“计算范式正在从确定性体系转向以概率为基础的体系。要完成这一转变，网络和安全架构都必须随之调整，Cisco希望推动这一进程。”

Cisco高级副总裁、创新孵化部门Outshift负责人Vijoy Pandey日前在接受采访时表示，随着AI和量子计算快速发展，计算与网络基础设施正经历底层范式转移。Cisco将以“认知互联网”（Internet of Cognition）为核心，争夺下一代基础设施市场机会。

Vijoy Pandey于4月9日表示，AI智能体和量子计算本质上都属于“概率引擎”（probabilistic engines）：它们不只是执行既定指令，还会进行推理、类比和判断。在他看来，这并非两条彼此独立的技术路线，而是一场共同推动中的根本性变革，正在重塑网络的设计方式、运维方式以及信任体系，而“认知互联网”正是Cisco为此提出的基础设施方向。

以下为Vijoy Pandey就AI、量子计算与Cisco相关战略的主要观点。

AI对计算基础设施意味着什么？

Vijoy Pandey表示，过去的计算基础设施建立在确定性逻辑之上，即相同输入对应相同输出。但AI正在推动计算从确定性体系走向概率型计算，输出结果不再保证百分之百一致，基础设施层也必须因此重构。

他将现有互联网概括为四个关键维度：发现（discovery）、身份（identity）、协议（protocol）以及遥测与可观测性（telemetry/observability）。在AI智能体时代，这四个维度都需要重新定义。以DNS所代表的发现机制为例，未来的发现不应只是定位地址，还要能够基于智能体的能力和相关性进行匹配；在身份层面，访问控制也不能再仅按角色划分，而应围绕智能体所执行的任务来设计。

在协议层面，他认为未来需要面向智能体之间协作的新型通信协议，而不仅仅是建立连接；在可观测性层面，系统也不应只停留在“看见”运行状态，还要能够判断AI智能体是否按预期目标正常工作。

为何现在提出“认知互联网”？

Vijoy Pandey表示，AI模型和智能体正在不断变得更强，但彼此之间依然高度碎片化。如果能让多个智能体以团队方式协同工作，结果质量和整体性能都可能进一步提升。“认知互联网”正是为此打造的一层开放架构，核心包括两部分：一是用于协调智能体共享意图的协议，二是用于维系系统整体“集体记忆”的Fabric架构。借助这一体系，智能体可以跨越组织边界开展联合推理，并创造新的价值。

支撑“认知互联网”，网络架构需要发生哪些变化？

Vijoy Pandey认为，传统OSI七层模型已难以完全适应新的需求。要连接具备智能和推理能力的系统，网络需要进一步扩展到“第8层”和“第9层”。在他看来，现有网络缺乏对语义和上下文的理解能力，而新的架构层需要能够更深入地理解网络中发生的行为，形成更完整的全局状态，而不是局限于单一智能体的局部视角。

“认知互联网”目前进展到哪一步？

Vijoy Pandey表示，“认知互联网”并非停留在远期概念阶段，商业化落地已经开始推进。Cisco正围绕互联网的四个关键维度建设相应能力：在发现层面，相关能力已经嵌入Webex；同时，公司还推出了AI Canvas，希望让基础设施能够由AI智能体参与管理；在身份层面，则通过认证安全产品Duo支持AI智能体相关场景。

他还透露，Cisco也将正式推出量子相关产品，近期会发布量子安全方案，之后还将公布量子网络技术。

概率型计算天然存在误差，如何应对？

Vijoy Pandey表示，概率型计算并不会取代原有的确定性计算，而更像是在其之上增加一层能力。因此，两类计算方式可以结合使用，在不同场景中各取所长。比如，气候预测等任务就更适合采用概率型计算。

他同时提到，Cisco将通过数据分析平台Splunk提供评估（Evaluation）能力。这类能力与可观测性相似，但重点不只是查看系统状态，更在于持续判断模型是否运行正确，并依据反馈不断优化模型表现。

量子计算尚未全面商用，为什么仍要尽快导入PQC？

Vijoy Pandey表示，现有RSA密码体系在量子计算实现商用后存在被破解的风险。实现破解所需的量子比特数量正在下降，甚至已有观点认为，约1万个量子比特就可能具备破解能力。当前已经出现1000量子比特级别的量子计算机，如果将10台设备连接起来，就可能形成1万量子比特规模的系统。因此，也有预测认为，量子计算机最快可能在2029年前后对现有密码体系构成现实威胁。

基于这一判断，企业需要尽快在新的软件架构中引入PQC。Vijoy Pandey表示，Cisco也正在量子密钥分发、量子安全路线图以及量子网络建设方面投入大量资源。由于量子网络与现有网络体系完全不同，因此需要从零开始构建新的网络模型。

面对行业围绕AI加速布局基础设施，Cisco的差异化在哪里？

Vijoy Pandey表示，为适配AI智能体和量子计算，基础设施不只需要纵向扩展的Scale up，也需要横向扩展的Scale out，以及面向Scale out数据中心互联的Scale across。Cisco的定位不只是网络公司，同时也是一家分布式系统公司，因此在Scale out和Scale across场景中具备自身优势。

企业应如何切入“认知互联网”？

Vijoy Pandey建议，第一步是先找到可以落地的具体用例。Cisco也已发布8个多智能体互联协作案例，企业可以参考这些实践路径，没有必要一开始就追求“大而全”，更适合从小场景切入，边测试边迭代。他还提到，直接参与AI智能体相关开源项目，也是一条可行路径。

面对AI驱动的攻击升级，Cisco如何应对？

Vijoy Pandey表示，随着黑客开始使用AI，攻防对抗只会持续升级。Cisco将支持企业不仅使用公开数据，也能利用自身掌握的数据开展训练，以提升威胁应对能力。此外，Cisco也参与了Anthropic围绕下一代模型“Mithos”推进的Glasswing项目。