【高阶·云原生】如何构建 AI 平台工程与自服务门户：从 Backstage/Crossplane 到 GPU 算力自服务的 Internal Developer Platform 实战专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 第10轮·第1篇核心痛点：AI 团队提交了一份"申请 8 张 A100 GPU 用于 LLaMA-70B 推理服务"的工单，平台团队需要 5 个工作日才能完成审批、Namespace 创建、Quota 配置、镜像拉取凭证签发、Prometheus 监控接入、Grafana 仪表盘创建、Istio mTLS 证书签发 —— 而这个流程每月要重复 80 次。问题究竟出在哪里？是真的"GPU 不够"还是"平台团队成了 AI 创新的瓶颈"？为什么平台工程（Platform Engineering）能将这个工单流程从 5 天压缩到 5 分钟？为什么 Backstage + Crossplane + ArgoCD + KServe 这套"四件套"会成为 2025-2026 年企业级 AI 基础设施的事实标准？适配人群：平台工程师、ML 平台架构师、AI 基础设施 SRE、关注 Internal Developer Platform（IDP）落地的中高级云原生从业者。要求读者具备 Kubernetes、GitOps、Prometheus 基础知识，了解至少一种 LLM 推理引擎（vLLM/KServe/Triton）。