随着数据需求飙升，AI 驱动型网络成为焦点

快速阅读: 据《硅角度》称，人工智能驱动的网络自动化正重塑企业基础设施，以满足不断增长的人工智能需求。瞻博网络CEO拉米·拉希姆表示，组织需采用AI增强效率、可扩展性和韧性，以简化运营流程和网络管理。新技术如液体冷却和高性能网络结构成为关键组件。AI不仅减少了停机时间和运营成本，还提升了网络性能，帮助企业聚焦战略发展和收入创造。

人工智能驱动的网络自动化正在重塑企业扩展基础设施以满足人工智能需求的方式。随着人工智能工作负载增加，网络必须通过更智能、自主的解决方案来应对日益增长的数据需求。液体冷却、共封装光学技术和高性能网络结构等技术如今已成为人工智能驱动数据中心不可或缺的组成部分。根据瞻博网络公司首席执行官拉米·拉希姆（如图所示）的说法，为了保持竞争力，组织必须通过采用人工智能来增强效率、可扩展性和韧性，从而简化运营流程和网络管理，以支持大规模GPU集群。拉米·拉希姆在MWC25期间与theCUBE的戴夫·维兰特和鲍勃·拉利贝特交谈时讨论了人工智能驱动的网络自动化如何改变企业基础设施，优化网络操作，并实现可扩展的高性能连接，以支持人工智能工作负载的快速增长。

“我认为一个原生人工智能网络有三个非常关键的要素，”拉希姆说，“首先，你必须能够访问正确的数据。其次，它关乎拥有一个经过验证的云平台，能够从小到大服务所有客户，就像我们在全球范围内取得的成功一样。”

随着人工智能渗透到网络操作中，企业看到了诸如减少停机时间、降低运营成本和改善最终用户体验等实际好处。据拉希姆称，像瞻博网络这样的公司正通过提供实时洞察、自动故障排除并提升整体网络性能的人工智能驱动的平台引领潮流。“我们的解决方案由Mist AI驱动，在当今行业中真正独一无二，为运营商提供了专注于更重要的事务的自由，比如推进战略、抵御竞争对手、创造新的收入流。”他解释道。

专为人工智能应用构建的网络兴起，人工智能应用不仅仅需要传统数据中心网络。大型人工智能模型，如生成式人工智能和大型语言模型所需的计算能力，要求超高速和高容量的网络。企业和云提供商都在大力投资建设强大的网络基础设施，以高效连接数千甚至数百万个GPU。“投资的步伐，数十亿到数百亿美元投入到学习中。随着时间推移，所有这些学习必须转化为推理和价值创造，这必然会在数据边缘或甚至在客户所在地发生，”拉希姆指出。

人工智能网络还需要在功耗和拥塞管理方面的创新。公司越来越多地转向专门设计的硅片和软件驱动的优化，以确保人工智能模型训练和推理的无缝运行。拉希姆表示，能够实时检测和缓解网络拥塞现在已成为行业中的竞争优势。“我们在数据中心的自动化功能中内置了检测拥塞的能力，并能在其开始降低珍贵GPU资源利用率之前主动缓解。这正是我们目前在这个领域取得成功的关键因素。”他补充道。

以下是完整视频访谈，是SiliconANGLE和theCUBE对MWC25的报道的一部分：

（* 声明：瞻博网络公司赞助了theCUBE的这一部分。瞻博网络公司及其他赞助商不对theCUBE或SiliconANGLE的内容具有编辑控制权。）

照片：SiliconANGLE

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(以上内容均由Ai生成)