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内容提要
AI 原生基础设施以模型为核心，算力为稀缺资源，不确定性为常态，强调术语一致性以促进治理与沟通。核心概念包括模型行为体、算力治理和意图与执行平面，形成闭环管理。
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延伸解读
术语一致性的重要性
在 AI 原生基础设施中，统一术语是确保团队间有效沟通和治理的基础。术语的不一致可能导致误解和决策失误，因此在跨团队协作时，确保对关键术语的共识至关重要。
算力治理的挑战
算力被视为稀缺资源，其扩容受到供应链和机房条件的限制。这意味着在规划和实施 AI 项目时，必须考虑算力的可用性和成本，避免因资源不足而影响项目进度和效果。
不确定性管理的必要性
在 AI 系统中，行为和资源消耗的高度不确定性要求建立有效的验证与回退机制。这种机制能够在出现问题时及时调整，确保系统的稳定性和可靠性。
闭环管理的实施
闭环管理通过意图、消耗和成本/风险结果的四个步骤实现资源的有效利用。理解这一过程有助于团队在执行 AI 项目时，确保每个环节都能有效反馈和调整，从而优化整体性能。
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Q&A
什么是AI原生基础设施？
AI原生基础设施是以模型为核心，算力为稀缺资源，不确定性为常态，通过算力治理形成意图、执行、资源消耗与经济风险结果的闭环管理体系。
算力稀缺的原因是什么？
算力稀缺是由于GPU、互连、功耗和带宽等资源的供应链与机房条件限制，导致扩容受限且成本不可弹性化。
意图平面和执行平面有什么区别？
意图平面负责表达需求和策略，如优先级和预算，而执行平面则负责将这些意图转化为实际执行，包括状态管理和工具调用。
闭环管理的四个步骤是什么？
闭环管理包括准入、转译、计量和执行四个步骤，形成意图、消耗与成本/风险结果的闭环。
什么是FinOps，它的作用是什么？
FinOps是将成本治理嵌入架构的过程，确保在扩展决策中同时考虑性能和成本的平衡。
模型行为体的角色是什么？
模型行为体是执行主体，具备行动能力，能够调用工具和修改系统状态，因此需要进行治理与审计。
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