2026年網絡大未來：AI引領的四大趨勢

隨著企業逐步轉向由人工智能（AI）驅動的「混合模式」未來，網絡已從傳統的輔助角色升級為業務發展的核心引擎。根據 HPE Networking 最新研究，2026年，網絡的價值將不再取決於速度或規範，而是智能、適應性，以及能否提供數碼體驗的一致性和卓越性，並重新定義網絡設計方式，也對企業的營運策略和人才需求產生深遠影響。

AI技術將主導無線網絡營運

HPE Networking香港及澳門總監及地區總經理陳家和預測， 2026 年，企業將改變無線網絡的營運模式。AIOps (人工智能營運) 亦變得不可或缺，由於多重連結營運（Multi-link operation）作為允許多個無線鏈路同時工作的技術，旨在提高網絡的可靠性和性能。確定性延遲（Deterministic latency） 雖然能提供更穩定和可靠的網絡性能，這些技術只有在AI接管人類難以即時處理的頻譜決策，才能真正發揮潛力。持續學習模型能夠預測網絡擁塞並優化射頻行為與頻道使用方式，使傳統圍繞SSID、「最佳頻段」及手動調整變得過時，AIOps變成主流。

此外，代理型AI 將區域網絡（LAN）轉化為主動式體驗引擎。LAN不再僅限於「自我修復」功能，而是能夠提前數分鐘甚至數小時預測用戶需求，並採取修正措施。例如，硬件維修退貨授權（RMA）流程將自動執行，AI會診斷故障、啟動更換發貨程序，並且在用戶察覺問題前完成所有操作。

全端整合成為新常態

陳家和認為，隨著企業逐步拋棄零散拼湊的網絡建設，產品決策將迎來重大轉變。到2026年，下一波現代化浪潮將由單一營運框架的需求驅動，涵蓋有線、無線、廣域網絡（WAN），以及最終的運算和儲存。雲端編排（Orchestration） 透過統一的平台協調多種服務與資源，而Single source of truth 則確保數據的一致性與可靠性。

這一轉變不僅限於網絡層面。例如，像OpsRamp平台結合伺服器、儲存和應用程式的可觀察性（Observability）與營運，機構將要求對連接性採取同樣的統一方法。價值將不再取決於單一產品性能，而在於產品能否在AI統一管理下實現無縫協作。

網絡人才需求的升級

新一代網絡專家既要掌握網絡配置，也要善用AI助手，高效管理成千上萬的端點。生成式AI（GenAI） 功能日益成熟，足以自動處理初步支援工作，包括回答常規的問題、解決策略衝突及識別網絡異常。網絡專業人員必須懂得設計提示詞（Prompts）、驗證意圖，並有效管理自動化流程。

2026年，網絡工程師將轉型為策略師，而AI將成為營運的核心支柱。

關鍵術語解釋

AIOps(人工智能營運)：利用人工智能技術提升IT營運效率的方法

確定性延遲(Deterministic latency)：確保數據傳輸延遲在特定範圍內的技術

OpsRamp：一種整合IT運營與監控的平台

雲端編排(Orchestration)：一種自動化和管理複雜IT基礎設施的方法，通過統一的平台來管理和協調多種服務和資源。

Single source of truth：指單一的、權威的數據源，用於管理從客戶端到雲端的效能與安全性，確保數據的一致性和可靠性。

生成式AI(GenAI)：一種能夠生成新內容的人工智能技術，例如回答常規問題、解決策略衝突以及識別異常。

代理型AI：與「代理式AI」相較，此詞更符合香港中文用語習慣。

AIOps 將比 Wi-Fi 標準更重要：

在 2026 年，企業將改變無線網絡的營運模式。AIOps (人工智能營運) 亦變得不可或缺：多重連結營運 (Multi-link operation)、更寬的頻道和確定性延遲 (Deterministic latency) 等技術，只有在 AI 接管人類無法及時處理的頻譜決策時，才能發揮真正效益。持續學習模型將實時預測網絡擁塞、優化射頻 (RF) 行為，並重塑頻道使用，這使傳統上關於 SSID、「最佳頻段」和手動調整的爭論變得過時。有線和無線效能的融合，並非單純因為速度提升，而是透過AI 作為單一、由意圖驅動 (Intent-driven) 的架構來統一管理體驗。  

代理式 AI 將區域網絡 (LAN) 轉化為主動式體驗引擎：

業界邁向「自動駕駛網絡」(Self-driving network) 的漫長旅程於今年出現突破，技術將走出早期採用階段，正式成為主流營運標準。改變的不是概念本身，而是代理式 AI 和雲端智能的成熟度，它們現在能自信且迅速地代表 IT 部門採取行動。LAN 不再只是「自我修復」，它們將主動優化用戶體驗。嵌入在交換機和無線存取點 (AP) 中的 AI 代理將解讀行為模式、預測服務需求，並在用戶感覺到網速變慢之前採取修正措施。這不僅是網絡實時適應用戶需求，而是提前數分鐘甚至數小時預測影響。舉例而言，硬件維修退貨授權 (RMA) 將自動進行。AI 將檢測效能退化、驗證故障、立案，並在用戶或管理員察覺問題之前就啟動更換發貨程序。

全端融合成為預設標準：

2026 年，隨著企業遠離零散拼湊的網絡建設，產品決策將發生巨大轉變。下一波現代化浪潮將由單一營運框架的需求所驅動，該框架需涵蓋有線、無線、廣域網絡 (WAN)，以及最終的運算和儲存。雲端編排 (Orchestration) 和 AI 原生自動化將促使 IT 領袖期望擁有「單一真相來源」(Single source of truth) —— 以及單一智能層 —— 來管理從客戶端到雲端的效能、體驗、安全性和生命週期。這種轉變不僅限於網絡。隨著像 OpsRamp 這樣的平台將伺服器、儲存和應用程式的可觀察性 (Observability) 與營運相結合，機構將要求對連接性採取同樣的統一方法。價值將不再來自個別產品的性能優劣，而是來自它們如何在共同的 AI 治理下，作為全端系統並無縫運作。在 2026 年，能夠脫穎而出的架構，將是那些運作如同單一有機體的系統，而非僅是零散部件的拼湊。AI 將負責統整，雲端負責交付；企業選擇供應商的關鍵，在於誰能讓全端架構運作得天衣無縫，帶來渾然一體的使用體驗。

網絡人才的大轉移：

2026 年，人才轉移的重點不是取代工程師，而是協助他們升級轉型。隨著對話式 AI Copilot 和代理助手已成為 IT 團隊的核心一員，那些在儀表板間切換、手動診斷和處理無盡工單的傳統工作模式將會消逝。生成式 AI (GenAI) 的準確性和功能已達到臨界點，AI 將負責管理第一線支援：回答常規問題、解決策略衝突、識別異常，甚至自動啟動 RMA。

新世代專家將懂得配置網絡

新世代專家不但要懂得配置網絡，更需與 AI Copilot 合作，以一人的精準度管理數以千計的端點。工程師無需再花時間瀏覽儀表板，AI 將主動提供洞察、採取行動，並透過自然語言互動引導決策。最高效的專業人員將是那些不但懂得配置，還懂得如何教導和與 AI 協作的人：這包括設計提示詞 (Prompts)、驗證意圖並大規模編排自動化流程。在 2026 年，網絡工程師將轉型為策略師，而 AI 將成為營運的骨幹。

陳家和認為，從上述趨勢，可見AI將徹底重塑網絡未來，同時為企業創造了前所未有的機會與挑戰。