二、主要内容
技术发展趋势：白皮书指出，AI大模型的出现引领了智能时代的新纪元，推动了AI产业的创新浪潮。云原生技术助力AI产业突破发展瓶颈，成为产业发展的新范式。
基础设施挑战：白皮书分析了云原生AI技术在基础设施方面面临的挑战，如算力需求的急剧增长、数据特征的高维化、模态格式多样化等。这些挑战要求云原生AI技术必须不断优化和提升，以应对日益复杂的应用场景。
技术概论：详细介绍了云原生AI资源管理系统、训练系统、推理系统和边缘云系统的建设要点。同时，探讨了如何通过弹性伸缩应对AI任务的波动性挑战，以及云原生AI技术在资源优化、任务调度等方面的优势。
应用场景：探讨了云原生AI在跨地域多集群协同、算力效能优化、云边协同计算、大模型云原生化解决方案和设备驱动管理等方面的应用。这些应用场景展示了云原生AI技术在不同领域和场景下的广泛适用性。
行业实践：展示了社交平台、AI解决方案提供商和医疗科技公司如何利用云原生AI技术实现业务创新。这些实践案例为其他行业和企业提供了宝贵的经验和启示。
三、意义与影响
推动AI技术落地：通过云原生AI技术的应用，企业能够构建更加智能、自动化的系统，提高生产效率和服务质量。这有助于推动AI技术的规模化落地和产业价值的最大化。
促进数字化转型：云原生AI技术为企业的数字化转型提供了有力支持。通过优化资源利用、提升任务调度效率等方式，云原生AI技术有助于企业实现数字化转型的加速和升级。
引领技术创新：白皮书强调，云原生AI技术的发展不仅需要技术创新，还需要与行业实践紧密结合。这有助于推动云原生AI技术的不断创新和发展，为企业的数字化转型和智能化升级提供更多可能性。
四、白皮书目录
01背景和前言 02云原生AI基础设施发展和挑战 03云原生 AI 技术概论 04云原生AI技术应用 05云原生AI行业实践 5.1社交平台 RB 云原生 AI 平台应用加速实践 5.2AI 解决方案提供商 FP 多场景 AI 云原生化实践 5.3医疗科技公司 HL 云原生 AI 智能医疗实践 |
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