Cloud Native Computing Foundation（CNCF）与SlashData宣布了一份关于中国云原生计算发展情况的新报告结果。报告发布之际，KubeCon + CloudNativeCon、OpenInfra Summit和PyTorch Conference China于2026年9月8日在上海举行相关活动。报告估计，中国约有175万名云原生开发者，其中近40万名从事人工智能开发。
数据显示，中国专业工业物联网（IIoT）开发者中有48%被归类为云原生开发者，而全球这一比例为42%。此外，被归类为云原生开发者的中国后端开发者比例已升至48%，两年前为30%，接近全球52%的比例。
从实验走向生产推理
报告重点介绍了随着人工智能团队从实验和训练转向在生产环境中提供模型以及进行分布式推理，基础设施如何发生变化。报告展示了一条路径：工具和实践会根据工作负载的成熟度而变化。
在数据管道运行阶段，Kubernetes和微服务提供基础设施层，随后加入事件驱动架构、流服务和可观测性工具。在训练和实验阶段，特性标志管理机制、RPC接口以及不可变基础设施有助于管理模型版本、支持分布式训练，并维持可复现的环境。
而在生产环境中提供模型时，服务网格、混沌工程和多集群管理的作用更加突出，尤其是在需要分配流量、测试弹性以及大规模运行分布式推理的情况下。
新一代开发者采用云原生方法
年轻开发者的采用速度似乎更快。在25岁以下的中国后端开发者中，被归类为云原生开发者的比例达到58%。报告认为，这一比例表明，云原生技术和实践已成为新一代开发者构建后端服务方式的早期组成部分。
报告还发现，目前88%的后端开发者正在使用某种形式的基础设施抽象，六个月前这一比例为80%。平台工程可以向开发者隐藏Kubernetes和容器的部分细节，但这并不会降低这些层面对生产工作负载运行的重要性。
certi.news解读：实践层面发生了什么变化？
这些结果最突出的价值不只是开发者数量的增长，还在于将云原生工具与人工智能生命周期中的特定阶段联系起来。随着团队越来越接近以生产规模运行模型，不可变基础设施、混沌工程、服务网格和多集群管理等实践，正围绕一致性、弹性和分布式运行的要求逐步汇聚。
报告指出，数据集中最强的技术关联出现在不可变基础设施与混沌工程之间，提升系数为2.22，这意味着二者结合使用的比例超过其预期共同采用率的两倍以上。不过，这仍然是研究观察到的一种采用模式，并不能证明因果关系。此外，这些数字来自报告所采用的样本和方法论，单凭这些数字无法说明支出规模、每家机构的表现，或中国所有市场行业的代表性程度。
CNCF技术总监Chris Aniszczyk表示，大规模推理所面临的挑战——例如调度、隔离、网络、可观测性以及分布式系统运行——与云原生计算所面临的挑战存在交集。报告将中国描述为理解这一交集的重要市场，并指出全球云原生开发者社区已达到1990万名开发者。