人工智能正在对几乎每个行业产生深远影响。无论是药物发现、欺诈检测、供应链优化还是客户参与，企业都在全力将AI融入其运营中。凭借更快的创新、更智能的决策和显著的竞争优势，AI所能带来的前景是巨大的。

但有一个问题，许多领导者在深入AI之旅后才意识到，此时已无法回头。本应快如闪电的转型，却被长时间延迟、成本螺旋上升以及数月的基础设施工作所困扰，而在此之前，没有任何一个模型开始产生价值。企业期待AI的速度，但往往事与愿违。

为什么AI发展比网络更快

这个问题的根源在于将一切连接在一起的网络。传统企业网络从未被设计来支持AI的需求。

AI工作负载在几乎每个方面都与传统应用程序不同。它们依赖于在分布式环境中移动大量数据，其中大部分是非结构化数据。训练和推理依赖于高性能计算集群，这些集群必须通过低延迟、高吞吐量的连接来支持。工作负载通常跨越混合和多云架构，将数据和计算分布在不同地区、提供商，甚至本地设施中。

这不是昨天的网络所构建的世界。传统网络是为分支机构到数据中心的流量而优化的，而不是为在数千个GPU上训练大语言模型或在多个云中快速扩展推理而设计的。现在，试图采用AI的企业突然发现自己陷入了无休止的网络重新设计、漫长的配置周期和昂贵的硬件更新的困境中。

当周变成月

考虑一下许多组织今天支持AI项目需要什么。在任何试点项目开始之前，团队可能要花费数月时间重新架构他们的广域网、部署新电路、配置复杂的路由策略，并保护跨多个云的流量安全。每个步骤都涉及多个供应商和手动试错过程。

本应以周计算的时间往往延长到数月。在AI快节奏的世界中，竞争对手以惊人的速度推出新产品和体验，这些延迟可能是致命的。

讽刺的是，AI技术本身正以前所未有的速度发展。模型架构每隔几个月就会演进。云提供商不断发布新的AI服务。开源社区每天都在迭代。然而，网络仍然是技术栈中最慢的部分，造成了企业无法再忽视的瓶颈。

AI部署缓慢的战略成本

这种拖延的成本是战略性的。业务领导者承诺AI驱动的创新，但当实施停滞时面临信誉差距。数据科学团队失去动力，困在等待基础设施而不是自由迭代模型上。随着时间线延长，预算因重新设计和重新架构网络的意外费用而螺旋上升。最重要的是，企业面临错失竞争机会窗口的风险，而更快的竞争对手正在将AI驱动的创新推向市场。在这个速度决定领导地位的环境中，这是长期成功的根本障碍。

为什么修复网络是首要任务

要实现AI的全部承诺，企业必须正面解决网络问题。但这不能意味着又一个增量的重新设计、修补或等待需要一年多时间实施的硬件更新周期。相反，网络必须以反映当今AI现实的原则进行演进。它们需要采用云优先设计，无缝连接到混合和多云环境，而无需漫长复杂的集成项目。它们必须具有弹性，随着工作负载需求的上升或下降动态扩展容量，而无需在每个步骤都进行手动干预。

性能要求，如低延迟和高带宽，是不可协商的，但必须以避免为已经紧张的IT团队增加复杂性和开销的方式提供。安全必须从根本上内置，确保敏感数据在全球司法管辖区和多云架构中受到保护。最重要的是，网络不能再以传统基础设施的速度运行。它必须跟上AI创新的快速增长，确保基础设施永远不会成为业务转型的限制因素。

行动号召

AI竞赛不会很快放缓。事实上，它正在加速。弄清楚如何更快部署的企业将塑造行业、定义客户期望，并为其他所有人设定节奏。那些仍困在漫长周期中的企业将难以追赶。

从根本上说，解决方案不在于追逐每个新模型或GPU集群。而是要认识到AI成功的基础是网络基础设施。将网络现代化为适应性强、可扩展且具有弹性的网络，释放了自信且无延迟地扩展AI的能力。

在AI中取得成功的企业将是那些投资于使其可大规模使用的基础设施的企业。他们将确保AI在其业务中的故事以机遇的速度书写，而不是以传统网络的速度停滞不前。

Q&A

Q1：为什么传统企业网络无法支持AI需求？

A：传统企业网络是为分支机构到数据中心的流量优化设计的，而AI工作负载需要在分布式环境中移动大量非结构化数据，依赖高性能计算集群的低延迟、高吞吐量连接，还要跨越混合和多云架构。这些需求远超传统网络的设计初衷。

Q2：AI部署缓慢会带来什么战略风险？

A：AI部署缓慢会导致多重战略风险：业务领导者面临信誉差距，数据科学团队失去创新动力，预算因意外的重新架构费用而螺旋上升，最重要的是企业可能错失竞争机会窗口，让更快的竞争对手抢占市场先机。

Q3：企业应该如何升级网络来支持AI发展？

A：企业需要采用云优先设计，确保网络具有弹性能动态扩展容量，满足低延迟高带宽的性能要求，从根本上内置安全保护，并且网络速度必须跟上AI创新的快速增长节奏，确保基础设施不会成为业务转型的限制因素。