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每一轮本事海浪齐在不休拓宽商场的想象畛域，但确切决定一项前沿本事能否逾越“观念考据”（PoC）鸿沟、走向鸿沟化落地的，通常不是最防范的顶层应用，而是坚实的底层基础设施。

在2026上海Cisco Connect大会上，念念科传递了一个明确的行业判断：当AI从助手进化为好像编排职责流、调用器具、自主践诺任务的智能体，企业面对的中枢挑战已不再是模子本人够不够强，而是基础设施是否裕如矜重、安全体系是否裕如纵深、运维智商是否裕如自动化。

围绕这一判断，念念科在上海聚首髻布了四项智商：Silicon One G300芯片、AI感知安全侦查劳动角落、遮掩全居品组合的AgenticOps，以及与英伟达合股打造的念念科安全AI工场。它们共同指向一个指标：匡助企业把AI从试点鞭策到大鸿沟出产。

先修路，再提速

念念科大中华区首席践诺官黄志明讲了一句形象的譬如：“就像中国十几年前建高铁通常，AI要提速，最迫切的是先把基础架构准备好。”商场上不休涌现新的AI热门，但确切决定AI能否普及的，永恒是算力、动力、网罗架构和安全这些更底层的要求。只消底座先搭好，企业在面对下一轮应用爆发时，才会有裕如的本事纵深。

念念科全球副总裁兼大中华区首席践诺官黄志明

沿着这一逻辑，念念科正在试图重塑自身的变装。往常，商场更俗例将其界定为一家老牌的网罗成就与安全巨头，但在AI主导的新周期里，念念科更但愿把我方放在“要道基础设施劳动商”的位置上。

黄志昭示意，跟着AI从助手演进到智能体，企业对基础设施的需求正呈指数级增长。念念科但愿为中国企业提供涵盖网罗、安全与可不雅测性的要道基础设施，匡助企业更轻松地鸿沟化部署AI。

AI参加出产，要先跨过三说念门槛

相通中，念念科大中华区首席本事官侯告捷把AI落地的履行壅塞轮廓为三点：基础设施、安全和数据。

念念科大中华区资深副总裁兼首席本事官侯告捷

第一起门槛是基础设施。往常几年，外界谈AI，更多盯着GPU和模子参数；但到了出产阶段，确切暴暴露来的瓶颈，反而是电力、带宽、内存、光模块以及跨数据中心联接。侯告捷提到，AI数据中心也曾不是传统数据中心的线性升级：前端网罗联策应用和用户，后端网罗联接GPU算力，还要有存储网罗和经管网罗，架构从一驱动就被重写。

第二说念门槛是安全。参加AI期间，企业不仅要驻扎器具被滥用、系统遭逢袭击，还要措置数据透露、模子调用和智能体交互经由中的风险问题。安全不再是部署完成后的补丁，而是企业把AI确切推向业务场景之前的前提。

第三说念门槛是数据缺口。互联网期间千里淀下来的绽放数据正在被快速浮滥，而企业确切有价值的数据通常阻塞、明锐，受制于隐秘、合规和可得性。大模子越往深处走，最终面对的也不仅仅智商问题，更是信任、合规与数据供给问题。

这三说念门槛，正对应着念念科这次在上海发布的四个智商支点。

鞭策智能体期间的AI基础设施

其中最底层的一块，是Silicon One G300。这款102.4Tbps交换芯片被界说为面向下一代AI网罗的中枢底座。G300配备智能集群网罗，比较未优化流量可将网罗应用率进步33%，任务完成时刻裁减28%。它将应用于新一代N9000和8000系统，配合100%液冷架构、1.6T OSFP和800G线性可插拔光模块，合座能效可进步近70%。在硬件除外，念念科同期推出了Nexus One协调经管平台，以简化土产货与云霄数据中心部署的运维经管。

另一个要道落点，是新升级的AI感知安全侦查劳动角落（Cisco AI-Aware SASE）。念念科引入了意图感知检测和AI流量优化智商，好像对智能体与器具之间的通讯进行治理，并在负载岑岭期间保险性能安详。通过在SD-WAN与SSE之间杀青协调计谋践诺，并提供对基于MCP交互的深度可视化，企业不错在AI应用全生命周期中更好地保险数据安全、合规和安详运行。

安全之是以被放到如斯靠前的位置，也与AI期间攻防关系的变化臆度。念念科大中华区安全业绩部总司理卜宪录将这种变化轮廓为三个S：Speed、Scope和Scale。速率更快，袭击遮掩面更广，数目级增长。企业今天要面对的，可能是“无数个Agent无天无日发起的袭击”。袭击方只需要到手一次，而退守方必须保证每次齐不成出错，这种自然不合称，使得安全必须成为网罗原生智商，参加系统里面。

念念科大中华区安全业绩部总司理卜宪录

也因此，念念科文告大幅膨胀与英伟达相助的安全AI工场（Cisco Secure AI Factory），为客户提供聚合悉数基础设施的AI部署框架。从中枢数据中心到角落节点，从试验、优化到推理，这套架构将网罗、缠绵、安全和可不雅测性整合到归并参考遐想中，匡助企业、新兴云平台、主权云和劳动提供商将AI从试点更快鞭策到大鸿沟出产，并把安全智商前置到部署之初。

与此同期，念念科还发布了全新的AgenticOps功能，并将其界说为聚合居品组合的AI驱动运维。依托遮掩念念科网罗、安全云适度、念念科Nexus One和Splunk等在内的跨域遥测数据源，AgenticOps好像提供系统级知悉，推动网罗、安全和可不雅测性智商向更智能、更快速的运维格式演进。它要措置的，实质上是企业把AI推向出产之后，“谁来管、如何管、如何握续优化”的问题。

在中国商场，这套智商又被进一步拉向土产货化落地。侯告捷示意，许多全球可行的云化有策划，在中国并不成平直复制，念念科在中国大陆作念了大齐在地蜕变：安全AI工场分裂全球版与中国大陆版；面向医疗和制造等行业的AI OPS场景也曾落地；土产货劳动蜕变版块的Agentic AIOps维持Multi-Agent+MCP架构，集成NetOps与SecOps，并维持On-Prem部署、无数据外穿。关于中国企业，尤其是对数据主权、合规和土产货部署明锐的行业来说，这种“把智商落到土产货”的旅途至关迫切。

泡沫也许会破，但基础设施会留住

当被问到AI是否会像互联网通常阅历泡沫时，黄志明觉得，泡沫更多是投资商场的语言，而确切巧得鄙吝的，是新本事能否把往常“想获取却作念不到”的智商，冉冉造成普及化的基础设施。互联网走过了这条路，AI也会如斯。

这恰恰讲解了念念科为什么会在“智能体元年”把我方押注在基础设施上。因为企业一朝参加出产级AI阶段，势必会再行注目我方的网罗、电力、安全、经管平面和跨域治疗智商，势必会从“有莫得在试AI”，走向“能不成把AI安详、安全、合规地跑进出产”。

从Silicon One G300，到AI-Aware SASE，再到遮掩全居品组合的AgenticOps开云(中国)kaiyun网页版登录入口，以及与英伟达相助鞭策的Secure AI Factory，念念科实质上齐在回话归并个问题：若何把基础架构这条路修好，匡助企业在更高的安全要求下，把AI确切从试点推向出产。