Agentic AI重塑网络需求：KPMG称推理工作负载驱动高速连接需求

行业背景

随着生成式AI从模型训练转向大规模推理部署，网络基础设施正面临新的压力。KPMG美国技术负责人Phil Wong在接受RCR Wireless News采访时指出，Agentic AI的兴起将彻底改变数据中心间的流量模式。Agentic AI不仅需要与云端企业数据系统频繁交互，推理负载还可能向网络边缘扩散，从而催生对高带宽、低延迟光纤连接的强劲需求。

市场影响

这一转变对AI基础设施的投资者和运营者影响深远。目前，资本支出高度集中于计算（GPU）容量，但Wong强调，每新增一吉瓦计算能力，都对应相应的连接需求——且随着工作负载从训练向推理迁移，这一比例将上升。这意味着网络设备商、光纤运营商和云服务商将迎来新的增长机会。同时，电力供应已成为比供应链延迟和劳动力短缺更严峻的瓶颈，部分超大规模数据中心因电力延迟和成本飙升已取消已承诺的容量。

竞争格局

受益者： 光纤运营商和高速互联硬件厂商（如Ciena、诺基亚等）有望获得新路由建设订单。专注推理优化和边缘计算的云平台（如AWS Local Zones、Azure Edge）可能抢占先机。

承压者： 位于传统数据中心枢纽的基础设施运营商可能面临需求外流。电力供应不足地区的AI项目将延迟或取消，影响相关设备供应商。

跟进者： 电信运营商和网络服务商需评估向偏远AI园区部署光纤的投资回报率，这些路线通常不经过传统人口与商业中心，营收模式面临挑战。

企业启示

• 企业应关注以下方面：
• 推理成本管理： 随着token消耗激增，企业需主动优化Agentic架构，减少不必要的推理调用，并采用更高效的模型。
• 网络规划前置： 若计划部署大规模AI应用，需提前与网络服务商协调光纤和边缘节点资源，避免因连接瓶颈影响延迟敏感型业务。
• 电力策略： 数据中心选址需优先考虑电力可用性，并评估绿色电力配套方案，以降低长期运营风险。

未来展望

未来12个月： 推理基础设施投资将加速，光纤建设订单增加，但电力限制可能拖累新项目投产进度。

未来24个月： Agentic AI企业应用普及将推动网络流量攀升，催生新一代推理专用网络架构。运营商开始针对偏远AI园区推出差异化定价模型。

未来3年： 物理AI（如机器人、自动驾驶）入市可能进一步将推理流量推向边缘，彻底重塑网络拓扑。高效模型与边缘计算结合将部分缓解带宽压力，但核心网络仍需持续扩容。