Искусственный интеллект стимулирует эволюцию сетевых технологий

24.03.2026

Спрос на центры обработки данных (ЦОДы), в связи с развитием искусственного интеллекта, стремительно растёт, что создаёт значительную нагрузку на сетевую инфраструктуру, связывающую их между собой. Сетевые провайдеры стремятся снизить эту нагрузку, но это напряжение очевидно в многочисленных недавних проектах по расширению и усовершенствованию, связанных с внедрением ИИ во многие сферы жизни. О такой проблеме заявляют уже многие компании, работающие на всех уровнях сетевой инфраструктуры. Предлагаемые ими шаги основаны на необходимости, как увеличения пропускной способности сетей, работающих между узловыми дата-центрами, активно размещающими у себя целые стойки серверов под нагрузки искусственного интеллекта и облачных технологий, так и минимизации задержек на периферии всей сети (то есть, небольшие провайдеры, мобильные операторы и конечные пользователи).

Специалисты в этой области утверждают, что три волны трафика, связанного с искусственным интеллектом, создадут нагрузку на существующие сетевые архитектуры, потребовав полной перестройки инфраструктуры от дата-центров до периферийных узлов маршрутизации трафика. Первая волна исходит от так называемых «чат-ботов», работающих по принципу «клиент задаёт вопрос, сразу получает ответ» - глобальные сервисные платформы, продающие такую услугу малому и среднему бизнесу, имеют очень резкие скачки трафика, когда использование ИИ мгновенно возрастает, а затем использование вычислительных мощностей сразу же падает. Современные сетевые архитектуры уже научились эффективно справляться с такой неравномерной нагрузкой.

Следующая волна трафика, обусловленная искусственным интеллектом, исходит от агентного ИИ, который призван усилить пиковые нагрузки от чат-ботов и превратить их в устойчиво высокий уровень активности. Тут уже, с развитием бизнес-стратегий, информационные потоки становятся гораздо более устойчивыми и продолжительными. Поэтому нынешние инфраструктуры просто не рассчитана на такой уровень трафика, загружающего оптоволоконные сети на постоянной основе.

Третий вариант для заполнения и перегрузки пропускной мощности — это, так называемый, «физический ИИ» со всеми его задействованными многочисленными устройствами Интернета вещей (IoT) для периферийных вычислений. С активным развитием систем наблюдения/охраны, автономных транспортных средств, умных домов и т.п., ему требуется больше вычислительных ресурсов на периферии сети и сетевых технологий, что только увеличит требования к крупным узлам.

Эти два последних типа трафика приводят к повышению требований к инфраструктуре, как в конечных/периферийных узлах сети, так и в центрах обработки данных, причём в последних также необходимо соблюдать ограничения по электропитанию. Кроме того, необходимо переосмыслить все аспекты, от Wi-Fi до маршрутизации и коммутации, так как специалистами рынка телекоммуникаций прогнозируется увеличение расходов на коммутационное оборудование Ethernet для корпоративных сетей, поскольку предприятия всё охотнее инвестируют в сети с большей пропускной способностью, а широкое использование агентов искусственного интеллекта предъявит новые требования к локальным сетям.

Пока ещё слишком рано точно определить, как это будет происходить, но характер трафика, объёмы и чувствительность к задержке, вероятно, изменятся, что создаст возможности для дифференциации продукции со стороны поставщиков коммутаторов для компаний. Предприятия осознают важность высокопроизводительной локальной сети, особенно при планировании внедрения сценариев использования ИИ. Этот огромный спрос уже вынуждает поставщиков избирательно подходить к решению проблемы.

Эта проблема стала напрямую касаться компаний, предоставляющих мобильный интернет - речь идёт о времени передачи данных по оптоволоконной сети от вышки до вышки в обе стороны. Представьте, что расстояние между вышками составляет около 48 км в сельской местности и гораздо плотнее они расположены в городах. Задержка при маршрутизации на каждом таком отрезке составляет миллисекунды, но при прохождении нескольких десятков таких узлов, накапливается иногда до 3 секунд времени. Но в случае с дополненной и виртуальной реальностью желательно, чтобы задержка составляла менее десяти миллисекунд. И это при условии большого объёма данных в дуплексном режиме. Многие операторы сотовой связи вплотную сотрудничают с разработчиками приложений, чтобы устранить этот дефицит задержки путём точной настройки возможности обработки данных внутри гаджета (устройства интернета вещей или автономного транспортного средства) для определения того, какие данные необходимо передавать туда и обратно по оптоволоконной сети.

Многие компании пока вообще не понимают, насколько им нужно инвестировать в периферийный ИИ для обработки трафика, когда они не знают, кто конечный бенефециар этого процесса? Существует множество ограничений по мощности, связанных с созданием центров обработки данных для ИИ: электроэнергия, которую иногда надо буквально забирать из общегородской энергосети, а также место размещения центра обработки данных и наличие множества быстродействующих графических процессоров. Но самым дефицитным ресурсом для таких дата-центров остаётся пропускная мощность каналов передачи данных. Тем более, что постоянно требуется расширять эти каналы. А растущее использование ИИ приведёт к удвоению продаж оптических трансиверов Ethernet, используемых в таких кластерах.

Если рассуждать глобально, то требуется запланировать создание специализированных сетей подключения искусственного интеллекта между этими точками и крупными центрами обработки данных, обладающими необходимой мощностью, размером и масштабом для размещения графических процессоров под рабочие нагрузки искусственного интеллекта. Существующие системы не приспособлены для удовлетворения потребностей следующего поколения облачных вычислений. Для таких задач требуется огромное количество оптоволокна и усилий по его прокладке, так как это действительно стало совершенно иным сегментом по сравнению с некоторыми другими услугами экономики облачного сервиса.

А взрывной рост числа кластеров операторов центров обработки данных в сельской местности лишь усугубляет существующие проблемы построения сетевой архитектуры. Вместо того чтобы прокладывать магистральные каналы связи к крупному мегаполису для поиска нейтрального соединения, создание новых локальных соединений может оказаться гораздо эффективнее для оператора. Уже была озвучена идея о специализированных сетях, которая предполагает использование большего количества тёмного волокна для соединения объектов. Распределённые центры обработки данных вызывают всё больший интерес у крупных компаний, которые стремятся превратить множество разрозненных дата-центров в единые «суперфабрики ИИ».

Ожидается, что эти фабрики будут взаимодействовать друг с другом в основном посредством распределённого и сегментированного обучения и подкрепления в промышленных масштабах. Они также будут взаимодействовать с уже перегруженной архитектурой Cloud 1.0 в крупных мегаполисах, для распределения вывода результатов, обмена данными и моделями с партнёрами/клиентами. Помимо тёмного волокна, команды крупных разработчиков нейросетей хотят, чтобы сетевая инфраструктура, поддерживала рабочие нагрузки следующего поколения, используя программируемые базовые сети. Это позволило бы операторам использовать полосу пропускания от собственных помещений до облака и создавать необходимые коммутационные сети, при этом SD-WAN и туннели защищённого доступа (SASE) помогали бы обеспечивать безопасность рабочих нагрузок.

Как публичные, так и частные интернет-сети должны стать быстрее, а также более безопасными, распределёнными и программируемыми, чтобы соответствовать новым требованиям времени. Большинство архитектурных основ, определявших облачные технологии первого поколения, устарели и не могут поддерживать требования новой эры развития больших данных. Необходимость опережать спрос приведёт к значительным инвестициям в сетевую инфраструктуру в ближайшие несколько лет. Это будет включать как расширение этих сетей, так и внедрение технологий для повышения эффективности развертывания, и эти инвестиции должны оставаться согласованными с расширением центров обработки данных, использующих искусственный интеллект.