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Kubernetes
dstack：AI 團隊不一定想管 Kubernetes，但一定會被 GPU 編排追上
llm-d 想把 Kubernetes 變成 LLM 推理控制層，但別把它當輕量部署工具
kagent：把 AI Agent 放進 Kubernetes，不是比較潮，而是把責任邊界拉回平台層
NVIDIA Dynamo 值得現在看嗎？推理成本真正麻煩的不是模型跑不起來，而是多 GPU 叢集不會自己協調
KServe：模型服務上線真正麻煩的不是包成 API，而是讓推理變成 Kubernetes 上的穩定平台
SkyPilot 把 AI 團隊最容易失控的算力調度，拉回同一個控制面