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这真的在于弄清楚我们的客户的旅程在哪里。我认为现在没有任何人工智能解决方案能够适合任何组织的“一刀切”。在这个完整的人工智能旅程中，一个经常被忽视的部分是现有基础设施的现代化。
您好，欢迎来到 Cisco SE Talks，在这里我们将人工智能合作伙伴置于聚光灯下。我叫 Zane Mirza。我是主持人，我非常期待这一集，因为今天在我们的演播室里，我与 Presidio 的 Aaron、Michael 和 Gilbert 一起。他们就在我们芝加哥的办公室与我们同在。所以，我们将开始进入正题，也许只是围绕着桌子进行快速的自我介绍。我很想听听你们所有人的想法。所以，Aaron，如果你能开始一个简短的介绍，然后把球传给 Michael 和 Gilbert。Aaron，轮到你了。
是的。大家好。我叫 Aaron Kierpaul。我在 Presidio 工作了八年。我是一名咨询解决方案架构师，目前专注于人工智能。Michael？是的，Michael Byrne，Presidio 中部解决方案架构副总裁，很高兴来到这里。Gilbert？嘿，大家早上好。Gilbert Rivera，现代平台 SA 经理，专注于数据中心和云。很高兴来到这里。
是的，谢谢你们今天来到这里并加入我们。我想说，Presidio 对我来说意义重大。顺便说一句，我们的大部分沟通，尤其是在 SE 角度来看，都是与 Gilbert，你和你的团队进行的。所以我肯定对今天的谈话感到兴奋。应该会很愉快。
是的。所以，当我开始说的时候，对吧？我想我将从一个简单的问题开始，那就是你们在 Presidio 内部是如何使用人工智能的？你们从客户群中看到了什么？因为我们知道，人工智能，我个人在工作和个人生活中都用它来做很多事情。但我想听听你们的看法。在 Presidio，你们用它来做什么？
是的，在 Presidio，我们用它来做各种事情。几乎整个销售组织都获得了微软 Copilot 的许可，并且它连接着我们的内部系统。实际上，就在这之前，当我需要我的背景时，我用了 Copilot 来查找公司背景列表在哪里。我个人使用 ChatGPT 很多。我也尝试过 Gemini，来回使用它们处理各种事情。我下个月就要结婚了，我实际上用 ChatGPT 来帮助我们规划婚礼时间表，以及其他类似的事情。然后，你知道，Presidio 的一个大新事物是我们有一个叫做 Presidio Path 的东西，它刚刚宣布，它实际上是一个 Cisco AI pod，再加上 Presidio 的其他一些软件，它将成为我们新的演示中心 AI pod，用于演示、集成。然后，我们实际上已经与其他许多超大规模云服务提供商和其他合作伙伴合作，以便能够扩展到那里，展示云移动性和其他各种事物。
太棒了，这真的很令人兴奋。很高兴你提到了 AI pod。对于听众来说，我们将更深入地探讨它是什么，作为一个交钥匙的解决方案。但同样，我不想为其他人破坏惊喜。当我们审视人工智能的挑战时，显然，当我们与不同的组织交谈时，有好的一面，也有一些挑战。你们是如何做的，我很想听听你们的反馈，那就是，你们是如何为这次旅程做准备的？因为对很多人来说，这仍然是新的。我们看到客户正在进行这种转变，但这是你不知道你不知道的事情之一，对吧？
是的，我们有一个人工智能研发团队。老实说，它最初是在我们的 DevOps 团队中作为 SDLC 加速器开始的。它最初的重点就是如此，但它已经演变了。它最初被称为“高人类人工智能”，因为现在它正逐渐成为 Presidio 的品牌，对吧？因为人工智能永远不会完全取代任何东西，对吧？我们现在认为，人类将始终参与其中。所以它是一个加速器和赋能方法工具。这就是我们处理它的方式。我们主要关注治理、安全，然后加速各种事物，无论是视频，还是加速 SDLC 过程中将产品更快推向市场的各种产品，以及各种事物。所以，是的。
Zane，我想补充一点。我们最近重组了我们的数字实践，对吧？使其更具行业针对性，以便能够更好地与客户一起设想，他们如何为他们带来人工智能的价值，对吧？人工智能很有趣，因为它显然有非常重要的 IT 组件，也有非常重要的工作负载和基于行业的价值。那么，我们如何与业务部门负责人建立更好的关系？我们如何招聘具有行业专业知识的个人？最终，正如 Aaron 所说，我们如何构建围绕人工智能的产品，为我们的客户提供真正的价值？
是的，Michael，我喜欢你这么说，因为我刚想到，这很好地过渡到换个话题。我们在思科经常看到的一件事是，人工智能通常采用横向方法，而不是纵向方法，这是你，Michael，刚刚提到的，特别是基础设施优化。所以，请告诉我们你从许多客户那里看到的情况，因为通常人工智能不仅仅是产品，它更多的是关于用例，而不是产品。所以，只是比较横向方法和纵向方法，你们看到了什么？
这是各种各样的事情。真的，我认为现在没有任何人工智能解决方案能够适合任何组织的“一刀切”，因为组织试图解决的问题，无论是横向地跨行业，还是纵向地跨一个行业，每个公司都有点不同的问题，而用人工智能解决这些问题现在是新的要做的事情。你知道，跨行业进行的许多事情是否适用于其他，你知道，非行业？是的，有些，这就是 Presidio 将这些行业分组以尝试解决这些问题的地方。
Gilbert，你对此有什么看法吗？
是的，我有。所以，你知道，当我们与客户交谈时，你知道，我们在不同的层面上看到他们。我们与一些在旅程中非常先进的客户交谈过，也有一些刚刚开始的客户。我认为我们看到最好的方法是，从我们整个对话开始，围绕他们在未来两年内看到的业务是什么，以及他们认为人工智能将如何影响它。这正在改变我们整体信息的轨迹，因为这可以打开许多窗口，让我们 Presidio 公司能够帮助他们，无论是产品解决方案服务，还是咨询顾问。它对我们来说做得很好，只是推开了那扇门，并与我们客户群中的不同业务领导者进行了交谈。
Zane，我认为你提出了一个很好的观点，那就是用例是垂直的，但在很多情况下，底层基础设施今天是横向的，对吧？所以，客户面临的一个大挑战是弄清楚，你想追求这个用例，但所有数据都存储在哪里？数据联合是什么样的？你是否拥有所需网络连接？它是边缘、数据中心还是云？对吧？因此，需要围绕横向方面进行许多不同的讨论，以实现垂直化。
是的，这很有道理，Michael，有时你甚至不知道从哪里开始垂直化。这又回到了我的下一个问题，对吧？只是谈论客户的痛点，这对我来说意义重大，因为我负责许多制造业和零售业的客户。如果我们暂时退一步，我们看到一些具体的举措，首席信息官、高管们希望踏上人工智能的旅程。我有时会把它比作云计算，因为它在这方面非常相似，那就是你不知道从哪里开始，对吧？但挑战在于，他们没有内部技能，对吧？你们从客户那里听到了什么，Presidio 如何与 Cisco 合作来帮助解决这个问题？因为很多时候，重要的不是目的地，而是旅程，以及如何武装团队以到达那里。
老实说，Cisco 拥有完整的组合，对吧？他们涵盖网络，他们涵盖 AI 计算，他们涵盖 GPU。所以，你确实使我们能够为他们提供 75% 到 90% 的解决方案堆栈的单一制造商故事。所以，这确实使生活在那方面变得容易得多。但是 Presidio 所做的是，我们创建了跨不同产品集的加速器，我们将其置于你们的 AI pod 之上，以提供产品。我们称之为我们的私有 AI 产品，对吧？但我们所做的是，我们认为它不应该在意它在哪里，对吧？无论它是在本地运行，还是在云中运行，客户都想要灵活性，对吧？就像他们刚开始接触人工智能时，他们很可能不会在本地购买太多硬件，对吧？他们会关注云，在那里部署东西，测试东西，部署东西，然后又拆掉，再部署东西，弄清楚用例和他们想要什么。而这正是 Presidio 可以提供帮助的地方。但是，当他们完成之后，你知道，云成本，继续运行云成本非常昂贵，特别是对于人工智能解决方案。它不像 VDI 解决方案，你可以打开然后关闭它，对吧？人工智能将持续运行，特别是因为它将面向客户。它将集成到他们的产品中。所以它将 24/7 运行。而这正是 Cisco 的本地 AI pod 为我们解决的方案。然后我们的专业知识在于，我们如何在云中做一些事情，在本地做一些事情，或者将它们镜像在一起，以便我们为客户获得最佳体验。
是的，我真的很感激。对于听众来说，AI pod 提供计算、网络存储和平台存储，并将其打包成一个交钥匙解决方案。所以，我很好奇，因为你提到了，Aaron，我本来想问的，你们是如何在内部使用它的？你们用它来做什么？你们正在解决哪些限制？因为这不仅仅是关于基础设施，因为你们正在将云带回家，但你们正在解决哪些限制，并将你们自己的服务作为该产品的一部分来推动？所以我很好奇。我知道当我们交谈时，Gilbert，这是你们非常兴奋的事情。我真的很想听听有什么好处，你们是如何在内部实施它的？
是的，这是一个好问题。我先开始，然后 Aaron，我再传给你。所以，当你想到我们正在实施的“Presidio Path”产品时，它实际上是弄清楚我们的客户的旅程在哪里，并从技术角度和业务角度来考虑它，对吧？他们可能有自己的 DevOps 团队，他们可能有自己的管道，然后我们有时必须转向价值实现和上市时间。也许需要一些 X 时间来现代化某种应用程序，我们必须真正深入地研究，找出我们可以做什么来限制这个时间，并向他们实时展示我们如何用我们自己现代化的代理来做到这一点。所以我们从业务角度来看，这就是我想说的。Aaron，我不知道你是否还有什么要补充的，但这就是我们在这里看到的一些事情。
是的，我的意思是，你知道，Zane，你谈到的一个问题是，你知道，他们不知道他们需要什么，我认为这是一种规模问题，对吧？所以我们真正关注的一件事是如何让客户从小处着手，开始这段旅程，对吧？无论是本地的一个 GPU，还是一个小型的云部署，这确实是我们关注的重点，是的，有一些组织正在购买价值数亿美元的 AI pod 和 GPU 等等，但那不是普通客户，对吧？普通客户是这样的：“嘿，我有一个随机的用例。我想看看人工智能是否能帮助它。”你知道，这可能是我们的第一步。我们必须建立治理。我们必须建立流程，以及我们将如何做到这一点。我们如何做到这一点？而这个目标就是从小处着手。所以，看看你们的一个，你知道，单台服务器带一个或两个 GPU，然后看看，然后这就是我们的专业知识所在，因为我们本质上是一家网络公司，Presidio 最初就是这样创立的，所以我们可以看看他们现有的网络以及一切，他们是否能够支持它？或者是否需要进行更改？他们需要在哪里进行优化，以便它能在他们的环境中正常工作，并将其这个小小的，你知道，你知道的乐高积木块融入到他们的环境中，然后，但要设置好，以便它可以随着时间的推移而增长，这样你就不会浪费那个资产。
Zane，我想补充一点，我认为在这个完整的人工智能旅程中，一个经常被忽视的部分是现有基础设施的现代化，对吧？这对我们许多客户来说，就是如何减少技术债务。你之前提到了技能和类似的事情。我们如何整合他们拥有的供应商？我们如何让他们更容易地在本地部署基础设施并进行管理，并进行他们所需的编排水平，对吧？就像今天的一个大限制，特别是对于本地数据中心来说，是空间、重量、冷却和电力。如果我们能帮助现代化现有基础设施，我们现在就可以在所有这些领域释放周期，以帮助创新并创建人工智能解决方案。
我还会补充一点，Aaron 之前提到了“人类人工智能”，对吧？我们的“高”解决方案。而“高”实际上是关于我们如何使我们的客户更有效率，对吧？我们如何利用技术帮助他们现代化现有应用程序，更快地完成，对吧？从几个月到几周，我们如何帮助他们更快地构建新应用程序，而且你很快就会看到“高”用于现代化基础设施等事物。我们如何帮助客户评估他们基础设施的当前状态，并为他们提供现代化计划？
是的，Michael，这太棒了。我认为回到你的起点，这是你看到人工智能的初始阶段的关键方面之一，对吧？它是如何演变的？它是如何现代化的？安全性是如何建立在这一切之上的？所有这些都将它们结合在一起。所以，谢谢你提出这一点。确实让人大开眼界。我认为，我有时会想到的另一个问题是，你知道，企业有时想赶上人工智能的潮流，将它视为云计算的“易用按钮”，如果你愿意的话，对吧？它承诺了规模、灵活性以及简化的创新路径。但一个令人惊讶的趋势是，我看到公司正在将他们的人工智能工作负载从云端撤回，仅仅是因为成本，对吧？你们在哪里看到这种情况？是什么导致了这种逆向迁移？因为我肯定看到了，而且我相信你们的许多客户也看到了，但是什么导致了这种现象？
如果你们不介意的话，我可以先说。不久前，我和一位客户交谈过，我们意识到的一件事是数据主权对话。当他们考虑人工智能时，他们知道这是他们想进行的一项计划。我们将其提升到一个新的水平，说：“好吧，现在让我们来谈谈数据。你的数据在哪里？我们能否将其连接起来并放在一起，以便你可以从中提取并创建无论是你自己的内部聊天机器人还是你正在寻找的任何其他类型的人工智能代理？”我们发现，客户本身就面临着挑战，而我们能够提供支持，并确保一切都已整合，安全，对吧？它在一个地方，它是冗余的，它是可用的，所有你期望从数据弹性角度来看，以便我们能够继续前进。所以，当我们开始并开启这次人工智能对话时，显然，当你创建自己的模型时，你正在提取自己的数据。这是我们立刻意识到的一个单独的对话，我们能够提供帮助。我不知道，Aaron，你是否还有什么要补充的。
是的，我认为人们将人工智能带回本地的原因是云模型最有效，因为它具有可扩展性。你可以扩展，你也可以缩小。人工智能模型不是扩展和缩小，这就是问题所在。是的，随着 Agentic 现在越来越普遍，并且使用不同的模型来处理特定的工作负载，但这些东西将一直运行，而这并不是云的初衷。是的，有许多组织将静态工作负载转移到那里，并且它们 24/7 运行，但这可能是另一个商业决策。它不是一种节省成本的措施，现在随着这些人工智能工作负载以及在云中运行它们的成本，我们看到本地占地面积与云相比非常相似，甚至更便宜。
是的，Aaron，我完全同意你的观点。我认为，显然，成本是其中的一个重要组成部分。公司正在意识到成本的真正样子。然后是安全，我们一直在谈论安全。它如何构建在你的 AI 基础设施中？我们都喜欢 LLM，但我会告诉你，每个代理，你提出的每个提示，并不总是相同的，对吧？所以，我们也是这样处理的，因为有了云，这是一个很大的收获。就像，我如何保护其中一些 LLM？
Zane，我们当然看到更大、更复杂的模型会产生更好的结果。那么这里的挑战是，随着这些模型的不断发展，计算资源也在不断增长。所以，它甚至不是一个稳定的状态，有效性在不断增长。而且，正如你所说的关于标记化，在很多情况下，标记数据库可能比原始数据集大三到五倍。所以，我们看到数据的大量增长，计算的持续增长。这对云模型来说不是一个好兆头。归根结底，在本地构建它要经济得多。关键是，我们能否在本地以一种可支持的、易于管理的、类似云的模式进行部署？
是的。谢谢你，Michael。这完全正确。我认为这就是我们看到的演变。变化的速度是巨大的，而且被放大了很多，但这正是你们所说的。组织正在认识到在云端做事的一些风险，并真正将其带回本地。所以，非常感谢你的见解。
所以，Aaron，我们将再次换个话题。我想提出一个我们玩的游戏，叫做“两个人工智能事实和一个人工智能热门观点”。所以，我将请你给我三个陈述。不评判。顺便说一下，团队，我们没有事先准备，所以这是即兴的。我将尝试猜测哪个是热门观点，哪个是事实。所以，Aaron，请说。我既兴奋又有点紧张。
是的。所以，我想说的第一个是，大多数尖端的人工智能模型都设置为在同一个系统中处理图像、文本、音频。它们不再是分开的。我的下一个事实或热门观点，取决于你的想法，是在未来五年内，公司将不再吹嘘他们的人工智能模型有多先进。他们将竞争谁更负责任和高效，而不是他们有多先进。然后下一个人工智能事实或热门观点是，如果现在计划生产的所有 GPU 都生产出来，世界上就没有足够的电力来运行它们。
所以，我将把前两个作为事实，因为我们看到的提示注入攻击的数量，对我来说，这更多是个人偏好，但 GIF，你用人工智能做的一些事情，我如何保护它？它如何工作？所以，我将猜测前两个是事实，最后一个是热门观点。但有趣的是，人工智能的变化量以及 GPU 的稳定性以及消费量如何随时间不断增加。所以，这将是一个猜测，但我很想听听你的回应。
技术上来说，第一个和第三个是事实，第二个是热门观点，但我很容易同意第三个会是一个热门观点，因为当我第一次听到它时，我非常惊讶，它极大地让我惊讶。但当你真正深入研究它时，我的意思是，这是一个原始的数学数字，如果我们现在想运行所有东西，我们就没有足够的电力。因为特别是人工智能的电力，它不仅仅是为 GPU 供电，更多的是为它们降温供电。所以这是一个复合问题。
是的，然后正如你所说，对吧？我的意思是，我们已经讨论过这个问题，Michael 和 Gilbert，你们是否有团队能够拥有这种技能来驱动一些电力需求，对吧？你可能有硬件，但团队准备好了吗？你如何装备他们？这又回到了，你知道，Presidio 的差异化优势和他们提供的服务，你知道，与我们 Cisco 合作并将其整合在一起。所以，我认为从这个角度来看，它是一个完整的循环。
是的，数据中心的物理方面将至关重要，对吧？能够评估客户目前在电力、冷却方面的状况，对吧？机架尺寸、重量，另一个大问题，对吧？我们遇到了地板和其他类似问题。所以，能够快速评估这一点，并了解在本地更新这些成本是多少，与公共云模型或托管模型进行比较，这确实是我们最终要弄清楚的地方，我认为，在哪里开始运行这些工作负载是有意义的。
但我认为，不会太久，对吧？这将是我的热门观点，它可能会变成事实，那就是我认为在几个月内，肯定在一到十八个月内，我们将以混合模式讨论这些人工智能模型，对吧？会有云组件。会有本地组件。会有边缘组件，对吧？会有托管服务中的东西，我们将与所有这些进行通信。
是的，我喜欢这个。而且，你知道，如果你看看它，对吧？以及事物变化的有多快，这似乎越来越像现实。所以，当我们进入最后一个问题时，我想首先，再次感谢你们。感谢你们今天的时间。但是，Aaron，只是快速地问你一下，我知道在 Presidio，你与许多 OEM 合作，对吧？所以，我想听听你诚实和现实的看法，对观众来说。你认为 Cisco 在提供完整的人工智能解决方案方面如何？
是的，我认为它做得非常好，非常好。而且我可能无法用言语来表达它做得有多好，因为你们涵盖了整个解决方案的广度，对吧？所以你们有网络。你们有计算。你们有底层存储，取决于客户想要如何做，对吧？所以你们勾选了所有方框，然后随着你们的发展，你们正在推出软件解决方案来进一步增强它们，你知道，并使其更容易管理这些东西。而这正是，除了少数几个之外，没有多少制造商提供整个解决方案作为捆绑包，对吧？或者有参考架构。他们中的许多人会与其他制造商零散地合作，你需要与两三个合作伙伴合作才能真正解决一个问题，而我可以直接去 Cisco 并直接从你们那里获得整个堆栈。
是的，我欣赏这一点。我欣赏它是“AI 就绪”的，对吧？它是交钥匙解决方案。所以，你知道，Cisco 正在真正转型，我认为。它不仅仅是一家网络公司，我们正在谈论成为一家软件公司，成为一家由人工智能安全驱动的公司。所以，这真的很令人兴奋，特别是与你们这样的合作伙伴合作，对吧？顺便说一句，团队，我确实撒谎了。我还有一个最后的问题。所以，Mike，我将问你和 Gilbert，你们正在与大量的 SE 交谈，其中许多是合作伙伴 SE。所以，我很想听听你们从这次谈话中获得的重点，因为我们谈论了很多，对吧？我们谈到了安全、技能、计算、电力。我们都谈到了。你知道，电力与“AI 就绪”的数据中心、AI Pod，你称得上，我们都谈到了。所以，我很想听听你们的重点。你们希望我们记住这次谈话中的什么？
我先说，Mike。我把它传给你。我认为，从赋能的角度来看，你知道，我们必须积极参与。我们必须充满热情地，你知道，Cisco 的信息，无论是关于 Cisco AI，NVIDIA 前沿正在发生什么，以及这两个世界如何在本地真正实现一些事情。我们不能等待，对吧？时机已到，对吧？埋头苦读，开始学习。这是我们 Presidio 现代平台团队的使命，他们全力以赴。我们为他们准备了很好的课程，不仅有 Presidio 人工智能驱动的课程，而且还有 Cisco 的课程。所以，我认为赋能方面将使我们保持领先地位，以便我们能够确保我们与客户在一起，当他们发现新的发展并学习时，我们也一样。我不知道，Mike，你是否还有什么要补充的。
是的，我最喜欢的说法之一是，“变化带来机遇”，对吧？我认为我们现在面临着巨大的机遇，作为 Presidio 和 Cisco，而且，对我来说，这是我们行业 30 年来最大的技术变革，对吧？就像，我想起 VMware 虚拟化以及类似的事情。我认为这是下一个大的转折点，我认为这对我们所有人，我们的 SA，我们所有领导者来说都是一个机会，真正地积极参与。对我来说，最令人兴奋的部分是，我认为它改变了我们与最终用户客户的关系，因为突然之间，我们有机会与业务部门负责人并肩作战，了解什么能推动他们的业务，并真正开始提供有助于他们前进的解决方案，对吧？而且，我认为，从 Cisco 的角度来看，这尤其令人兴奋，因为 Cisco 是我们迄今为止的第一大合作伙伴，对吧？正如 Aaron 所说，我们从网络背景开始，并继续建立在 Cisco 的关系之上。而且，正如你所说，我在 Cisco Live 上。人工智能渗透了整个三天活动。我看着像 Canvas 这样的东西，对吧？并感到非常非常兴奋。我认为总的来说，安全，正如你所说，人工智能将推动我们一直在努力进行的关于安全的讨论。所以，总的来说，这是一个巨大的机遇。我们非常兴奋能够参与其中，能够与 Cisco 合作，能够为我们所有的用户群驱动人工智能解决方案。
太棒了。再次感谢你们，团队。我真的很感激。我知道我感到兴奋和激动，这是一次富有洞察力的谈话。你知道，再次与你们合作，与你们所有人合作。所以，再次感谢你们的时间。团队，希望你们能加入我们下一届会议。再次，我是主持人 Zane Mirza，期待继续进行人工智能的对话。感谢你们的时间。