Вопросы и ответы VentureBeat: Джиту Пател и Диджей Сампат из Cisco рассуждают о том, почему компании, опирающиеся на модели, определят технологическое десятилетие
Руководители Cisco утверждают, что грань между продуктовыми компаниями и компаниями, создающими модели, стирается, а использование 55% роста корпоративных данных, которые текущий ИИ игнорирует, отделит победителей от проигравших.
Издание VentureBeat недавно пообщалось с Джиту Пателом (Jeetu Patel), президентом и главным директором по продуктам Cisco, и Диджей Сампатом (DJ Sampath), старшим вице-президентом по ИИ-программному обеспечению и платформам, чтобы получить новые сведения об убедительном тезисе, разделяемом обоими лидерами. Они и их команды утверждают, что каждая успешная продуктовая компания должна стать компанией — разработчиком ИИ-моделей, чтобы выжить в следующее десятилетие.
Если учесть, насколько сжатыми становятся жизненные циклы продуктов, в сочетании с многочисленными преимуществами технологии цифровых двойников для ускорения выхода на рынок продуктов нового поколения, этот тезис звучит вполне разумно.
Беседа показала, почему эта трансформация неизбежна, подкрепив слова вескими статистическими данными. Команда утверждает, что 55% всего роста данных приходится на машинные данные, с которыми текущие ИИ-модели не работают. Грег Брокман (Greg Brockman) из OpenAI оценивает, что нам потребуется 10 миллиардов графических процессоров (GPU), чтобы обеспечить каждого человека необходимыми ему ИИ-агентами, а модель безопасности с открытым исходным кодом от Cisco, Foundation-Sec-8B, уже преодолела отметку в 200 000 загрузок на Hugging Face.
Почему модель становится продуктом
VentureBeat: Вы заявляли, что в будущем каждая продуктовая компания станет компанией, создающей модели. Почему это неизбежно, а не является лишь одним из возможных путей?
Джиту Пател: В будущем не будет различий между компаниями, создающими модели, и продуктовыми компаниями. Великие продуктовые компании будут компаниями, создающими модели. Тесная связь между моделью и продуктом представляет собой замкнутый цикл. Чтобы улучшить продукт, вы улучшаете модель, а не просто надстройку над пользовательским интерфейсом (UI).
Компании, которые создаются прямо сейчас и представляют собой тонкую надстройку над чужой моделью, — их дни сочтены. Настоящий защитный барьер (moat) — это модель, которую вы создаете и которая управляет поведением продукта. Для этого требуется одновременно преуспевать в двух вещах: создании отличных моделей в тех областях, где у вас есть великолепные данные, и создании потрясающего пользовательского опыта на базе этих моделей в рамках итеративного цикла, где модели адаптируются и эволюционируют по мере поступления запросов на улучшение продукта.
Диджей Сампат: Это становится еще более критически важным, когда вы думаете о переходе к агентам. Агенты будут управляться именно этими моделями. Вашим главным преимуществом действительно станет то, насколько хорошо ваша модель реагирует на необходимые ей изменения.
Использование роста машинных данных — это ключ к успеху
VentureBeat: Вы упомянули, что 55% роста данных составляют машинные данные, однако современные модели не обучаются на них. Почему это открывает столь масштабные возможности?
Пател: До сих пор модели прекрасно обучались на общедоступных данных, созданных людьми и свободно доступных в интернете. Но мы уже исчерпали объем публичных данных, которые можно было бы собрать с помощью краулеров. Куда двигаться дальше? Все остальное заперто внутри предприятий.
55% роста данных приходится на машинные данные, но модели не обучены на них. Каждая компания говорит: «Мои данные — это моя крепость», но у большинства нет эффективного способа превратить эти данные в организованный конвейер, чтобы они могли обучать с их помощью ИИ и использовать его потенциал по максимуму.
Представьте себе, какой объем логов будет генерироваться, когда агенты станут работать круглосуточно и у каждого человека будет по 100 агентов. Грег Брокман из OpenAI говорил: если предположить, что у каждого человека есть GPU, вы отстаете от того, что вам на самом деле нужно, на три порядка; вам нужны 10 миллиардов графических процессоров. Если рассуждать таким образом, то без эффективного обучения моделей на машинных данных ваши возможности по раскрытию полного потенциала ИИ останутся неполными.
Сампат: Большинство моделей обучаются на публичных данных. Данные же, хранящиеся внутри предприятий, в основном являются машинными данными. Мы открываем доступ к этим машинным данным. Мы предоставляем каждому предприятию базовую модель. Считайте это стартовым комплектом. Они берут эту модель и создают на ее основе приложения и агентов, дообученные на их собственных корпоративных данных. Мы станем компанией, создающей модели, но мы также сделаем так, чтобы абсолютно любому предприятию было невероятно легко создавать собственные модели, используя предоставляемую нами инфраструктуру.
Почему у аппаратных компаний есть преимущество
VentureBeat: Многие видят в «железе» уязвимость в эпоху программного обеспечения и искусственного интеллекта. Вы утверждаете обратное. Почему?
Пател: Многие смотрят на аппаратное обеспечение свысока. Я же считаю, что «железо» — это величайший актив, ведь если вы умеете создавать великолепное аппаратное обеспечение, отличное программное обеспечение и передовые ИИ-модели и связывать их воедино, именно тогда начинает происходить настоящее волшебство.
Подумайте о том, что мы можем сделать, сопоставляя машинные данные из логов с нашей моделью временных рядов (time series model). Если в вашем коммутаторе или маршрутизаторе происходит изменение всего на один градус, вы можете спрогнозировать сбой системы через три дня — то, что раньше невозможно было сопоставить. Вы выявляете изменение, перенаправляете трафик для предотвращения проблем и устраняете неполадку. Это позволяет сделать сбои и стабильность инфраструктуры гораздо более прогнозируемыми.
Cisco — важнейшая инфраструктурная компания для сферы искусственного интеллекта. Это кардинально меняет уровень стабильности, который мы можем обеспечить для нашей инфраструктуры. Производство — одна из ведущих отраслей по объемам данных, генерируемых ежедневно. В сочетании с агентским ИИ и накопленными метаданными это полностью меняет конкурентную среду в производстве или капиталоемких отраслях. Имея достаточно данных, они могут преодолевать сбои, связанные с пошлинами или колебаниями цепочек поставок, уходя от зависимости от цен и доступности товаров.
Глубокая приверженность Cisco принципам открытого исходного кода
VentureBeat: Зачем делать модели безопасности открытыми, если это кажется сдачей конкурентных преимуществ?
Сампат: Секрет уже раскрыт; злоумышленники тоже имеют доступ к моделям с открытым исходным кодом. Следующий шаг — вооружить как можно большее число защитников моделями, которые делают оборону более эффективной. Именно это мы и сделали на конференции RSAC 2025, когда представили нашу модель с открытым исходным кодом Foundation-Sec-8B.
Финансирование инициатив с открытым исходным кодом затормозилось. Сообщество разработчиков Open Source испытывает все большую нехватку ресурсов, нуждаясь в устойчивых и совместных источниках финансирования. Это корпоративная ответственность — делать такие модели доступными, к тому же это дает сообществам возможность начать работу с ИИ с точки зрения защиты.
Мы интегрировали ClamAV — широко используемый антивирусный инструмент с открытым исходным кодом — с платформой Hugging Face, которая хостит более 2 миллионов моделей. Каждая модель проверяется на наличие вредоносного ПО. Необходимо гарантировать надлежащую защиту цепочки поставок ИИ, и мы находимся на передовой этого процесса.
Пател: Мы выпустили в качестве open source не только модель безопасности, но и решение на базе Splunk для работы с данными временных рядов. Они сопоставляют данные — временные ряды и данные об инцидентах безопасности — чтобы получать крайне интересные результаты.
Оценивая настроение клиентов после Cisco Live
VentureBeat: Как клиенты реагируют на новые продукты, представленные на Cisco Live?
Пател: Есть три категории. Первая — абсолютно в восторге клиенты, говорящие: «Мы просили об этом уже давно. Аллилуйя».
Вторая — те, кто заявляет: «Я хочу это попробовать». Диджей показывает им демо-версию по высшему разряду, они проводят пилотный проект (POC) и поражаются тому, что все работает даже лучше, чем мы рассказывали со сцены в течение трех минут.
Третья категория — скептики, которые проверяют, выходят ли все анонсы ровно в заявленные дни. Три года назад эта группа была намного больше. По мере ее уменьшения мы наблюдаем значительные улучшения в наших финансовых результатах и в том, как рынок воспринимает нас.
Мы не рассуждаем о том, что будет через три года, ограничиваясь лишь шестимесячным горизонтом. Объем полезной информации настолько велик, что нам есть о чем говорить в течение полугода. Наша главная проблема, если честно, — успевать знакомить клиентов со стремительными темпами наших инноваций.
Фокус на клиентах, а не на «железе»
VentureBeat: Как вы осуществляете миграцию вашей ориентированной на аппаратное обеспечение клиентской базы без излишних потрясений?
Пател: Вместо того чтобы зацикливаться на дилемме «аппаратное обеспечение против программного обеспечения», вы исходите из того, где находится клиент. Ваша стратегия больше не может сводиться к межсетевому экрану на периметре сети для обеспечения безопасности, поскольку рынок изменился. Он стал гиперраспределенным. Но у вас есть существующие файрволы, которые требуют эффективного управления.
Мы предлагаем вам полностью обновленную линейку межсетевых экранов. Если вы посмотрите на то, что мы сделали в сфере публичного облака, — управление исходящим трафиком с помощью Multicloud Defense с нулевым доверием (zero trust), причем не только на уровне «пользователь — приложение», но и «приложение — приложение». Мы создали технологию Hypershield. Мы создали революционный Smart Switch. И все это управляется из единой консоли Security Cloud Control с надстройкой AI Canvas.
Мы говорим нашим клиентам, что они могут двигаться в собственном темпе. Начните с межсетевых экранов, переходите к Multicloud Defense, добавьте точки принудительного применения Hypershield с Cilium для обеспечения наблюдаемости (observability) и подключите Smart Switches. Вам не нужно усложнять систему, потому что у нас есть реальное преимущество платформы в виде Security Cloud Control. Вместо того чтобы говорить «забудьте обо всем и переходите к новому», создавая избыточную когнитивную нагрузку, мы начинаем с текущей позиции клиента и сопровождаем его на всем пути.
Что дальше: вдохновляем глобальных партнеров превратить ИИ в источник доходов
Интервью завершилось обсуждением ноябрьского партнерского саммита (Partner Summit) в Сан-Диего, на котором Cisco планирует сделать важные анонсы, касающиеся активации партнеров. Как отметил Пател: «Требуется устойчивое, последовательное внимание, чтобы завести весь механизм реселлеров». VentureBeat убежден, что глобально сильная партнерская организация абсолютно незаменима для любой компании в сфере кибербезопасности для реализации ее долгосрочного видения в области ИИ.
