在近日举行的2026上海Cisco Connect大会上，思科发布Silicon One G300系统、AI感知安全访问服务边缘（SASE），帮助企业更从容地大规模部署AI技术。
在中国，思科已推动制造、医疗、金融服务等多个行业加速部署AI。如此次发布的Silicon One G300，配备智能集群网络，相比未优化流量，网络利用率提升33%，任务完成时间缩短28%，为AI工作负载提供更快、更高效的处理能力。
思科AI感知安全访问服务边缘引入了意图感知检测与AI流量优化能力，可对智能体与工具之间的通信进行治理，并在负载高峰期间保障性能稳定。通过在SD-WAN与SSE之间实现统一策略执行，并提供对基于MCP交互的深度可视化，企业能够保护AI应用全生命周期、确保数据安全及AI在大规模应用中的合规与可靠使用。
会上，思科大中华区资深副总裁兼首席技术官侯胜利接受了南方+记者采访。他指出，今年一开年，“养龙虾”火爆网络，但也引发了业界对安全的担忧，这其中存在三大瓶颈：
第一个瓶颈是基础设施，如GPU、CPU等算力资源，以及带宽和电力。在欧美一些国家和地区，随着AI算力中心不断出现，政府会加以限制，如今后美国在建算力中心要自带发电系统。
最近，内存持续涨价。侯胜利指出，这其实是AI繁荣的一个副产品，虽然网络在不断升级，存储技术尤其是内存存储技术并没有突破性的技术，或者在产能有限的情况下，生产转而投向HBM等高端存储，而传统的服务器、电脑等其他设备上用的内存缺少足够分配。
第二个瓶颈是安全，即如何防止各种工具的滥用或者攻击。
第三个瓶颈是数据缺口，此前互联网上大家都认为数据是无穷无尽的，但很多专有数据或者企业自用数据，因为存在隐私保护，数据是封闭的，无法在互联网搜索到。最近这几年，网上开源的、免费的数据已经在训练中耗尽，而要再想训练大模型，只能使用大量的合成数据，它是按照一定规则创造出来的人为加工数据。
这些变化传导开来，对基础设施的要求也有了新的变化。侯胜利说。原来应用在IT基础设施的路由器、服务器、网关、防火墙等各种各样的设备，它们都要具备AI功能，有AI拓展的连接方式。
同时，要构造各种不同的网络连接，包括园区网络、广域网络，整个网络架构会有各种各样的AI安全功能加入进来。
侯胜利表示，从2025年开始，大家的关注度从多模型的算力，转向到AI的应用层，各种各样AI智能体涌现。以“小龙虾”为例，过去，“订房”是一个智能体，“查天气预报”又是一个智能体，现在则需要有一个智能体能把分散的几十个不同智能体有效打通，真正做到完成一个或者几个完整任务。目前，这样的智能体已经在工厂、制造业、医疗行业做各种各样的分析。
他举例说，一个只有几个人的号贩子公司，一年纯利能达到2亿多元。而中国一家著名的三甲医院，专家号非常难抢，思科对此分析发现，有70%以上是“号贩子”抢走了。
通过思科SkyLight以及AI技术，区别出真实患者和号贩子之间，有达30多到40多种不同特征区别，其中一个典型特征是，患者一旦抢到号之后，通常会在一两分钟内支付，而号贩子则用时在20分钟，因为他们要去找病人。
此外，通过对IP地址的比对发现，有很多地址都不在中国，而是设在日本、韩国等地。思科采取措施，在一天内就把号贩子抢到的号占比降低到了30%以下。但所谓道高一尺魔高一丈，号贩子的技术也在不断对抗升级，很快占比又上升到了50%以上，对此，思科又调整策略，将号贩子的号压制到20%左右乃至更低。
某种程度上，这也折射出，一些先进技术，其实往往被黑客利用而且跑得更快，原因是利益驱动——他们会最先从灰产、黑产当中获益，攻击方和防御方本身是不对称的，攻击方只需要突破一次就成功了，但防守方上线一个产品，还要经过无数次验证，不能有小的错误、瑕疵，从时间上而言滞后于攻击者。
南方+记者 郜小平
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