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CNCF 的一篇文章指出，运行企业级人工智能基础设施并不意味着部署单个模型或集群，而是要为多个团队管理共享的 GPU 单元集群，同时平衡利用率、隔离性和成本。文章介绍了包括供应、分配、调度、网络、存储、监控和计费在内的技术层。
CNCF宣布Kubeflow项目毕业，认为它已成为成熟且可用于生产环境的平台，可在Kubernetes上管理人工智能和机器学习的生命周期。该决定出台之际，项目已扩展至超过6,600名贡献者，并在PyPI上实现了约2.6亿次Python软件包下载。