AI原生基础设施兴起的时代背景
- 政策牵引力：国家持续发布政策支持AI发展，从《新一代人工智能发展规划》到《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将AI提升至国家战略层面，推动“AI+”与实体经济深度融合。
- 产业驱动力：全球AI产业化进程加速，2024年全球人工智能的IT总投资规模为3158亿美元，预计2028年增至8159亿美元。我国AI产业规模2024年已超9000亿元，同比增长24%。AI规模化落地呈现从小模型应用转向大小模型协同、深度融合企业核心业务场景、应用范围持续拓宽等特征。
- 技术创新力：AI技术发展迅速，算力方面向超大规模异构融合与全局调度演进，数据方面经历三大范式跃迁，模型方面大小模型产业共生，应用方面智能体成为主流形态。
AI原生基础设施发展脉络与架构
- 发展历程：AI原生基础设施概念经历了萌芽期（1950年至2009年）、探索期（2010年至2022年）、发展期（2023年至今）三个阶段，从引入AI的IT基础设施逐步迈向AI原生基础设施。
- 定义：AI原生（AI-Native）是指从设计之初就将AI考虑进来，实现产品、服务甚至整个业务模式围绕AI核心能力进行根本性创新的范式。AI原生基础设施是从设计阶段即规模化支撑AI原生应用，全栈适配AI特性的基础设施体系。
- 架构：AI原生基础设施架构包括通智算基础资源、通智算调度引擎、沙箱、模型研发生产、数据供给、向量数据库、智能体引擎、AI网关、AI原生应用开发管理、AI原生运维、AI安全保障、数字可信等。
AI原生基础设施建设思路
- 通智算基础资源：包括智算资源和通算资源在内的弹性资源池，实现资源的弹性供给和高效利用。
- 通智算调度引擎：承担容器层异构算力资源调度，连接底层基础设施与上层应用，提供统一资源动态调度分配。
- 沙箱：通过构建受限制、可监控的虚拟执行环境，使智能体能够安全、可靠地调用外部工具。
- 模型研发生产：提供覆盖模型微调、模型部署、模型评测、模型引擎服务、模型推理加速、多模型协同管理的工具链服务。
- 数据供给：面向AI原生的综合性数据基础设施，集数据汇聚、存储、处理、标注、合成、质量评测、管理、共享及跨模态检索等能力于一体。
- 向量数据库：承担高维向量的高效存储、检索与管理能力，支撑智能知识检索、检索增强生成等复杂应用场景。
- 智能体引擎：致力于打造企业级智能体操作系统（AgentOS），汇聚全景AI能力，为上层应用提供标准化的“系统调用”接口。
- AI网关：发挥枢纽作用，实现AI应用研发生产要素的高效调配，为业务提供应用级精细化运营支撑。
- AI原生应用开发管理：将AI能力深度嵌入项目管理，覆盖需求、设计、开发、测试、部署的全过程。
- AI原生运维：面向AI原生的全栈可观测运维体系，可精准监控模型行为、快速定位故障、科学评估输出质量。
- AI安全保障：AI原生基础设施安全、可靠、可信运行的核心保障体系，助力系统应对提示词攻击、数据投毒等新型风险。
- 数字可信：构建覆盖“可信算力协同、可信数据供给、可信模型训推、可信应用治理”并以“可信测评体系”贯穿支撑的总体架构。
行业实践案例
- 通信行业：中国移动建设聚智智能体平台，打造AI原生基础设施，研发智能体数千个，覆盖多个业务场景，输出多套可复用的通用智能应用解决方案。案例包括灵犀助手、大模型网关、用户运营智能体、智能体助手等。
- 政务行业：某地方政府建设政务智算平台，实现算力资源池化，支持“一网通办”“智能审批”等场景的智能化演进。案例包括某省会人工智能政务大模型平台。
- 制造行业：某头部车企建设智能客服系统，通过大模型能力提高C端咨询的机器人独立解决率，节省客服中心人力成本。案例包括某新能源车企AI数据专家、某具身智能公司平台。
- 金融行业：某国有大型商业银行建设AI原生基础设施，提升金融服务业务收益。案例包括某头部证券公司AI原生交易APP。
- 能源行业：某能源央企建设海能MaaS平台，打造AI原生基础设施交付样板间。案例包括某央企统一MaaS平台。
- 交通行业：某航空公司建设AI中台，提升跨部门协同效率，强化人才管理智能化。案例包括某航空公司AI中台。
- 医疗行业：某三甲医院建设大模型平台，实现从算力调度、模型开发到场景落地的一体化能力。案例包括某三甲医院智算大模型平台。
总结与展望
AI原生基础设施作为智能原生业态创新的必要条件，已成为数智化时代新质生产力的关键技术底座。随着AI原生基础设施的全面普及与深度应用，数据智能产业必将迸发更旺盛的创新活力，推动企业实现深层次业务创新，重塑产业生产关系与竞争格局，助力我国在全球数智化发展浪潮中抢占战略制高点。
