每經記者｜黃婉銀    實習生 劉姝    每經編輯｜文多    

在人工智能（AI）技術加速滲透各行各業的當下，互聯網基礎設施的迭代與技術轉型成為焦點。在AI時代，互聯網基礎設施需適應混合辦公場景，因此互聯網服務行業的企業有必要積極進行技術轉型。

近日，思科公司（以下簡稱“思科”）大中華區資深副總裁兼首席技術官侯勝利接受《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪時表示，從技術角度看，AI正深度滲透各行各業，助力解決業務問題且技術演進迅速。此前企業有大模型與AI應用成本高的顧慮，而今年春節后，DeepSeek等公司取得技術突破，大模型應用成本隨之大幅下降。這讓企業更傾向于采用混合模式，比如金融企業的關鍵信息會使用私有大模型，但非關鍵信息可依托公有大模型或算力平臺。這樣做，能有效緩解資金壓力。

對于未來的AI技術，侯勝利認為有兩大值得關注之處：第一是從基礎設施到應用場景的全鏈條技術創新，這有望成為顯著增長點；第二是安全問題，這需要與技術創新同步關注，二者應共同構成未來幾年技術發展的核心方向。

思科公司大中華區資深副總裁兼首席技術官侯勝利 圖片來源：實習生 劉姝 攝

AI未來發展需技術創新和安全并重

NBD: 從商用和個人使用角度看，AI模型各有特點。您認為企業該如何運用AI，此外，個人在日常生活中該怎樣使用AI？

侯勝利：從商用角度來看，企業若要在內部應用大模型，需構建一個實時、動態的系統，用于核查企業內正在運行的大模型種類，尤其在基于云服務的多個大模型應用模式下，更要通過云端審查機制實現管控。

同時，企業需制定內部策略規范員工使用大模型的行為，這就需要搭建AI訪問平臺之類的管控工具。以思科為例，公司通過“bridge IT”平臺實現員工對ChatGPT等外部大模型的訪問管理，即在平臺中設置隔離機制，以此防止員工上傳公司商業機密、員工聯系方式等隱私信息，最終幫助企業安全合規地應用大模型。

個人使用（大模型的）可遵循三點原則：一是優先選擇主流大模型——如國際上的ChatGPT或國內的通義千問、豆包等，它們都是通用性較強的產品；二是通過不同模型間的答案交叉驗證，篩選出更可靠的信息；三是若發現大模型回答存在錯誤，主動與模型服務商溝通反饋，推動其優化迭代。

NBD: 互聯網基建的發展會大量耗電, 您怎么看待AI在可持續發展方面的挑戰？

侯勝利：從這個方面來看，AI的確是一把“雙刃劍”。一方面, AI縮小了數據鴻溝；另一方面，AI會需要更多的能源，算力、計算、網絡和存儲等都需要能源，這種需求相比以前是一個幾何級的增加。對此，有以下四種解決方式：

一是在網絡和算力設計時采用最優架構。例如采用兩層結構或其他創新設計，通過架構層面的優化提升效率。

二是多網融合實現資源整合。比如將以前的前端網絡、后端網絡、存儲網絡、管理網絡等進行合并，通過同一物理網絡承載2~3種不同業務與應用。

三是對核心設備進行低功耗升級，以此降低 GPU（圖形處理器）、CPU（中央處理器） 等設備本身的能耗。如思科推出的自研芯片“Silicon One”就是低功耗的，其能耗可降至以前設備的10%左右。

四是進行光纖光電轉換技術優化。在智能時代，光電轉換過程中存在高成本與高能耗問題。如果利用光傳輸技術、采光或者輝光技術，就可以大幅降低光電轉換能耗。

綜合以上多種方式，我們就可以實現物理設備的整體能耗大幅下降——降到以前的20%~30%。

NBD: 在Web 3.0（第三代互聯網）與AI時代背景下，思科能為企業提供哪些服務或者幫助？

侯勝利: 在AI時代與Web 3.0背景下，思科會基于企業的業務特性提供針對性方案。考慮到企業的業務大多基于云原生架構，且采用容器化部署模式，思科可通過容器化技術，對每個虛擬應用的數據流、業務狀態及流向進行監測。同時，思科會分析應用間交互耗時是否符合預期，從而為企業實現端到端的全鏈路管理與可視化呈現。

圖片來源：視覺中國-VCG211478193393

大模型易被攻擊 需要從各個角度保護

NBD: 您覺得Web 3.0時代的基建和Web2.0時有什么差別，需要重點關注哪些方面？

侯勝利：在Web 3.0時代，我認為有兩個關鍵要點值得關注。

第一個是去中心化的網絡架構。這種模式呈現出更復雜的網狀連接形態，使得不同部門之間的交互更加緊密。在此背景下，安全的重要性愈發凸顯。如何在這種全新的拓撲結構和應用架構中確保業務與應用的安全性和可靠性，這是亟待解決的問題。

第二個要點是用戶體驗。Web 3.0采用分布式的使用模式，甚至存在碎片化的連接場景。在此背景下，要如何讓客戶獲得持續且一致的使用體驗？

NBD: 您認為如何應對AI使用數據時的隱私保護問題？

侯勝利：AI技術的出現對安全領域提出了涵蓋隱私保護、非法調用等方面的全新要求。具體可從兩方面著手應對：

一方面是安全的AI訪問管理。企業IT管理人員或業務管理員需要明確系統中運行的AI應用類型，判斷其是否被合法調用并避免被濫用，同時，通過針對每個AI應用建立管控機制以確保其被合規地使用。

另一方面是建立面向業務開發人員的大模型安全防護體系。思科在今年初對業內所有主流大模型的測試發現，網絡攻擊它們時成功率高達60%~100%。因此，我們需要構建安全機制，包括驗證大模型可靠性、設置電子圍欄、實時監測攻擊風險并進行針對性防護。

另外，還存在“帶偏見”的大模型。它接收的數據越多，出來的答案越錯誤，所以我們需要從各種角度保護大模型。

當然，所有安全與隱私策略的落地，都需要企業IT人員與業務人員溝通后才進行基礎規則的定義。規則既可由人工設定后讓安全系統照此運轉，也可設置為由系統自我學習，讓它在與業務的交互中不斷提升智能化防護水平。

NBD: 思科在中國香港有分公司，香港為思科這類跨國企業發展帶來哪些便利條件？

侯勝利：香港“背靠祖國，聯通世界”的定位十分精準。從企業出海角度看，中國內地眾多出海的企業往往將香港作為國際業務總部所在，思科可憑借自身的全球運營經驗與在華的服務積淀，為中資企業出海提供全方位支持。

此外，香港特區在金融、娛樂、酒店、零售、會展等領域具備全球或亞太領先的產業優勢，蘊藏著豐富的合作機遇。思科可結合本地需求，將AI技術、安全解決方案及網絡升級技術（如從WiFi 5/6向WiFi 7迭代）深度融入各行業場景，通過技術賦能進一步釋放產業潛力，實現多方共贏的發展格局。