英伟达于 10 月 13 日宣布，将完整的 Run:ai 平台以开源软件形式对外发布，使其成为 NVIDIA DSX AI 工厂平台的开源基础层。客户、开发者与生态伙伴由此可以直接获取生产级的 AI 工作负载与 GPU 编排能力，而不必依赖付费订阅。
Run:ai 过去几年帮助企业在 Kubernetes 上大规模运行 AI 任务，核心能力是动态分配 GPU 资源，并覆盖从数据处理、训练到推理的完整工作负载生命周期。此次开源后，英伟达希望 DSX 生态伙伴与 AI 云厂商都能借此提升工作负载吞吐、改善 GPU 利用率，并更高效地运营共享 AI 基础设施。
开源发布包含四个可独立采用的模块。KAI Scheduler 负责 GPU 感知的 Kubernetes 调度；GPU Fractioning Operator 提供 CUDA 原生的 GPU 切分共享能力；KAI Resource Management 处理组织层面的配额与层级管理；Workload Map 则定义统一的工作负载管理契约。这些模块与其余平台代码共同构成完整的 Run:ai 平台。平台团队既可以整体采用，也可以基于它构建自有产品，或按需集成单个组件。
在获取方式上，完整源代码已托管于 NVIDIA DSX AI 工厂 GitHub 组织下的 Run:ai 仓库，团队可审查代码、参与开发或直接采用模块化组件。完整开源平台同时以社区产品形式上线 NVIDIA NGC，并提供用于安装集成栈的 Helm chart。英伟达说明，该社区产品遵循适用的开源许可，从 NGC 下载需接受相应的 NVIDIA 软件许可协议与 AI 产品特定条款；社区产品不要求付费的 Run:ai 订阅或 NVIDIA 支持权益，也不包含企业级支持。
生态伙伴方面，已有八家 DSX 伙伴将开源 Run:ai 集成进各自方案。Crusoe 将其与 Crusoe Managed Kubernetes 结合，把 GPU 工作负载编排与托管 Kubernetes、GPU 基础设施打包；Mirantis 在 k0rdent AI 中扩展 Run:ai，提供从金属到模型的 AI 工厂栈，自动化基础设施供给并提升 GPU 利用率；Nebius 在 Nebius AI Cloud 中以一键应用方式提供 Run:ai，方便客户在其托管 Kubernetes 服务上部署运营完整平台；OpenNebula Systems 通过 OneKS 将 Run:ai 与 OpenNebula AI Cloud Platform 集成，面向开放与主权 AI 云；Rafay 把 Run:ai 集成为全托管服务，自动化从 GPU 基础设施、集群到控制平面与租户的整栈，供 AI 云厂商与企业通过自助目录提供；Saturn Cloud 借助 Run:ai 在其 Token Factory 平台上支持白标 AI 推理服务，结合 GPU 编排与专用及多租户模型服务、按 token 计量和自动计费；Spectro Cloud 也在将 Run:ai 集成进其平台。
此外，相关开源项目 Model Streamer 与 Grove 对平台形成补充，分别用于加速模型加载与编排多组件推理工作负载。
从产业视角看，英伟达把原本商业化的 GPU 编排层开源，实质是把软件门槛进一步压低，让更多 AI 云与 Kubernetes 服务商能在其 GPU 之上快速搭建差异化方案。对生态伙伴而言，这缩短了产品上市时间；对英伟达而言，更广泛的软件采用有望强化 DSX AI 工厂作为整体方案的吸引力，并与其硬件销售形成协同。开源模式也意味着编排层的竞争将从单一厂商产品转向社区与生态的协作，后续各伙伴的集成深度与商业化路径值得持续观察。