在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为推动企业创新和转型的核心力量。云原生技术以其灵活性和可扩展性，为AI的应用和发展提供了坚实的基础。本文将探讨云原生人工智能（CNAI）如何为企业带来颠覆性的变革，并展示灵雀云如何通过先进的技术平台，助力企业智能化转型。

PART.01

CNAI：企业智能化的新引擎

在数据驱动的今天，随着企业数据量的激增和业务需求的多样化，传统的IT架构，如虚拟化和Windows系统，已难以满足现代企业的需求。这些系统在处理大规模数据和复杂业务逻辑方面显得力不从心，导致资源效率低下、开发速度缓慢和运维管理复杂等问题。企业迫切需要一种新的技术架构来突破这些瓶颈。

云原生人工智能（CNAI）应运而生，提供了一个创新的解决方案。CNAI解决了AI 应用开发人员和部署人员在云基础设施上开发、部署、运行、扩展和监控 AI 工作负载时面临的挑战。通过利用底层云基础设施的计算（例如 CPU 和GPU）、网络和存储功能，加速 AI 应用程序的性能并降低成本。并通过预测性AI和生成式AI等技术，使企业能够进行更精准的市场预测、资源调度和客户服务。从而在激烈的市场竞争中占据优势。

Gartner预测，到 2027 年，超过 75% 的 AI 部署将使用容器技术作为底层计算环境，而目前这一比例还不到 50%。这一预测表明，CNAI作为企业智能化的新引擎，将在未来几年内发挥关键作用。

PART.02

MLOps与LLMOps：智能化业务的双轮驱动

在现代人工智能领域，MLOps（机器学习运维）和LLMOps（大型语言模型运维）是推动企业智能化业务发展的两大关键流程。MLOps提供了一个易于使用的机器学习平台，支持从数据准备到模型迭代的全过程，从而加速企业智能化业务的发展。LLMOps则是AI新时代下的概念，专注于支持大型模型的微调和应用构建，进一步降低了AI技术的门槛。

这两个流程为企业提供了一个结构化和高效的框架，简化了从实验到生产的转换，并确保了模型的性能与业务目标的一致性。随着AI技术的不断进步，MLOps和LLMOps将继续演进，满足企业在智能化转型过程中的多样化需求。

PART.03

一体化AI平台：构建企业的智能化核心

为满足AI的复杂需求，企业需要构建一个一体化的AI开发运行平台。灵雀云为企业量身打造基于云原生架构的一体化AI平台，提供AI应用全生命周期管理，包含全栈MLOps/LLMOps能力，覆盖从数据准备到模型训练、服务、性能监控和弹性调度的各个环节，确保AI和ML工程师能够高效地进行模型的开发和部署。平台还提供多环境管理和多云适配层，支持混合云和边缘计算，以及集成多种硬件加速器，满足不同规模和复杂性的AI计算需求，使企业能够灵活地构建、部署和扩展AI应用，同时保持高性能和成本效益。

图示：一体化AI开发运行平台总体架构

尽管CNAI为企业带来了巨大的潜力，但也面临着一系列挑战，如计算资源的需求、数据治理、模型管理和应用运行时的复杂性。灵雀云通过以下方式帮助企业应对这些挑战：

• 优化资源配置：通过智能调度和资源分配，确保AI应用能够高效利用计算资源。
• 强化数据治理：提供数据准备、同步和治理的工具，确保数据的质量和合规性。
• 自动化模型管理：通过自动化工具和流程，简化模型的训练、部署和监控。
• 提升应用可观测性：通过集成监控和日志分析工具，提高AI应用的可观测性和可维护性。

云原生人工智能（CNAI）正引领着企业进入一个智能化的新纪元。灵雀云作为这一领域的先行者，致力于提供全栈CNAI解决方案，帮助企业释放AI的潜力，实现智能化转型。我们相信，通过灵雀云的一体化AI平台，企业能够在智能时代中获得竞争优势，牢牢占据领先地位。