【不只建造，更要部署、維運和管理成千上萬AI代理】十年雲原生浪潮的下一階段，AI原生時代的崛起
AI工作負載與雲原生技術的轉型
現在所有的AI工作負載，全部都部署在雲原生主力技術Kubernetes環境中執行，新型態的AI工作負載，也掀起了雲原生技術的轉型，尤其是Kubernetes工具生態系，在去中心化與開放生態的推動下，持續擴展其應用範圍。
AI代理與工程實踐的發展
AI領域正經歷技術爆發，特別是AI代理（AI Agent）技術的全面發展，這些代理能夠主動調用各種工具以完成複雜任務，體現了從「反應式」到「主動式」的演進。
相關實踐包括大模型發展路徑、Scaling Law的演進，以及AI編程等核心方法論，這些都成為推動AI工程化的重要基礎。
產業與生態系統的應用策略
在臺灣與亞洲地區，企業正透過Nocode平臺與拖拉式模組，實現AI模型的快速開發、部署與維運，並推動各產業在AI 2.0時代下的導入策略。
雲原生與開源生態的推動
雲原生開源與開發者主導增長（Developer-Led Growth）成為關鍵動力，容器化、API化與雲服務分發能力，讓開發者能在短時間內完成試用與部署，大幅降低技術門檻。
AI應用的商業價值
企業透過責任性、以人為本的方式部署生成式AI，預計到2038年可為中國市場釋放額外2.86萬億美元的經濟價值，顯示AI技術對產業與經濟的深遠影響。