思科董玉玲：以连接、安全、可视化来构建可信的AI生态
专题：中国国际服务贸易交易会-2026中国AIGC创新应用交流会
服贸会专题活动“2026中国AIGC创新应用交流会”于9月10日在北京举办，主题为“智启未来 应用无界——从模型创新到场景落地”，思科大中华区副总裁董玉玲出席并演讲。
以下为演讲实录：
各位领导、各位嘉宾，上午好。非常开心有机会在这里跟大家分享，在整个AI的生态里，思科作为一家头部的IT企业，我们一直专注在从连接、安全一直到可视化，这几个方面，为客户提供AI服务。
因为思科提供的服务面比较广，今天我只想专注在一点，就是在智能体飞速发展的今天，在企业规模化部署智能体的时候，会碰到哪些问题，针对这些问题，思科有哪些解决方案？最后再看一下客户的案例。
在讲思科解决方案之前，我先分享一下目前的市场状况：
第一个大家达成的共识就是，推理正在成为企业新的负载。以前我们谈到AI的时候，大家关注的都是大模型的训练，但是在今年7月份，AMD的苏博士提出来，在2026年推理将会消耗全球AI算力的60%左右，这样的一个预测也得到了业界的广泛认可，背后的 驱动力 就是智能体飞速蓬勃的发展。
第二我们可以看到智能体无处不在，以前的智能体可能是一个单一的设备，单一的应用，现在智能体从单一的服务器到我们身边的每一台笔记本，每一个空间，路由器、交换机以及企业的业务流都有大量的智能体。在智能体无数不在的时代，万亿的智能体对整个网络的消耗是非常大的，一个普通的Agent对网络数据流量的消耗，基本上是一个普通人类的20倍，这样的一个数据，对于企业整个的IT就造成了一个新的要求。
第三就是 Token变成了一个新的货币，因为我们企业的创新，AI的部署，最后的体现方式，其实都是Token。Token对传统的IT的预算模型有了新的冲击。我在这里想要分享一下思科，我们的Agent的部署情况。我们的新财年从8月份开始，思科从这一个财年开始，我们会用一个季度的时间为全球8万多员工，每人部署一套属于自己的Agent，这个Agent，同时会有一个看板，每个人都可以实时地看到我用的什么模型，我的Token的消耗量是多少？同时最重要的是下面有一个表会告诉大家，每个人自己消耗了多少钱。所以就可以看到整个IT预算，每个人都在参与，这就是Token带给我们的变化，给我们的整个的工作带来了很大的不确定性，到处都是智能体，到处都是Agent，我们看到万亿的Agent在跑的时候是自主的调用系统，软件，海量的数据，所以安全最后就成为一个重要的瓶颈，安全的控制成为企业最终奔跑和竞赛的壁垒。
在这样的一个情况下，我们可以看到，整个的AI不再是一个单一的应用，它成为贯穿整个企业全新的运营层，在这种情况下，企业在大规模部署AI的时候会面临很多的壁垒，在这里我主要分享三个壁垒。
第一个组成我们可以看到，一个没有经过调优的大模型，它整个的准确率只有70%左右，意味着什么？意味着3次提问，可能就有一次是一个不正确的回答，大家想如果是这样的一个高比例的话，怎么才能够指导生产，肯定是不敢去上生产的，这个是大家意识到的一个共识。
第二个共识，既然评估不精准，我就开始进行评估的投入吧，但是由于时间的限制，由于费用的限制，只有57%的企业认可评测价值，但受时间预算制约，评测开展不足。在评估的精度、评估的投入都不足以支撑的情况下，安全围栏就出现了大的漏洞，也就是说62%的故障是安全围栏根本堵不住的。
这就存在一个恶性的循环，从一个评测精度不足到安全防护存在盲区，安全防护存在盲区引发了业务的风险，这是第一个部分。
第二个部分是评测的高额成本导致企业仅能做一些抽样的检测，抽样的检测就导致覆盖不全，反过来风险依旧发生。
很多时候我们可以看到，企业的AI部署或者执行没有到位的时候，并不是我们的大模型不好，而是我们在评估过程当中没有尽善尽美的工具。
我在这里不讲思科的解决方案，我就以两个北美头部的金融客户为例，他们采用了思科帮他们进行AI的治理之后，它的业务成果体现。
第一个，一个头部的银行客户，它有自己的大模型，它的CIO，2026年的一个年度考核指标就是让这个大模型必须上线，这个大模型已经在内部调优运行了14个月，但是这14个月，它的评测指标，精准指标从70%提高到85%之后，就再也提升不上去了。大家知道其实在美国，金融客户想要让大模型去指导业务，它是有指标限制的，叫MRM，这个指标的限制是到90%，这就意味着它没有办法去投产，没办法去投产，它就没有办法去给它3万名左右的理财员做业务的支撑，其实它是有专门的研发人员和评测团队，每天是要做40个以上的评测，但是14个月以来也没有提升指标。经过思科和它一起进行部署解决方案之后，我们可以看到它的评测的准确率提升到了95%，远远高于美国政府和金融机构的要求。40个以上的AI的应用平稳的上线，CIO的年度考核目标就这样实现了，这就是我们看到怎么在智能体大规模上线的第一个案例。
第二个案例是北美一个头部的金融集团，它也一样，CEO的下给CIO的指标是要看到在今年6月30日他们的智能体上线，同时AI变成支持整个集团的智能底座，为其中1/4的业务板块，3.8万名前线员工提供技术保障的支持。同样也是在这样的一个时间紧、任务重的情况下，也是和思科一起引入了可视化的解决方案之后，我们在短短的时间内解决了客户所有的问题，38000名他们的一线员工就可以给客户利用大模型提供更好的服务。同时我们可以看到整个的大模型成为了集团AI的底座。
这两个案例都体现了思科以连接、安全、可视化来构建可信的AI生态，助力企业实现AI价值的最大化，其实这也是在AI时代思科的价值。我们不仅为我们所有的客户提供网络连接，我们更希望帮助客户在整个智能体无处不在的 新世界 里，我们提供一个安全、可控、高质量的AI架构，让我们大家抓住AI红利的同时能够保护安全边界。
我的分享就到这里，谢谢大家！