主要观点：AI 无处不在，云是其基础，但其带来运营难题，需工程师和架构师解决系统可用性、可靠性、可观测性和责任等问题。
关键信息：

• 云能促进 AI 工作负载快速增长，管理在云环境中需应对挑战。
• 可用性方面：AI 工作负载计算密集，需专用集群组，受财务限制和硬件短缺影响，识别问题难，依赖外部供应商致服务中断，需增强内部调试能力等。
• 可靠性方面：需减少中断、性能下降和故障，利用机器学习模型检测和预防故障，控制部署过程等。
• 可观测性方面：随着 AI 系统复杂度和需求增长，观测性管理更具挑战，云提供商需改进观测栈，投资 AIOps 等。
• 责任方面：云 AI 提供商要更负责和道德，检测和减轻训练数据和模型输出的偏差，建立透明度等。
  重要细节：
• 集群需在同一邻近组减少延迟，避免多区域分布，硬件短缺致集群配置和更新困难。
• 平台升级和补丁需验证，现代组织用机器学习模型检测故障，“左移”策略进行硬件压力测试。
• 大量遥测数据易致噪声，延迟警报影响平台问题检测，需改进观测栈快速检测和缓解。
• 云提供商要确保数据公平、隐私等，建立透明度，投资治理框架，公司遵守数据保护政策等。
  结论：未来几年云平台托管 AI 工作负载将大幅增加，需投资各方面，正确组合可使云成为下一代智能、有弹性 AI 系统的基础。