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Kubernetes，作为云原生计算的引擎，正在为 AI 加速。在 2025 年亚特兰大举行的 KubeCon 北美峰会上，云原生计算基金会（CNCF）推出了 Kubernetes AI 一致性认证计划（CKACP），旨在为 AI 工作负载提供一个安全、通用的平台。
CKACP 的目标是创建社区定义的开放标准，以确保 AI 工作负载在不同 Kubernetes 环境中一致且可靠地运行。CNCF 首席技术官 Chris Aniszczyk 表示，该计划将确保 AI 工作负载在不同环境中表现出可预测性，并支持 AI 的规模化采用。
具体而言，CKACP 旨在：
- 确保 AI 和机器学习（ML）工作负载在公有云、私有基础设施和混合环境中的可移植性和互操作性，避免供应商锁定。
- 通过设置平台必须支持的共享能力和配置基线来减少碎片化，使企业能够更自信地采用和扩展 Kubernetes 上的 AI。
- 为供应商和开源贡献者提供明确的合规目标，确保他们的技术能够协同工作并支持生产就绪的 AI 部署。
- 使最终用户能够快速创新，并确保认证平台已实施资源管理、GPU 集成和关键 AI 基础设施需求的最佳实践。
- 培育一个可信赖的 AI 开发开放生态系统，标准使得随着各行业使用量的增加，能够高效扩展、优化和管理 AI 工作负载。
目前已有 58% 的组织在 Kubernetes 上运行 AI 工作负载，CNCF 的新计划预计将显著简化团队在 AI 中的部署、管理和创新。通过提供通用的测试标准、参考架构以及经过验证的 GPU 和加速器支持集成，该计划旨在使 AI 基础设施在多供应商、多云环境中更加稳健和安全。
此外，Kubernetes 正在重新架构以原生支持 AI 工作负载需求，包括回滚支持、跳过更新的能力以及针对 GPU 和其他 AI 专用硬件的新低级控制。这些改进将大大降低采用关键新功能或紧急安全补丁的风险，并为管理员提供更大的灵活性和控制力。
Kubernetes 的第一个十年是将 IT 从裸金属和虚拟机（VM）迁移到容器。它的下一个十年将由其管理全球规模 AI 的能力定义，为新型工作负载提供安全、速度和灵活性。
