AI ludilo 2025: Podaci preplavljuju enterprise IT — Cisco predstavlja četiri ključne arhitekture za sigurnu, skalabilnu i održivu AI transformaciju

· Sanja Ledinek

AI ludilo 2025_ Podaci preplavljuju enterprise IT — Cisco predstavlja četiri ključne arhitekture za sigurnu, skalabilnu i održivu AI transformaciju

Umjetna inteligencija ulazi u novu fazu — ne više eksperimentalnu, nego masovnu. Upravo to bila je glavna poruka Ciscoovih vodećih stručnjaka na konferenciji Cisco Live 2025 u Melbourneu, gdje su upozorili da globalni rast AI primjene stvara golem pritisak na postojeće IT arhitekture. Ako se infrastruktura ne prilagodi na vrijeme, organizacije riskiraju opasni “dug AI arhitekture” – akumulirani infrastrukturni zaostatak koji kasnije košta više nego sama implementacija.

Ben Dawson, izvršni direktor Cisca za regiju Azije i Pacifika, Japan i Kinu, istaknuo je da će 2025. biti godina u kojoj AI prestaje biti “novi eksperiment”, a postaje kritična komponenta svakog poslovnog procesa. Ali dok se AI ubrzano usvaja, IT odjeli diljem svijeta upadaju u problem: količina podataka raste brže nego što mreže i sustavi mogu pratiti.

AI eksplozija: Svaka tvrtka koristi AI — ali samo mali broj je spreman

Podaci McKinseyjevog izvješća State of AI 2025 pokazuju impresivan porast: 88% organizacija već svakodnevno koristi AI u barem jednoj poslovnoj funkciji  u odnosu na 78% prethodne godine. Dakle — AI je već tu. Problem je što infrastruktura kasni.

Cisco AI Readiness Index 2025, proveden na 8.000 globalnih menadžera, otkriva zabrinjavajuću statistiku: samo 13% organizacija je infrastrukturno spremno za masivna AI radna opterećenja. Drugim riječima, većina tvrtki koristi AI “na krhkim temeljima”. Simon Miceli, generalni direktor Cisco Cloud & AI infrastrukture (APJC), upozorava na čestu pogrešku: “Tvrtke vjeruju da su spremne jer imaju podatke i AI modele. Ali spremnost se temelji na arhitekturi — ne na modelu.”

Cisco stoga definira četiri temeljna stupa AI infrastrukture:

1. Mrežna arhitektura dizajnirana za AI

AI generira:

  • višestruko veće tokove podataka,
  • osjetljive pipelineove,
  • zahtjeve za ultra-niskom latencijom,
  • stalnu razmjenu između GPU klastera.

Trenutne mreže, izgrađene za “obični IT promet”, jednostavno nisu dizajnirane za ovakvu dinamiku.

2. Energetska arhitektura nove generacije

Data centri s AI čipovima troše drastično više energije:

  • GPU klasteri zahtijevaju stabilno, skalabilno i redundatno napajanje,
  • čak i manji AI deployment zahtijeva višestruko više energije od klasičnih servera,
  • hlađenje postaje jednako važno kao i procesorska snaga.
  • Bez modernizacije energetskih sustava, AI skaliranje brzo postaje neodrživo.

3. Kontinuirani nadzor i operativna vidljivost

Za AI sustave nije dovoljno “monitoring jednom tjedno”. Poduzeća moraju imati detekciju anomalija u stvarnom vremenu, praćenje latencije, memorije, potrošnje, GPU opterećenja i identifikaciju uskih grla prije nego zaustave rad modela. Bez potpunog “telemetrijskog uvida”, AI okruženje je izloženo zastojima i padovima performansi.

4. Sigurnost od prvog dana (Security by Design)

AI ubrzano proširuje napadnu površinu. Svaki novi AI uređaj ili aplikacija potencijalna je ulazna točka, modeli mogu biti meta “trovanja podataka”, manipulacije i eksfiltracije, a nedostatak stručnjaka za AI sigurnost otežava obranu. Cisco upozorava da sigurnost ne smije biti naknadno dodana, jer je AI okruženje previše kompleksno za retrofitting.

Hong Kong: 81% tvrtki bez AI strategije arhitekture

U nekim tržištima situacija je još ozbiljnija. Cisco podaci pokazuju da 81% tvrtki u Hong Kongu nema jasnu arhitektonsku viziju AI implementacije — što stvara rizik da će već sredinom desetljeća zaostati za globalnim konkurentima. Jeff Schultz, potpredsjednik Cisco Portfolio Strategya, kaže da AI uređaji generiraju “eksplozivan i nepredvidiv promet”. Raymond Janse van Rensburg daje ekstreman primjer iz industrije: “Tvornice koje su prije radile s 10 Mbps danas koriste 40 Gbps — samo zbog AI sustava nadzora s nekoliko desetaka kamera.” Drugim riječima: 4000x više prometa na istoj infrastrukturi. Ne samo da mreže pucaju po šavovima — nego sigurnosni timovi više ne mogu pratiti broj novih uređaja i točaka napada. Rensburg naglašava da tradicionalne mreže nisu dizajnirane za  masivnu konvergenciju video, senzorskih i AI podataka, GPU-to-GPU promet, dinamičke tokove povezane s treniranjem i inferencijom AI modela.

Priprema za post-kvantni svijet

Vikas Butaney, potpredsjednik Cisco Secure & Industrial IoT, ističe još jedan ključan problem: kvantna računala uskoro će moći kompromitirati današnje kriptografske algoritme. Organizacije koje ne moderniziraju enkripciju i sigurnosnu infrastrukturu riskiraju potpunu izloženost kad post-kvantno računanje postane dostupno.

Zaključak: Mreža nije više “infrastruktura” — mreža je temelj AI-a

Ciscoovi stručnjaci poručuju da je AI trenutno najveći disruptor IT industrije, ali i najveći test spremnosti infrastrukture.

Za uspješnu AI transformaciju organizacije moraju  modernizirati mreže prema AI standardima, osigurati energetsku stabilnost i skalabilnost, ojačati sigurnost prije implementacije, uvesti napredne nadzorne sustave i izbjeći gomilanje tehnološkog duga. Samo tako AI može raditi bez kolapsa, bez preopterećenja i bez rizika za sigurnost poslovanja.

DRUGE NOVOSTI