AI 原生是人工智能与云原生技术深度融合的新范式，推动 AI 应用在 Kubernetes 等基础设施上实现弹性部署、高效推理和智能化管理。本文系统梳理 AI 原生的核心特征、技术栈、发展历程及在 Kubernetes 中的典型应用场景，帮助读者全面理解 AI 原生架构的价值与实践路径。
AI 原生（AI Native）指的是将人工智能技术深度集成到云原生基础设施中，实现 AI 应用的弹性部署、高效推理和智能化管理。与传统“AI 上云”不同，AI 原生强调 AI 与云原生技术的深度融合，推动 AI 服务成为云原生生态的核心组成部分。
AI 原生具备以下关键特性：
Kubernetes 作为云原生事实标准，是 AI 原生架构的核心平台。以下是典型应用场景：
将 GPT、Llama 等大模型部署为 Kubernetes 服务，支持：
构建企业级 AI 推理基础设施，实现：
实现机器学习运维一体化，包括：
AI 原生架构依赖多层技术栈，涵盖容器化、编排、服务网格、存储与网络等方面：
AI 原生概念起源于 2023 年，伴随大模型的爆发式增长，云计算厂商开始提供专门的 AI 基础设施服务。Kubernetes 作为云原生的事实标准，逐步成为 AI 原生的核心平台，推动 AI 应用与云原生技术的深度融合。
AI 原生代表了人工智能与云计算的深度融合趋势。借助 Kubernetes，开发者能够构建高效、可靠、弹性扩展的 AI 应用基础设施。后续章节将详细介绍如何在 Kubernetes 上实现 AI 原生架构的各项关键技术与实践路径。