要点
下一阶段的数字化转型由分布式自主系统（或称代理式AI）驱动，它们能够独立决策、进行多步推理，并跨终端、云端、边缘节点、应用程序和服务执行动态任务。AI 流量模式的这一演进使网络超越了处理传统 AI 工作负载的范畴。本报告提供战略洞察，阐述代理式网络如何影响流量 ，以及其对低时延遥测、可编程连接以及运营策略的需求。
Omdia观点
随着数字助手、机器人和自动驾驶汽车等自主系统的普及，通信运营商的IP承载基础设施必须升级。传统IP网络为人类交互和可预测流量设计，而代理式系统催生了高频机器间交互、分布式决策制定和实时协同。这要求从边缘到核心，乃至数据中心互联（DCI）全面重构IP网络，以应对不可预测流量、超低时延、大数据流和实时编排的挑战。
主要信息
对于行业而言，关键信息非常清晰。
代理式AI不再是未来趋势，而是正在发生的技术现实。
IP网络现代化至关重要，超低时延已成为B2B、B2C和B2B2C商业变现的新价值标准。
通信运营商（CSP）的IP边缘、核心与DCI网络现代化时间窗口正在缩短。能够脱颖而出的将是那些迅速行动、完成网络升级并实现快速投资回报的企业。
三个IP域必须同步完成现代化。任何一个域出现瓶颈都会破坏端到端的智能体体验，因为边缘是智能体进行实时交互与推理的连接点；核心是多智能体进行大规模协同的所在位置；DCI Fabric架构网络则是智能体在多数据中心智能体集群间进行分布式AI模型训练的场所。
800GE路由器是必然的演进方向；对于面向超高流量场景的路由器，应将1.6T以太网的采用纳入中长期技术路线图。
为避免引入时延，必须将安全能力内建于路由器的芯片Fabric架构之中，而不是作为独立功能外置实现。
在代理式 AI时代，多域可视性与映射至关重要，因为它们有助于快速识别问题出在哪个IP域（边缘、核心还是DCI）。
给CSP的建议
从连接提供商转型为智能提供商：从单纯的连接服务，转向提供分布式智能与可编程连接，将网络、算力与AI深度融合。
自主网络运营：投资AI驱动的自主网络，实现自愈与自动化，降低运营复杂性与工作负载。
扩展边缘算力能力：在靠近用户的位置部署分布式边缘计算资源，以协调低时延工作负载。这些边缘计算能力可确保可靠的推理与一致性能，使其从技术指标转变为可计费、可变现的服务。
支持可编程服务质量（QoS）：确保IP网络支持可编程QoS与网络切片，以创造更高的收入来源。
支持网络开放性：在代理式AI时代的成功，取决于在开放生态中对多厂商互操作性的有力支持与实施落地。
给厂商的建议
AI原生的新一代路由器：创新并开发AI原生的新一代路由器，支持可编程转发面、AI加速、边缘计算、高级分析、计算加速、流式遥测，以及用于流量管理工程的自治决策。
支持多厂商互操作：厂商在代理式AI时代的成功取决于开放性与多厂商互操作性（通过支持开放API实现）。
基于智能体的编排：开发具备智能体感知的网络接口，支持意图驱动的控制模型与机器到机器（M2M）通信API。
端到端（E2E）安全：打造能够为AI工作负载与智能体交互提供端到端安全保障的路由方案，覆盖自动化决策环路，以及位于网络边缘与路由器设备层的广阔攻击面。
延伸阅读
以上为中文编译节选内容，如有任何疑义或需阅读完整英文内容，敬请参考Omdia英文报告《The rise of agentic networks: Demands for IP Transport Network evolution》。 Omdia订阅客户可在Knowledge Center中阅读更多来自Sameer Ashfaq Malik的观点与报告，或是通过Ask an Analyst服务就您关心的课题向Sameer Ashfaq Malik进行咨询。
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