2025-12-26 10:14:22 中华网
技术创新从未止步，不断带来全新体验与价值。AI，作为当今最炙手可热的技术，日新月异，蓬勃发展。过去十年，以容器、微服务、DevOps等为代表的云原生技术，推动了全面数字化进程。未来，AI原生将开启全新的技术周期，引领我们迈向智能世界。
AI作为一种通用技术，已经如血液般融入数字技术体系的每个角落。一方面，以AGI和ASI为目标，牵引AI技术向更高智能迈进;另一方面，新兴AI技术带来算力、存储、网络、数据库等技术的更新迭代。AI原生是以AI为核心发展出来的全栈技术体系，经过多年的发展，已初具规模，未来更将成长为根深叶茂的“参天大树”。
任何技术从兴起到生长再到成熟，都将经历漫长的发展过程，更需要全产业协同推进。此次，华为云联合创原会，数十位专家共同编撰《AI-Native技术与实践白皮书》。对AI-Native全栈技术深入解读，涵盖AI-Native资源层、OS层、应用层，并指出当前AI-Native技术依然存在的关键挑战和展望未来技术发展方向。为技术管理者、技术从业者、开发者等提供一个全面深入了解AI-Native技术和实践的参考，助力AI-Native技术蓬勃发展。
AI-Native的六大典型特征
AI-Native作为新的技术体系，呈现出来新的特征，AI-Native正在重新定义数字世界的构建方式：当智能不再是被赋予的特性，而是系统与生俱来的核心能力，传统业务架构的价值链将迎来根本性重构。
1)AIFirst：以“AI First”为核心理念，从系统设计源头将AI深度植入业务全生命周期，通过架构级重构实现AI能力闭环，最终达成“AI无处不在”的智能化跃迁。
2)数据与知识驱动：通过数据与知识双轮驱动，实现自主学习和持续优化，能处理传统系统无法应对的复杂场景，推动企业数字化转型和竞争优势提升。
3)自学习、自适应、自优化：AI系统能够根据实时数据不断进行自我学习，通过模型更新和优化提升决策质量。通过自适应能力，AI可以在不同的应用场景中根据新的数据和反馈调整策略，实现动态响应，而自优化功能则使得系统在长期运行过程中不断提升性能，降低资源消耗，保持较高的运行效率。
4)以统一基础模型作为智能基座：通过通用性强、泛化能力突出的模型架构，为全场景AI应用提供统一的语义空间和知识表达框架。这种"统一基座"模式突破了传统AI系统中模型碎片化、场景割裂的局限，通过参数共享、知识蒸馏和迁移学习等技术，将通用知识与领域知识深度融合，形成覆盖语言、视觉、决策等多模态的"认知底座"。
5)具备自主性与工具调用能力的Agentic AI：AI-Native系统的先进性体现在能自主理解目标并执行复杂任务的智能体(Agent)，通过工具调用和知识库扩展能力，实现从"被动响应"到"主动执行"的跃升，显著提升系统自动化与动态适应能力。
6)极致性价比的多元算力支撑：AI-Native系统的算力需求需构建异构多元算力池，通过全栈协同优化实现动态资源调度和闭环优化，将算力从被动资源升级为主动的“智能计算引擎”。
AI-Native技术的价值与意义
AI-Native技术从业务系统设计之初便将智能能力融入到每一个环节，从而有望在业务运营、功能创新、系统进化、乃至商业模式方面实现全面升级。具体地：
1)精益化业务运营：业务系统通过自动化流程、优化决策和实时反馈，显著提升运营效率与精准度，同时以持续监控和智能洞察实现资源优化与精益化运营，彻底变革传统依赖人工的低效模式。
2)业务功能创新与增强：通过深度数据价值挖掘赋能业务创新，既能优化现有流程，更能孵化个性化推荐、智能客服等增值服务，驱动企业业务转型与差异化竞争，开辟全新增长空间。
3)开发与部署自动化：通过自动化工具和智能算法，显著减少人工干预和重复工作，加速开发周期与系统迭代，使开发者更聚焦创新，全面提升业务系统的敏捷性与部署效率。
4)运维与优化自动驾驶：通过自我监控、故障预测/自愈及数据驱动的持续优化，实现运维全流程的自动驾驶，显著降低人工依赖，系统性提升性能和可靠性。
5)商业模式创新与产业升级：通过服务定制化、智能产品开发和平台化经营，提升产品附加值，促进产业结构升级，创造新商业价值与竞争优势。
AI-Native技术总体参考架构
AI-Native技术总体架构分为三层：AI-Native资源层、AI-Native OS层、以及AI-Native应用层。AI-Native资源层：构建AI-Native系统的算力基石。作为AI-Native体系的底层支撑，提供适应AI负载的弹性、高性能、异构化资源池，解决传统云架构在算力调度、数据吞吐及网络通信上的瓶颈。AI-Native OS层：AI能力的操作系统。作为连接基础设施与应用的“中间件”，提供模型开发、数据治理、基础能力的标准化平台，降低AI应用构建门槛。AI-Native应用层：百模千态，赋能业务。面向垂直行业与场景，通过模型调优与业务流程集成，实现AI能力的最终价值闭环。
AI-Native技术的关键挑战
AI-Native技术正在蓬勃发展，在“学术-技术-商业”的循环中，不断发现新的技术挑战，持续牵引着技术的更新迭代，推陈出新。
1)模型透明性与可解释性问题：AI模型的“黑箱”特性阻碍了关键领域的信任与合规应用，而可解释AI(XAI)既增强用户和监管方的信任，又降低法律与伦理风险;但平衡模型准确性与可解释性仍是未来技术发展的核心挑战。
2)模型安全治理挑战：与AI-Native应用相关的安全挑战包括模型供应链不可靠、智能体权限过大、提示注入攻击、无限资源消耗攻击、不当输出、敏感信息泄露等。AI模型安全需通过多层面治理(数据加密与溯源、防御性算法设计、全链路监控)应对对抗攻击、数据泄露等风险，同时结合合规性要求与技术防护，实现模型全生命周期的安全可控与法律合规。
3)数据与隐私问题：数据孤岛、数据安全和隐私保护是AI应用的关键挑战，需通过统一数据平台打破壁垒并提升数据质量，同时依托多层安全技术及合规框架，满足数据共享与安全的双重要求，保障AI模型的高效与合规运行。
4)异构、多代际硬件的高效协同使用问题：异构硬件(跨厂商/跨代际)协同是AI部署的关键挑战，需通过硬件抽象层、动态资源调度与模型并行技术实现高效利用，同时依赖开放标准降低生态碎片化。
5)模型能力评价体系构建问题：模型能力评估需针对多样化场景、行业差异化需求定制标准，并平衡主观(如创造力)与客观(如准确性)指标间的复杂矛盾。
6)大模型幻觉问题的治理与突破：生成式AI面临的核心挑战是大模型幻觉问题(如事实性幻觉和忠实性幻觉)，需通过优化训练数据、改进模型架构和强化事实核查机制来解决，以提升关键领域应用的可靠性和可信度。
7)多Agent协同与自治挑战：多智能体(Multi-Agent)协同需解决动态环境下的规划与决策可靠性、多智能体协同的通信与竞争、工具使用的精确性与安全性、身份及记忆与长期一致性的维持四大问题，以应对从单体模型到复杂Agent集群演进带来的系统级复杂度。
AI-Native技术的未来展望
AI-Native技术已进入快速发展期，但仍面临算法效率、环境交互、算力瓶颈、人机协作和伦理治理等多重挑战。这些挑战既是技术演进的关键障碍，也是推动下一代AI系统突破的重要契机。随着新型算法架构、计算范式和人机交互模式的不断涌现，AI-Native技术正朝着更高效、更智能、更可信的方向发展。
1)算法架构的范式突破：从Transformer到更高效的智能架构。当前Transformer架构面临计算资源消耗大、难以高效处理时序依赖与动态环境等局限，而Mamba、脉冲神经网络、类脑计算等新型算法通过架构创新，推动AI从“数据驱动”迈向“认知驱动”，这些前沿技术的持续探索共同勾勒出AI从感知向认知跃迁的技术图谱，其交叉演进或将成为实现AGI的核心推力。
2)环境交互的范式跃迁：走向物理世界是AGI形成的必由之路。“数字智能”与“物理智能”的割裂，使得AI在开放环境中的适应性、因果推理与持续学习能力受限。突破方向是通过具身智能和空间智能等，构建能感知、推理并干预物理世界的智能系统，使AI从封闭数据空间走向开放环境，最终在机器人、自动驾驶、工业自动化等领域形成能力闭环。
3)算力架构的重构：从通用芯片到任务定制化与量子协同。当前通用算力架构(如GPU/NPU)存在适配性不足和能效瓶颈，未来需要通过任务定制化芯片和量子计算等实现专用加速与算力跃迁。
4)人机协同的进化：从工具辅助到共生共创。当前AI在创造性、伦理判断、复杂决策和多Agent协同方面存在局限，未来将通过标准化协议(MCP/A2A)和人机共智模式(如医疗诊断辅助、科研建模协同)，使AI从“替代工具”进化为“能力增强器”，重新定义生产力边界。
5)伦理治理的范式升级：从被动合规到主动价值对齐。AI系统缺乏对人类价值观的动态适配能力，其决策逻辑仍基于静态数据与算法规则，难以应对复杂的社会伦理情境。未来将通过因果推理增强的世界模型、可解释性AI技术及去中心化治理框架实现主动价值对齐，推动AI从“技术工具”向“社会基础设施”转型，使其真正成为人类价值观的数字延伸。
《AI-Native技术与实践白皮书》已正式发布，可在华为云或创原会官网获取全文。盘点和梳理技术发展脉络将为未来的技术发展打下基础。整理“行装”是为了更好的出发，共同迈向全新体验的智能世界。
