Janet Kuo 与 Yuan Tang 探讨了 Kubernetes 中 AI 合规性（AI Conformance）的演进历程。起初，AI 工作负载运行于 Kubernetes 之上，但各厂商对基础设施的实现方式不一致，引发了碎片化担忧。Janet 提出了 AI 合规计划以应对这一挑战，并与 Yuan 及其他人展开合作。随后成立了 AI 工作组，旨在制定面向多厂商的 AI 基础设施标准并确保互操作性。该工作组成功定义了相关要求并推出了认证项目，将 AI 提升为 Kubernetes 的一等用例。AI 合规性的显著地位反映了其作为平台主流基础设施关注点的日益重要性。工作组实现了其初始目标，促使 AI 合规性成为 SIG Architecture 下的永久子项目。此举标志着 AI 在 Kubernetes 内部需要持续的建筑治理。该子项目致力于保持标准的时效性与多厂商中立性，以适应 AI 的快速演进。通过分层毕业模型及聚焦核心基础设施，团队在 AI 的发展速度与 Kubernetes 的稳定性之间取得平衡。其与 DRA 开发路径存在强烈相似性，表明 AI 正更深地融入 Kubernetes 架构之中。有兴趣的贡献者可以加入会议、参与提案评审或协助自动化测试。社区迅速采纳凸显了行业对于统一且多厂商中立的 Kubernetes AI 标准的迫切需求。