AI扩张的瓶颈在于基础设施而非模型…Kubernetes“统一运营”作用日益凸显_新闻

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AI扩张的瓶颈在于基础设施而非模型…Kubernetes“统一运营”作用日益凸显

2026-05-01 12:27:29

AI扩张的瓶颈并非模型，而是基础设施

一种诊断观点日益凸显：人工智能扩散的瓶颈不在于模型，而在于“基础设施”。近期举行的“CubeCon+CloudNativeCon欧洲大会”明确显示，AI竞争的核心已不再仅仅是模型性能。分析指出，企业在将AI投入实际服务的过程中，遇到的最大阻碍是结构性的局限——即无法将分散在云、边缘和本地部署的系统像单一系统一样统一运营。

新研究表明，大多数AI项目未能进入实际生产阶段，其失败原因也更多地集中在集成与运营执行问题上，而非模型本身。TheCube Research的高级分析师保罗·纳沙瓦蒂指出：“AI正暴露出企业基础设施的根本缺陷。如今，云、边缘和本地部署整体的碎片化已成为运营型AI的最大障碍。”

这种碎片化近期被冠以“主权”之名。由于数据主权、地区法规和企业内部政策相互交织，数据和工作负载难以集中到单一地点。结果，AI系统的结构被迫转变为跨多个环境分布式运营，而非单一技术栈。

红帽公司混合平台部门副总裁兼总经理迈克·巴雷特以不同业务部门使用不同大语言模型的情况为例，解释说企业客户需要的不是针对特定环境的工具，而是企业级的“水平平台”。为解决这一问题，红帽正专注于构建一个基于Kubernetes的控制层，用于在所有环境中统一管理AI工作负载，即“面向AI的控制平面”。

Kubernetes与运营现实的碰撞

Kubernetes并非专为AI推理设计的技术，其原本职责更接近容器编排与管理。然而，随着AI推理进入实际生产环境，“Day 2运营”问题——如跨地区一致性缺失、延迟波动、资源争用和政策漂移——开始真正显现。

红帽工程总监罗伯特·肖提及开源推理框架“llm-d”，解释道用户不仅试图构建尖端性能系统，也寻求解决后续运营阶段的复杂性。这意味着，AI系统出现波动的时刻往往不在训练阶段，而在实际生产运营阶段。

云原生计算基金会（CNCF）理事会副主席扬·梅伦也提出了类似的问题意识。他诊断道，云原生技术虽通过全球开源协作发展起来，但AI现在正使建立于“全球一致性”之上的系统，与各地区法规和分布式环境的现实发生冲突。

架构与平台的竞争力转移

TheCube Research的高级分析师罗布·斯特雷查指出：“智能体AI的本质不是模型问题，而是平台架构问题。”他评估认为，未来的竞争力将取决于能否构建更好的基础设施，而非选择更好的模型。

问题在于，Kubernetes对大多数团队而言过于复杂，难以直接操作。红帽AI部门首席技术官布莱恩·斯蒂文斯表示，目前许多创建AI的数据科学家不得不直接承担执行基础设施的职责。填补这一缺口的方式正是平台工程。

斯特雷查解释说，随着碎片化的工具、人员能力差异和运营复杂性成为实际瓶颈，行业正转向平台工程和以Kubernetes为中心的统一控制结构。红帽OpenShift AI正在这一趋势中扮演角色，将训练、部署、服务和推理在混合环境中以可重复的方式进行抽象化。

遗留系统与现代环境的融合挑战

企业基础设施无法一次性全部现代化。由于风险管理，计费系统、数据库等核心遗留资产通常保留在原有环境中。这导致虚拟机与容器长期二元化分离运作的问题持续存在。

调查显示，84%的IT决策者表示在分别管理虚拟机和容器环境方面遇到困难。红帽的丹尼尔·梅瑟表示：“虚拟化和容器不应孤立存在，而应处于同一平台之上。”在CNCF内已进入成熟阶段的KubeVirt项目，正致力于扩展Kubernetes以使其能够同时运行虚拟机和容器。

这并非消除遗留资产的策略，而是旨在将现有系统也纳入同一控制层、统一运营界面的战略。

主权AI的局限与基础设施的互联本质

尽管主权AI看似是一种替代方案，但也有观点指出它实际上伴随着更多限制。各国法规限制数据流动，企业政策阻碍集中化。结果，无论企业准备情况如何，都不得不将工作负载分散到云、本地和边缘。

EnterpriseDB的加布里埃莱·巴尔托利尼强调，若无法保证数据库的可迁移性，就谈不上真正的主权。他特别指出，托管服务的“便利性”并不等同于控制权。扬·梅伦也在主权讨论中区分了“代码主权”和“部署主权”，解释说代码可以作为全球开源资产保留，但实际部署则直接受法律和政策影响。

在此背景下，Kubernetes的作用更加清晰：将全球共享的代码，与受不同地区约束的执行环境连接起来，形成可运营的形态。

生态系统：统一连接的基石

任何单一企业都无法独自承担AI基础设施的全部责任。要让面向AI的Kubernetes控制平面运作起来，需要连接而非取代多样化的系统。实现这一点的关键在于由标准、API和上游开源项目构成的“生态系统”。

纳沙瓦蒂评价红帽不仅是商业平台提供商，更是CNCF生态系统中贡献最活跃的企业之一。这些上游工作不仅仅是简单的镜像管理，更是防止各厂商Kubernetes实现分化、保持一致性的核心机制。红帽还与英伟达共同推进“红帽AI工厂”，着手构建结合OpenShift与英伟达加速计算的可扩展企业AI基础设施。

纳沙瓦蒂总结道：“鉴于高达75%的企业因系统碎片化而经历两位数的AI失败率，可见瓶颈已转移到基础设施。这并非功能缺失的问题，而是系统之间无法协同工作的结构性问题。”AI与其说是颠覆某个特定环节，不如说正在检验整个技术栈的互联互通能力。

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