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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讨论了评估组织是否具备 AI 原生基础设施的战略与执行准备的十个关键问题，涵盖战略、治理和执行三个方面。这些问题涉及成本定义、预算机制、性能与风险政策选择、资源管理、可观测性和硬件支持，旨在帮助组织优化 AI 工作负载的管理与执行。
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关键要点
- 判断组织是否具备 AI 原生基础设施的战略与执行准备的十个关键问题。
- 问题分为战略、治理、执行三类，便于讨论。
- 需要清楚定义每个主要 AI 工作负载的单位成本。
- 具备预算/配额机制以限制团队/项目/租户的算力消耗。
- 能够在性能、成本和风险之间做出明确的政策选择。
- 平台需能处理资源波动带来的不确定性。
- Agent/MCP 的意图需映射到可执行且可计费的资源后果。
- 明确资源隔离与共享策略以提升利用率。
- 实现跨层可观测的端到端链路。
- 基础设施需支持快速引入新硬件和拓扑变化。
- 建立 AI SRE / ModelOps + FinOps 的协作机制与责任边界。
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