互联网的发展和移动设备的普及，为人类与自主 AI 代理协同工作的新时代铺平了道路。由于这些 AI 工作负载具有资源密集型和突发性的特点，管理其成本与基础设施需求至关重要，否则可能导致资源利用率不足。组织需要动态容量管理策略，以优化基础设施投资，确保企业应用和 AI 应用均能获得可预测的成本与性能。这包括为可预测的需求预留资源，并自动化应对不可预见的变化。一项关键策略是使用动态工作负载调度器（Dynamic Workload Scheduler）为计划内事件调度容量。该方案提供“灵活启动模式”（flex-start mode），用于优化对延迟不敏感的批处理作业的成本；同时提供“日历模式”（calendar mode），以确保在关键任务、有时限的事件期间拥有保障的容量。另一个至关重要的方面是通过为每个应用制定回退计划来维持服务连续性。这包括使用托管实例组（MIG）定义自动化的、具有优先级的硬件回退列表，适用于 Google Compute Engine 上非容器化的工作负载，使应用能够自动切换到替代计算选项。对于容器化工作负载，Google Kubernetes Engine（GKE）提供自适应控制平面，以自动化整个容量管理生命周期。GKE 的自定义 ComputeClasses 支持设计多维度的回退列表，动态组合不同的虚拟机（VM）系列、规格，并在区域和消费模型之间进行跨区扩展。GKE 还提供动态资源分配功能，允许应用定义精确的硬件参数，从而通过仅分配必要的硬件“切片”而非整个 GPU 或 TPU，最大化利用率并降低成本。克服基础设施限制需要双管齐下的方法：为可预测的需求预留资源，并为不可预测的需求构建自动化能力。这种组合策略既能为计划内事件提供预调度容量，又允许基础设施在无需人工干预的情况下适应意外变化。架构灵活性至关重要，因为 90% 的企业计划部署代理，但仅有 17% 对其当前的 IT 架构充满信心。这不仅需要专门的基础设施，还需要智能的利用策略来解决执行效率低下的问题。要开始实施动态基础设施，组织应首先审计其工作负载以立即实现成本节约，识别那些紧密耦合于单一虚拟机系列或区域的应用，并规划可行的替代硬件规格。承诺最低消费额也可通过承诺使用折扣（Committed Use Discounts）解锁深度优惠价格。最后，建议与 Google Cloud 账户团队合作，制定量身定制的容量管理策略，并配置自动化的回退列表。