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1、生成式AI卓越架构设计指导原则AI 时代的新挑战智能化转型进入关键阶段全球数字化、智能化转型正处于关键跃升阶段。人工智能正加速与各行各业深度融合，推动新兴产业形态和传统产业升级。各方对人工智能应用的稳定性、安全性和可信赖性提出了更高要求，智能化发展已成为产业演进和社会进步的重要驱动力。全球智能革命不断深化，人工智能市场持续扩大人工智能正以前所未有的速度重构全球产业格局。Gartner 预测，到2026年，全球多数企业将在生产系统中部署生成式AI能力，大模型驱动的认知计算正在深刻改变制造业、服务业等领域的价值链。中国在人工智能技术研究和产业应用方面持续保持增长，相关企业数量和产业规模快速扩大，呈

2、现出强劲的发展势头。随着行业智能化转型的深入，不同行业的差异化需求不断涌现，对 AI 算力、平台、算法模型和行业解决方案提出了更高要求。人工智能技术快速演进，AI 应用面临全新挑战人工智能技术进入体系化突破新阶段，推动软件工程向智能化演进。大语言模型（LLM）正在重塑软件开发模式，生成式AI推动人机协同开发逐渐成为主流；与此同时，对AI信任、风险与安全管理（TRiSM）的需求愈加迫切，模型运维（ModelOps）、智能体运维（AgentOps）、AI 安全与模型监控正成为企业关注的重点。PREFACE前言数据依赖度高：高质量数据供给难度大，数据漂移可能导致模型性能退化。模型迭代复杂：生命周期涵

3、盖训练、验证、部署、监控与回滚，迭代过程对系统稳定性要求高。资源需求波动大：训练阶段计算资源消耗巨大，推理阶段需低延迟与稳定性，增加了成本与扩展难度。技术与标准不完善：AI场景下缺乏成熟的监控、可观测性与运维机制，行业内最佳实践尚未形成统一标准。安全与合规挑战：数据隐私保护、算法偏见、模型攻击与可解释性要求日益突出。成本与收益难平衡：持续监控、多模型管理和跨团队协作带来高昂成本，创新速度与风险控制需要兼顾。然而，AI 应用在大规模落地时仍面临诸多挑战：指导原则目的与目标读者本指导原则的编写目的，是为正在探索或已经部署生成式AI的企业与团队，提供一套系统化的架构方法论与最佳实践指引。它不仅适用于

4、超大规模企业，也同样适用于中小企业（SMB）。随着大模型与 AI 应用逐步普及，中小企业在产品创新、业务流程优化、客户体验升级等方面，同样面临高可用架构设计、成本优化、安全合规等挑战，因此也亟需参考一套成熟的方法论。目的帮助企业在生成式 AI 的建设过程中，识别和解决设计的关键挑战。帮助不同规模企业在安全、稳定、性能、成本、效率五个维度提供建议。通过方法论与工具，降低企业在构建 AI 应用时的试错成本，加速 AI 落地。协助企业从“能用AI”逐步走向“用好AI”，实现从云卓越到AI卓越的演进。目标读者本指导原则面向的读者群体十分广泛，涵盖了企业在使用生成式AI过程中涉及的多种角色：架构团队包括

5、 CTO、架构师、研发、MLOps/DevOps 工程师，帮助他们理解如何构建高可用、可扩展的 AI 基础架构。安全合规团队包括安全专家、审计、数据治理人员，帮助他们建立 AI 数据全生命周期的安全与合规体系。运维团队包括运维、监控、IT 管理人员，帮助他们利用自动化与可观测性提升 AI 系统的稳定性与运维效率。业务团队包括业务负责人、产品经理、财务人员，帮助他们在 AI 项目中平衡业务价值、成本投入与长期可持续发展。本文件起草单位及主要起草人阿里云计算有限公司何登成、张瑞、程超、施磊、张舫、朱彩辉、张瑄、周金龙、郑立异、王觯程、李鹏飞、李冬萌、李艳林、张玉峰、曹治政、杨继、孙磊、陈铖、赵星星

6、、李春雷、潘碧玲中国信息通信研究院陈屹力、郑立、王海清、季可航、刘坤生成式AI卓越架构设计指导原则目录CONTENT01概述OVERVIEW02安全SECURITY03稳定RELIABILITY04效率OPERATIONAL EXCELLENCE05成本COST OPTIMIZATION06性能PERFORMANCE EFFICIENCY07结束语CONCLUSIONOverview概述为什么需要“生成式 AI 卓越架构设计指导原则”五大支柱在生成式 AI 中的延展+02/03五大支柱在生成式AI中的延展无论是保障 AI 数据的全生命周期安全，确保大模型训练推理的高可用与性能，还是优化 GPU