过去两年，AI基础设施建设的焦点主要集中在GPU、供电和液冷系统。然而，随着大模型训练和AI推理规模持续扩大，网络正在成为影响AI算力释放的关键因素。思科（Cisco）表示，AI带来的挑战已从计算能力逐步延伸至网络架构，高速光互连、城域网络和边缘连接能力正成为下一阶段AI基础设施竞争的新焦点。

AI时代，网络开始成为新的瓶颈

过去几年，全球AI产业几乎围绕GPU展开。

从NVIDIA H100、B200到GB200，再到AMD、Intel等AI加速平台，行业关注的重点一直是如何获得更多GPU，以及如何解决供电和散热问题。

但随着AI集群规模不断扩大，一个新的挑战正在显现——网络带宽正成为影响AI系统性能的重要因素。

在2026年Fiber Connect大会期间，Cisco高级业务发展经理Robin Olds表示，当前AI的发展正在经历类似互联网诞生初期的重要转折。

他说："AI对网络带来的影响，就像互联网刚刚出现时一样，我们正站在新的产业拐点。"

对于数据中心运营商、云服务商和网络运营商而言，未来最大的挑战不仅是建设更多GPU，而是如何让这些GPU高效连接起来。

AI流量正在重塑整个网络

Cisco透露，目前AI业务流量已占部分骨干网络总流量的约30%，而两年前这一比例还不足1%。这一变化说明，AI已经不仅改变数据中心内部网络，也开始重塑运营商骨干网和城域网架构。

更值得关注的是，下一阶段AI流量增长将主要来自Agentic AI。

与传统聊天机器人不同，AI智能体能够持续执行任务、调用应用和访问外部服务，因此网络流量不再是短时间突发，而是形成持续、高负载的数据交换。

这意味着未来网络规划不能仅考虑峰值流量，更要面对持续高利用率带来的压力。

对于数据中心而言，高带宽、低时延网络将成为AI基础设施的标准配置。

AI推动网络架构重新设计

为了应对新的网络需求，Cisco提出了Agile Services Networking（敏捷服务网络）架构。

其核心思路是打破传统网络层级，将路由、光网络及相干光通信技术进一步融合，减少不同设备之间的重复建设。

通过统一网络架构，可以实现：

• 减少网络设备数量；
• 降低机柜空间占用；
• 降低整体功耗；
• 减少散热需求；
• 提高网络运维效率。

对于数据中心而言，这意味着更多空间能够用于部署AI服务器，而不是网络设备本身。

从综合布线角度来看，这一趋势也意味着未来数据中心配线系统需要同时适应高速光网络、网络融合以及模块化部署等新要求。

AI正在重新定义边缘计算

除了核心数据中心，AI的发展也推动边缘计算架构发生变化。Cisco认为，未来AI推理将越来越多地部署在靠近用户的位置。

因此，网络不仅要连接大型数据中心，还需要连接大量边缘节点。例如：

• 智慧园区；
• 智慧工厂；
• 智慧建筑；
• 智慧医疗；
• 自动驾驶；
• 城市视频分析。

这些场景都需要本地AI推理能力，以降低时延并提升响应速度。

Cisco推出的新一代统一边缘平台，便将计算、网络及GPU资源集成于紧凑型设备中，支持NVIDIA、AMD及Intel等不同AI加速平台。

其目标是在统一架构下实现边缘AI部署和运维。

城域网络开始成为AI的重要基础设施

由此，诞生了一个值得关注的新概念——Metro Edge（城域边缘）。

过去，企业访问云服务通常需要经过多级网络。而未来，越来越多AI服务将部署在距离用户更近的位置。

Cisco正在推动重新设计城域网络拓扑，让企业和用户能够通过更短路径访问AI服务。

这意味着：AI推理中心将更加分布式；城域网络的重要性不断提升；边缘数据中心数量持续增加。

对于综合布线行业而言，未来除了超大型数据中心，高速光网络也将在区域数据中心、园区网络以及边缘节点之间快速普及。

"中间一公里"正在成为新的竞争焦点

相比数据中心内部网络，人们过去较少关注连接数据中心与用户之间的传输网络。

Cisco认为，这一"Middle Mile（中间一公里）"正成为AI基础设施的新战场。Robin Olds分享了一个案例：一家运营商原计划将网络从10Gbps升级至100Gbps，但最终直接跨越至400Gbps。

然而，网络建成后不久，又发现容量已难以满足AI业务增长，不得不进一步扩容。这一案例反映出，AI流量增长速度已经远远超过传统网络规划模型。

未来，无论是运营商、互联网企业还是云计算平台，都需要重新评估传输网络建设节奏。

综合布线进入高速光互连时代

对于综合布线行业而言，AI带来的最大变化，并不仅仅是网络带宽升级。

更深层次的变化在于，数据中心网络正在从传统通信基础设施，演变为AI算力基础设施的重要组成部分。

未来几年，数据中心将持续向以下方向演进：

• 400G/800G乃至1.6T高速光互连加速普及；
• 高密度光纤布线成为主流；
• 光配线系统向模块化、智能化发展；
• 光网络与路由设备进一步融合；
• AI边缘节点推动园区网络升级。

与此同时，随着AI推理逐步向边缘扩展，综合布线的应用场景也将从超大型数据中心延伸至智慧建筑、智慧园区、工业互联网等更多领域。

千家视点

过去，人们普遍认为，AI发展的核心竞争力在于GPU。然而，随着算力规模持续扩大，网络的重要性正快速提升。从数据中心内部GPU互连，到骨干网、城域网，再到边缘网络，AI正在推动整个网络基础设施进入全面升级阶段。

对于综合布线行业而言，这意味着行业关注点也将从传统的数据传输能力，逐步转向面向AI时代的高速光互连架构。无论是800G/1.6T光网络、高密度光纤布线、智能配线管理，还是数据中心与边缘节点之间的新型网络连接，都将成为未来几年行业发展的重点方向。

<p" style="box-sizing: border-box;">可以预见</p">，AI基础设施的竞争，正在从"比拼GPU数量"迈向"比拼网络能力"。未来，真正决定AI系统整体性能的，不仅是算力芯片，更是连接这些算力的高速网络。而综合布线，也将从幕后基础设施，逐步成为支撑AI时代数字底座的重要组成部分。