思科AI订单激增超20亿美元事件解析:企业AI市场风向与未来走势

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作者：微信文章


算力竞争落幕，应用层成为主战场。数据孤岛、难量化成为基建热难掩的应用困局。在这场战争中，AI Agent集成将成为竞争焦点，破局生产力。

最近科技圈被思科的财报刷了屏，这家老牌网络巨头凭借AI基础设施订单，在2025财年斩获了超过20亿美元。

这事儿不只是硬件厂商的胜利，它也像是一个信号弹，预示着企业级AI市场正从“谈论AI”进入“建设AI”的阶段。

不过基建的热闹只是故事的A面，B面则是企业在AI软件应用和集成上正在经历的阵痛与变革。今天，咱们就借着思科的热点，聊聊企业AI市场的真实图景和未来走向。

01

基建先行，AI落地的“硬件”信号

咱们先看数据，思科在2025财年第四季度的营收达到了147亿美元，同比增长8%，其中AI基础设施订全年累计超过20亿美元，是最初目标的两倍还多。这些订单主要来自那些需要构建大规模AI集群的“Webscale”客户，也就是我们熟知的云服务巨头和大型科技公司。他们采购的不是别的，正是路由器、交换机这些网络设备。

这说明什么？说明AI的运行和对网络提出了前所未有的要求。

大模型训练和推理产生的数据洪流以及AI应用对低延迟的苛刻需求，都迫使企业必须升级他们的“数字高速公路”。思科自己的一份研究也指出，AI工作负载可能让现有网络基础设施的压力翻倍。所以思科订单的激增本质上其实是整个行业在为AI时代的到来做最基础的准备。

而这股基建热潮，也让英伟达之外的传统硬件厂商找到了新的增长曲线。



02

应用层的困境：企业AI的真实挑战

然而，路修好了，车能不能跑起来，跑得好不好，就是另一个更复杂的问题了。硬件之下，是企业在AI软件应用层面普遍的挣扎。根据IBM在2025年初的调研，尽管有高达97%的CEO计划整合AI，但只有1.7%的人觉得自己完全准备好了。这种巨大的认知差距背后，是企业AI落地的几大“拦路虎”。

在这里首当其冲的就是数据问题，AI的智能源于数据，但其中绝大多数企业的数据都处于“孤岛”状态。比如销售数据在CRM里，客服记录在工单系统里，产品信息在ERP里……这些系统各自为政，数据格式、标准都不统一。因此AI模型如果只能“看到”一部分残缺的数据，其分析和决策能力自然就会大打折扣。一份行业报告也指出，数据质量和可用性问题是企业AI应用失败最根本的障碍。

其次就是集成的复杂性，企业想让AI赋能现有业务流程，就必须将AI模型与各种软件系统连接起来。这通常意味着大量的开发工作，需要处理复杂的API接口、身份验证和数据同步。而更麻烦的是，很多企业还在使用没有API的“古董级”遗留系统。这种集成上的困难，导致AI项目往往只能停留在小范围的试点，难以规模化推广。波士顿咨询集团（BCG）的研究显示，有高达74%的公司在实现和扩展AI价值方面遇到困难，这也和集成挑战密切相关。



03

AI智能体的崛起与集成困境

为了解决这些问题，业界将目光投向了AI Agent，也就是AI智能体。Gartner预测，到2028年，33%的企业软件将包含AI智能体。不同于简单的聊天机器人，AI智能体是能够理解目标、自主规划并执行任务的系统。它被看作是未来的“虚拟员工”，能够跨应用操作，完成预订、报销、数据分析等复杂工作流。

这种趋势正在重塑企业软件的架构。传统的SaaS架构分为数据层、逻辑层和表示层，而未来的架构将演变为数据层和“代理AI层”（Agentic AI layer），AI智能体就将成为用户与软件交互的新入口。但问题又来了：

这些智能体如何与成千上万的应用程序进行交互？

目前这个问题最主流的答案就是API。然而直接让大模型调用传统API面临着诸多挑战，比如“选择悖论”：一个企业级应用可能有上百个API接口，但大模型很容易在选择用哪个接口时“犯迷糊”。

此外，因为API文档是为人类开发者设计的，AI理解起来是有困难的，因此就需要开发者编写大量的“翻译”代码。而这些问题又极大限制了AI智能体的自主性和通用性。



也正因如此，一些新的技术路径开始涌现。除了为AI设计的模型上下文协议（MCP），还有更具颠覆性的思路。比如国内一些前沿技术，像实在Agent智能体，就在探索通过模拟人类操作图形用户界面（GUI）的方式，来直接与软件交互，从而绕开对API的依赖。这种技术的好处在于，无论一个软件系统多么老旧、是否提供API，只要人能操作，智能体就能学习和模仿。这不仅为解决遗留系统集成和自动化非结构化任务提供了全新的可能性，也印证了学术界对于GUI智能体在灵活性和普适性上优势的探讨。

04

关于AI智能体和API的关系问题

聊到这里，技术圈一个争议话题是：

AI智能体的终极形态是会彻底取代API，还是与API长期共存，形成一种新的协作关系？

支持“取代论”的观点认为，随着AI能力的飞速发展，未来的智能体将足够“聪明”，它能够像人一样通过观察和试错来理解并操作任何软件界面，就不再需要开发者预先定义好的、结构化的API。在这种模式下，API作为“中间人”的角色会逐渐淡化，软件之间的交互将变得更加动态和智能。

而“共存论”则更为普遍，这种观点认为，API和GUI操作各有优劣。API在执行性能关键、高可靠性和安全要求高的任务时，其效率和稳定性是GUI模拟无法比拟的。而GUI操作则在处理无API的遗留系统、进行可视化验证或需要模拟人类交互的场景中表现出色。



因此，未来的理想模式很可能是一种混合策略：AI智能体优先使用高效、安全的API执行任务；当API不可用时，则无缝切换到GUI操作模式作为补充。同时API本身也会不断进化，变得对AI更加“友好”。

然而不管答案是什么，它都清晰地揭示了企业AI的演进方向，那就是从简单的工具应用走向构建真正自主、能够深度融入业务流程的智能系统。思科的20亿订单只是这场宏大变革的序曲，真正的精彩大戏正在应用层和架构层缓缓拉开帷幕。

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