Kubernetes 已经从一个通用的容器编排框架，转型成为驱动全球人工智能爆发式增长的核心引擎。
在近期一份报告中，云原生计算基金会（CNCF）着重强调了这一演进趋势，报告探讨了云原生基础设施与机器学习的融合现状。尽管云原生生态的技术能力已高度成熟，但研究显示，人与组织层面的因素，如今已成为 AI 成功落地的最大障碍。
研究表明，对于希望规模化推进人工智能项目的企业而言，云原生技术已经不再是可有可无的方案了。现代化的工作负载需要 Kubernetes 提供的动态资源分配和硬件抽象，尤其是在管理昂贵的 GPU 集群时。然而，这些环境的复杂性仍然是许多工程团队面临的一个痛点。随着行业朝着“云原生 AI”标准迈进，关注点正在从简单的容器化转向复杂的数据管道和模型训练工作流的编排。
尽管使用 Kubernetes 的技术优势显著，但报告指出，基础设施本身的能力与组织有效利用它们的能力之间存在日益增长的差距。许多公司在僵化的层级和孤岛化的结构（这是Puppet识别出的平台工程成熟度的前三大阻碍因素之一）泥潭中苦苦挣扎。CNCF 认为，为了让人工智能蓬勃发展，公司必须培养一种跨职能协作的文化，让数据科学家和 DevOps 工程师更紧密地协同工作。这种文化转变被描述为一个组织能否成功从实验性试点过渡到生产级部署的决定性因素。
CNCF 的 CTO Chris Aniszczyk强调了编排器在当前格局中的基础作用。Aniszczyk 在报告中表示，“Kubernetes 不再是一个小众的工具；它是支持大规模、可靠性和日益增长的 AI 系统的核心基础设施层”。他进一步指出，行业必须努力“降低服务 AI 工作负载的难度，同时大幅增加可用的推理容量”，将其描述为“下一个伟大的云原生工作负载”。这些见解强调了基金会的观点，即强大的技术基础设施现在是 AI 创新的主要推动力。
尽管 Kubernetes 是编排领域的主导性可选方案，2025年它的生产环境采用率达到82%，但是市场上仍有几个替代方案可供组织面临特定需求时予以考虑。主要云服务提供商的专有技术栈，如Amazon SageMaker、Google Vertex AI和Azure Machine Learning，通常能够为较小的团队提供集成度更高的体验，但是也有供应商锁定的风险。此外，在不需要容器编排层开销的场景中，传统的高性能计算集群和裸机部署仍在使用。然而，对于开发者来说，云原生生态系统的灵活性仍然具有很强的吸引力，因为37%的组织现在正在利用多个云提供商来保持供应商中立。
行业的未来似乎正朝着更深入集成专用硬件和自动化资源管理的方向发展。随着组织不断成熟，重点可能会转向简化开发者体验，以降低非基础设施专家的入门门槛。通过解决报告中指出的文化瓶颈，企业可以更好地利用其云原生投资，在未来几年交付更强大、更可扩展的人工智能解决方案。
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Kubernetes Drives AI Expansion as Cultural Shift Becomes Critical
