云上人工智能可靠性建设指南（2026年）

版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前言 随着人工智能技术加速融入千行百业，云上AI系统已从辅助工具演变为驱动业务创新与决策的核心基础设施。大模型、生成式AI与智能体（Agent）的广泛应用，在释放巨大生产力的同时，也带来了前所未有的可靠性挑战：模型输出的不可控性、数据漂移引发的性能退化、分布式训练中的故障频发、推理服务的高并发压力，以及伦理安全与合规风险的交织叠加，使得传统以“功能正确”为中心的工程范式难以为继。在此背景下，构建一套覆盖全生命周期、贯穿技术与治理的云上人工智能可靠性体系，已成为保障AI系统可用、可信、可控的关键前提，也是企业实现智能化转型可持续发展的基石。 云上AI的可靠性建设远非单一技术模块的优化，而是一项涉及基础设施、数据、模型、推理与应用多层协同的系统工程。为此，本指南系统梳理了当前云上AI可靠性面临的各类运行风险，提出以“高可用性、高解释性、高鲁棒性、高可恢复性”为可靠性建设目标的建设框架，并分层阐述基础设施、数据、模型、推理、AI应用等关键域的能力清单与实施要点，旨在为企业提供一套可落地、可度量、可演进的实践路线图。 展望未来，AI系统的可靠性将不再仅是运维或算法团队的责任，而是深度融入架构设计、开发流程与治理机制的原生能力。随着Agent自主能力持续提升、跨行业场景复杂度增加，可靠性建设必将向动态化、场景化、标准化方向演进。 目录 一、背景与总体概述................................................................................................... 1 （一）云上人工智能可靠性的内涵................................................................... 1（二）云上人工智能可靠性工程的核心价值................................................... 2（三）应用边界与整体发展方向....................................................................... 3二、云上人工智能系统的可靠性挑战....................................................................... 5（一）基础设施挑战........................................................................................... 5（二）数据层挑战............................................................................................... 6（三）训练层挑战............................................................................................. 10（四）推理层挑战............................................................................................. 12（五）AI应用层挑战........................................................................................ 14三、云上人工智能系统的可靠性设计..................................................................... 16（一）可靠性工程的设计原则......................................................................... 16（二）可靠性工程分层技术架构..................................................................... 19（三）可靠性工程管理体系............................................................................. 30（四）可靠性工程分层评估体系..................................................................... 37四、云上人工智能可靠性实施路径与建设规划..................................................... 50（一）成熟度分阶段建设路径......................................................................... 50（二）关键能力建设清单................................................................................. 55（三）优化组织与治理机制............................................................................. 61五、未来展望............................................................................................................. 65（一）AI驱动下的可靠性技术：从单点保障走向智能协同........................ 65（二）企业AI可靠性管理：迈向治理、价值与韧性新形态....................... 67（三）跨行业AI可靠性：标准与生态协同新阶段....................................... 69 图 目 录 图1云上人工智能可靠性建设指南整体架构图...................................................... 5图2可靠性工程分层技术架构图............................................................................ 19图3 Agent可靠性能力要求框架图...........................................................................30图4服务韧性工程（SRE）能力要求.....................................................................62 表 目 录 表1存储层度量指标...............................................................................................38表2网络层度量指标...............................................................................................39表3计算层度量指标...............................................................................................41表4平台组件层度量指标.......................................................................................43表5数据层度量指标...............................................................................................44表6训练层度量指标...............................................................................................46表7推理层度量指标...............................................................................................47表8 AI应用层度量指标......................................................................................... 49表9云上人工智能可靠性成熟度等级与建设重点.................................................50 一、背景与总体概述 （一）云上人工智能可靠性的内涵 随着人工智能技术加速融入云计算基础设施并深度嵌入核心业务流程，以“系统可用性”为核心的可靠性范畴不足以全面覆盖智能系统运行中的新型风险与保障需求。在此背景下，云上人工智能可靠性呈现出多维度、全链条、强耦合的新特征，其内涵亟须在继承传统可靠性工程方法论的基础上进行系统性拓展与重构。 本报告认为，云上人工智能可靠性是指在保障云平台基础设施高可用、高弹性和高安全性的前提下，保障人工智能系统在其全生命周期内持续输出满足准确性、公平性、鲁棒性且符合业务目标的可信结果的能力。该定义突破了软件系统“服务不中断即可靠”的局限，将可靠性范畴从系统层面向数据、模型、推理及业务价值等多维度延伸。具体而言，云上人工智能可靠性包含以下三个关键层面： 一是系统可靠性。服务韧性工程（Site Reliability Engineering，SRE）的核心要求，聚焦云服务环境下AI系统的高可用架构、弹性扩缩容机制、故障快速恢复能力及资源调度效率，确保推理与训练任务在复杂分布式环境中稳定运行。 二是模型可靠性。针对AI模型概率性输出的本质特性，强调模型在面对数据分布偏移、对抗扰动、概念漂移等挑战时的性能稳定性与行为可预期性。重点防范“模型静默退化”“灾难性遗忘”“幻觉输出”等新型故障模式，保障模型精度、公平性、可解释性等关键指标持续满足预设阈值。 三是业务可靠性。将技术指标与业务成效紧密对齐，通过构建涵盖精确率、召回率、延迟、偏差范围等要素的“准确性服务等级协议”（Accuracy SLAs），实现从系统可用到业务可信的闭环管理，确保AI输出切实支撑决策质量与用户体验。 云上人工智能可靠性的内涵体现了从“保障系统在线”向“保障智能可信”的范式演进，是构建安全、可控、高效智能基础设施的重要基石。 （二）云上人工智能可靠性工程的核心价值 云上人工智能可靠性工程的核心价值，在于系统性地保障由人工智能驱动的业务价值能够持续、稳定且可信地交付。具体体现在保障业务连续性、模型稳定性以及构建规模化可信应用这三个方面。 业务连续性是云上人工智能可靠性的基础保障，它继承并扩展了传统IT系统可靠性的核心要求。其目标在于保障承载AI能力的基础设施、平台与服务在面临硬件故障、流量洪峰、网络抖动或区域性灾难时，依然能够对外提供不中断的服务响应，解决了AI系统“