更新于美国东部时间17:29 / 2026年10月26日
企业在从人工智能实验迈向自主运营的过程中，应当关注哪些方面
客座专栏：宙斯·克拉瓦拉
过去三年，企业级人工智能对话的核心议题在于模型能够说出什么。而未来三年，焦点将转向系统被允许做什么。这是一项更为棘手的问题，单靠更强大的模型难以解决。
10月28日星期三，我将赴波士顿参加由慧与科技公司赞助的彭博科技盛会：“构建智能体驱动的企业”。会议议程聚焦于那些将部署并应用智能体 AI 的人士，其中包括来自梅赛德斯-奔驰北美及其他地区的首席信息官、Booking Holdings 和嘉年华集团的首席安全官、雅诗兰黛集团的数据、分析与 AI 负责人，以及慧与科技全球网络领域首席技术官詹姆斯·罗伯逊。
企业的参与至关重要。供应商可以谈论自主运营，但何时以及如何启用它，最终还是由操作人员决定。
此次活动距HPE网络投资者日仅一个月，当时该公司指出，网络已从单纯的“管道”转变为支撑人工智能的战略性基础设施。“人工智能正在重塑技术栈，使网络变得更加战略化，”HPE网络业务执行副总裁、总裁兼总经理拉米·拉希姆表示。投资者将此视为一项增长叙事；而首席信息官则应将其理解为一种运营模式的变革——因为支撑人工智能运行的基础设施，正日益被要求实现自我运维。
以下是五件值得关注的事项，这些内容对首席信息官、首席技术官以及企业高层管理者都至关重要。
问题已从洞察转变为行动
生成式AI已使洞察力成为基本门槛。如今，大多数企业拥有的建议数量之多，已超出其实际可执行的范围。真正的问题不再是“AI能否生成洞察？”而是“我能否信任AI系统在每一步都无需人工审批便采取行动？”
一个会撰写糟糕邮件的 AI 智能体，可能会带来尴尬的时刻。而一个会更改网络策略、重新路由流量或隔离设备的 AI 智能体，一旦出错，就可能让企业业务中断。我将致力于了解各组织如何划定界限：哪些操作可以完全自动化，哪些需要人工审批，又有哪些仍需手动处理。
以我的经验来看，最顶尖的公司并不会把自主运营视为一个开关式的功能。他们将其视作一种循序渐进、逐步演进的系统能力，一次只聚焦于某一类行动。
正常运行时间是错误的衡量标准
在“网络投资者日”上，HPE公司园区与分支机构业务的执行副总裁兼总经理苏贾伊·哈杰拉提炼出了该公司自驱动网络背后的理念：“‘可用’并不等同于‘良好’。”在任何有关人工智能运维的讨论中，请牢记这一点。一个网络即便完全可用，也可能导致视频通话质量不佳，或使人工智能工作负载陷入停滞。
这种转变——从衡量基础设施健康状况转向衡量用户与业务成果——是实现自主运维的先决条件。如果系统无法从用户视角判断问题的特征，就无法让其自行解决问题。
在投资者日上，最典型的案例来自一位客户。ServiceNow公司的数字核心服务高级总监萨吉夫·奈尔（Sajeev Nair）指出，多年来，各种单点产品不断“在本已碎片化的遥测数据中制造新的割裂”。他表示，经过整合后，原本每年需要2000至3000小时的人工工作量，如今已降至不到60小时。
在活动中，我也希望能与从业者们探讨他们在智能体驱动时代如何定义成功。我预计，大家的答案会聚焦于那些能够推动业务发展的成果，例如为工程师节省的工时、从未进入工单队列的事件，以及新服务更快的价值实现周期，而非单纯关注人员编制的缩减。
网络正逐渐成为人工智能基础设施，而不仅仅是连接工具
拉希姆在投资者日上强调了一个每位为人工智能项目提供资金的首席信息官都应认真对待的观点：企业可以在图形处理器上投入数十亿美元，但如果网络无法满足性能需求，“这些资源就无法得到充分利用”。
HPE路由业务负责人AE Natarajan解释了为何AI流量与众不同：上行与下行流量更加均衡，AI流量无法像视频流量那样被缓存，而且代理程序会全天候产生流量。“数字用户不会入睡，”他表示。
当代理成为网络中的新型用户时，网络必须识别其身份、明确其访问权限，并了解其行为模式。这使得网络不仅是一个传输层，更成为人工智能的身份与策略管理层。这也正是基础设施、安全与治理预算开始趋于一致的领域。
安全领导者将引领自主化的步伐
演讲嘉宾阵容引人注目：在一场交流活动中，三位演讲者分别领导着不同的安全机构。在大多数企业中，决定自主运营推进速度的将是首席信息安全官，而非首席信息官。
安全领导者正面临一个两难问题。一方面，AI 智能体需要访问系统、数据以及彼此，这导致非人类身份的数量与日俱增，而传统的零信任模型并未为此类场景设计；另一方面，攻击者如今也拥有了 AI 技术。Anthropic 的 Claude Mythos 已帮助经审核的组织识别出超过 1 万个高危或严重级别的漏洞，且这一能力有望进一步普及。这也使得那些老旧、已停止支持的网络设备直接成为攻击目标。
在我与安全和网络专业人士的交流中，“神话时刻”成为推动环境现代化的一记警钟。当前，有大量网络基础设施的使用年限已超过十年。这些较老的交换机和路由器缺乏应对人工智能生成威胁所需的功能集。
HPE公司SASE与安全业务的高级副总裁兼总经理戴维·休斯在投资者日上指出，“网络即传感器”能够识别威胁，而网络本身也能对这些威胁加以遏制，从而将零信任理念扩展至各类代理和设备。我想听听，首席信息安全官们是将自主性视为需要管控的风险，还是视为不可或缺的防御手段。
我的观点是，两者兼而有之。人力速度的安全运营难以跟上机器速度的攻击，因此企业为自主运营所构建的同一信任模型，也将决定其自身的防御能力。
这些阻碍因素大多来自人为和运营方面
问问从业者，是什么在拖累智能体 AI 的发展，你很少会听到“模型”这个词。人们谈论的更多是数据碎片化、传统基础设施、责任界定不清、技能缺口、成本问题，以及最重要的——信任。
在投资者日上，HPE 将自动驾驶网络中的“信任”描述为以证据为基础的，系统会在自主采取行动之前，向运维人员展示其推荐方案及背后的理由。这的确是一种正确的做法，但前提是必须具备高质量的遥测数据，而许多组织恰恰缺乏这一条件。Rahim 还提醒道，当采购方听到供应商宣称其产品具备自动驾驶能力时，“你真的得深入探究，才能看清其中究竟有多少真正实现”。
在活动中，我还将探讨备受关注的代币经济学话题。彭博情报的软件分析师尼拉杰·帕特尔将出席活动，而投资回报率的讨论正是许多智能体 AI 项目陷入停滞的关键所在。领导者需要证明，自主性不仅能降低成本或开辟新的收入来源，而不仅仅是能在试点项目中奏效。
这对企业领导者意味着什么
对于那些希望将人工智能试点项目推进至自主运营的首席信息官和首席技术官，我建议采取以下四个步骤：
定义您的自主级别。确定哪些操作可由人工智能独立执行，哪些需要人工审批，哪些必须保持手动操作。每季度审查该清单，并根据实际结果予以更新。
首先修复数据。自主运维依赖于一致的端到端遥测。像ServiceNow那样整合工具与控制平面，往往是确保这种一致性的最快途径。
将零信任扩展至 AI 智能体。对智能体行为实施身份感知访问、最小权限策略和持续监控，并将其贯穿整个网络，而不仅限于单个应用内部。
淘汰那些无法修补的资产。清点已停止支持的基础设施，并在人工智能驱动的攻击利用它们之前将其替换。
最后的想法
迈向自主化运营的胜利，并不会属于拥有最佳模型或最多GPU的企业。真正的赢家，将是那些能够构建起信任、数据与基础设施，从而让人工智能安全运行的企业。正因如此，这一阵容令我倍感关注：它将负责系统可用性、安全性以及业务成果的各方负责人，与各供应商同台亮相。
网络投资者日是一场精彩的AI“开胃小菜”，展示了HPE的自动驾驶网络已迈过演示文稿阶段。彭博社的这场活动才是重头戏，届时将揭晓首席信息官与首席信息安全官是否意见一致。
Zeus Kerravala 是 Kerravala Consulting 旗下 ZK Research 的首席分析师。他为 SiliconANGLE 撰写了本文。
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