AI 原生基础设施正在成为企业级 AI 落地的“底层秩序”，但它并不是传统云原生基础设施的简单升级。本书以 CTO/CEO 与平台团队为目标读者，提供一套可用于战略决策、能力规划与组织协同的定义框架。
《AI 原生基础设施：为不确定性而设计的系统》封面你将看到 AI 原生基础设施的三大变化：模型成为“行为体”、算力成为稀缺资源、系统默认不确定。基于这些前提，我们将给出一页参考架构、治理原则、指标与预算范式，以及从云原生到 AI 原生的迁移路径。
适读人群：CTO / CEO / 技术决策者 / 平台与基础设施负责人。
章节目录
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Part I · 定义
定义
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AI 原生基础设施的核心定义、边界与判断标准，聚焦模型行为、算力稀缺与不确定性治理。
一页参考架构
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用一页架构图描述意图、执行、治理三平面与闭环反馈，帮助 CTO/CEO 快速对齐 AI 原生基础设施的系统视角。
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Part II · 原理
算力治理
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讨论 Intent vs Consequence，为什么算力与成本才是 AI 原生基础设施的第一性约束。
指标与预算
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解析 AI 原生基础设施中指标、预算、隔离与共享的闭环治理，阐释 SLO 如何映射到成本与风险。
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Part III · 组织与迁移
组织与文化
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AI 时代下平台、Infra、ML、安全等边界重划，以及责任与协作方式的转变。
迁移路线图
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AI 原生迁移的可执行路线图，涵盖旁路试点、分域隔离、AI-first 重构与反模式，聚焦治理闭环与组织合同。
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附录
术语表
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AI 原生基础设施核心术语双语对照，便于统一组织语言。
检查清单
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面向 CEO/CTO 的 10 个关键问题，用于评估 AI 原生基础设施准备度。