|内容简介

本报告深入剖析了云原生技术在构建下一代人工智能基础设施中的核心作用与演进趋势。随着大模型与生成式AI的爆发，传统架构已难以支撑海量算力与复杂数据流转，云原生正全面重塑AI工作负载的底层底座。 基于全球广泛的企业调研，报告揭示了AI基础设施的建设现状与技术拐点。核心发现表明，Kubernetes及其生态已成为AI模型训练与推理资源调度的事实标准；GPU虚拟化、异构算力池化及Serverless架构在优化资源利用率、降低AI部署成本方面展现出决定性价值。 同时，报告直击企业落地过程中的核心痛点，深度剖析了算力成本失控、数据安全合规、跨云模型部署壁垒及MLOps工具链碎片化等挑战。结合开源生态的最新演进，报告为企业提供了从底层算力调度、AI流水线构建到全链路可观测性的最佳实践。 总体而言，该报告为技术决策者与架构师提供了一份极具前瞻性的战略指南，清晰勾勒出云原生与AI深度融合的技术路线图，助力企业在智能化浪潮中构建高效、弹性、安全的现代化AI基础设施体系。