作者：王聪彬
今年Cisco Live上，AI依然是绝对主角，但讨论的重心已经发生变化。相比描绘AI的未来，人们更关心如何利用AI解决日常运营中的繁琐痛点。
“随着数字基础设施进入新的发展阶段，如何确保这一轮发展走在正确的轨道上，不仅关系到企业自身的数字化转型，也将对产业升级和经济发展产生深远影响。”思科全球资深副总裁兼亚太、日本及大中华区总裁Ben Dawson说道。
思科全球资深副总裁兼亚太、日本及大中华区总裁Ben Dawson
在他看来，企业关注的重点将逐渐从部署AI能力，转向如何将AI真正应用到业务场景并创造实际价值。面向AI时代，思科正聚焦三个核心方向。
第一是网络智能运维。通过将AI能力融入网络管理与运营体系，帮助企业提升运维效率和业务韧性。
第二是基础设施服务。强化AI时代的安全与基础设施服务，通过像实时防护功能（Live Protect），帮助客户应对AI时代不断演变的安全挑战。
第三是AI基础设施。AI基础设施不仅仅是连接算力和数据的网络底座，同时能够帮助客户在构建完善的安全防御体系。
思科全球资深副总裁兼AI软件和平台事业部总经理 DJ Sampath谈到了企业现阶段遇到的几个明显挑战。
思科全球资深副总裁兼AI软件和平台事业部总经理DJ Sampath
智能体能够理解任务、调用工具、执行操作，但真正发挥价值的前提，是能够在复杂环境中完成跨系统、跨工具的协同。保障智能体的安全运行和可信决策，正在成为AI时代最重要的课题之一。
与此同时，企业在推进智能体落地的过程中，首当其冲的是基础设施压力。智能体与传统应用不同，它会频繁调用模型、数据和各类工具，在执行任务过程中产生大量动态流量和实时交互，这对网络、算力和数据基础设施提出了更高要求。底层架构无法支撑这种新型工作负载，就可能出现性能瓶颈甚至业务阻塞。
除了基础设施之外，数据层面的挑战同样突出。当前大模型已经基于海量互联网数据完成训练，但企业要让智能体真正理解业务、创造价值，仍需要解决数据质量、数据治理以及数据孤岛等问题。现实需求与现有能力之间，依然存在不小的鸿沟。
“AI时代最核心的任务之一，就是帮助企业弥合这些差距。”DJ Sampath说道。思科将自身定义为AI基础设施提供者，希望通过网络、计算、安全和可观测能力的深度融合，为客户构建更具数字韧性的平台，能够在安全的前提下，更高效率、更快速度地释放AI价值。
如果说网络、计算、安全和可观测性是AI时代的基础能力，那么如何将这些能力统一起来，并以一种能够支撑人类与智能体协同工作的方式进行管理，成为新的关键问题。Cisco Live上发布的Cisco Cloud Control，正是思科给出的答案。
思科云控制平台是一个统一平台，专为人类与AI智能体共同管理、监控和防御关键IT基础设施而设计，同时也是思科智能运维（AgenticOps）模式的基石。
用户只需一次登录，即可在安全的统一环境中获得网络、安全、计算、可视性及协作能力的统一视图。人类与AI智能体基于同一数据层工作，共享相同的运营上下文和行动体系，同时人类始终保留控制权。客户可以直接在平台内使用自然语言构建自己的应用和智能体。
Cisco Cloud Control 为企业提供统一资产视图，帮助IT团队在单一平台中掌握跨域基础设施的运行状态与潜在风险。
为了让企业能够在现有IT环境中更顺畅地部署AI，思科云控制平台还连接了AWS、Linear、微软、PagerDuty、ServiceNow、Slack以及现已整合 Wiz 的谷歌云（Google Cloud）。
思科云控制平台是一种全新的关键基础设施运行方式，融合了跨域遥测、专用模型、可信智能体、思科画布、云控制平台工作室功能。
AI时代真正的挑战并不只是构建更多智能体，而是如何让智能体在可信、安全和可控的环境中运行，因此思科重新构建了云控制平台。
DJ Sampath认为，云控制平台不仅是一个管理工具，更是连接网络、安全、可观测性和AI能力的统一控制层。通过这一平台，企业能够以统一的方式管理基础设施，实时获得运行状态洞察，并将安全策略、合规要求和治理规则原生嵌入到AI应用与智能体的生命周期之中。
在 Cisco Cloud Control 中，AI Assistant 能够基于跨域遥测数据识别异常、分析影响并提出修复建议，体现思科智能运维（AgenticOps）的核心能力。
这意味着，企业基于平台开发新的应用或智能体时，无需重复构建安全、治理和运维能力。这些能力已经成为基础设施的一部分，被内置到平台底层，从而让创新建立在可信的基础之上。
在AI时代，确保一切都是以正确的方式来进行，正是思科希望解决的问题。通过将网络、安全、可观测性和AI治理深度融合，思科为企业构建一个既能够释放AI潜力，又能够保障安全与合规的数字底座。
这也是为什么，随着越来越多企业进入Agent时代，如何让AI值得信任，或许将比AI本身能够做什么更加重要。
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