1 简介

云原生方兴未艾，AI原生后浪又至。AI Native 架构 是一种全新的软件和系统设计范式，其核心思想是 “从零开始，为AI而建”，而不是如MVC在现有架构上简单地“添加”AI功能。它意味着AI不是外挂或附加组件，而是系统的基石、核心驱动力和首要设计原则。

2025年，全球超过60%的企业预计将人工智能整合进其核心运营，但真正实现“AI原生”的企业只有一小部分。

在此背景下，组织越来越多地被归类为“AI原生”或“AI赋能”——但这些标签反映的远不止表面差异。成为AI原生者意味着人工智能嵌入公司架构的基础，塑造其构思、运营和演进。

本文探讨了AI原生组织与AI驱动组织之间的决定性特征，提供了金融、物流和客户服务等行业的实际案例，并探讨了为何围绕AI建立的公司能够获得决定性的性能优势，包括Beam AI在业务流程外包方法中的见解。

2 AI 原生与启用 AI：定义区别

AI原生组织与AI驱动组织之间的区别在于人工智能在业务中的深度。

具备AI功能的组织是利用AI提升现有流程的成熟公司。它们通常会添加AI驱动的特性或工具以提高效率，但这些新增内容是叠加在遗留系统上的。

在这些企业中，人工智能作为有价值的补充，有帮助，但并非关键任务。公司仍然可以在没有人工智能的情况下运营，尽管效率可能较低，因为人工智能并非其运营的基础。

而AI原生组织则从一开始就以AI为核心。在这里，人工智能不仅仅是附加功能，更是公司产品、流程和战略的基础。每一个工作流程、数据管道和决策过程都围绕人工智能构建。如果把人工智能从方程式中剔除，整个企业将失去运转的能力。AI本土公司设计其产品和服务和运营，使人工智能在现代企业中与电力或互联网连接一样重要。

简单来说，传统的架构是“AI-Ready”（准备接入AI），而AI Native架构是“AI-First”（AI优先）。

3 核心特征与设计原则

• 以模型为中心

模型即核心组件： 模型（大语言模型、多模态模型等）是架构中的一等公民，就像数据库在Web架构中的地位一样。系统围绕模型的输入、输出、推理、微调和管理来构建。

提示工程与编排： 系统深度集成提示词设计、模型链、智能体工作流。使用像LangChain、Semantic Kernel这样的框架来编排多个模型和工具，完成复杂任务。

• 数据与模型驱动

数据飞轮： 架构设计必须能持续收集用户反馈、模型输出结果和质量数据，并自动用于模型的再训练和优化，形成自我改进的闭环。

向量化与语义层： 传统数据处理主要基于关键字和结构化查询，而AI Native架构重度依赖向量数据库和嵌入技术，以实现基于语义的搜索、记忆和推理。

AI Native架构 标志着软件开发从“编码逻辑”到“培育智能”的范式转移。它不仅仅是技术升级，更是产品思维、用户体验和商业模式的根本性变革。构建AI Native应用要求开发者深入理解AI模型的能力与局限，并围绕其构建全新的、自适应的系统。这是当前技术浪潮下最前沿和最具颠覆性的架构方向。

4 小结

正如“互联网原生”或“云原生”曾定义现代组织一样，成为AI原生正迅速从竞争优势演变成必需品。虽然随着AI普及，“AI原生”一词可能会逐渐淡出，但如今它明确区分了领导者与追随者。对于成熟公司来说，仅仅添加AI功能是不够的;真正的转型需要以AI为核心重新构想产品和流程。

这一转变虽具挑战性，但带来了显著回报，包括显著的生产力提升、成本降低以及创新服务的创建。许多现有企业通过与AI专家合作，帮助将AI深度嵌入其运营，加速这一进程。

组织不仅应问自己如何使用AI，更应思考如果从一开始就作为AI原生构建，将如何设计业务。对于初创企业来说，从第一天起集成AI是强大的优势，支持快速迭代、可扩展的运营和强大的数据驱动护城河。从法律技术到客户支持和设计等行业的领先AI原生公司展示了将AI置于用户体验核心如何推动成功。

在AI原生，我们通过部署智能代理，端到端管理流程，秉持这一AI原生愿景，让人类能够专注于更高价值的工作。这种方法不是要替换人，而是重新设计工作方式。

最终，能够繁荣发展的组织不仅仅将人工智能作为工具，而是围绕它构建整个运营模式。在当今这个世界，AI不仅是游戏的一部分，更是游戏本身，成为AI原生意味着要为赢家做好有利位置。