什么是 AI 原生？

随着人工智能 (AI) 在各行业的深入嵌入，越来越多的组织将其产品、平台和工作流程描述为人工智能驱动或 AI 赋能。然而，“AI 原生”一词意味着更深层、更具结构性的内涵。AI 增强系统将 AI 作为辅助工具，而 AI 原生系统则在其核心层面由 AI 驱动。

将 AI 作为核心战略重点的初创企业可被视为 AI 原生，同样，那些围绕数据和 AI 模型全面重构商业模式的传统企业亦可适用此描述。该描述不仅指使用 AI 工具，更指一种基础性方法：AI 从最初就塑造架构、决策、用户体验和整个系统生命周期。这涵盖数据如何收集、工作负载如何执行、延迟如何管理以及系统如何扩展。

但由于科技行业对 AI 的热情和投资高涨，“AI 原生”在未必适用的语境中常被当作营销流行语使用。不过，该词确实拥有真正有用的含义，理解 AI 原生的真实内涵对于评估当前层出不穷的技术进步、区分真正的竞争优势与营销噱头至关重要。

正如“移动原生”指专为智能手机而非桌面电脑设计的应用程序，“AI 原生”标志着一种与 AI 的关系——这种关系端到端地贯穿于架构和技术栈之中。随着 AI 日益普及，该词的有用性预计会随时间逐渐减弱。

传统软件开发涉及构建在确定性逻辑和人类程序员设定的预定义规则之上的设计。因此，使用软件工具完成复杂任务可能需要通过多种数据输入手动引导软件系统，并调整参数以达到预期结果。计算器或电子表格宏没有学习或适应能力，所有行为都是预设的。

相比之下，AI 不需要显式指令，它通过审查大量任务实例来自行“学习”规则。AI 应用程序和系统使用机器学习算法在海量数据中寻找模式，以做出决策或预测。这一过程使其在处理非结构化数据时表现出色，在某些情况下还能随时间进行持续学习。这种学习依赖于数据处理管道、上下文感知的数据集以及持续的数据管理实践。

要使产品或工作流程真正成为 AI 原生，AI 功能不能是现有系统的附加物。AI 不能是可移除的组件。换言之，如果将 AI 移除，产品不仅无法按预期运行，而且会完全失去用途。

一个不符合 AI 原生条件的例子是：某款网络浏览器仅在无障碍智能朗读功能等狭窄场景中使用 AI。

相反，在 AI 原生设计中，用户通常通过自然语言进行交互，自动化是产品核心功能的内在组成部分，而非辅助性的。这些系统通常依赖编排层来协调模型、工具、API 和外部服务。

Perplexity 的 Comet 浏览器 是 AI 原生浏览器的例子，其中 AI 助手融入整个体验，用于总结内容、起草电子邮件、比较购物结果——每一步体验都通过 AI 来中介。您无需打开侧边栏来体验 AI，它已然存在。

IBM 的 Bob 是一个企业级 AI 原生集成开发环境 (IDE)。它不仅仅是一个附加在编辑器上的聊天机器人；其设计目标是在 IDE 和命令行中运行，通过处理复杂的智能体工作流，超越简单的代码补全。

由于 AI 原生架构围绕概率输出、迭代和适应构建，而非传统软件的刚性规则和确定性流程，工作流程不仅仅是旧流程的自动化版本，以更快速度执行相同步骤。冗长的多步骤流程可以简化为单个提示，AI 智能体可以接收这一交互，执行一系列推理步骤来完成任务。这些智能体可以在产生结果之前执行规划、工具选择和评估等前期工作。

基于用户的行为模式，AI 原生系统可以随时间改进，不仅在执行特定任务方面更加有用，而且在根本层面上与用户交互的方式也更具价值。

生成式 AI 的最新进展加速了向新型 AI 原生系统的推进。生成式 AI 模型使系统能够动态创建文本、图像、代码和其他输出，从而可能超越狭义的自动化，转向能够自主推理和决策的智能体式 AI 系统。生成式 AI 不仅仅是一种新奇事物，而是系统的认知核心。由此产生的智能系统重新定义了用户体验，将界面从控制面板转变为更像实时助手或副驾驶。

生成式之前的 AI 原生系统通常较为狭窄，因为设计者会针对特定任务进行优化。生成式框架将多个管道合并为统一的架构，能够处理多种类型的用例。

创建 AI 原生系统并不像简单附加一个现成的 AI 产品那样容易。AI 原生系统通常具有非线性的成本结构。仅收集和处理所需数据就是一项巨大的工程，训练、维护和编排模型或智能体同样如此。此外，还需要嵌入一个结合负责任 AI 原则的人工智能治理范式，以确保 AI 部署不会威胁组织的使命。AI 系统可能以严重方式失效，包括幻觉、推理失败、工具滥用以及模型逐渐漂移。

AI 原生系统通常涉及创建一个全局性的 AI 管理系统，为 AI 系统的开发、部署和持续监控提供框架。这些系统能够降低 AI 风险并促进合规性。

然而，这些挑战值得面对，主要有两个原因。

首先，成熟的 AI 系统难以复制，因为智能嵌入在工作流程中，而非功能中。工作流程是动态的，其逻辑分散在编排代码中，并受到历史使用情况的影响，通过反复试验进行调整。模型随时间不断学习如何更好地做事，复制这种积累的智能并非易事。此外，这种改进会产生复利效应，这是传统软件无法实现的。

处于用户与创建和维护主流模型的大型组织之间，提供了大量增值机会，例如决定哪些数据相关、使用哪些工具、呈现哪些智能以及如何呈现。这一层控制上下文并塑造智能，将自然语言背后的复杂性抽象化。AI 原生组织在生态系统中扮演协调者的角色，帮助用户根据其特定需求从模型中获取尽可能多的价值。因此，即使不拥有模型，这些公司也能提供巨大的价值。