【Cisco】发布《AI Impact on Wide Area Networks》报告

darkeyesis

到2035年AI推理流量预计将占总网络流量的25%；AI推理流量目前规模仍小，但增长极快，OpenRouter Token消耗同比增长近10倍，部分运营商网络监测中AI推理流量8个月增长约4倍。与普通Web流量相比，AI推理流持续时间约为2倍，普通Web交易的中位流速约为AI推理流的10倍，AI推理流呈现更平滑、持续的吞吐特征；约9%的AI推理流上行流量高于下行流量，而普通Web流量这一比例约为0.5%，说明大上下文Prompt和Agent状态传输正在改变传统下行主导的流量假设。Agentic AI测试显示，同一任务由Agent完成时可产生最高450%的额外网络流量，其中约70%为AI推理流量；Cisco将Agent与模型之间的连接称为Agent的“spinal cord”，认为该路径将成为影响Agent可用性的关键网络依赖。报告预计，在企业网络中，若不考虑Agentic AI，2026—2035年企业流量约增长2.5倍；若Agentic AI普及，则可能增长约9倍。