云原生 AI 平台的标准化，是推动 AI 基础设施生态进化的关键一步，也是行业迈向互信与协作的里程碑。
近年来，云原生生态正逐步从通用计算扩展到 AI 计算领域。CNCF（Cloud Native Computing Foundation，云原生计算基金会）正在推动一项新的认证计划—— Kubernetes AI Conformance （Kubernetes AI 兼容性认证），旨在为 AI 平台建立一套与 Kubernetes 兼容、可互操作的技术标准。
这一认证计划试图回答一个核心问题：
“一个 AI 平台，怎样才算真正的 Kubernetes 原生？”
为什么需要 AI Conformance
当前，许多 AI 平台都宣称“运行在 Kubernetes 上”，但实际落地时表现差异明显。下面列举几种常见情况：
- 有的平台仅仅是在 Kubernetes 上运行容器，未与控制面深度集成。
- 有的平台则真正与 Kubernetes 控制面、调度、观测系统实现了深度融合。
- 还有不少厂商自建控制器、调度器、存储接口，导致跨环境迁移和互操作性存在障碍。
CNCF 推出 AI Conformance 的核心目的，是通过统一标准，让 AI 平台在不同云、不同集群中都能保持一致行为，成为生态的共同语言，类似于“Certified Kubernetes”的作用。
Kubernetes 原生 AI 平台的关键标准
Kubernetes 原生 AI 平台需满足以下几个关键标准：
架构原生：一切皆为 Kubernetes 对象
在 AI 训练、推理、批处理等场景下，所有任务都应以 Pod、Job、CRD（Custom Resource Definition，自定义资源定义）的方式声明。调度、扩缩、生命周期管理应交由 Kubernetes 控制面执行，而非平台自建。
例如，Kubeflow Training Operator、RayCluster CRD、vLLM Operator 都采用了这种原生对象声明方式。
调度原生：算力资源统一调度
AI 平台需要通过 Kubernetes 的 Device Plugin（设备插件）与 Scheduler（调度器）协同感知 GPU、NPU 等异构算力资源，并支持 resources.requests/limits 的资源管理。任务调度行为应具备可观测性和可追踪性，避免黑箱运行。
存储原生：声明式数据与模型访问
数据和模型的访问不应依赖宿主路径，而应通过 PVC（PersistentVolumeClaim，持久卷声明）、CSI（Container Storage Interface，容器存储接口）、S3/NAS 等标准接口挂载。凭据、参数等敏感信息由 Secrets、ConfigMap 注入。整个 pipeline 能够被 GitOps / CI/CD 流程重放，确保可追溯性和自动化。
网络与服务原生：兼容 Mesh 与 Gateway
AI 推理服务应以标准 Service、Ingress、Gateway API 暴露，支持多集群服务发现与路由策略，并能与 Istio、Envoy、Linkerd 等服务网格无缝对接。
此外，平台需输出标准化监控指标（如 Prometheus）、日志（如 FluentBit）、追踪信息（如 OpenTelemetry），以便于统一观测和运维。
可移植与可互操作
真正的 Kubernetes 原生 AI 平台应能在不同环境下保持一致行为，包括：
- 公有云（如 EKS、GKE、ACK）
- 私有云（如 OpenShift、KubeSphere）
- 裸机集群
同时，平台应能直接集成 Kubeflow、Ray、KServe、Triton 等主流生态组件，实现高度互操作性。
CNCF 的目标：从“运行在 Kubernetes 上”到“生长于 Kubernetes 中”
CNCF 希望通过 AI Conformance 认证机制，像过去的 Certified Kubernetes 一样，推动整个 AI 基础设施生态进入标准化阶段。
未来，行业可能会看到：
- Certified AI Platform 徽标，成为平台互信凭证。
- 自动化校验 bot（Verify Conformance Bot），提升测试效率。
- 多版本测试套件（如 v1.33、v1.34 等），保障兼容性。
这些举措将成为云厂商、AI 平台、AI Infra 开源项目的重要技术门槛和生态互信基础。
总结
AI 时代，标准化是生态持续演化的基础。AI 平台要想在云原生生态中长期发展，不仅要“跑在 Kubernetes 上”，更要“生长在 Kubernetes 中”。
真正的 Kubernetes 原生 AI 平台 应具备：
控制面兼容、数据面透明、扩展面声明式、可移植、可观测、可重放。
这正是 AI 与云原生交汇的关键，也是下一阶段 AI 基础设施的根基。