生成式 AI 帶動企業數位轉型加速，實務現場卻逐漸浮現新的結構性瓶頸，影響 AI 專案能否成功落地的關鍵，已不再只是模型效能，而是能否在雲端環境中穩定部署、長期維運與持續優化，隨著 AI、雲原生與 MLOps 技術整合需求升高，跨域工程人才缺口正快速擴大。
雲原生與 MLOps 成為 AI 部署共識
這種分工落差，使企業在實際運行 AI 服務時，面臨部署複雜、系統不穩、成本難控與維運流程難以自動化等問題，讓「同時理解 AI、雲端架構與 MLOps」的整合型工程師，成為市場最稀缺的人才之一，因此相關培訓與技術轉型成為企業與教育體系共同關注的焦點。
從科技大廠的實務經驗來看，AI 系統的部署標準正逐步趨於一致，多數雲端服務與晶片業者皆以 Kubernetes 作為底層平台，支撐 AI 工作負載的彈性調度與資源管理，艾鍗學院開設 AI 雲端原生與 MLOps 自動化實務培訓，聚焦企業使用情境，強調從底層架構到模型上線後的全流程理解。
目前 MLOps 已成為模型版本控管、效能監測與自動化重訓的核心流程，市場普遍認為，AI 能否真正創造商業價值，取決於背後是否具備成熟的雲原生架構與自動化維運能力，而非單純追求模型準確度。
產業需要能跑得動 AI 的人才
艾鍗學院觀察，當前最迫切的職場需求並非更多模型建構，而是能讓 AI 模型順利部署、穩定維運，並持續自動化更新，常見痛點包括多節點 Kubernetes 管理困難、模型版本與監控流程不完整、GPU 成本控管不易，以及 DevOps 與 MLOps 無法有效銜接。
「企業不缺模型，而是缺乏能讓模型穩定運作的工程師」，艾鍗學院指出，培訓著重 Linux／K8s 雲端架構專家 Netman 親授 Kubernetes 實戰與雲原生核心技術，微服務與 API 系統架構師 Fred 指導微服務架構設計與系統拆解，以及 AI／MLOps 實務 n8n 建構 AI 自動化部署與維運流程。
教育專家指出，跨域整合課程，反映產業對「全流程 AI 工程能力」的高度需求，也顯示 AI 人才培養正從單點技能，轉向系統性與工程化能力的累積，隨著 AI 技術快速演進，能否將模型穩定導入生產環境，已逐漸成為企業競爭力的重要指標。
（首圖來源：艾鍗）
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