随着人工智能深入各行业的核心生产环节，算力基础设施的稳定性正面临更大考验。当前，全球AI算力需求以每年300%的速度增长，但传统运维方式难以支撑大规模集群的复杂管理，平均可用率长期徘徊在90%左右，已成为产业更发展的掣肘。问题主要来自现有运维体系的三处短板：一是故障响应偏慢，平均修复时间超过4小时；二是监测颗粒度不够，关键部件异常难以及时识别；三是跨层协同不足，算力、存储、网络等子系统分散运作、联动不畅。国际数据公司预计，到2025年，全球因算力中断造成的经济损失将达780亿美元。
算力建设进入快车道——竞争不只在“算得快”——更在“跑得稳”。面向智能化浪潮，加快构建并迭代可观测、可预测、可自愈的运维体系，将有助于提升算力资源利用效率、保障关键业务连续性，也为人工智能与实体经济的深度融合提供更稳固的基础支撑。