AI 原生基础设施

概述

本文系统梳理 AI Native 基础设施的演进、架构与关键技术，帮助云原生开发者理解 AI Infra 的全景与未来趋势，并介绍从云原生向 AI 原生迁移的路径与思维转变。

从标准化到智能编排

本文深入探讨 AI 原生基础设施的三大支柱：边缘迁移、标准化协议（MCP）、智能编排系统（AI Orchestrator），解析如何构建可控、安全、可观测的智能协作系统。

MLOps vs AIOps

系统梳理 MLOps 与 AIOps 的核心区别、体系结构及在云原生 AI 基础设施中的融合趋势。

AI 网关

AI 网关作为统一接入与治理中枢，承载着模型路由、鉴权、限流、缓存等关键能力，实现多模型智能调度、内容安全防护和成本管控。

可观测性

AI 可观测性通过全面洞察 AI 应用的行为，从监控到深度诊断，实现性能优化、安全防护和成本管控，确保 AI 应用的稳定运行。

云端可信推理

AI 安全基础设施涵盖应用安全、模型安全、数据安全、身份安全和系统网络安全，构建全栈安全保护框架，确保 AI 应用的合规与可靠性。

平台化

介绍企业的 AI 平台栈演进路径，涵盖模型治理、PromptOps、SkillOps、MemoryOps 到多智能体编排与可观测性体系。

工程实体

AI 正在成为软件工程中的可调度、可审查、可替换的工程实体，推动人机协作的多主体工程体系。

展望

从云原生到 AI 原生的演进与工程实务：关键要素、架构要点与治理建议，为企业把握 AI 应用落地提供现实路径。