人工智能(AI)的引入正在暴露云计算的局限。随着最新AI技术的普及，传统云的抽象层已无法满足实时性能需求，AI可观测性正从可选转变为必备要素。GPU集群的扩展与推理工作负载的增长，使云计算面临根本性变革。
CoreWeave副总裁Chain Goldberg指出："AI是超越简单应用类别的工作负载模型，传统云基础设施在承载能力上存在局限。"他强调，AI工作负载要求云架构从根本上适应不同的规模与速度。
AI可观测性的重要性在于，开发者和研究人员必须借此建立对AI结果的信任。在探讨AI如何重塑云架构时，Goldberg副总裁表示："必须理解并主动应对计算、存储、网络皆至关重要的AI工作负载系统中发生的作业。"CoreWeave通过专为AI训练与推理工作负载设计的基础设施，确保AI服务不再受制于传统超大规模架构。
此外他补充道，由于AI环境中GPU、存储和模型持续演进，系统复杂性可能成为瓶颈。为此需构建最优技术栈以简化架构，并通过开发新型分布式缓存机制实现计算优化。
这种对直观AI可观测性的需求，在初代云计算框架的局限下显得尤为突出。当AI技术持续探索创新可能之际，云基础设施也正在同步演进。
