行业核心观点 - AI技术正在推动数据中心运营的重大变革 行业已从是否采用AI转向如何快速实施AI同时保障安全和性能标准 [1][2] - 行业进入"Agentic AI"时代 AI代理能够独立完成工作流程无需人工干预 取代传统聊天机器人和简单自动化 [2] - 网络安全架构需从设计初期嵌入各层级 零信任架构成为AI应用的必要条件 [4] - AI工作负载对网络性能提出前所未有的带宽需求 传统网络设计面临重构 [6][7] - 管理工具碎片化问题凸显 行业亟需统一平台简化运维 [9] - AI基础设施技能缺口扩大 传统网络知识已无法满足行业需求 [11] 技术发展趋势 Agentic AI - 从辅助型AI转向自主AI代理 Cisco提出"Agentic时代"概念 关键产品包括AgenticOps和深度网络模型 [2][3] - 大语言模型直接嵌入网络运维 实现从被动故障排除到预测性基础设施管理的转变 [3] - 相关技能培训需求激增 包括"Cisco基础设施自动化AI解决方案"和"网络工程师的AI与LLM理解"等课程 [3] 网络安全架构 - 安全功能深度集成网络基础设施 包括混合网状防火墙和通用零信任网络访问(ZTNA) [4][5] - 实现AI驱动的微隔离策略执行 网络工程师需掌握AI模型与网络遥测交互的知识 [5] - 红队/蓝队攻防实战培训需求增长 从业人员寻求多视角安全理解 [5] 网络性能优化 - AI工作负载导致带宽需求激增 8000系列路由器采用Silicon One芯片满足确定性性能需求 [7][8] - GPU集群需要持续低延迟连接 传统超额订阅比例不再适用 [8] - 网络可编程性/自动化培训受追捧 包括Cisco ACI等专业课程 [8] 运维管理 - 多仪表盘管理导致效率低下 Cisco推出Cloud Control统一平台整合网络/安全/可观测性工具 [9] - 基础设施即代码(IaC)方法受关注 网络自动化Python脚本技能成为培训热点 [10] 人才发展动向 - AI基础设施专家严重短缺 企业需求从基础网络知识转向复杂解决方案设计能力 [11] - CCIE专家级认证培训需求激增 涵盖企业基础设施/安全/数据中心/协作/服务提供商等多领域 [12] - 财富500强企业优先选择结合实操实验室和全球视频分发网络的培训方案 [13]