Kubernetes専門のニュースレターKubenatives（著者Sharon Sahadevan、2026年4月3日付）の記事によると、モデルサービング関連のツールは競合ではなく異なる階層で機能します。vLLMはPagedAttentionによりメモリを動的にページ管理する専用LLM推論エンジンで、同じGPUで3〜5倍多くの同時リクエストを処理できるとされます。Tritonは PyTorch・TensorFlow・ONNXなど複数フレームワークに対応する統一推論APIを提供します。両者は推論エンジン層とサーバー層を担う一方、KServeはモデル自体を配信するのではなく、オートスケーリング・カナリアデプロイ・トラフィック分割・バージョン管理といったKubernetes上のインフラをオーケストレーションする層として位置づけられています。記事はLLM用途にvLLM、多様なモデル用途にTriton、複数モデル・複数チームの運用にはKServeを組み合わせる層構造での利用を推奨しています。