AI原生基础设施实践指南（2026）_73页_3mb

报告摘要

AI原生基础设施实践指南总结

核心内容

AI原生基础设施（AI-Native Infrastructure）是基于AI特性设计的全栈式基础设施体系，旨在支撑AI原生应用的规模化发展。其核心理念是将AI能力融入基础设施设计，实现从“AI+”到“AI原生”的转变，为AI应用提供全生命周期的支持，包括算力调度、数据供给、模型研发、智能体开发、安全与可信能力等。

主要观点

AI原生基础设施的战略意义
AI已成为支撑各行业的通用基础设施，推动经济社会发展模式变革。国家政策不断强化AI战略地位，如《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等，标志着AI基础设施从“可用”迈向“可信”阶段。
AI原生基础设施的架构与能力
架构涵盖通智算基础资源、调度引擎、沙箱、模型研发、数据供给、向量数据库、智能体引擎、AI网关、应用开发管理、运维、安全保障与数字可信等模块，形成统一、可扩展、安全的基础设施体系。
技术演进与创新
AI技术正从算力、数据、模型和应用四个维度持续创新，算力向异构融合与全局调度演进，数据向语义智能与合成数据发展，模型向大小模型协同演进，应用向智能体与多智能体协同扩展。
行业应用与案例
多个行业已开展AI原生基础设施实践，包括通信、政务、制造、金融、能源与交通等，展示了其在提升效率、优化服务、保障安全等方面的实际成效。

关键信息

一、AI原生基础设施兴起的时代背景

政策牵引：国家政策推动AI与实体经济融合，如“人工智能+”行动、《信息化和工业化融合2025年工作要点》等，明确AI基础设施的重要性。
产业驱动力：AI产业化进入规模化落地阶段，IT基础设施需满足“大、快、省”的需求，推动企业IT系统的全面升级。
技术创新：算力、数据、模型、应用持续创新，AI基础设施逐步向全栈适配AI特性的方向演进。

二、AI原生基础设施发展脉络与架构

发展历程：从萌芽期（1950-2009）到探索期（2010-2022）再到发展期（2023至今），AI原生基础设施逐步完善。
定义：AI原生基础设施是面向AI原生应用的基础设施，实现全栈适配AI能力，支撑AI应用的开发、运行与管理。
架构：包括通智算基础资源、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、开发管理、运维、安全与数字可信等模块。

三、AI原生基础设施建设思路

通智算基础资源：包括智算与通算资源，支持异构算力调度与统一管理，提升资源利用效率。
通智算调度引擎：实现异构算力资源统一调度，支持多种调度策略与插件管理。
沙箱：提供安全隔离与控制能力，保障智能体调用外部工具的安全性。
模型研发生产：构建覆盖模型微调、部署、评测、推理加速、多模型协同的工具链，实现模型研发的标准化与高效化。
数据供给：构建覆盖“采—存—治—标—用—评—管”的数据供给体系，提升数据质量与可用性。
向量数据库：实现高维向量的高效存储、检索与管理，支撑智能知识检索与RAG等复杂场景。
智能体引擎：打造企业级智能体操作系统，实现多智能体协同与智能化应用开发。
AI网关：作为AI应用的枢纽，实现API路由、模型代理、智能体枢纽、MCP调度与AI流量分析等功能。
AI原生应用开发管理：将AI能力嵌入项目管理流程，提升研发效率与质量。
AI原生运维：构建全栈可观测运维体系，实现模型行为监控、故障快速定位与输出质量评估。
AI安全保障：通过多层防护机制，应对提示词攻击、数据投毒等新型风险，保障AI行为可控。
数字可信：构建覆盖算力、数据、模型、应用的可信体系，实现全生命周期的可信管理。

四、行业实践案例

通信行业：中国移动AI原生基础设施实践
- 技术架构：基于AgentOS构建智能体平台，支持高/低代码开发，实现统一算力调度与安全可信运行。
- 应用成效：平台服务覆盖90%以上省专单位，调用量超百万次，打造数百个标杆应用。
通信行业：中国移动某省灵犀助手实践
- 技术架构：基于Agentic AI架构，集成九天大模型，覆盖客户经理全流程工作场景。
- 应用成效：提升业务办理效率60%，用户规模达数万人，每月调用量超百万次。
通信行业：中国移动某省大模型网关实践
- 技术架构：采用统一汇聚与智能管控架构，实现多模型热插拔与高效调度。
- 应用成效：适配效率提升90%，服务稳定性增强，响应性能优化。
通信行业：中国移动某用户运营智能体实践
- 技术架构：基于“分层解耦、智能驱动”理念，构建智能体平台与外部系统对接。
- 应用成效：实现报告编制流程分钟级响应，提升智能客服独立解决率至84%。
政务行业：某地方政府政务智算平台建设
- 技术架构：采用“分层解耦、一云多芯、全链路覆盖”设计理念，实现国产化算力融合调度。
- 应用成效：知识生产效率提升200%，推理延迟降低70%，形成“南京模式”标杆。
制造行业：某头部车企智能客服系统建设
- 技术架构：基于腾讯云平台，集成OCR、多模态理解与RAG技术，实现知识库构建与智能客服服务。
- 应用成效：客服机器人独立解决率从37%提升至84%，覆盖高频咨询场景。
制造行业：某新能源车企AI数据专家
- 技术架构：采用“多模态数据湖+Data Agent”架构，实现数据高效管理与模型快速迭代。
- 应用成效：数据召回率提升至90%以上，查询性能提升20倍，支撑业务人员自助分析。
制造行业：某具身智能公司平台建设
- 技术架构：构建智能体与大模型协同平台，支持复杂推理与主动决策。
- 应用成效：提升数据处理与模型迭代效率，推动智能汽车技术发展。