AI 系统的宏观软件供应链
软件工程
2026-05-01 v1
摘要
AI 系统依赖的软件具有低完整性机制，导致其在数据获取、模型训练、模型推理等每个环节都暴露于风险之中。本文将 AI 供应链提升为一级分析对象，横跨四个架构层次：数据获取、模型训练、模型推理以及横跨各层的底层设施。在这些层次中，我们识别出四个结构性差距，传统供应链机制无法覆盖：可验证性、版本控制、可观测性和可追溯性。当前的 AI 系统在这四方面均不达标：它们携带未声明的行为性耦合，无需解析器强制执行；它们无法回滚到已知可用的组件；它们会默默降级而不报告突变；其血统线索几乎无法被近似。为说明 AI 软件供应链的规模，我们测量了一个包含 48 个生产级开源项目的参考堆栈，声明 4664 个直接依赖，解析为 11508 个传递包，总计约 3920 万行代码。
引用
@article{arxiv.2604.27781,
title = {The Grand Software Supply Chain of AI Systems},
author = {Carmine Cesarano and Martin Monperrus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.27781},
year = {2026}
}