平臺工程 2.0：AI 暴露了現有基礎設施的體質老化
為何重要
隨著 AI 自動化寫碼普及，平臺工程的核心瓶頸已從「程式撰寫」轉變為「交付治理」；開發者角色從作者變為審閱者與協調者，這對平臺的吞吐量、Agent 治理與非人類身分認證提出了嚴苛要求。這意味著單純的加速硬體投入若缺乏相應的平臺層（IDP/FinOps）升級，將面臨嚴重的效率損失與成本失控。
Google 2025 DORA 研究顯示內部平臺已成為主流，但 AI 工作負載的爆發正突顯既有架構的短板；傳統以人為中心的平臺設計無法應對 AI Agent 的新需求、GPU 治理缺失以及難以追蹤的雲端成本。
- Google 2025 DORA 研究指出，90% 組織現在使用內部平臺，76% 擁有專屬平臺團隊，但這些架構並未設計為用於按需配置 GPU 或管理非人類身分。
- Broadcom 觀察顯示，97% IT 主管認為公有云支出有浪費，其中 52% 估計浪費超過總預算的 25%，AI 推理與訓練的 Token 成本更是傳統成本報告工具無法追蹤的盲點。
- 平臺工程 2.0 定義為擴充套件五大支柱：升級為 AI 原生平臺（Agentic Development Platform）、多人格使用者體驗、部署時即時的內嵌 FinOps、深植於基礎層的防護，以及基於 CNCF 生態的模組化設計。