科当前的测量数据和模型推演。Agentic AI 的普及速度以及企业实际部署规模,仍将决定未来网络流量增长的真实幅度。
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
思科研究称,AI代理像“网络超级用户”,在相似任务下产生的网络流量可比人类高约450%,并可能将企业网络流量在2035年前推高到当前的约9倍。[5][6]
思科研究称,AI代理像“网络超级用户”,在相似任务下产生的网络流量可比人类高约450%,并可能将企业网络流量在2035年前推高到当前的约9倍。[5][6] AI推理(模型实时调用)将成为网络流量的主要来源,预计到2035年可能占全球网络流量约25%,增长高峰预计在2029至2032年。[4][7]
AI工作负载更加双向、实时且对延迟敏感,这意味着未来网络需要新的架构设计,包括更高韧性、实时可观测性以及专门针对推理流量的QoS策略。