AI一直被列为影响网络行业的最重要的创新之一。这种影响在整个ONUG的2025年春季AI网络峰会上显而易见。然而，在AI对网络产生显著影响之前，它必须达到一定的成熟度水平，以支持实现现代网络所需的自动化。 

在会议上，Broadcom NetOps的首席技术传播者Jeremy Rossbach概述了企业在其网络运营中心（NOC）部署AI的发展框架。企业可以使用Rossbach和他的团队开发的这个五阶段路线图，以测试其网络是否已经准备好拥抱AI。该框架也得到行业专家的支持，作为在网络中部署AI的可靠方法。 

第1阶段。超反应操作 

AI网络成熟度模型的第一步是超反应操作，这是大多数传统网络方法的操作方式。Rossbach表示，这一阶段的网络操作依赖于手动网络管理流程，大多数组织已经超越这些流程。然而，在这个阶段，大多数企业不会在内部管理网络，而是选择将业务外包给主要电信服务提供商，例如AT&T和Verizon。 

具有超反应操作的企业网络堆栈仅限于局域网或广域网规模。虽然运营团队可能会使用手动网络监控工具，但系统和数据库没有集成。数据在网络基础设施之间孤立，管理需要高昂的成本，管理员需要高技能才能在内部运行企业网络。这推动了外包业务。 

第2阶段。反应管理 

AI框架的下一阶段是更反应性的网络管理方法。在第一阶段和第二阶段之间的某个地方，企业从电信服务提供商手中重新获得了对其基础设施的控制权。 

在这个阶段，网络管理员使用简单网络管理协议管理网络。这使他们能够收集各种指标进行监控，例如事件、警报、故障、日志和配置文件。这为管理员提供了对局域网基础设施的全面覆盖。 

然而，尽管有这些改进，网络管理员仍然只能通过被动方法解决问题。只有当用户报告问题时，他们才能开始修复网络中的问题，并且他们必须尽快修复这些问题。 

第3阶段。主动策略 

Rossbach说，在成熟度模型中，主动策略是更现代的一步。在这个阶段，网络管理员可以完全了解局域网或广域网基础设施。他们可以通过各种指标监控网络，并且能够跨传统和软件定义的网络进行监控。 

Rossbach说，这个阶段是网络变得更加积极主动的时候。网络管理员现在能够监控网络的特定方面，例如阈值、网络性能和内存使用情况。 

第4阶段。预测智能 

网络中AI成熟度模型的第四阶段允许使用分析引擎。Rossbach说，这是一个统一的网络监控工具，提供对整个网络路径的可见性，跨传统和软件定义网络。 

Rossbach说：“可观察性做法应该能够收集所有这些数据，将其关联，将其归一化到使用不同语言的多个供应商（Junos OS、Cisco OS），并将其显示给[NOC]，因为这是你的全局网络状况。” 

这使网络管理员能够监控所有设备、供应商和指标的网络性能。它还帮助网络管理员将他们的监控能力扩展到非托管网络，例如ISP和云提供商管理的网络。Rossbach说，网络管理员将能够收集到足够的信息，从端到端观察整个网络路径。 

第5阶段。自动化基础设施 

AI成熟度模型的第五个也是最后一个阶段，以完全自动化为中心。在此步骤中，网络管理员使用他们从可见性工具中收集的数据和指标来自动化网络的部分内容。这使他们能够更有效地解决简单的网络问题。 

例如，如果网络管理员收到有关网络问题的多个警报，而不需要修复出现的每张票证，AI会通过一个警报来整合警报，帮助找到根本原因。自动化基础设施简化的其他任务包括票证升级和配置回滚。 

当今网络中的AI功能 

根据Rossbach的说法，这些功能是AI就绪网络目前能够支持的功能。虽然AI就绪网络在未来将能够整合其他功能，但它们今天只能实现少数用例的自动化。 

与此同时，AI网络将需要从企业网络堆栈中收集尽可能多的数据，包括网络中未托管的部分。这意味着网络必须查看整个网络——从端到端，从用户到云网络以及介于两者之间的一切。通往智能网络可观察性的途径也将通过分层方法。Rossbach说，当AI完全开发时，它将能够根据网络的AI工作负载要求来提高性能。 

他补充说：“这是AI就绪网络的成熟度模型，但实际上，它是成功[NOC]的成熟度模型。” 

无论是使用AI还是AI系统的企业都没有达到完全成熟。大多数企业都处于成熟模式的第3或第4阶段，AI引擎尚未完全开发以提供高级用例。根据Rossbach的说法，目前的AI引擎只能自动化这些功能的10%左右。 

尽管AI旨在实现网络中很多简单和常规任务的自动化，但该技术不会取代工程师，因为人类网络工程师仍然需要训练AI。网络管理员将需要通过向引擎提供足够的数据来训练AI模型。 

Rossbach说：“这就是今天的网络体验，对我们来说，获得可见性很重要。”