接入容易，运营难
API 调用起来快，但缺少评测、限流、审计与成本归因。
挑战
云上 AI 的运营现实
安全与合规要求上升
数据出境、密钥、日志与内容安全需要体系化设计。
多环境碎片
公有云、专有云与本地并存，交付标准不统一。
方法
云 AI 服务路径
以场景运行时需求定义平台能力，统一安全与观测基线，再标准化交付与成本治理。
运行时需求澄清
延迟、吞吐、数据驻留与可用性要求对齐。
安全与观测基线
身份、密钥、网络、日志与内容安全护栏。
交付与成本运营
流水线、环境晋升、用量归因与优化节奏。
能力
我们交付什么
AI 运行时蓝图
模型接入、网关、缓存与降级策略。
安全合规基线
适配组织安全与审计要求。
FinOps 与可靠性
成本可见、SLO 与事故响应机制。