人工智能对广域网的影响：思科报告2026

| 1© 2026 思科及其关联公司。保留所有权利。© 2026 思科及其关联公司。保留所有权利。人工智能对广域网的影响：思科2026报告人工智能对广域网的影响：思科报告2026 | 2© 2026 思科及其关联公司。保留所有权利。人工智能的消费使用与自主人工智能及网络影响：2026-2035 ................ 21人工智能对广域网的影响：思科2026报告内容展望未来。 .................................................................................代理式AI的企业应用与网络影响：2026-2035............................. 18执行摘要。 ....................................................................................4 主要发现...............................................................................................4 关键要点。 .................................................................................................7 引言................................................................................................8 数据分析与发现..........................................................................9 数据量增长.................................................................................................9 数据流长度......................................................................................................11 数据流速。 ..................................................................................................12 流量不对称性。 ..................................................................................................13 网络延迟影响..........................................................................................14 智能体AI流量模式。 ......................................................................................15 | 3© 2026 思科及其关联公司。保留所有权利。关于报告人工智能对广域网的影响：思科2026报告• 对AI交通特征进行实证测试，以训练能够精确识别和追踪AI流量的模型使该报告与众不同的是，它基于真实的交通数据，其中包括对代理式AI交通的早期洞察（目前规模虽小但增长迅速），这使我们能够开始观察和测量一种新型AI网络流量，并理解其影响。报告包括：《人工智能对广域网的影响》报告代表了由思科系统公司牵头的研究计划的关键发现和要点。 该报告结合了真实世界的流量分析（使用思科Crosswork Assurance用户体验工具）、第三方行业数据，以及思科控制的AI代理实验室测试。它探讨了AI驱动流量与传统非AI网络流量的差异，重点关注代理AI流量的影响以及对网络设计、容量规划和保障的启示。• 跨越服务提供商网络直接测量实时AI推理流量 • 一个可重复的测量框架和基准，用于年度跟踪AI流量演变和预测 | 4 执行摘要人工智能对广域网的影响：思科2026报告关键发现© 2026 思科及其关联公司。保留所有权利。连接的未来已不再仅仅是下载速度的提升——它关乎智能体与AI模型之间至关重要的“脊柱”，这是一项关键依赖，正在开辟新的通信路径，并影响我们管理网络的方式。 尽管行业数十年来一直致力于优化适合人类节奏、突发式视频流的网络，但自主AI的兴起正在改变网络流量特征和行为。到2035年，预计网络流量的四分之一将是AI推理（来源：思科模型）。这些流量不像互联网那样表现。它们的生命周期更长，需要更多的上游容量，并且以软件速度而非人类速度运行。代理逻辑与AI模型之间的连接实际上成为了代理的“脊柱”——这是一个关键依赖，任何网络退化都会直接损害代理的功能。人工智能（AI）的快速采用——尤其是AI推理和代理式AI系统——正以可衡量且结构性的方式开始重塑网络流量模式。 到2027年，80%的高管认为其公司的竞争优势和生存将取决于代理式AI，¹而消费者对AI的使用已十分普遍且正在加速。这正推动着流量生成、分发和体验方式的根本性转变，这对管理大规模网络的服务提供商和企业具有影响。1 思科报告 《主动型AI的竞赛：为何基础设施将决定或破坏劳动力整合》 https://www. cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/artificial-intelligence/race-to-agentic-ai-report.pdf | 5 9%upstream-heavy 交通对称现状正在改变。© 2026 思科及其关联公司。保留所有权利。人工智能对广域网的影响：思科2026报告更长AI推理流程由于大型、内容丰富的提示，AI推理——尤其是具有自主性的AI——引入了显著更多的上游流量。AI推理流量在传输层面与典型的网络交易表现不同。网页流量与AI流量相比，流速大10倍这些特性将要求网络和安全系统（包括防火墙、入侵检测和深度包检测（DPI））随着时间的推移，能够处理更大规模、分布式以及更高的状态效率。今天的AI推理流量不大——但增长速度极快。尽管与视频流等主要类别相比，AI 推理流量仍然可以忽略不计，但观察到的增长率却非常显著。 令牌消耗数据显示，同比增长近 10 倍，而在一些服务提供商的测量中，我们仅看到八个月就实现了约 4 倍的增长。以这些速率持续增长意味着，到 2035 年，AI 流量将成为整体网络流量中的一个重要组成部分。• 大约 9% 的 AI 推理流量上游流量多于下游流量，而典型网页流量中这一比例约为 0. 5%。• 普通网络交易的流量中位数是 AI 推理流量平均值的 10 倍，后者具有更平稳的持续吞吐量，而非突发式传输。