思科警示AI工作负载对传统网络架构的三大性能瓶颈

思科警示AI时代传统网络架构面临性能瓶颈，AI工作负载对延迟高度敏感、对抖动零容忍，依赖跨园区、分支、云和边缘的持续实时数据移动。其流量模式（如东西向、机器间）是传统网络设计未优化的。传统网络的性能模型（静态路径、可预测应用、被动排障）与AI的动态流量、实时行为、隐蔽性拥塞不匹配。现有监控工具报告利用率而非体验，缺乏解释AI输出波动的上下文。网络保证成为基础需求，AI系统需持续确认数据流正确、策略一致执行及端到端性能达标。传统安全方法（流量回传、集中检查）引入的延迟和策略不匹配成为AI自主运行的制约因素。