文章核心观点 - 诺基亚发布《全球网络流量报告》，预测到2035年AI将驱动全球近一半的网络流量，网络需从主要服务人类转向同时服务联网机器，AI将推动上行需求增长、响应时间加快以及更多处理能力向用户和设备附近下沉 [1] - 到2035年，全球网络总流量预计将从2026年水平增长近四倍，达到每月近3,789艾字节（EB），其中44%的流量由AI驱动 [2] - 自主AI智能体和联网机器的普及将挑战主要为下载而构建的网络，增加对上传容量和实时响应的需求；物理AI应用（包括与周围环境交互的机器人和车辆）预计到2035年其超过90%的流量将通过网络上行链路产生 [2] - 代理式AI流量预计到2035年将达到2026年水平的160倍，物理AI流量同期预计将达到2026年水平的105倍，这些工作负载需要网络支持从批量上传到持续实时连接等不同需求 [3] - 报告预测到2035年AI数据处理位置将发生转变：虽然大部分AI流量预计仍留在中心云，但随着代理式和物理AI应用崛起，边缘和城域核心基础设施预计将承载全部AI原生流量的36%；更高效的模型、低延迟需求和数据主权要求预计将把智能和推理推向更靠近用户和设备的位置，支持被称为AI网格的更分布式基础设施 [4] - 除AI外，报告预测到2035年固定无线接入（FWA）将产生超过三分之一的消费者蜂窝流量，随着连接和使用量增长，扩展蜂窝网络在家庭宽带和移动服务中的作用 [5] - 诺基亚《全球网络流量报告（2026–2035）》采用消费者、企业和AI流量的自下而上模型，结合应用使用、联网设备活动和代理式工作流与第三方研究、专家评审及诺基亚实验室测试和洞察，评估流量增长与特征、网络分布及潜在上行链路约束 [6] - 诺基亚首席技术与AI官Pallavi Mahajan表示，AI正在改变对网络的需求，不仅是流量规模，传统互联网应用构建的网络将日益需要支持对上行链路提出新要求并需要实时响应的机器；AI的下一阶段将既依赖网络也依赖计算，网络就绪必须成为AI规划的核心部分而非事后考虑；诺基亚正在构建分布式、AI就绪的网络以使这一下一阶段成为可能 [7] - AI流量的行为与传统应用流量不同，重塑了网络需求；物理AI和代理式AI将成为增长最快的网络流量类别之一，增加对上行容量、低延迟和分布式基础设施的需求 [9] 流量增长预测 - 到2035年全球网络总流量预计达到每月近3,789艾字节（EB），较2026年水平增长近四倍 [2] - 到2035年AI将驱动全球网络流量的44% [2] - 代理式AI流量预计到2035年达到2026年水平的160倍 [3] - 物理AI流量预计到2035年达到2026年水平的105倍 [3] - 物理AI应用预计到2035年超过90%的流量通过上行链路产生 [2] 网络架构与处理分布 - 大部分AI流量预计仍留在中心云，但边缘和城域核心基础设施预计到2035年承载全部AI原生流量的36% [4] - 更高效的模型、低延迟需求和数据主权要求预计将把智能和推理推向更靠近用户和设备的位置，支持被称为AI网格的分布式基础设施 [4] - 代理式和物理AI应用崛起是推动边缘和城域核心承载AI流量比例提升的重要因素 [4] 固定无线接入（FWA） - 到2035年固定无线接入（FWA）预计将产生超过三分之一的消费者蜂窝流量 [5] - 连接和使用量增长将扩展蜂窝网络在家庭宽带和移动服务中的作用 [5] 研究方法 - 报告采用消费者、企业和AI流量的自下而上模型 [6] - 模型结合应用使用、联网设备活动和代理式工作流与第三方研究、专家评审及诺基亚实验室测试和洞察 [6] - 评估内容包括流量增长与特征、网络分布及潜在上行链路约束 [6] 行业观点 - AI正在改变对网络的需求，不仅是流量规模，传统互联网应用构建的网络将日益需要支持对上行链路提出新要求并需要实时响应的机器 [7] - AI的下一阶段将既依赖网络也依赖计算，网络就绪必须成为AI规划的核心部分而非事后考虑 [7] - 诺基亚正在构建分布式、AI就绪的网络以使AI下一阶段成为可能 [7] - AI流量行为与传统应用流量不同，重塑了网络需求 [9] - 物理AI和代理式AI将成为增长最快的网络流量类别之一，增加对上行容量、低延迟和分布式基础设施的需求 [9]