L'intelligenza artificiale sta migrando dai data center centralizzati verso l'edge aziendale, spingendo sulle infrastrutture di rete requisiti finora appannaggio dei cluster HPC: throughput elevato, latenza sub-millisecondo, gestione dinamica del traffico e sicurezza pervasiva. Cisco risponde a questa evoluzione con un aggiornamento massiccio della propria architettura di networking enterprise, presentato il 17 novembre 2025 durante il Partner Summit.
L'annuncio tocca routing di fascia alta, Wi-Fi 7, sicurezza cloud-managed e un nuovo paradigma operativo basato su agenti AI, che l'azienda chiama AgenticOps. L'obiettivo dichiarato è ridurre da mesi a minuti il deployment di reti campus e branch AI-ready, spostando il carico cognitivo dai team IT verso piattaforme autonome in grado di eseguire workflow complessi tramite comandi in linguaggio naturale.
Al cuore della strategia c'è il Deep Network Model, un large language model proprietario addestrato specificamente sul dominio delle reti. Questo motore alimenta l'AI Assistant integrato nelle piattaforme Cisco, permettendo di automatizzare operazioni che spaziano dalla configurazione massiva degli switch alla migrazione verso SD-WAN, dall'onboarding dei dispositivi IoT alla risoluzione di anomalie cross-domain. Non si tratta di semplice osservabilità predittiva: gli agenti AI possono orchestrare azioni su Meraki, Catalyst Center, Catalyst SD-WAN Manager, ISE e Nexus, trasformando prompt testuali in policy applicate in tempo reale su migliaia di endpoint distribuiti geograficamente.
La nuova interfaccia AI Canvas, attualmente in fase Alpha, materializza questo approccio agentico fornendo un workspace unificato dove team NetOps, SecOps e AppOps collaborano con agenti software per diagnosticare e risolvere problemi. L'integrazione di telemetria in tempo reale, insight generati dall'AI e strumenti collaborativi in un'unica vista promette di abbattere i silos operativi che ancora caratterizzano molte enterprise. Jeetu Patel, President and Chief Product Officer di Cisco, sintetizza la visione: "Le reti del futuro non devono solo supportare la massiccia domanda di capacità di calcolo e larghezza di banda richieste dalle esperienze IA, ma devono anche essere semplici da implementare e sicure, grazie a potenti strumenti di IA propri".
Sul fronte hardware, Cisco introduce i nuovi Secure Router serie 8200 e 8400, dispositivi che integrano funzioni di routing ad alte prestazioni con firewall nativo, pensati per ambienti branch e campus che devono gestire workload AI distribuiti. La combinazione di throughput elevato e latenza ridotta risponde alle necessità di applicazioni real-time come inferenza AI locale, analytics video avanzato e telemetria IoT massiva. I router saranno disponibili per l'ordine nel quarto trimestre 2025, tempistica che consente alle imprese di pianificare già ora l'upgrade delle dorsali distribuite.
Parallelamente, l'ecosistema wireless si evolve con gli Access Point Wi-Fi 7 serie CW9171I e CW9174, accompagnati dal Wireless Controller CW9800L. Questi dispositivi, ottimizzati per deployment a bassa e media densità, sfruttano le caratteristiche native dello standard Wi-Fi 7: banda estesa fino a 320 MHz, modulazione 4096-QAM e Multi-Link Operation (MLO) per throughput aggregato superiore e latency deterministica. L'integrazione con Cisco ThousandEyes introduce capacità di wireless assurance avanzate, tra cui Roaming Health e Active Testing, trasformando gli AP in sonde attive che misurano continuamente l'esperienza utente e anticipano le degradazioni prima che impattino sui servizi critici.
Sul versante sicurezza, Cisco punta su un'architettura identity-driven consolidata in Meraki Dashboard. Il nuovo Cisco Access Manager, basato su ISE ma fornito come servizio SaaS e ottimizzato per reti cloud-managed, integra nativamente l'identità nella rete consentendo segmentazione adattiva: utenti, dispositivi e terminali IoT vengono isolati dinamicamente in base a identità e posture di sicurezza. Questo modello Zero Trust distribuito riduce la superficie d'attacco e limita il movimento laterale in caso di compromissione, requisito cruciale quando workload IA processano dati sensibili su edge distribuiti. Disponibilità generale prevista per il quarto trimestre 2025.
Tutte le soluzioni Cisco SD-WAN, incluse quelle Meraki, sono ora integrate con Cisco Secure Access, piattaforma SASE che estende il modello Zero Trust al cloud e applica policy unificate basate sull'identità su applicazioni SaaS, internet e ambienti privati. Si elimina così la discontinuità tra infrastrutture on-premise e cloud, elemento critico per le enterprise che adottano modelli di lavoro ibrido e distribuiscono applicazioni AI su architetture multi-cloud.
La nuova funzionalità Global Overview del Meraki Dashboard, disponibile in beta da novembre 2025 e in general availability nel quarto trimestre, affronta il problema della frammentazione gestionale offrendo visibilità e accesso diretto alle reti gestite tramite Catalyst Center. I team IT ottengono così un'esperienza di gestione completamente integrata da un'unica console cloud, indipendentemente dal modello di deployment dei domini di rete sottostanti, riducendo il context switching e il rischio di incoerenze tra configurazioni.
I fabric cloud-managed per i grandi campus, in beta nel quarto trimestre 2025 e general availability nel primo trimestre 2026, completano il quadro portando la semplicità operativa tipica del cloud-managed dentro i contesti più complessi del networking enterprise. Questa architettura scalabile riduce drasticamente i passaggi necessari per provisioning, gestione e troubleshooting, consentendo l'applicazione di policy di segmentazione adattiva su decine di migliaia di endpoint.
La strategia Cisco si inserisce in un contesto di mercato in cui vendor tradizionali di networking (Juniper, Arista, HPE Aruba) e cloud provider (AWS con VPC Lattice, Azure con Virtual WAN) competono per definire lo stack infrastrutturale dell'era AI. La scommessa dell'azienda californiana è che l'integrazione verticale tra hardware, software di controllo, sicurezza e intelligenza agentica possa offrire un time-to-value superiore rispetto ad architetture best-of-breed eterogenee, riducendo complessità operativa e accelerando l'adozione di workload AI anche in contesti enterprise conservativi.