AI原生应用是什么？定义、架构、开发

AI原生应用定义与市场现状

在人工智能技术日新月异的今天，AI原生应用成为了科技界和资本市场共同关注的焦点。那么，究竟什么是AI原生应用呢？AI原生应用（AI Native），顾名思义，是指在设计和发展应用程序时，以人工智能（AI）技术为出发点，将AI作为核心驱动力，重新设计和构建的应用。不同于传统应用在后期集成AI技术的做法，AI原生应用在代码层面和应用架构上就与AI技术实现了深度融合。

从2023年年中开始，大模型公司开始将目光转向AI原生应用。随着AI算法的迭代升级，包括ChatGPT、Stable Diffusion在内的AI大模型不断涌现，全球AI市场快速升温。据统计，2023年上半年，AI应用下载量同比增长114%，突破3亿次，而AI应用内购收入更是同比激增175%，逼近4亿美元，显示出AI原生应用市场的巨大潜力与发展速度。

值得一提的是，国内AI大模型的发展也呈现出强劲的势头。以阿里巴巴的“达摩院”、科大讯飞、百度等为代表的企业和科研机构，在AI大模型应用领域取得了显著进展，展现出国内AI原生应用的潜在竞争力。

AI原生应用的三大特征解析

AI原生应用的特征是其区别于传统应用的核心。首先，AI原生应用是基于大模型开发的。这里的大模型指的是具有强大计算能力和丰富数据训练的AI算法，如GPT-4、百度的文心一言等，它们构成了应用的核心驱动力。大模型不仅仅是完成特定任务的工具，更是AI原生应用创新的基石。

AI原生应用在功能上的创新是其另一个显著特征。利用先进的AI大模型技术，AI原生应用能够提供智能问答、营销内容生成等新功能。这些功能突破了传统应用的局限，能够为用户带来全新的体验。例如，AI原生应用可以在推荐系统中自动生成个性化的推荐内容，提高用户体验并增强用户粘性；也可以和CRM系统与企业本地知识库结合，构建企业专属AI销售助理，提升交易环节成交转化率。

与传统应用相比，AI原生应用在交互方式、功能创新和用户体验上都有着明显的不同。传统的应用通常依赖于用户的明确指令，而AI原生应用则能够通过深度学习和大数据分析，预测用户的需求，主动提供服务。在用户体验方面，AI原生应用通过智能化和个性化的服务，使用户感受到更加便捷和高效的服务过程。

AI大模型原生应用重塑软件开发

从业务视角来看，基于大模型的AI原生应用为软件开发带来 3 大颠覆性技术创新，即创造能力、推理能力、自然交互能力，对整个软件行业产生重大影响，主要体现在两大维度：（1）AI 赋能人，在一定程度上模拟人、超越人，比如具身智能和 AI Agent 分别在物理世界、数字世界辅助人、替代人；（2）AI 重塑存量软件及工具，显著提升人的效率及体验。

从技术视角来看，基于大模型的AI原生应用为软件开发带来4大革命性变化，即架构之变、工程之变、体验之变、商业之变，主要体现在以下几方面：

软件架构之变：传统程序或软件 1.0 是构成式架构，是精心设计的、确定性的，而 AI 原生软件或软件 2.0 是以大模型为底座的生成式架构。
软件工程之变：传统程序的软件工程是以人为本的协同式开发，强调开发流程、工具、人之间的协同配合，而以大模型为底座的软件开发过程，是以数据为本的生成式开发，对协同的要求没有那么高。
软件体验之变：传统软件是通过键盘鼠标或触摸式交互，到了 AI 原生时代则变成了时空自然交互，不止是简单对话，AI 智能体能理解人所处的时间和空间，这是一个非常大的改变。
软件商业之变：传统上是软件即服务，是把软件功能以服务的形式去交付，现在是服务即软件，不仅提供功能，而且直接提供操作软件完成业务的“服务”。

基于这 4 个变化，会出现 3 种形态：第一种，这 4 个变化都采纳或遵从了的，就是新的 AI 原生应用（AI native）；第二种，程序或应用保持不变，但改变了软件跟用户交互的方式；第三种，程序或应用保持不变，但改变了软件开发的工程和工具体系，后两类可以认为是 AI 重塑的传统软件（AI enabled）。

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AI 原生应用的架构演进与成熟度等级演进

将 AI 自主能力等级和 AI 成熟度等级作为两个象限去看，大概会经历 5 个阶段：应用+AI 特性（初级阶段）、应用+Copilot（任务阶段）、应用+Agent（助手阶段）、Agent+应用（代理阶段，智能体Agent 为主、应用为辅）、超级智能体 ASI（共生阶段，人、AI 驱动的机器人、agent 协同工作），目前每个阶段都有在尝试，但应用的场景和范围都还有一定的限制。

AI原生应用发展的挑战与对策

AI原生应用的蓬勃发展同时也伴随着不少挑战。首先，技术与产品之间的差异是一个不容忽视的问题。虽然AI大模型技术的发展为AI原生应用提供了强大的支撑，但如何将这些技术转化为用户友好、市场竞争力强的产品，仍需要行业从业者进行深入探索和创新。

投入与产出比是另一个关键挑战。AI原生应用的开发需要大量的投入，包括数据收集、算法研发、算力支持等方面。然而，目前来看，AI原生应用的商业化路径还不够明确，这使得许多企业和开发者在投入时显得犹豫不决。李彦宏也曾直言卷AI原生应用才有价值，大模型进展对大多数人不是机会，这也反映了行业对于资源投入的看法。

行业竞争格局的形成也给AI原生应用的发展带来了阻力。随着AI技术的普及和市场需求的增加，越来越多的互联网巨头和创业公司投身到AI原生应用的竞争中。在这种激烈的市场环境中，如何保持创新能力、提高产品质量和服务水平，成为了AI应用开发者需要面对的重要课题。

面对这些挑战，AI原生应用的开发者需要不断学习和适应，以确保在竞争激烈的市场中保持领先。同时，企业和开发者应该更加注重用户体验、产品创新和商业模式的探索，以实现可持续的发展。

AI原生应用的未来展望

AI原生应用的未来前景无疑是广阔的。随着AI技术的不断进步，AI原生应用将在我们的生活中扮演越来越重要的角色。从个性化的健康管理到智能家居，从AI数字员工到AI工作助理，AI原生应用正逐步渗透到我们生活的方方面面，改变着我们的工作和生活方式。

然而，要实现这一广阔前景，我们还面临着不少挑战。首先，AI原生应用需要在技术层面继续突破，特别是在算法效率、数据处理能力以及模型的智能化程度上。其次，AI原生应用的商业化路径需要进一步明确。尽管市场潜力巨大，但如何将技术优势转化为经济效益，仍需要行业共同探索。此外，随着AI原生应用的普及，数据隐私、算法透明度和伦理问题等社会问题也日益凸显，需要行业、政府和社会各界共同努力解决。

在这个过程中，企业、开发者和投资者都需要发挥各自的作用。企业需要加大研发投入，推动技术创新；开发者要不断提升自己的技能，掌握最新的AI技术以及快速构建AI应用的能力；投资者则需要有远见的眼光，敢于投资有潜力的AI原生应用项目。只有这样，我们才能共同推动AI原生应用的发展，实现人类社会向智能化的美好未来迈进。

AI原生应用的发展是一场马拉松，而不是一次短跑。我们需要持续的努力和创新，才能在这场赛跑中走得更远。让我们携手共进，共同迎接AI原生应用的美好未来。