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企业网络缺乏可控性阻碍AI落地
Broadcom 分析了 NetOps 部署出现问题的原因，以及 AI 工具在网络运营中的使用情况。
来源:OSP网站大数据新闻由 Dimensional Research 进行并得到 Broadcom 支持的一项关于人工智能对企业网络运营影响的研究显示人工智能计划和网络准备情况之间存在差距。 2026 年网络运营状况报告对企业的 1,300 多名网络和 IT 专业人员进行了调查，以确定拥塞、延迟和缺乏关键网络段可见性等挑战，并了解人工智能如何帮助改善网络基础设施管理。
研究发现，99% 的组织制定了云战略并采用人工智能，但只有 49% 的组织相信他们的网络能够提供人工智能所需的带宽和低延迟。人工智能计划和人工智能准备情况之间的不匹配给整个企业网络带来了挑战。调查受访者指出，以下因素影响其组织中人工智能的成功实施：网络拥塞 - 46%、监控和可观察性不足 - 39%、拥塞流量 - 38%、延迟 - 37%、不可预测的流量突发 - 34%、低吞吐量 - 32%、数据包丢失 - 26%、低可靠性（正常运行时间） - 24%。
近 95% 的受访者表示，他们缺乏对其部分网络（尤其是公共云环境）以及来自 ISP 的信息的了解。 87% 的组织认为互联网和云环境在网络的许多部分造成了“盲点”，44% 的组织表示此类盲点通常与服务提供商的传输网络以及提供商之间的点对点流量交换网络相关。 43% 的受访者表示，远程工作环境缺乏透明度，私有云中为 39%，互联网提供商的“最后一英里”为 38%，本地工作为 30%。
将监控能力扩展到数据中心之外的趋势正在增强。博通总结说，数据越多，网络的性能就越好。