Репортаж от Wedoany，Компания Equinix представила Equinix Fabric Intelligence — сервис взаимосвязи на основе искусственного интеллекта, предназначенный для преобразования статической инфраструктуры сети в автономный двигатель роста бизнеса, чтобы справиться с сетевыми вызовами, вызванными генеративным и агентным ИИ.
Появление генеративного и агентного ИИ приводит к революционным изменениям в корпоративных сетях. Традиционные сети имеют статическую централизованную архитектуру, в то время как рабочие нагрузки ИИ распределены, и данные часто перемещаются между облаком, центрами обработки данных и периферийными устройствами. Энтони Хо, директор по решениям для продуктов Equinix в Азиатско-Тихоокеанском регионе, отмечает, что когда агентный ИИ начинает автономно общаться, ожидается, что количество соединений увеличится в 10 раз по сравнению с текущим уровнем. Агентный ИИ использует форму «Agent to Agent (A2A)», при которой несколько моделей ИИ и внешних инструментов автономно и многократно общаются друг с другом. Задержка в сотни миллисекунд, допустимая в традиционных сетях, не может удовлетворить потребности такого автономного диалога; сверхнизкая задержка менее 10 миллисекунд и точность на уровне микросекунд становятся обязательными условиями. Кроме того, агентный ИИ генерирует непредсказуемые всплески трафика, поэтому сеть должна обладать способностью к адаптации и динамическому обучению.
В отличие от традиционных SDN (программно-определяемых сетей), которые в основном автоматизируют подключение, Equinix Fabric Intelligence — это сервис взаимосвязи с поддержкой ИИ, направленный на достижение автономности сети. Этот сервис не только создает пути подключения, но и позволяет сети самостоятельно обучаться, реагировать и в реальном времени оптимизировать производительность, безопасность и стоимость на основе телеметрических данных. Его ключевой компонент «Fabric Super Agent» позволяет пользователям настраивать сеть с помощью естественного языка в повседневных инструментах, таких как Slack и Teams, без необходимости написания профессиональных скриптов или обработки ручных заявок, сокращая время развертывания, которое раньше занимало недели, до нескольких минут.
Данное решение уже показало результаты в нескольких клиентских кейсах. Компания Continental увеличила количество ежемесячных тренировок моделей в 14 раз за счет использования распределенных моделей ИИ; компания Zetaris ускорила разработку агентного ИИ в 6 раз, одновременно снизив затраты до одной трети; компания AiHPC ускорила перемещение медицинских наборов данных в 22 раза благодаря высокоскоростному частному подключению. Equinix уже начала эксплуатировать «Distributed AI Hub» на основе Fabric Intelligence, целью которого является поддержание суверенитета и соответствия данных, а также подключение и защита трафика, политик и управления ИИ через единую структуру. Компания преобразует свои сервисы в форму, с которой ИИ-агенты могут напрямую взаимодействовать программно, например, через протокол MCP (Model Context Protocol), способствуя эволюции инфраструктуры в сторону, более удобную для использования ИИ.
