人工智能领域的早期热潮曾聚焦于"构建"过程。在争相获取英伟达生产的H100 GPU的激烈竞争时期，许多企业致力于建设大规模集中式计算集群。但如今产业界正超越这种被夸大的预期，转向实际应用价值。AI正超越实验室，走向制造现场、流通卖场以及通信网络边缘。
在英伟达年度GTC大会上，思科发布了实现这一转型的蓝图。思科强调仅靠GPU性能不足以实现企业内部的AI部署，应将AI作为高附加值的生产线来对待。思科数据中心与互联网基础设施高级副总裁Kevin Wollenweber指出，网络的角色已从单纯的数据传输转变为支持AI模型训练与推理的核心组件。这尤其凸显了在AI工作负载从训练转向推理的过程中网络的重要性，并着力于提升数据处理速度。
思科与英伟达正通过将英伟达Spectrum-X以太网平台与思科UCS计算及Nexus管理相集成，以简化AI技术栈。此举旨在帮助企业降低整体基础设施成本，使其能专注于AI工作负载而无需承受"复杂性损耗"。
此外，通过将英伟达RTX Pro GPU集成至思科UCS边缘产品组合以强化物理AI基础设施，正推动"分布式智能"发展。预计这将解决移动通信网络存在的"移动边缘计算遗留问题"，并借此创造新的收益机会。
思科与英伟达的合作不仅限于硬件，更致力于加速AI应用进程。企业客户由此能更快启动基础设施，克服AI计算的"半衰期"难题。思科特别聚焦于缩短"实现首次智能应用的时间"。
思科试图通过"安全AI工厂"为客户提供在最小化供应链风险的同时实现AI产业化的基础。AI测试时代即将终结，对于正筹备向产业化时代转型的技术负责人而言，思科的发布提供了宝贵洞察。
