6月27日，思科2025生态创新峰会在上海召开。相比去年，思科今年在中国市场的动作显著加快，距5月23日在北京举行的思科2025科技创新AI峰会上展示AI战略刚过去一个月，思科再度在上海密集发布AI新产品与AI生态平台。

　　再往前追溯，自2023年底思科在中国迎来30周年开始，这家全球科技巨头已连续多次就AI发声，并在战略、产品、合作路径上快速推进，节奏罕见。

　　这是思科在中国首次以“AI生态”为主题的大会。峰会现场，华讯网络、神州数码、毕马威中国以及超擎数智等合作伙伴展示了基于思科网络解决方案的AI创新实践。

　　“无论是咨询公司、运营厂商、平台、容器，还是大语言模型企业、GPU公司等，我们希望思科能够发挥基础设施的强项和端到端安全、可视化等能力，成为AI生态的建设者。”思科大中华区副总裁兼合作伙伴事业部总经理周丹在接受《IT时报》记者在内的媒体采访时表示。

　　“生态”“开放”是记者在峰会现场频频听到的关键词。一位合作伙伴坦言，与思科已经合作近30年，这是一个非常照顾伙伴的公司，“它挣它的钱，然后将为客户服务的空间让渡给合作伙伴，让我们也能挣到钱，是一个良性循环”。

　　从最早的经销商，到今天的多元“朋友圈”，2025年的思科，不再只有传统印象中“硬件厂商”的单一标签，而是更像一个以网络为底座，以安全为基石的AI基础设施建设推动者，支持千行百业智能化转型的“平台型赋能者”，“连接”“融合”“共创”，是思科AI生态能否实现战略升维的关键。

　　最新发布的《思科2025企业网络研究》（Cisco 2025 Networking Research）显示，当前，企业网络正经历一场重大的架构变革。

　　中国98%的受访者表示，现代化网络对于部署AI、物联网和云应用至关重要，94%的IT领导者计划增加网络在整体IT预算中的占比；72%的企业曾经历重大网络故障；66%的受访者表示，其数据中心尚无法满足当前的AI需求，92%计划扩展算力——无论是本地部署、云端，或是二者结合；尽管99%的受访者认为，自主、AI驱动的网络是未来增长的关键。但目前仅有34%的企业部署了使网络具备适应能力的智能功能，如网络分段、可视性与控制能力。

　　“很多CEO都在经历AI转型的生死局。”周丹曾走访过很多行业客户，听到的共同声音是：推动AI变革的核心是合理的ROI（投资回报率），不能只有投入没有产出，可当前AI落地周期非常长，从概念到获得实际收益，有着巨大的鸿沟，与此同时，中国当前既了解行业Know How（关键），又懂AI的复合型人才缺口高达500万。

　　这些痛点表明，单一厂商难以独立应对AI转型的复杂需求，“没有一家企业或供应商能独自解决所有挑战。思科希望Kaiyun平台官方通过开放的生态体系，整合算力、网络、安全和行业应用资源，降低客户落地成本，加速场景化应用，控制数据安全风险。”周丹表示，AI工作负载对高带宽、低时延和高安全性的基础设施提出严苛要求，思科可以承担“连接器”的角色，通过生态协作，整合硬件、软件和咨询服务，提供端到端的AI解决方案，从而形成1+12的协同效应。

　　网络对于GPU训练集群的效率至关重要。超擎数智总经理唐春峰透露，目前业内万卡集群的效率参差不齐，有些调优后可以达到95%，但有的智算中心效率却只有30%，“网络的性能如果没有达到一定要求，整体GPU集群效率会急剧下降”。

　　今年2月，思科系统与英伟达宣布达成一项合作协议，将通过混合匹配双方的技术，共同打造更广泛的人工智能（AI）网络选项，思科将其 NX-OS 网络操作系统移植到英伟达的Spectrum 4 ASIC上，同时基于自研Silicon One ASIC的 Nexus交换机也将融入英伟达的Spectrum-X生态系统。

　　合作的核心在于技术互补与整合。AI时代，思科推出三级架构解决方案：智算中心网络：采用自研Silicon One G200芯片的Nexus交换机，支持32000个GPU的两层架构；分布式AI网络：通过SDWAN和Secure Access实现边缘计算与中心节点的安全互联；云原生网络：为容器化AI应用提供微服务级安全隔离和流量管理。

　　“双方合作是共赢。”一位思科工作人员告诉记者，合作意味着英伟达不再坚持原有的GPU和IB的强捆绑模式，而是和思科合作，采用全球市场更普及、更开放的RoCE模式，为客户提供更多的选择，“IB是有操作门槛的，全球大部分数据中心的工程师可能熟悉思科的界面，却要重新学习IB，而对于思科来说，也可以和英伟达一起建设超大规模的AI工厂”。

　　思科大中华区资深副总裁兼首席技术官侯胜利透露，目前和中国的国产GPU芯片厂商正在做相关测试和研究，同时也和思科的一些本土合作伙伴在搭建好的AI Lab（AI实验室）里测试各种产品，“大家都以开放、开源的方式来支持国产GPU的发展。”

　　2025年，被视为是“大模型驱动的AI智能体元年”和“生成式AI的变现元年”，企业对AI的要求，从能够回答问题的智能客服，向能够处理复杂工作流程、优化决策并提升生产力的智能体演进。

　　Gartner预测，到2028年，人类可读的数字界面交互中将有20%由AI智能体完成，约15%的日常业务决策可由AI智能体自主完成，预计三分之一的企业级软件将集成AI智能体。

　　然而，尽管AI智能体发展迅速，Gartner研究副总裁孙志勇此前在接受《IT时报》记者采访时却表示，当前的产品仍处于早期阶段，多智能体系统的精度很难满足核心生产环节的需求，解决之道的关键之一，是确定智能体角色的单一性，比如一个垂直智能体的决策精度更高。

　　神州数码通明湖云和信创研究院AI解决方案中心负责人李盛经常碰到的客户需求便是，“能不能交付500甚至1000个Agent”。但李盛也发现，随着Agent数量的增多，零散的Agent很容易形成“Agent孤岛”，很多部门重复地做智能体开发，不仅造成资源浪费，也容易影响效率。随着AI逐渐嵌入到生产流程中，整个IT和网络架构正从“从Dev（独立的开发）走向Ops（运营）”。

　　“随着代理式AI深入各行各业，企业对基础架构的智能化、自动化与安全性提出了更高要求。”思科全球副总裁兼大中华区首席执行官黄志明提出了思科的解决方案。

　　本次峰会上，思科发布了多项全新产品及功能升级，推出一系列以AI驱动的解决方案，帮助IT团队实现高效运维及自动化。其中，最值得关注的是Agentic Ops。

　　Agentic Ops是思科全新推出的网络运维框架，旨在通过AI驱动的自动化和智能化，简化企业网络管理。其中包括业界首创的生成式用户界面──思科AI Canvas，将网络运维、安全运维、IT和高管人员统一到一个协作环境中。它打破了不同团队之间的信息孤岛，使他们能够在同一个可视化界面上实时共享数据和见解。

　　思科AI Canvas和AI助手的核心驱动力是思科深度网络模型（Deep Network Model）。这是一个专为网络领域构建的特定领域的大语言模型（LLM），由思科庞大的知识库训练而成，IT人员可以使用日常语言与思科产品进行对话，提问、寻求帮助或下达指令，能够自动化一些常见且复杂的任务，例如配置更新、工作流程自动化等，将原本需要数小时的任务缩短到几秒钟。

　　由此，思科的Agentic Ops、AI Canvas、AI助手和深度网络模型共同构成了一个强大的AI驱动型IT运维框架。