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内容提要
AI原生基础设施旨在将模型行为、算力稀缺性和不确定性纳入可治理的系统，提供可度量和可进化的边界，确保AI系统在生产环境中的可交付性和治理。关键在于算力治理、工程化执行形态和闭环机制，以应对不确定性，实现可持续发展。
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关键要点
- AI原生基础设施旨在将模型行为、算力稀缺性和不确定性纳入可治理的系统。
- AI原生基础设施不仅是技术清单，而是新秩序的体现。
- 核心在于提供可治理、可度量、可进化的系统边界。
- 不同厂商对AI原生基础设施的理解各有侧重。
- 需要一个更严格的定义来指导战略与组织设计。
- AI原生基础设施的权威定义强调模型、算力和不确定性。
- 基础设施不仅包括软硬件，还涉及规模化交付与系统性能力。
- AI原生基础设施的核心前提包括模型作为执行主体、算力作为稀缺资产和不确定性常态。
- 明确边界有助于聚焦资源与能力建设。
- AI原生基础设施关注算力治理、执行形态工程化和闭环机制。
- 三平面与一闭环的架构属性是AI原生基础设施的核心。
- AI原生基础设施与云原生的主要差异在于治理中心的转移。
- AI原生基础设施需要具备资源模型、预算与策略、可观测与审计、风险治理等能力。
- 组织需将模型视为行动主体，将算力与预算纳入决策流程。
- 总结强调通过治理与闭环机制实现可交付、可治理、可演进的AI系统。
