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當前 ， 以智能體、大模型為代表的AI技術正席卷千行百業 ， 網絡領域自然也不例外 。 據Gartner預測 ， 到2030年 ， 50%的組織將采用基于智能體的網絡運維技術 ， 僅需極少人工參與 ， 而這一占比在2025年幾乎為0 。 同時Gartner還預測 ， 到2030年 ， 未能布局基于智能體的網絡運維技術的企業 ， 在網絡管理上的支出會超支25% 。 通過這些數據 ， 可以充分感受到 ， 隨著智能體AI的快速興起 ， 網絡運維正從傳統自動化階段 ， 加速邁向智能驅動的新時代 。
在這一趨勢下 ， 完成對Juniper Networks收購后的HPE Networking ， 于近日召開媒體溝通會 ， 正式推出全新的戰略路線：以構建“安全賦能的AI原生網絡”為核心舉措 ， 打造覆蓋全場景的端到端整體解決方案 ， 從而向“自動駕駛的網絡”不斷邁進 。 這一系列舉措不僅標志著HPE已實現網絡業務的高效整合與全面布局 ， 更將憑借創新技術引領智能網絡發展的全新階段 。
何為“自動駕駛的網絡”？又該如何打造?
HPE Networking中國區總經理竺宏
“我們要構建自動駕駛的網絡 。 ”HPE Networking中國區總經理竺宏表示 ， “90年代的網絡運維更像人工駕駛汽車 ， 需要人工操控 。 AI的興起給網絡帶來類似汽車自動駕駛的變革 。 ”因此 ， HPE Networking以類似于自動駕駛汽車從L1到L5的五級等級劃分 ， 描繪未來網絡智能化的最終形態：L1聚焦數據采集與AI數據湖 ， L2形成專業洞察 ， L3實現跨域關聯與自動診斷 ， L4在授權下主動修復 ， L5邁向全棧智能 ， 提前發現問題并自動完成修復 。
在自動駕駛網絡的推進過程中 ， AI智能體發揮著不可或缺的作用 。 如今 ， HPE Networking推出的Agentic Mesh AI已正式上線應用 ， 該方案整合自然語言處理（NLP）、任務編排器等關鍵能力 ， 既能精準理解運維人員的需求 ， 又能將復雜問題拆解后分配至專屬AI智能體 ， 進而模擬人工運維思路 ， 自動定位鏈路層、DHCP、DNS等各類故障的根因 。 正是依托這樣的AI智能體架構 ， 企業得以高效解決網絡運維難題 ， 推動網絡邁入自動駕駛時代 。
基于智能體的AI運維 ， 不僅能助力企業提升運營效率、壓縮運營成本 ， 還能優化應用性能、改善用戶體驗 ， 更能填補專業技能缺口、減少人為操作失誤 。 ServiceNow數據顯示 ， 在采用HPE Networking自動駕駛的網絡后 ， 企業的網絡運營成本降低70% ， 人為因素導致的故障工單也減少90% 。
不僅如此 ， “隨著今年HPE完成對Juniper Networks的收購 ， HPE Networking正以‘自動駕駛的網絡’為戰略方向 ， 引領全球網絡產業邁入智能發展新階段 。 通過整合HPE Aruba Networking Central與HPE Juniper Networking Mist的平臺優勢 ， 我們正在構建面向未來的統一網絡底座 ， 使網絡具備自驅化、自優化的原生智能能力 。 ”竺宏表示 。
取長補短 ， 兩大平臺融合發展
HPE Networking中國區企業網絡技術總監俞世丹
HPE Networking中國區企業網絡技術總監俞世丹認為 ， HPE Networking完成對Juniper Networks收購后的核心競爭優勢之一 ， 在于HPE Aruba Networking Central與HPE Juniper Networking Mist兩大業界領先網絡管理平臺的優勢整合 。
其中 ， HPE Aruba Networking Central具備強大的基于AI的終端洞察能力 ， 能夠發現并識別網絡中的各類終端設備類型 ， 分析每臺終端的行為特征 ， 并通過特征反饋進一步強化終端識別的精準度；HPE Juniper Networking Mist專注于終端應用體驗的監測與優化 ， 能夠感知應用運行過程中的體驗變化 ， 并定位體驗波動背后的原因 ， 同時搭載數字孿生技術 ， 可將應用體驗變化相關的細節可視化呈現 ， 幫助運維人員直觀發現問題根源并快速修復 。
俞世丹強調 ， 兩大平臺的優勢整合采取“取長補短、快速融合和發展”的思路 ， 在研發資源甚至代碼層面進行深度整合 ， 將雙方的優勢相互賦能 ， 該整合策略能夠最大限度地保護用戶現有投資 ， 無論客戶使用的是HPE Aruba Networking Central還是HPE Juniper Networking Mist ， 都能通過平臺升級獲得同等強大的自動駕駛網絡能力 。
此外 ， 這一整合思路也構筑了HPE Networking的五大核心競爭力：一是業界領先的海量高質量數據湖 ， 為AI模型訓練提供充足的數據燃料；二是先進的AI引擎 ， 保障智能化分析與決策的精準性；三是先發的智能體AI能力 ， 引領網絡運維智能化變革；四是數字孿生技術 ， 實現網絡問題的可視化診斷；五是生成式AI交互能力 ， 通過自然語言大幅降低運維門檻 。
“整合后的平臺還帶來了靈活的部署模式 ， 既支持公有云SaaS模式部署 ， 也可適配私有云或EPC本地部署需求 ， 進一步提升了對不同場景的適配能力 。 ”俞世丹表示 。
AI+網絡+安全 ， HPE Networking有哪些實力？
前文提及 ， HPE Networking正在以構建“安全賦能的AI原生網絡”為核心舉措 ， 以AI原生網絡能力推動行業全面邁向智能網絡新時代 。 在AI賦能網絡方面 ， HPE Networking以專為網絡運維訓練的AI能力 ， 為有線、無線、數據中心、廣域網及安全等場景 ， 提供先進的預測性分析、根因分析和自動化修復功能 ， 將傳統的被動響應轉化為主動優化 ， 顯著提升網絡可用性 ， 并大幅提升運維體驗 。
對此 ， 俞世丹表示 ， HPE云平臺能夠提供AI能力 ， 然而AI能力的落地 ， 離不開底層各類網絡設備的統一管理支撐 。 對此 ， HPE Networking將推動全系列接入層設備（包括AP、控制器）適配HPE Aruba Networking Central與HPE Juniper Networking Mist兩大管理平臺 。 這一部署既能為客戶提供更靈活的方案選擇 ， 也能最大程度保障其既有投資價值 。
除了以AI賦能網絡 ， HPE Networking還在網絡承載AI方面持續發力 。 HPE Networking致力于打造面向AI與高性能計算負載的網絡底座 ， 滿足AI數據采集、模型訓練與推理所需的高帶寬、低時延和高可靠性要求 ， 確保網絡無縫支持大規模分布式AI集群運行 ， 助力企業加速AI創新 ， 推動智能應用快速落地 。 值得一提的是 ， HPE Networking推出了三款全新設備以適配AI數據中心場景：
【數智時代需要怎樣的網絡？HPE Networking以“自動駕駛的網絡”作答！】首先是QFX5250數據中心交換機 ， 其具備最高性能、100%液冷及超以太網傳輸能力 ， 擁有業界領先的1.6Tbps以太網與102.4Tbps交換容量 ， 融合HPE液冷技術 ， 還能通過Apstra DC Director和Marvis AI實現自動駕駛的網絡；
其次是MX301多業務邊緣路由器 ， 可覆蓋高密度數據中心邊緣/入網點路由至推理邊緣的需求 ， 在1RU空間內實現1.6Tbps吞吐量 ， 配備16個1/10/25/50GbE、10個100GbE及4個400GbE端口 ， 兼具當下與未來的可編程靈活性；
最后是SRX4700防火墻 ， 作為面向高要求企業的旗艦級安全網關 ， 1RU空間即可提供1.4Tbps防火墻吞吐量與1.2億并發會話 ， 支持400Gbps接口、線速MACsec數據安全 ， 還能實現數據中心VXLAN隧道流量檢測及4-7層安全服務 。
在產品覆蓋方面 ， HPE Networking聚焦園區和分支機構網絡、路由架構解決方案、數據中心網絡、內置安全能力等四大關鍵應用領域 ， 打造覆蓋全場景的整體解決方案 ， 構建端到端的卓越用戶體驗 。
寫在最后
當AI智能體重構網絡運維邏輯 ， 當“自動駕駛的網絡”成為網絡演進的核心航向 ， HPE Networking正以收購整合后的技術合力 ， 勾勒出安全賦能的AI原生網絡的清晰藍圖 。 未來 ， 網絡領域還將在這場屬于AI的變革中持續進化 ， 而HPE Networking的探索與實踐 ， 無疑為這場變革提供了值得參考的行業范本 。
(11217917)
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