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Why Start with Compute Governance, Not API Design
内容提要
AI基础设施设计应从“后果”出发，通过分层结构将“意图”与“资源后果”结合。控制面表达意图，治理面限制后果，以确保成本和风险可控。未来，基础设施将随着上下文等新变量的引入而不断演进。
关键要点
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AI 原生基础设施设计应从后果出发，结合意图与资源后果。
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控制面表达意图，治理面限制后果，以确保成本和风险可控。
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分层的根本目的是将意图翻译成可执行计划，并产生可计量、可归因的资源后果。
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AI 原生基础设施的五层结构包括意图平面、执行平面和治理平面。
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MCP/Agent 是新控制面，但必须受到治理层的约束。
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上下文正在上升为新的基础设施层，成为系统成本与吞吐的决定变量。
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AI 原生基础设施需要更工程化和产品化的底座，包含可规模化交付与可重复运行的体系能力。
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分层责任边界应明确，避免平台团队只做控制面而无人承担后果。
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治理机制必须制度化为平台能力，以确保能力提升的同时控制成本和风险。
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未来，基础设施将随着上下文等新变量的引入而不断演进。
延伸解读
治理机制的重要性
在AI原生基础设施中，治理机制不仅是成本控制的工具，更是确保系统稳定性的关键。通过制度化治理，企业能够在提升系统能力的同时，有效管理风险，避免因意图表达不当而导致的资源浪费和成本失控。
上下文的角色提升
随着AI系统的复杂性增加，上下文的管理已成为基础设施设计的重要组成部分。上下文不仅影响系统的吞吐量和成本，还决定了资源的有效利用。因此，企业在设计AI基础设施时，需重视上下文的治理与优化。
分层设计的实际意义
分层设计不仅是为了清晰的架构图，更是为了明确责任和后果。通过将意图、执行和治理分层，企业能够清楚地识别每个层级的职责，从而在出现问题时迅速定位并解决，确保系统的高效运作。
延伸问答
AI 原生基础设施的设计应从什么出发？
AI 原生基础设施的设计应从“后果”出发，而不是从“意图”出发。
AI 原生基础设施的五层结构包括哪些层？
AI 原生基础设施的五层结构包括意图平面、执行平面和治理平面等。
治理面在 AI 原生基础设施中有什么作用？
治理面负责限制后果，以确保成本和风险可控。
上下文在 AI 原生基础设施中为何重要？
上下文成为新的基础设施层，直接决定系统的成本与吞吐。
MCP/Agent 在 AI 原生基础设施中扮演什么角色？
MCP/Agent 是新控制面，负责表达意图，但必须受到治理层的约束。
如何确保 AI 原生基础设施的成本和风险可控？
必须将治理机制制度化为平台能力，以确保能力提升的同时控制成本和风险。
