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• 规划基础设施容量：根据从核心到边缘的训练、优化、推理和智能体 AI 需求，统筹协调高性能计算、网络、存储、Kubernetes 与 AI 软件资源。 
• 降低部署风险：了解经过预验证的 Cisco AI POD、思科验证设计 (CVD) 及符合 NVIDIA 参考架构要求的思科参考架构，如何助力降低 GPU 闲置成本，并将部署周期从数月缩短至数周。 
• 将 AI 安全防护嵌入从交换架构到工作负载的每一层：利用 Cisco AI Defense、Cisco Hybrid Mesh Firewall 和 Splunk Enterprise Security，保护 AI 管道、模型与数据免受提示词注入和未经授权访问的威胁。 
• 获得端到端 AI 可观测性：借助 Splunk 可观测性，全面洞察关键 AI 基础设施和 AI 智能体的运行状况、性能与资源使用情况。 

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