什么是AI原生?一个系统的论述

多客科技

作者：微信文章
AI原生是指一种从理念、架构到产品、业务模式，都将人工智能（特别是大模型等生成式AI）作为不可或缺的核心能力和基础范式来进行设计和构建的思维方式与应用形态。


其核心对立面是 “AI赋能” 或 “AI外挂” 。后者是指在现有的、成熟的数字产品或流程中，额外加入AI功能以提升效率或体验（例如，在一个传统的办公软件里加入一个“AI辅助写作”的按钮）。而“AI原生”应用是离开了AI，其产品本身就无法成立、无法运行、也没有存在价值。

我们可以沿用之前的比喻来深化理解：

数字原生：是天生为海洋设计的海豚。

AI原生：则是海豚进化出的回声定位系统。这套系统不是海豚身上的一个可拆卸的“工具”，而是其感知世界、导航、捕食的核心生存方式。没有回声定位，海豚在海洋中将寸步难行。

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AI原生的核心特征


AI原生应用或组织通常具备以下五大核心特征：

模型作为核心基础设施


表现：AI模型（尤其是大语言模型、多模态模型）不再是外部服务，而是像数据库、操作系统一样的基础设施。整个应用架构围绕模型的输入、输出、推理和反馈来构建。

例子：ChatGPT本身就是一个典型的AI原生应用，它的整个界面和交互都是为了与大语言模型对话而设计的，没有模型，它就是一个空壳。


自然语言作为主要交互界面


表现：交互方式从点击、滑动菜单（GUI）彻底转向用自然语言对话（LUI）。用户通过“说人话”来表达复杂意图，AI负责理解并执行。这极大地降低了使用门槛。

例子：向Notion AI或Microsoft Copilot直接描述“为我创建一个关于Q2市场分析的会议议程，并列出三个潜在风险”，AI会直接生成结构化的文档。


智能体（Agent）作为新范式


表现：应用不再是被动响应的工具，而是能够理解目标、自主规划、执行任务、使用工具的“智能体”。用户只需给出一个高级目标，AI智能体会自行拆解步骤并完成。

例子：一个AI旅行智能体，在被告知“为我规划一个为期5天的日本京都深度文化游”后，能自动查询机票、预订符合预算的酒店、安排每日行程和餐厅，并全部汇总成一份攻略。


动态与生成式输出


表现：输出内容不是从预定义的数据库中调取，而是根据上下文和指令实时生成的、非重复的、高度个性化的。每一次交互的结果都是独一无二的。

例子：Midjourney根据你的描述生成一幅从未存在过的画作；Runway生成一段全新的视频。


数据飞轮与持续进化


表现：AI原生应用会通过用户的使用数据（如提示词、反馈、选择）形成一个“数据飞轮”。这些数据被用于持续训练和微调模型，使得产品越用越聪明，形成强大的网络效应和竞争壁垒。

例子：用户在与一个AI编程助手交互时，其接受或拒绝的代码建议都会成为改进模型的训练数据。

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AI原生与数字原生的关系与演进


AI原生并非对数字原生的否定，而是其在智能时代的深化和跃迁：

维度	数字原生	AI原生
核心驱动力	连接、数据、平台	模型、推理、智能体
交互方式	图形用户界面（GUI）	自然语言界面（LUI）
业务逻辑	流程自动化、数据驱动决策	目标驱动、自主任务执行
价值创造	提升效率、优化体验	创造新内容、解决未知问题、提供超个性化服务
技术架构	云原生、微服务、API	模型即服务、向量数据库、智能体框架

可以说，AI原生是数字原生的“灵魂注入”。它继承了数字原生的所有基础设施（云、敏捷、数据），但将核心从“处理信息”升级到了“理解与创造信息”。

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AI原生的表现层面

应用层面（AI原生应用）


如：ChatGPT、Midjourney、GitHub Copilot、Hey Pi。这些产品从第一天起就是为AI而生的。


基础设施层面（AI原生基础设施）


如：专门为大模型训练和推理设计的芯片（如NPU/TPU）、向量数据库、MLOps平台、模型微调工具。这是支撑AI原生应用的新一代“云”。


组织与思维层面（AI原生思维）


在设计和解决问题时，首先思考的是“AI能否从根本上重塑这个流程？”而不是“我们如何在现有流程中加入AI？”。公司文化鼓励使用提示词，并拥有“模型优先”的战略。

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AI原生的影响、挑战与未来

颠覆性创新：AI原生应用正在创造全新的市场和品类，如AIGC（人工智能生成内容），并对搜索、内容创作、软件开发、客户服务等行业进行根本性重构。

生产力的范式革命：它将人类从执行性的脑力劳动中解放出来，更多地扮演指挥官、审阅者和决策者的角色，从而极大地提升创造力阶层的生产力。

技术与人机协作的挑战：


幻觉问题：模型可能生成看似合理但实际错误的信息。

可靠性与责任：如何确保AI智能体执行的任务是可靠、安全且符合伦理的？

新的数字鸿沟：善于利用AI的个体和组织与不善于利用者之间的能力差距会急剧拉大。


未来的方向：未来，我们可能会进入一个“智能体网络”的世界，不同的AI原生应用（智能体）可以相互通信和协作，共同为人类完成更复杂的宏大目标。

总结


AI原生，是继“数字原生”之后又一次深刻的范式转移。

它标志着技术的核心从 “如何数字化地连接与呈现世界” 转向了 “如何智能地理解与生成世界” 。它要求我们不再把AI视为一个功能，而是视为一个新的操作系统、一个新的交互范式和一个新的创新基石。

对于所有身处这个时代的组织和个人而言，培养“AI原生”思维，意味着要从头思考如何利用AI的核心能力（生成、推理、对话）来构建前所未有的解决方案，这不仅是保持领先的关键，更是在智能时代生存和繁荣的必备能力。我们正从一个“万物互联”的数字时代，迈向一个“万物智能”的AI时代。