思科公布了企业级 AI 基础设施的全新蓝图，旨在以安全性、速度和治理为核心，释放 AI 代理工作负载的潜力。此次发布扩展了思科与 NVIDIA 合作的“安全 AI 工厂”，涵盖了新的用例，其中最引人注目的是检索增强生成 (RAG) 管道的加速。这能够加快数据提取和检索速度，使 AI 代理能够安全地实时访问所需信息。
Agentic AI 的构建模块
该架构的基础是思科 AI POD，它现已与 VAST Data AI OS 的关键组件 VAST InsightEngine 紧密集成。这些 AI POD 将原始企业数据转换为 AI 就绪数据集，并利用 NVIDIA AI 数据平台参考设计来简化性能和部署。
在这些 POD 内部，思科的 UCS 服务器产品组合搭载 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU，提供专为下一代 AI 应用量身定制的高性能计算能力。思科 RTX PRO 服务器是首批采用 NVIDIA AI 数据平台参考设计的系统之一，进一步巩固了思科作为企业级 AI 基础设施提供商的地位。
在网络方面，思科的高性能以太网可确保计算和数据节点之间的无缝连接。结合 NVIDIA 加速计算和 AI 软件，该统一堆栈可降低延迟，使 AI 模型和代理能够更快速地与业务数据交互。
思科计算高级副总裁兼总经理 Jeremy Foster 强调了代理 AI 的变革潜力，并指出思科与 NVIDIA 和 VAST 的合作对于构建支持企业 AI 采用下一章的架构至关重要。
NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 补充道，代理 AI 的未来取决于能否在推理过程中安全地利用企业数据作为基础和上下文。他强调，此次合作旨在创建一个统一的平台，用于可扩展的 AI 代理部署。
VAST Data 战略联盟总裁 John Mao 表示，VAST InsightEngine 与思科 AI POD 的集成是“一项关键进展”。他补充道，此次合作标志着安全、协作的 AI 代理新时代的开始，其规模之大前所未有，尤其是首次针对 RAG 加速优化的集成设计。
满足企业 AI 基础设施需求
Agentic AI 带来了独特的基础设施挑战。企业的目标是部署能够与人类以及其他智能体交互的 AI 代理，以解决复杂且多步骤的问题。为了实现这一目标，基础设施必须满足以下要求：
- 减少 RAG 管道中的延迟，将数据检索时间从几分钟缩短到几秒，以实现近乎实时的人工智能响应。
- 可扩展性设计，因此多个代理和工作负载可以同时高吞吐量运行，从而支持企业规模的高级推理和动态学习。
- 安全性和治理已融入架构，包括基于角色的访问控制、合规性功能和审计准备，确保敏感数据受到保护，同时仍然推动人工智能创新。
通过将计算、网络、存储和治理结合到统一的解决方案中，思科的安全 AI 工厂为企业提供了大规模部署代理 AI 的可信框架。
可用性
思科 AI POD 现已开放订购，该产品搭载 VAST InsightEngine，由 NVIDIA AI 数据平台提供支持。这款经过 RAG 优化的设计是思科 AI 服务 POD 系列的首款产品，旨在支持各行各业的多样化企业用例。
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