近日，思科发布了首个AI就绪指数调查报告，这项调查覆盖了全球8000多家公司，旨在衡量企业对人工智能技术的兴趣和利用能力。思科网络业务执行副总裁兼总经理Jonathan Davidson表示：“就像云改变了它所涉及的每个行业一样，我认为AI也将改变它所触及的每个行业。”（文末附调查报告下载）
行业人士也已意识到了AI技术的巨大潜力。在Gartner发布的2023年企业网络成熟度曲线中，AI 网络已然登顶。
650 Group在博客中指出，2022 年AI 网络市场规模达到了 20亿美元，其中 InfiniBand 贡献了75% 的收入。展望 2027 年，AI 网络的收入将飙升至超过 100亿美元，其中以太网将超过 60亿美元。以太网和 InfiniBand 都将在此期间强劲增长。与此同时，AI 工作负载的带宽每年增长将超过 100%，远高于典型数据中心每年 30-40% 的带宽增长。
IDC 则表示，企业在生成式人工智能服务、软件和基础设施上的支出将在未来四年内飙升，从今年的 160 亿美元跃升至 2027 年的 1430 亿美元。有些企业似乎将AI网络视为获取竞争优势和领先地位的希望所在，例如思科和Arista。
AI网络，思科的“新地图”
11月16日，思科发布了2024财年第一财季财报。报告显示，思科第一财季净营收为147亿美元，与去年同期的136亿美元相比增长8%；净利润为36亿美元，与去年同期的27亿美元相比增长36%。
思科产品（包括路由器和交换机等）销售额为111.39亿美元，去年同期为102.45亿美元；服务销售额为35.29亿美元，去年同期为33.87亿美元。按产品划分，思科第一财季：
- 来自于网络业务的营收为88.22亿美元，与去年同期相比增长10%；
- 来自于安全业务的营收为10.10亿美元，与去年同期相比增长4%；来自于合作业务的营收为11.17亿美元，与去年同期相比增长3%；
- 来自于“可观测性”（Observability）业务的营收为1.90亿美元，与去年同期相比增长21%。
从财报数字来看，思科第一财季营收超出了华尔街分析师此前预期，但因其对第二财季和全年营收的展望则均未能达到预期，从而导致盘后股价大幅下跌。
对于下调第二财季和全年营收的展望，思科解释，虽然过去几年困扰大多数网络供应商的供应链问题已经减少，但购买和卸载设备的积压导致了新订单放缓，并影响利润。
思科首席执行官Chuck Robbins表示：“估计客户手中还有四分之一到两个季度的已发货订单仍在等待部署，但这并不意味着思科的产品不畅销，之后产品的发货时间、交货时间以及积压订单已基本恢复到正常水平。”Arista 和 Juniper 等供应商也报告了类似的标准化。Arista 最近表示，供应链和交货时间将在 2023 年稳步改善，并预计在 2024 年恢复正常。
关于思科财报的另一个讨论热点是AI网络对盈利的影响。
Robbins表示：“我们看到AI领域的持续发展势头，四大云客户中的三家正在部署我们的超大规模以太网人工智能架构。我们还预计到 2025 财年将为主要云提供商提供超过 10 亿美元的AI基础设施订单。” 思科表示，将继续与主要 GPU 和存储合作伙伴合作，围绕以太网技术、支持 GPU 的基础设施以及联合测试和验证的参考架构创建 AI 网络设备。
思科近期在AI网络领域积极投入了大量的精力，也取得了一定的成果。
6 月，思科在面向AI的新型高端可编程Silicon One处理器取得了全新进展，芯片产品家族又添新成员。全新处理器包括Silicon One G202和Silicon One G200，能够实现25.6Tbps和51.2Tbps的转发性能。两款处理器建立在 Cisco Silicon One G100统一架构的技术基础之上实现突破创新。针对高带宽、超大规模数据中心以及 AI/ML高性能网络进行了全面优化，构建无损、低延迟和高能效的AI数据中心。
9月，思科发布了AI/ML应用的数据中心网络蓝图，定义组织如何使用现有的数据中心以太网来支持AI工作负载。该蓝图的核心组件是思科 Nexus 9000 数据中心交换机，这些交换机的每个 ASIC 高达 25.6Tbps 的带宽，并且拥有可用的硬件和软件功能，可提供所需的低延迟、拥塞管理机制和遥测，可提供 AI/ML 集群所需的极高吞吐量。
此外，思科最近还宣布了来自 Red Hat、Nvidia、OpenAI 和 Cloudera 的四项新的思科人工智能蓝图验证设计，重点关注虚拟化和容器化环境，以及融合和超融合基础设施选项。思科已经在其菜单中加入了来自 AMD、英特尔、Nutanix、Flashstack 和 Flexpod 的经过验证的 AI 模型。
思科认为大多数AI网络的核心将是以太网，因为高带宽以太网基础设施对于促进AI工作负载之间的快速数据传输至关重要。在以太网中实施优先流量控制 (PFC) 和显式拥塞通知 (ECN) 等软件控制，有助于保障不间断的数据传输，尤其是对于那些对延迟敏感的AI工作负载。
一往无前的Arista
Arista 最近也报告了关于AI网络开发的增长，预计 AI 网络试验将于 2024 年开始，生产部署将在 2025 年变得更加广泛，从而带来 7.5 亿美元的 AI 收入。
Arista 与思科是超级以太网联盟（UEC）的创始成员，该联盟旨在为 HPC 环境中的AI工作负载提供新版本的以太网。这与 InfiniBand 相反，InfiniBand 是目前 HPC 的首选网络技术，由 Nvidia支持。
与思科相反，受益于全球企业布局AI的热潮，再加上第三季度强劲业绩以及乐观业绩展望的刺激之下，Arista 近期股价表现较好。公司在今年的AI大会上披露，预计2027年AI网络设备价值将达到50亿美元。
10月 30日，Arista 发布了 2023 年第三季度收益报告显示了强劲的财务业绩。公司收入达到 15.09 亿美元，较 2023 年第二季度增长 3.5%，较 2022 年第三季度增长 28.3%。GAAP 净利润为 5.453 亿美元。
Arista 首席执行官Ullal在财报电话会议上表示：“我认为人工智能网络将越来越有利于以太网，特别是随着超以太网联盟以及他们正在定义规范的工作，我们将看到更多基于 UEC 的产品，更多使用 IP 作为单一协议的后端和前端之间的连接。因此，我们备受鼓舞，尤其是在 2025 年，将有大量的后端产品推出，当然还有基于以太网的前端产品。”
AI网络的部署情况
然而，在AI发展如此迅猛的今天，绝大多数企业尚未做好充分准备。在思科AI就绪指数调查中，只有 14% 的受访组织表示他们已经为部署和利用AI技术做好准备。
思科发现，当前大多数企业网络都难以应对AI工作负载的挑战。据其调查，约有23%的公司存在可扩展性有限或完全不具备的情况，无法有效应对新的AI挑战。针对不断增长的AI计算需求，超过四分之三的公司表示需要更多的GPU资源，以支持当前和未来的AI工作负载。
调查中指出，虽然 95% 的企业意识到AI将增加基础设施工作负载，但只有 17% 的企业拥有足够灵活的网络来处理人工智能的复杂要求，所以，现阶段大规模部署人工智能还为时过早。
为了做好AI准备，思科建议企业内置自动化工具进行网络配置，以优化AI工作负载之间的数据传输。“自动化减少了人工干预，提高了效率，并允许基础设施动态适应AI工作负载的需求。”
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