Extreme Networks 想让网络运行 AI，而不只是被 AI 管理

在最近于阿姆斯特丹举行的AI峰会上，Extreme Networks Inc.分享了Agent ONE Coworker的早期成果，并预览了Exchange zones——该功能将闲置的接入点和交换机算力用作本地人工智能基础设施。这意味着什么，以及信息技术专业人士应当如何应对。

关于AI与网络的大多数讨论都朝着一个方向流动。AI介入，检查网络，并帮助网络团队更好地运行网络。这很有用，但它把网络当作病人，而不是资源。

在峰会上，该公司主张存在更好的方式。网络应当由AI管理，并作为AI运行的场所，利用大多数组织目前丢弃的数据。这将让网络团队不再只是为AI项目维持Wi-Fi运行的人，而是成为托管AI的人。

新闻

Extreme发布了两项公告。第一项是关于Extreme Agent ONE Coworker的进展报告，这是内置于Extreme Platform ONE的环境AI代理。Extreme表示，在上线第一个月，客户节省了约1,000小时的故障排查时间，41%的Platform ONE客户将其用于日常任务，用户对98%的关键“nudges”作出了响应——这些是代理在自行进行初步调查后主动发出的警报。其参与度约为Extreme第一代对话式助手的10倍。

第二项是Extreme Exchange zones的预览，计划于2027年上半年推出。一个zone将Extreme Universal Compute Platform或客户自有服务器与站点上已安装的Extreme接入点和交换机的闲置容量相结合。来自Extreme Exchange市场的AI应用默认在开源权重模型上本地运行，仅在策略允许时使用云端推理，且每次都会记录。Agent ONE Operator模式——即自主层级——也将于2027年上半年推出。

环境式优于对话式

网络领域的第一波AI并未取得巨大成功，因为它依赖于建立在碎片化数据上的聊天机器人。Extreme首席技术官兼AI平台总裁Nabil Bukhari（如图）在演讲中称这是设计缺陷。“对话式AI要求用户掌握问题和上下文，而你会惊讶地发现，在技术领域这有多难，”他说。

在Extreme的焦点小组中，许多管理员询问强大的AI助手他们有多少台设备，尽管这个数字已经显示在仪表板上。Coworker颠覆了这一点。“我们已经进入了一个世界：不再是你提示AI，而是AI提示你，”Bukhari说。

最好的证据来自一位客户。Hill College首席信息官Kevin Rocha描述了在一栋容纳人力资源、财务和招生部门的建筑中发生的无线中断。“Agent ONE Coworker准确告诉我去哪里查看：一个接入点需要关注，还有几个需要固件升级。我们在大约20分钟内解决了问题，而不是花了一整个上午，”他说。他还补充说，Platform ONE“就像多配备了两三名网络工程师。”

这就是AI在网络领域对大多数企业的价值。它不会取代网络团队，而是让小团队拥有更大团队的覆盖能力。Bukhari也承认还有更多工作要做。他解释说，Agent ONE开启的支持案例中，有58%在提交时已包含支持所需的所有证据。“58%相当不错，但58%终究是58%，而不是100%。”

治理必须存在于代理之外

开场主题演讲者、《Digitally Curious》一书作者Andrew Grill讨论了其中的利害关系。“当聊天机器人出错时，你可能只是写坏一段话。如果代理出错，你就会有糟糕的一天，”他说。他对任何部署的检验标准是：“如果你的代理在凌晨两点做错了事，谁的手机响？”

Extreme的Operator演示受到护栏约束。268个工具中的每一个都可以配置为自动授权、先询问或永不使用。四条基线规则适用于所有情况：不损害网络、绝不暴露凭据、绝不越权行事、绝不在其他租户中操作。每项任务都有完整的审计追踪。

一个重要的设计标准是治理应位于Extreme Exchange内，而不是Platform ONE内。“你无法从内部治理某样东西，”Bukhari说。“那样就会出现失控代理。”如果运行代理的系统同时控制其权限，你就没有控制平面，只有一套荣誉制度。

Exchange zones是更大的赌注

网络会生成关于位置、移动和行为的密集实时遥测数据，远超运营所需，而云平台会丢弃其中大部分数据，因为传输成本高昂。Bukhari表示，有价值的用途往往受限于四个边界：主权、本地化、生存能力和经济性。

创新之处在于算力从何而来。高端接入点拥有四到八个核心，通常却只使用其中一个，因此企业已经在为悬挂在天花板上、处于闲置状态的算力付费并供电。在一个医疗演示中，一款跌倒检测应用完全运行在接入点上，该应用结合了摄像头画面、Wi-Fi定位和寻呼功能，以找到最近的响应者。第二个演示使用西雅图海鹰队的比赛数据来预测登机口拥堵情况，并显示一些球迷需要步行七到八分钟才能到达最近的专卖店。

“这不是一个网络管理用例，”Bukhari说。“如果没有丰富、实时的遥测数据，这些用例根本无法实现。”这就是战略要点。回报流向运营、设施和球迷体验，为网络领导者提供了他们很少拥有的东西：一个收入故事。

Zones将于2027年出货，演示应用是与设计合作伙伴合作构建的。该模式需要一个真正的应用目录，因此Extreme将其与一个免费、仅限受邀者的前沿部署工程计划配对。定价将基于消费量，以“代理操作”计量。正如Grill所指出的，大多数组织目前尚未为其任务成本定价，因此他们将难以判断价值。

主权关乎许可

正如预期，最有价值的见解来自客户小组。伦敦癌症研究所CIO Jonathan Monk管理着大约9 PB的数据，但性能并不是他构建主权AI的主要原因。“当我们询问组织内的人，使用AI的最大障碍是什么时，答案是：我不确定我是否被允许使用，”他说。

Extreme合作伙伴ARO的首席企业架构师Andrew Beynon将此与影子AI联系起来。他说，目标是“让合法采用AI的旅程比转向非法采用更容易。”Monk称之为建设“铺好的道路”。业界将主权视为合规成本，但这些客户将其视为采用加速器。

利物浦足球俱乐部IT运营总监David O’Neill对AI提出了平衡的看法。“虽然AI是一个答案，但它不一定是那个答案。”Bukhari强调了下一个挑战：“采用不再是问题。问题在于采用的优化。”在AI生成的产品规格膨胀到200页后，Extreme将其限制在三页。

给IT专业人士的建议

将网络团队纳入AI计划。如果网络团队不参与，关于流量、推理位置和数据驻留的决策将在不了解这些方面的人缺席的情况下做出。

将治理与执行分离。检查代理权限、审计日志和终止开关是否位于代理运行所在的系统之外。

盘点你的网络丢弃的数据。确定你已经生成的位置和占用遥测数据，以及哪些业务部门会付费使用它们。

对边缘计算的计算进行压力测试。询问在射频需求高峰期间工作负载如何排定优先级，以及哪些模型大小现实上能适配接入点。

先为你的任务定价。如果没有当前工作的基线成本，就不可能评估基于消费的AI定价。

最终思考

Extreme无法在支出上超过其更大的竞争对手，因此它押注于速度和专注，作为一家纯网络公司。Agent ONE的数据表明，这在运营方面正在取得回报。

Exchange zones是更大胆的想法。将已安装的接入点和交换机转变为分布式、集中治理的推理架构，这比我从Extreme更大竞争对手那里看到的任何东西都更有雄心。它也未经证实，而在AI时间里，2027年还很遥远。正如Beynon所说，“今天的知识是有保质期的。”

Extreme前进的方向是正确的。30年来，网络一直是最重要的基础设施，但在它出故障之前，没有人愿意谈论它。AI使网络成为连接数据、算力和人员的系统，也可能成为运行AI的系统。早早看到这一点的网络专业人士将在其组织下一步走向中扮演重要得多的角色。

Zeus Kerravala是ZK Research（Kerravala Consulting的一个部门）的首席分析师。他为SiliconANGLE撰写了这篇文章。

照片：Zeus Kerravala