在很多AI算力集群中，不止是GPU，AI网络也是瓶颈

人工智能正在重塑对网络基础设施的需求，而许多组织尚未做好准备——包括一些提供AI服务的所谓“新云服务商”（如CoreWeave）。

分析机构Omdia的一项研究发现，许多GPU租赁服务商虽然已经扩展了计算基础设施以应对AI工作负载，但其网络基础设施正成为关键瓶颈。

报告警告企业客户，在选择AI计算服务时，不应只关注供应商的原始算力，而应更仔细地审查其网络能力。

新云服务商，或称“GPU即服务”提供商，正是为了抓住AI对GPU加速器巨大算力需求而兴起的。他们的客户包括微软等超大规模云服务商，也包括各类企业用户。

这意味着，AI性能越来越取决于它们在分布式环境和不同地理区域之间安全处理和传输数据的能力。然而，Omdia指出，不同新云服务商的网络能力参差不齐，从基础到高级不等，部分原因在于它们的业务起源不同。

例如，CoreWeave最初是加密货币挖矿业务，而Gcore则此前专注于内容分发或网络托管。

因此，Omdia表示，全球范围内新云服务商的网络战略正处于快速演变之中，随着对网络依赖性的增强，许多公司正急于通过合作、收购或自建方式来建设基础设施。

“网络基础设施将决定新云服务商的成败，”Omdia电信B2B研究总监卡米尔·门德勒（Camille Mendler）警告说。“从骨干网到边缘的低延迟、高韧性、安全连接已成为成功的基本门槛，尤其是因为数据主权问题涉及AI工作负载的传输路径。”她补充道。

全球网络服务商Lumen也加入了这一行列。其首席执行官凯特·约翰逊（Kate Johnson）向全球企业高管发出一封公开信，询问他们的网络是否已为AI做好准备，并推动网络升级以支持即将到来的AI应用。

约翰逊表示，传统上网络就像“管道系统”一样处于幕后。但在AI驱动的企业中，网络更像是“神经系统”——它负责控制与协调，决定你能跑多快，以及你的AI投资能否产生价值。

AI系统并不运行在单一位置，而是涉及云、数据中心和边缘端点之间持续不断的数据流动，因此网络必须具备适应性和动态扩展能力。

“新的企业劳动力由AI智能体和机器人组成。它们迅速扩张、全天候运行、贪婪地消费和生成数据，并与其他智能体、机器人和人类动态互动。”约翰逊在信中说。

“尽管大多数企业的AI应用仍处于早期阶段，但如今，超过50%的互联网流量是由这些‘自主员工’创造的。”她声称。

这一说法源自Imperva《2025年恶意机器人报告》，该报告指出，自动化流量现已超过人类活动，占所有互联网传输的51%。“要支持AI带来的新世界，网络需要像云一样完全可适应、可编程、按需消费。”约翰逊表示，并呼吁企业高管：“确保你的网络能支撑你正在构建的未来。”