AI 的基石：让私有 AI 基础设施具备可编程能力
ServiceFabric MCP 如何通过可编程控制，将 Digital Realty 的全球平台延伸至私有 AI 领域。
私有 AI 不仅仅是计算问题，更是基础问题。
将人工智能（AI）投入生产的企业需要可靠的容量、可控的开放式网络互联，以及可治理的主权基础设施。这些基础设施组件应能跨本地系统、高密度主机托管、公有云和合作伙伴生态系统运行。
问题不再是在哪里运行 AI。关键在于如何设计、运维和治理其底层的基础设施。
Digital Realty 的方法很简单：夯实基础、租用峰值容量（以满足突发需求），并使这一基础架构具备可编程能力。ServiceFabric® 模型上下文协议 (MCP) 正是这一基础架构之上的首个可编程界面。
ServiceFabric MCP 建基于 Digital Realty 的专利智能体基础设施控制架构 Private AI Exchange (AIPx)，通过可编程控制以及专为私有 AI 设计并支持智能体的接口，将全球平台延伸至该领域。
为什么私有 AI 需要可编程基础
AI 工作负载具有弹性、时效性强的特点，并且日益呈现分布式特征。性能不再仅以毫秒来衡量，而是要看一致性、延迟波动、交付成功率，以及部署上线时间。数据主权、监管框架和合作伙伴驱动的架构因地理区域和行业而异。
运行私有 AI 的企业不再仅针对成本或规模进行优化。他们正在优化控制：控制数据流向何处、哪些模型可以访问数据、如何执行策略以及基础设施如何响应条件变化。
在传统的人工操作模型中，工程师登录控制台、导出日志，并手动将业务意图转换为网络配置，这种模式无法扩展到每小时都会变化的 AI 环境中。其底层基础需要具备可编程能力，能被 AI 系统理解，并且由策略而非工单来治理。
使基础架构具备可编程能力
ServiceFabric MCP 将 MCP 服务器置于 ServiceFabric 应用程序编程接口 (API) 之前，使 AI 智能体能够直接通过意图与基础设施交互，无需借助门户或脚本。
架构师可以询问，是否具备足够的容量来支持在特定都市区内跨越多个云端环境的私有 AI 部署，并满足既定的性能要求。ServiceFabric MCP 旨在返回数据支撑的实时答案。过去需要数天协调才能完成的工作，如今有望变得具有自适应性和对话式交互能力。
这不是构建在网络之上的聊天机器人。MCP 使智能体能够基于实时基础设施状态、策略和约束条件进行推理，然后将意图转化为经过验证的操作。人类仍掌握控制权，但不再是拖慢速度的那个环节。
已在 Digital Realty 的平台和生态系统中得到验证
这不是理论性架构。
- Digital Realty 率先使用自家产品。Digital Realty 在自有的全球平台上运维 ServiceFabric MCP 及相关 AI 基础设施工作流，通过内部业务负载先行验证各项能力，随后再向更广泛的客户进行部署推广。来自这些内部部署的见解直接为路线图提供参考，加速完善企业私有 AI 环境中最关键的功能。
- 企业验证。一家全球领先的化工制造商正针对受监管、跨法域的私有 AI 环境，开展基础架构层级的落地实践。
- 首席信息官层面的需求信号。2026 年 5 月，Digital Realty 召集了 15 位企业首席信息官举办圆桌会议，会议反馈表明，业界普遍需要一种既支持可编程控制、又具备主权感知能力的私有 AI 基础设施。
- 合作伙伴生态系统。Digital Realty 已与包括 ePlus、Lenovo 和 Dell 在内的合作伙伴推出了 AI 解决方案，相关方案建立在 NVIDIA 和 AMD 等领先芯片制造商的基础设施之上。更多服务提供商正在积极对接开发中。
ServiceFabric MCP 提供的功能
ServiceFabric MCP 的初始功能现已上线，更多私有 AI 功能已规划纳入 Digital Realty 的产品路线图。上述各项功能共同构成了一个覆盖四大功能领域的私有 AI 控制界面：
- 设计与配置：基于意图的互联设计、配置以及通过 MCP 中介方式访问 ServiceFabric API。
- 发现和遥测：实时发现容量、拓扑与库存，并提供涵盖延迟、丢包率和利用率的实时底层网络遥测。
- 策略和安全：策略感知路由、基于 OAuth 2.0 的企业级身份与访问控制，以及面向网络和治理策略的可编程控制。
- 运维集成：提供智能体辅助诊断与引导式故障排查，并内置 Slack、Microsoft Teams、Splunk 和 Datadog 的集成接口。
开放式设计，专为主权 AI 打造
ServiceFabric 是一个开放式网络互联平台。企业和服务提供商无需仅局限于 Digital Realty 内部设施即可参与其中。该平台支持跨公有云、网络服务提供商、裸机平台及其他主机托管环境的互联，反映了私有 AI 的实际部署方式。
开放不等于失控。所有 ServiceFabric 连接仍保持私密，通过强身份验证和访问控制在第 2 层和第 3 层运行。MCP 在此基础上进一步扩展，增加可编程的策略执行能力，在建立和治理连接的过程中会考虑地理边界、监管要求、数据分类和网络限制。
在此模型中，主权并不单纯由数据驻留位置来定义，而是取决于企业能否精准而智能地管控其在 AI 生态系统中的每一步行动。
设计上不依赖特定模型
AI 模型领域日新月异，基础设施不能绑定于任何单一厂商或平台。ServiceFabric MCP 从一开始就不依赖任何模型。无论企业部署的是基于商业模型、开源模型还是未任何模型的智能体，都能通过同一套 MCP 接口与 Digital Realty 基础设施交互。Digital Realty 并不押注单一模型，而是在构建支撑众多模型的基石。
长远规划：为 AI 打造可编程的基础架构
ServiceFabric MCP 是 Digital Realty 更广泛的 AI 架构基础中的首个可编程界面。随着时间推移，这个架构有望延伸至网络之外的空间、电力、库存、合作伙伴生态系统以及主权部署模式。
最终目标并非打造智能体网络，而是为 AI 基础设施打造一个支持智能体的操作界面，让企业和合作伙伴能够在 Digital Realty 多年积累的基础上，大规模地设计、运维和治理私有 AI。
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