思科通過Splunk全新能力推動可信AI規模化落地

北京，2026年9月17日 —— 隨着AI智能體承擔越來越多的企業工作，企業採用AI最大的障礙已不再是能力，而是信任。客户需要確信AI具備安全性、可治理性，並且投入成本具有價值，纔會願意讓AI在企業範圍內大規模運行。如今，思科通過Splunk最新創新彌合這一信任鴻溝，使客户能夠在數據現有所在環境中，以安全且高效的方式擴展AI應用。其中包括進一步擴大與英偉達的合作，將Splunk AI引入本地部署客户環境。 

思科全球總裁兼首席產品官Jeetu Patel表示：「當前企業 AI 應用面臨的最大障礙之一就是部署過於複雜。客户想要知道的是——我是否可以信任它完成工作？我是否負擔得起？最重要的是，我是否能夠確保它的安全？通過在客户已經信任的基礎設施上運行 Splunk AI，企業能夠更加快速、自信地將 AI 應用於業務，同時保持對 AI 的控制能力。」

英偉達加速賦能的自管理Splunk AI

對於無法將敏感數據遷移至雲端的客户而言，過去Splunk AI因部署限制難以落地，而如今，這一障礙已經消除。思科與英偉達正在擴大雙方合作，將自管理 AI（self-managed AI）直接帶給 Splunk Enterprise客户，使客户能夠在自身的本地部署環境、私有云以及隔離網絡環境中運行 AI。

英偉達企業 AI 平臺副總裁 Justin Boitano 表示：「企業需要將 AI 帶到數據所在的位置，尤其是在安全性和數據主權要求關鍵工作負載必須保留在本地環境時。通過支持 Splunk AI 工作負載在英偉達加速計算平臺上，並結合英偉達Nemotron 開源模型運行，思科與英偉達正攜手將 AI 智能體直接引入 Splunk，為企業在各種基礎設施環境中開展智能體安全運營提供高性能、全棧式基礎。」

在統一視圖中洞察智能體性能並追蹤 Token 消耗

全新的可觀測性創新為思科客户提供完整統一的全棧視角，幫助企業瞭解 AI 智能體的實際運行表現。

AI 智能體的運行方式並不總是能夠被使用者準確預測，其產生的成本可能一直處於不可見狀態，直到賬單產生才被發現。藉助新增 Tokenomics 能力的 Splunk Agent Observability 正在彌合這一可視化缺口，為企業提供 AI 智能體性能和 AI Token 消耗的實時視圖。這使團隊能夠準確瞭解 AI 成本產生的位置和原因，並在其演變為預算壓力之前採取行動。

最初以本地部署形式發佈的 Splunk Agent Observability，現已擴展至 Splunk Observability Cloud 和 Cisco Cloud Control，進一步覆蓋使用思科產品組合的客户。該解決方案能夠評估智能體和模型行為，監測整個 AI 技術棧的運行表現，並應用運行時防護機制（runtime guardrails），阻止不準確或不安全的操作，例如模型幻覺或敏感數據泄露。

作為 Splunk Agent Observability 的組成部分，全新的 Tokenomics 解決方案將可視化能力進一步延伸至成本管理領域——能夠追蹤並歸因 AI 智能體以及員工使用代碼智能體（coding agents，如 Claude Code、Codex 和 Cursor）產生的 Token 消耗。該方案還將利用 Cisco Deep Time Series Model 預測未來使用趨勢，在計費周期結束前預估未來消耗情況。這些洞察能夠幫助企業建立 Tokenomics 管理體系，並將 AI 投入與業務成果建立聯繫。 

思科還通過減少影響自主故障排查的可視化缺口和成本障礙，幫助企業增強基礎設施韌性。Observability Studio 使團隊能夠確保新應用從設計之初便具備「可觀測性」（born observable），從一開始即可被衡量並滿足生產環境要求。全新的 Network Intelligence App 將思科網絡拓撲（Network Topology）、設備健康狀態和事件信息引入 Splunk，使網絡團隊能夠從告警直接追蹤至相關設備以及其所在網絡環境。此外，Observability Cloud 推出新的版本——基礎版（Essentials）和高級版（Premier），進一步簡化客户採購和擴展可觀測能力的方式，並通過高性價比日誌分析功能幫助企業快速定位應用和基礎設施問題。

智能體安全運營中心（Agentic SOC）的可信自主能力

AI 驅動的攻擊正在以超過傳統人工安全運營響應能力的速度發展。當前，企業比以往任何時候都更需要全面瞭解並應對整個 IT 環境中的潛在暴露面和漏洞風險——從基礎設施到應用程序。應對 AI 時代的威脅，需要具備智能體能力的安全運營中心（Agentic SOC），能夠以機器速度進行分析、推理和防禦，同時滿足企業領導者對於數據主權和人工治理能力的要求。 

Splunk 正通過融合企業級全域遙測數據（telemetry）以及由領先前沿模型和領域專用模型驅動的 AI 智能體，持續推動智能體安全運營中心的發展。全新打造的智能體能力進一步擴展 Splunk Agentic SOC Workforce，模擬領先安全運營團隊的工作方式，覆蓋包括威脅檢測工程（detection engineering），主動式威脅搜尋（proactive threat hunting），自主調查（autonomous investigation），協同響應（coordinated response）以及策略治理（policy governance）。通過關聯來自網絡、雲、應用和身份環境的豐富全棧機器數據，這些智能體能夠提供深度推理能力以及透明、可解釋的判斷結果，減少告警噪聲，並縮短平均修復時間。 

如今攻擊者正在利用 AI 大規模尋找漏洞，持續且無差別地探測基礎設施、應用程序和身份系統。近期發生的一系列攻擊活動表明，全面掌握企業暴露面已經成為董事會層面的重要要求。全新的 Exposure Analytics 增強能力通過更廣泛的資產覆蓋、歷史變化追蹤以及針對業務場景的風險洞察，實現這一目標。該能力將暴露面背景信息與 Splunk、思科以及廣泛第三方生態系統中的實時安全活動相連接，使團隊能夠看到完整 IT 環境，而不僅僅是某一家供應商所覆蓋的局部視角。智能體利用這些上下文信息，幫助企業精準識別最關鍵的問題以及當前正在發生的風險。 

全新的Splunk Enterprise Security基礎版使更多安全團隊能夠獲得智能體安全運營能力以及更高程度的自動化。Splunk Enterprise Security高級版則進一步提供更深入的智能體自主能力，以及 Splunk Enterprise Security 的完整功能。

思科旗下Splunk與AWS攜手打造智能體企業

同樣的緊迫需求也推動了Splunk與AWS合作關係邁向新的階段。Splunk與AWS正在將雙方長期合作關係進一步拓展至聯合產品開發領域，並簽署多年期合作協議。雙方合作將進一步推動智能體安全運營中心（Agentic SOC）的發展，以更快速地應對AI驅動的攻擊。

如今，攻擊者的行動速度已經超過傳統人工響應流程的處理能力。要匹配這一速度，需要深度安全智能以及能夠即時採取行動的規模化能力。Splunk 提供安全團隊長期依賴的數據平臺和深度檢測能力，而 AWS 則提供全球雲規模能力。雙方將共同為安全分析人員提供智能體支持，覆蓋威脅檢測、調查分析以及響應處置等環節。

安全團隊不會爲了提升效率而放棄監督能力。未來的發展方向，是在企業所需治理機制和分析人員控制能力保障下，實現大規模智能體行動。