Предприятия испытывают давление, пытаясь превратить инвестиции в инфраструктуру ИИ в измеримую ценность. Модели и вычислительные мощности продолжают развиваться, но производительность и экономика ИИ также зависят от того, как связаны между собой вычисления, системы хранения, данные и пользователи.
Это давление заметно в нашем исследовании «Императивы влияния ИИ, 2026» (The AI Impact Imperatives, 2026), которое показало, что средний ожидаемый срок окупаемости крупных инвестиций в ИИ составляет примерно 18 месяцев. Согласно исследованию «Грань ценности: обеспечение следующей эры TMT» (The Value Edge: Powering the Next Era of TMT), проведенному нами совместно с Economist Enterprise, лишь треть из 202 опрошенных руководителей высшего звена имели методологию для оценки коммерческого эффекта ИИ.
На саммите AI Infra Summit 2026 в Санта-Клару Клейтон Вагар (Clayton Wagar), руководитель направления ИИ и высокопроизводительных сетей в Nokia, рассказал о том, как базовая сетевая архитектура может поддерживать производительность, гибкость и окупаемость инвестиций в ИИ по мере масштабирования предприятий.
Сеть — это часть системы ИИ
Рабочие нагрузки ИИ объединяют вычислительные мощности, память, системы хранения и данные, которые могут находиться в пределах одной стойки, дата-центра или нескольких локаций. Перемещение информации между этими ресурсами делает сеть ключевым компонентом эффективной работы всей системы в целом.
«Сама сеть обеспечивает тот самый рычаг, который дает нам возможность формировать технические связи между всеми этими элементами», — отметил Вагар.
По мере того как ИИ становится все более распределенным, эти связи выходят за рамки отдельных центров обработки данных. Предприятиям может потребоваться доступ к инфраструктуре в частных средах, облачных сервисах и географически распределенных объектах, в то время как инференс все чаще происходит ближе к пользователям и устройствам.
По мнению Вагара, сетевая архитектура и оркестрация позволяют этим ресурсам работать вместе как единая масштабная система.
Наша работа с Nokia в области сетей дата-центров отражает этот фокус. Вместе мы объединяем архитектуры leaf-spine нового поколения с интеллектуальной автоматизацией и передовыми инженерными решениями, чтобы помочь предприятиям быстрее масштабировать инфраструктуру, упростить операции и снизить общую стоимость владения на протяжении всего жизненного цикла сети.
Соответствие сетевого дизайна рабочей нагрузке
Планирование емкости становится более сложной задачей, когда спрос на ИИ и лежащие в его основе технологии быстро меняются. Предприятиям приходится принимать инфраструктурные решения, способные обеспечить будущий рост, не переплачивая за функции, которые могут не потребоваться их рабочим нагрузкам.
Вагар утверждает, что организации могут принимать такие решения, отталкиваясь от требований конкретной рабочей нагрузки, а не предполагая, что каждая развертываемая система нуждается в новейших доступных технологиях.
«Вам не всегда нужно покупать последний гаджет, — сказал он. — Многого можно добиться с помощью тех технологий, которые есть у нас сегодня».
Стандартизированные архитектуры и зрелые технологии могут стать практичным путем для предприятий, создающих или расширяющих инфраструктуру ИИ. Наличие, операционный опыт, возможности закупок и экономические показатели единицы продукции — все это может повлиять на выбор правильного дизайна.
Дистрибуция меняет экономику
Экономика инфраструктуры ИИ также может различаться в зависимости от местоположения. Стоимость электроэнергии, доступная емкость и доступ к вычислительным мощностям разнятся в зависимости от регионов и могут меняться со временем.
Для предприятий, работающих на нескольких площадках, возможности подключения влияют на то, где могут запускаться рабочие нагрузки и как можно совместно использовать ресурсы. Вагар указал на перенос рабочих нагрузок между площадками как на один из способов, с помощью которых сетевая архитектура может предоставить организациям большую гибкость при управлении экономикой инфраструктуры.
Эта гибкость зависит от взаимосвязи между дата-центрами, облаками и другими инфраструктурными доменами. Сети представляют собой связующий уровень внутри дата-центров, между объектами, а также до пользователей и устройств, позволяя распределенным ресурсам работать как часть более широкой инфраструктуры ИИ.
Для предприятий это создает больше возможностей для развертывания и использования инфраструктуры по мере изменения спроса.
Автоматизация становится требованием для масштабирования
Эксплуатация таких сред порождает еще одну проблему. По мере роста инфраструктуры ИИ количество устройств, соединений и изменений, которыми должны управлять сетевые команды, также увеличивается.
Автоматизация может помочь командам реагировать быстрее и работать в больших масштабах, однако Вагар подчеркнул, что скорость также увеличивает последствия неверного решения.
«Автоматизация заставляет все двигаться быстрее. Таким образом, вы можете усугубить ошибки», — сказал он.
Он описал поэтапный путь к более автономным сетевым операциям. ИИ на начальном этапе может помогать людям с документацией, контекстом и операционными задачами, прежде чем брать на себя большую ответственность за управление средой.
«Я не думаю, что мы когда-либо полностью исключим людей, потому что именно мы способны определить, что будет правильным для нашего бизнеса», — считает Вагар.
Этот человеческий контроль становится еще более важным по мере того, как автоматизация начинает играть все большую роль в сетевых операциях.
Роль автоматизации все сильнее связана с масштабированием и производительностью. Вагар отметил, что несколько лет назад обсуждения сетевой автоматизации часто крутились вокруг экономии затрат. Инфраструктура ИИ смещает этот акцент в сторону поддержания более крупных сред в здоровом, отзывчивом и управляемом состоянии.
Выбор инфраструктуры определяет окупаемость инвестиций в ИИ
Окупаемость инвестиций в ИИ отчасти зависит от того, насколько эффективно могут быть задействованы базовые ресурсы. Сетевая архитектура влияет на то, как взаимодействуют вычисления, системы хранения и данные, где могут выполняться рабочие нагрузки и насколько эффективно можно управлять инфраструктурой по мере ее масштабирования.
Это делает сетевой дизайн частью инвестиционного решения. Предприятиям необходимы достаточные мощности и гибкость для планируемых рабочих нагрузок наряду с операционной моделью, способной адаптироваться по мере изменения этих требований.
«Мы не можем просто продолжать вливать деньги. Мы должны подходить к управлению этими вещами с умом», — сказал Вагар.
Базовые решения в отношении сетевой архитектуры, оркестрации и автоматизации определят, насколько быстро предприятия смогут масштабировать ИИ, насколько эффективно они смогут использовать инфраструктуру и смогут ли растущие капиталовложения превратиться в измеримую бизнес-отдачу.
