CNCF项目毕业速度创新高，AI智能体协助开展尽职调查

早在2018年，当时仍是初创公司的OpenAI就借助Kubernetes，在自有数据中心以及AWS和Azure的算力之间平衡计算负载。早在ChatGPT发布、当前人工智能热潮兴起之前，AI公司就已在开源技术的帮助下训练模型。负责管理Kubernetes等软件工具的云原生计算基金会（CNCF）执行董事乔纳森·布莱斯在接受The New Stack采访时表示，Kubernetes等开源工具是构建高度灵活环境的关键，这类环境能够适应对AI服务前所未有的需求，以及当下对算力的巨额投入。布莱斯在最新一期The New Stack播客中表示，开源软件的积累让现代企业可以顺畅地在异构算力上扩展工作负载。他认为AI与开源之间存在正向循环：2018年的OpenAI及同行无法直接购买现成方案，因为它们所做的训练和构建的系统规模前所未有，只能转向当时可用、且往往是开源的工具。如今这些公司也回馈了助其成长的开源技术，使金融服务机构和制造企业在部署自身AI基础设施时同样受益。布莱斯还表示，过去18个月里，CNCF接纳项目并推动其完成毕业流程的速度比以往任何时候都快，部分原因是CNCF开发了智能体，在不同阶段协助开展尽职调查。并非所有CNCF项目都同样拥抱AI，但随着AI帮助开源开发者交付更多代码，工具开发明显在加速。CNCF将于今年11月在盐湖城举办KubeCon大会。布莱斯认为，如今聚集社区共同决定开源的未来比以往更加重要，原因包括：智能体让开发更快、实验更容易；软件需要以智能体而非人类的速度处理AI请求；非确定性的智能体需要护栏；企业也需要交流如何同时应对多家算力供应商和多种硬件架构。