Dies geht aus der neuen Studie „Keine Zeit zu warten: Die zunehmenden Auswirkungen von KI auf Campus- und Filialnetzwerke“ hervor, die Cisco in Zusammenarbeit mit Foundry[i] veröffentlicht hat. Die Studie zeigt, wie der rasante Aufstieg großer Sprachmodelle (LLM) und die wachsende Welle agentenbasierter KI einen beispiellosen Druck auf Campus- und Filialnetzwerke von Unternehmen ausüben, während sich gleichzeitig die Angriffsflächen über die Möglichkeiten der Verteidigung hinaus ausdehnen.
Ein Drittel der weltweit befragten Unternehmen setzt bereits großflächige, unternehmensweite KI-Agenten ein, und 85 % erwarten in den nächsten 24 Monaten eine moderate bis deutliche Ausweitung ihres Einsatzes. Diese Unternehmen gehen außerdem davon aus, dass sich der Einfluss von KI auf den Datenverkehr in den nächsten drei Jahren mehr als verdreifachen wird – mit einem beeindruckenden Anstieg von 235 %.
Dies liegt daran, dass KI-Systeme im Gegensatz zu menschlichen Nutzern in Maschinengeschwindigkeit arbeiten und innerhalb von Sekunden Dutzende von API-Aufrufen, Datenbankabfragen und Modellberechnungen auslösen. Sie erzeugen einen hohen Datenverkehr in beide Richtungen (laterale Kommunikation zwischen Geräten oder Servern, die für den Datenaustausch zwischen KI-Systemen notwendig ist), für den herkömmliche Netzwerke nie ausgelegt waren.
„Im Bereich der generativen KI verläuft der Datenverkehr viel stärker in Nord-Süd-Richtung. Im Bereich der agentenbasierten KI wird er viel stärker in Ost-West-Richtung verlaufen… Normalerweise sind Netzwerke für einen konstanten Datenverkehr ausgelegt… Plötzlich versuchen drei Agenten miteinander zu kommunizieren und ein Problem zu lösen. Wie können wir den erhöhten Ost-West-Datenverkehr unterstützen?“,kommentiert ein KI-Strategiemanager eines US-amerikanischen Technologieunternehmens, der für die Studie interviewt wurde.
Diese agentenbasierten KI-Workloads, die das Potenzial haben, Unternehmen grundlegend zu verändern, sind gleichzeitig besonders anfällig. Erfahrene KI-Anwender weisen darauf hin, dass KI-Workloads extrem anfällig für Netzwerkprobleme sind: Sie reagieren deutlich empfindlicher auf Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit (80 %), Bandbreite (75 %), Latenz (71 %) und Paketverlust (62 %) als herkömmliche Anwendungen.
In zwei Jahren stößt die Netzwerkkapazität an ihre Grenzen.
Weniger als ein Drittel der etablierten KI-Nutzer geben an, dass ihre Netzwerke für das prognostizierte KI-Wachstum vollständig gerüstet sind. Insgesamt räumen 76 % der Befragten ein, dass sie Upgrades benötigen, und 73 % geben an, dass sie die Kapazitätsgrenzen ihrer Campus- und Zweigstellennetzwerke bereits erreicht haben oder innerhalb der nächsten 24 Monate erreichen werden. WLAN entwickelt sich dabei zu einem entscheidenden Engpass für KI; mehr als die Hälfte der Befragten nennt WLAN als den Bereich, der den größten Anstieg des Kapazitätsbedarfs verursacht.
Es besteht weiterhin eine Diskrepanz zwischen Prognosen und Realität: Drei Viertel der IT-Leiter geben an, mehr Vertrauen in die KI-Strategie ihres Unternehmens als in die Umsetzungsfähigkeit des Netzwerks zu haben. Obwohl 91 % Budgetbeschränkungen als Hindernis nennen, planen fast alle Unternehmen die Modernisierung ihrer Netzwerke.
Die Angriffsflächen vergrößern sich bereits.
Künstliche Intelligenz (KI) hat zudem ein komplexes Sicherheitsumfeld geschaffen, in dem die überwiegende Mehrheit (92 %) Schwierigkeiten hat, mitzuhalten, und KI bereits Schäden verursacht (90 %). Mehr als zwei Drittel glauben außerdem, dass sich KI-bezogene Bedrohungen schneller entwickeln als ihre Anpassungsfähigkeit und dass ein Versäumnis, Netzwerke in den nächsten zwei Jahren zu modernisieren, die Sicherheitsrisiken nur erhöhen wird. Gleichzeitig vergrößert sich die Lücke in der Beobachtbarkeit, da herkömmliche Überwachungstools mit intermittierenden, Ost-West-gerichteten Agentenströmen zu kämpfen haben.
Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Netzwerkresilienz, Beobachtungsfähigkeiten und adaptive Sicherheit im Zeitalter der KI keine komplementären, sondern essenzielle Maßnahmen darstellen. Das Netzwerk hat Jahrzehnte des Wandels – von der Dotcom-Blase bis zur Cloud – überstanden und sich dabei stets an die jeweiligen Bedürfnisse angepasst und weiterentwickelt. Organisationen, die die Modernisierung ihres Netzwerks als Voraussetzung für ihre KI-Strategie und nicht als parallelen Prozess betrachten, werden die nächste Generation der Unternehmens-KI maßgeblich mitgestalten.
