Искусственный интеллект быстро меняет требования к инфраструктуре.
Если ещё недавно основной темой были обучение моделей и мощные GPU-кластеры, то сейчас ситуация меняется. На первый план выходит инференс — работа уже обученных моделей в реальном времени.
И именно это начинает перестраивать всю архитектуру ИИ-систем.
Почему инференс становится главным
Сегодня около 75–85 % AI-нагрузок связано не с обучением, а с инференсом.
ИИ всё чаще используется как практический инструмент:
- анализирует данные
- принимает решения
- автоматизирует процессы
- взаимодействует с другими системами
При этом такие нагрузки больше не ограничиваются одним дата-центром.
Они распределяются между:
- гиперскейл-ЦОД
- корпоративными средами
- облаками
- сетями операторов
- и даже edge-инфраструктурой
То есть ИИ начинает работать ближе к месту появления данных — там, где важны минимальные задержки и мгновенная реакция.
Главная проблема — уже не вычисления
По мере роста распределённого ИИ компании сталкиваются с новой сложностью.
Проблема теперь не только в мощности GPU.
Становится всё труднее управлять:
- интеграцией компонентов
- политиками безопасности
- наблюдаемостью
- сетью
- хранением данных
Когда все элементы существуют отдельно, инфраструктура начинает тормозить развитие вместо того, чтобы ускорять его.
Именно поэтому Cisco делает ставку на архитектурный подход.
Что такое Cisco Secure AI Factory
Cisco совместно с NVIDIA представила Secure AI Factory — платформу для масштабного внедрения корпоративного ИИ.
Главная идея в том, что ИИ-инфраструктура должна быть не набором отдельных решений, а единой системой, где объединяются:
- вычисления
- сеть
- хранение
- безопасность
- программное обеспечение
Такой подход позволяет снизить сложность внедрения и сделать инфраструктуру более предсказуемой и управляемой.
Безопасность как обязательная часть ИИ
Интересно, что Cisco делает акцент не только на производительности.
Компания рассматривает безопасность и наблюдаемость как обязательные элементы масштабирования ИИ.
Это особенно важно в эпоху агентных систем, где ИИ уже не просто отвечает на запросы, а начинает самостоятельно принимать решения и выполнять действия.
В Secure AI Factory безопасность встроена на всех уровнях:
- от инфраструктуры
- до обработки данных
- и управления политиками
Такой подход позволяет использовать ИИ в корпоративной среде значительно увереннее.
Новые сети для эпохи ИИ
Одно из ключевых направлений — развитие сетевой инфраструктуры.
Cisco расширяет платформу новыми решениями на базе NVIDIA Spectrum-6 и Cisco Silicon One.
Новая система Cisco N9100 поддерживает масштабирование до 102,4 Тбит/с, что становится критически важным для современных AI-кластеров.
Появляются и новые коммутаторы серии N9300, а также решения с глубокой буферизацией для работы с интенсивными AI-нагрузками.
ИИ выходит на периферию
Ещё один важный тренд — переход ИИ за пределы дата-центров.
Теперь инференс всё чаще выполняется непосредственно в сети:
- в ритейле
- медицине
- телеком-среде
- на edge-площадках
Для этого Cisco расширяет Secure AI Factory на периферию, сохраняя единые механизмы управления и безопасности.
Например, поддержка GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell в системах Cisco UCS позволяет запускать ИИ-нагрузки даже в ограниченных условиях.
Операторы связи тоже становятся AI-платформами
Интересно, что Cisco всё активнее смотрит на операторские сети как на среду для ИИ.
Архитектура Cisco AI Grid с NVIDIA позволяет телеком-компаниям предоставлять AI-сервисы с высокой надёжностью и контролем.
Это ещё один признак того, что ИИ постепенно становится частью самой сетевой инфраструктуры.
Модульный подход вместо сложной интеграции
Чтобы упростить внедрение, Cisco продвигает модульную модель AI PODs и Validated Designs.
Компании получают готовые архитектуры для развёртывания ИИ-сред:
- FlashStack
- FlexPod
- решения на базе VAST Data
Это позволяет быстрее запускать инфраструктуру и снижать сложность эксплуатации.
Что всё это меняет
Главный вывод довольно простой.
ИИ больше не воспринимается как отдельная технология или эксперимент внутри компании.
Он постепенно становится частью базовой инфраструктуры — такой же, как сеть или облако.
И в этой модели выигрывать будут не только те, у кого больше GPU, а те, кто сможет:
- объединить инфраструктуру в единую систему
- обеспечить безопасность
- управлять распределёнными AI-нагрузками
- масштабировать всё это без хаоса
Вывод
Cisco и NVIDIA делают ставку на то, что будущее ИИ — это распределённые агентные системы, работающие от ядра сети до периферии.
Для этого уже недостаточно просто добавить ускорители или увеличить вычисления.
Нужна новая архитектура, где сеть, безопасность, хранение и ИИ работают как единая платформа.
Именно такую основу Cisco пытается построить уже сейчас.