工联网消息(IItime) AI原生既是技术浪潮下的新热词，也是一场以智能技术重构生产逻辑的深刻范式革命，其影响将穿透产业生态结构、组织运行形态，乃至经济社会运行的底层逻辑。中国信息通信研究院联合腾讯研究院开展AI原生深度研究，研究认为当前我国在AI原生赛道上与全球同步起跑，但也面临着从技术概念走向产业实践的现实挑战，存在预期与价值、模型与工程、数据与应用、生态与安全等困境，需要由浅入深、由点及面、协同破局，推动AI原生真正从“概念图景”转化为“现实生产力”。

一、AI原生：不仅是新名词，更是范式转移

AI原生的提出，不是为了创造一个新的商业标签，而是回应当下大模型走入实际行业场景、深度嵌入经济社会运行逻辑的一个重大命题。要理解AI原生的革命性，首先必须将其与传统的“AI+”模式明确区分。如果说“AI+”是在现有系统上“打补丁”或“外挂”AI功能，那么AI原生则意味着以AI为系统设计的底层逻辑与能力中枢，驱动从技术架构、业务流程、组织角色到价值创造方式的全方位重塑。

这也意味着，AI原生不仅是技术能力的跃迁，更是认知范式的改变——从“使用AI”走向“由AI构建”。这种转变具体体现在以下几个方向：

一是智能原生。智能不再是外挂的功能，而是系统的中央处理器。整个应用的逻辑、流程和交互都围绕这个智能核心来构建和展开。它强调的“智能驱动程序”，而不是程序调用智能。未来的智能可能不只来源于单一的大模型，可能是多个模型、小模型、知识图谱等多种技术的混合体。

二是交互原生。彻底革新了人机交互模式，从点击指令到对话完成任务。从基于图形用户界面（GUI）的指令式交互，转向基于自然语言和意图理解的对话式和任务式交互。

三是进化原生。AI原生应用往往拥有自主感知、决策与进化能力。它在与用户、环境的交互中不断吸收新数据、新知识，并通过自动化的反馈闭环来优化自身的模型和策略，从而实现能力的持续进化。而且随着用户的使用越多，上下文能力越强，越“懂”用户。

值得注意的是，AI原生并非一个非黑即白、一蹴而就的状态，而是一个光谱概念，其原生程度有高有低。从简单的原生功能（如文档软件的“一键总结”），到独立的原生应用（如AI代码助手），再到完全基于AI重构业务的原生企业（如涌现出的“一人企业”），乃至全新的原生硬件（如AI 眼镜），我们正处在一个原生形态不断涌现和演化的动态阶段。

二、全球实践：从底层生态到高价值场景，AI原生驱动新业态涌现

观察全球范围内的领先实践，AI原生新业态、新模式层出不穷，从底层生态构建到高价值场景创造，再到智能终端革新，AI原生在不同层面点状探索，逐步连接实现体系重塑。

一是巨头引领底层生态，定义AI原生开发范式。OpenAI、Google等科技巨头依托基础模型及生态布局，成为AI原生底层生态的核心构建者，通过技术输出与生态牵引，主导AI原生的底层协议与开发范式定义。如OpenAI通过GPT系列模型及开放API生态，打造出人工智能时代的类“iOS/Windows”平台，吸引全球数百万开发者基于其接口开发多样化原生应用，形成规模化应用商店雏形及行业生态；Google则凭借强大云服务与Gemini大模型，推动模型与基础设施深度融合，探索更具协同性的类“安卓”生态模式。

二是赋能高价值场景，重塑研发与知识工作流。AI原生应用在高价值、高脑力密度的场景中深度重构工作流程。在代码领域，AI开始从辅助工具向深度协作演进，以GitHub Copilot、Cursor等为代表的AI助手已成为开发者“第二大脑”，新兴项目（如Devin）更瞄准完全自主的AI软件工程师角色。应用形态历经“智能助手—编码工具—智能体”迭代，能力从行级补全跃升至自然语言驱动的功能开发，推动开发范式向沉浸协作模式迁移。在科研领域，材料研发从传统实验试错法演进为AI成分筛选、性能预测与实验优化的闭环迭代。其中，药物研发通过AI实现分子属性预测、虚拟筛选及蛋白质预测等，显著缩短研发周期、降低研发成本；工业仿真通过机理与数据融合驱动的实时仿真智能体，大幅提升仿真精度与效率。

三是创新智能终端形态，重构人机交互入口。AI原生推动硬件形态从传统的“指令交互”向“意图交互”“意图理解”深度变革。以Meta Ray-Ban智能眼镜为例，新一代终端通过自然语言让AI Agent直接解析用户需求并自主调用服务完成任务，推动硬件角色从“应用容器”向“智能服务直接触点”转变。通过重塑人机交互入口，未来硬件或将成为智能服务的核心连接载体。

三、从概念走向现实，影响AI原生扩散的四对关系

尽管前景广阔，但将AI原生转化为现实生产力时，产业界仍面临着一系列挑战，四对关系横亘在AI原生的理想与现实之间。

（一）高预期 vs. 低ROI，付费意愿的“冰与火之歌”

这是当前AI原生落地最直接、最普遍的障碍。大模型的爆火点燃了几乎所有企业的热情，但这种热情正在被商业现实的冷水浇灌。首先是预期落差，“感兴趣的客户很多，尝试的客户不少，真正落地的却只有中间一小点。”究其原因，当前AI应用大多集中在辅助性、边缘性的管理支持环节，虽然能提升一定效率，但并未触及企业核心价值链。企业更期待AI能在流程控制、研发创新等环节带来实质性的生产力跃迁，而这正是当前技术最难啃的硬骨头。这种“理想丰满、现实骨感”的落差，导致许多企业在初步试用后热度反而下降，甚至将AI项目视为昂贵的“玩具”。其次是定价困境。国内用户对软件的付费习惯，尤其是SaaS服务的低付费意愿，给AI原生应用的商业化带来了巨大压力。某行业用户面对千万级的私有化部署报价后，直接选择放弃，转而寻求基于开源模型进行低效但廉价的自研。更有甚者，当一款19元的个人版AI文档工具已经能满足大部分日常需求时，企业决策者很难有动力去批准一笔数十万乃至上百万的SaaS订阅费用。

（二）模型万能论 vs. 工程现实，被忽视的“冰山之下”

业界普遍存在一种误解，认为拥有一个强大的大模型就等于拥有了解决一切问题的银弹，用户更是期待AI能一步到位地解决复杂问题。然而，现实是“残酷”的，AI系统不是只有大模型，它是个金字塔，下面是大量的支撑能力。首先是如何认识AI落地的“二八定律”。大模型本身的能力可能只占到最终AI应用价值的20%，而剩下80%的价值，来源于提示词工程、知识库构建、Agent编排、安全与合规兜底等一系列复杂的系统工程。因此落地隐性成本是不能忽略的。一个典型的案例是，某银行在接入大模型后发现，为了保障业务的基本可用性，必须额外投入巨资采购和部署向量数据库、实时通信模块、内容审核系统等一系列配套设施，最终的落地成本远超最初对模型本身的预算。其次是如何弥补工程化能力的缺失。当前，国内市场极度缺乏能够提供一站式、专业化AI原生解决方案的服务商。与PC时代的IBM、Oracle等能为企业提供从战略咨询到系统集成的“交钥匙”服务不同，AI时代的原生应用专业服务生态尚未形成。特别是原生应用工具链标准化缺失导致集成成本激增、高度依赖专家经验、方案碎片化，影响AI原生应用规模化落地进程。

（三）数据驱动 vs. 数据贫瘠，应用无源之水的困境

AI原生的核心是数据驱动，但我国在“数据燃料”的供给上面临着严峻挑战，这已成为制约产业发展的核心瓶颈。首先，数据资产化程度低。许多领域甚至连基本的数据资产数字化都未完成。大量的知识、经验和流程数据，仍以纸质文档、邮件附件、个人电脑文件的形式沉睡着，无法被AI系统有效利用。其次，数据孤岛带来流通壁垒。数据孤岛现象根深蒂固，跨部门、跨系统的数据融合极为困难。在更宏观的层面，行业间的数据共享机制尚未建立，公共数据的授权运营仍处于早期探索阶段。这些流通壁垒，极大地限制了AI模型获取跨领域知识、提升泛化能力的可能性。

（四）技术创新 vs. 安全伦理，自主智能的“达摩克利斯之剑”

AI原生应用的自主性带来了前所未有的机遇，也伴随着难以预测的风险。安全与伦理问题，正成为悬在AI原生发展头顶的“达摩克利斯之剑”。除了需要应对生成式AI带来的新型安全威胁，还有两方面安全风险需要关注。一是Agent的不可预测性。随着AI Agent被赋予越来越大的自主决策权（如自主调用API、管理资金、执行任务等），其行为的不可预测性也随之增加，一个错误的决策可能导致较大的经济损失或安全事故。如何为这些强大的数字生命体建立有效的监管框架、设置清晰的行为红线，是整个社会需要共同面对的新课题。二是自主智能对价值对齐的需求更加迫切。大模型在训练过程中不可避免地会习得人类社会存在的偏见与不当价值观。如何确保模型的输出符合社会主流价值观、法律法规和伦理规范，是一个极其复杂且持续性的挑战，需要投入大量资源进行内容审核与伦理审查。

四、思考与建议

面对上述鸿沟，我们不能望而却步，而应以更加务实和系统的策略，推动AI原生在中国真正落地生根，成为驱动经济社会发展的新质生产力。未来的企业将不再是先有流程，后加智能，而是以智能为本，生长流程。要迎接这个人机协同进化的新时代，需要大模型企业、行业用户和政府共同发力。一方面“从边缘到核心”，务实引导行业拥抱AI原生。着眼未来的同时，摒弃一步到位的幻想，采取务实、渐进的策略。通过这些“甜点级”应用，让企业快速建立对AI的体感和信任，培养使用习惯，同时积累宝贵的工程经验和数据。在边缘场景取得成功后，选择业务痛点明确、数据基础较好的切口，进行深度渗透。二是重视工程化能力价值。行业应充分认识到“80%的工程价值”，鼓励和支持在提示词工程、向量数据库、模型安全、Agent编排等领域的工具链创新和最佳实践分享，形成标准化的解决方案，降低AI应用的开发和维护成本。三是建立AI原生的人才与组织机制。AI原生革命最终是人的革命，急需培养既懂业务又懂AI的翻译官式复合型人才。为此，应打破技术部门与业务部门之间的壁垒，设立AI交叉岗位，推动技术人员深入业务一线，业务人员参与AI项目设计。同时，更要着力塑造原生文化，让使用AI进行决策、协作和执行，成为员工的默认工作方式，而非少数AI专家的专利。