报告概述
本报告系统梳理了AI原生基础设施的时代背景、发展脉络与总体架构。围绕通智算基础资源、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、AI原生应用开发管理、AI原生运维、AI安全保障、数字可信等十二个关键模块，详细阐述了建设思路与技术要点。报告还收录了通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗等行业的16个实践案例，为产业界提供兼具前瞻性与操作性的参考指引。
报告的核心结论
AI原生基础设施是从设计之初即全栈适配AI特性的新型基础设施体系。
报告定义AI原生基础设施为以规模化支撑AI原生应用为核心理念，通过软硬件、网络、数据、算法等要素深度协同，为AI应用全生命周期提供能力支持。它区别于现有基础设施的“AI+”升级，从根本上重塑了AI的业务赋能体系。
智能体引擎是AI原生基础设施的核心上层建筑，打造企业级智能体操作系统。
智能体引擎汇聚全景AI能力，通过统一技术标准与协议规范屏蔽底层复杂性，提供标准化的系统调用接口。其内核层包括认知框架、智能体互联、MCP接入和知识库，支持从低代码快速构建到高代码深度定制的开发套件，推动AI应用从模型驱动向智能体驱动转变。
国产化软硬件与开源模型生态协同发展，加速AI原生基础设施普及。
报告指出，国产GPU、NPU等加速芯片与DeepSeek、Qwen等开源大模型的涌现，显著降低了AI技术引入门槛。通过构建软硬件一体化适配平台，兼顾多元AI芯片生态，加速国产算力从“可用”到“好用”，推动AI原生基础设施在更多行业规模化落地。
AI安全保障与数字可信体系是AI原生基础设施运行的基础保障。
报告构建了覆盖应用层、模型层、数据层、系统层的多层安全保障体系，并提出了面向“算力—数据—模型—应用”全链路的数字可信架构，通过区块链、隐私计算等技术实现身份可认证、行为可追溯、决策可解释，确保AI行为可控、输出合规。
报告回答的关键问题
什么是AI原生基础设施？
AI原生基础设施是从设计阶段就将规模化支撑AI原生应用作为核心理念，全栈适配AI特性的基础设施体系。它通过软硬件、网络、数据、算法等要素的深度协同，为AI原生应用的研发、部署、运行和管理提供全生命周期能力支持，重塑了AI的业务赋能体系。
AI原生基础设施包含哪些关键组件？
报告提出十二个关键组件：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。这些组件协同构成从算力调度到智能体部署的全链路能力。
有哪些行业已落地AI原生基础设施实践？
报告收录了通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗七个行业的16个实践案例。例如中国移动聚智智能体平台、某地方政府政务智算平台、某新能源车企AI数据专家、某国有大型商业银行数智化建设、某航空公司AI中台、某三甲医院大模型平台等，展示了AI原生基础设施在不同行业的应用成效。
AI原生基础设施如何保障安全和可信？
报告构建了应用层、模型层、数据层、系统层四层安全保障体系，并设计了以数字可信为基石的总体架构，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，通过区块链、隐私计算、AIGC水印等技术实现身份可认证、行为可追溯、决策可解释，并建立一体化测评体系进行持续评估。
报告中的代表性数据
我国人工智能产业规模（2024年）
2024年，据中国信通院测算，2024年我国人工智能产业规模已超9000亿元，同比增长24%。
全球人工智能IT投资规模（2024年与2028年预测）
2024年及2028年预测，IDC数据显示，2024年全球人工智能IT总投资规模为3158亿美元，预计2028年增至8159亿美元。
中国移动聚智智能体平台累计调用量
截至2025年12月，截至2025年12月，中国移动聚智智能体平台已服务超过90%的省专单位，累计调用量超百万次，覆盖经营管理、网格运营、研发设计、营销服务等5个领域数十个业务场景。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- AI原生基础设施兴起的时代背景：从政策牵引力、产业驱动力、技术创新力三个维度分析AI原生基础设施的发展动因，包括国家“人工智能+”行动等关键政策解读。
- AI原生基础设施发展脉络与架构：梳理从1950年至今的发展历程，给出定义与总体架构图，明确通智算基础资源、调度引擎等十二个关键组件及其相互关系。
- 通智算基础资源与调度引擎建设思路：详细说明智算资源与通算资源的组成管理，以及算力虚拟化、调度策略、插件管理等技术方案。
- 沙箱、模型研发生产、数据供给、向量数据库等模块建设要点：分别阐述各子系统的功能架构、关键技术指标和建设方法论，如沙箱的浏览器/代码/桌面/手机四类场景，模型微调与推理加速技术等。
- 智能体引擎与AI网关深度解析：介绍智能体引擎的Agent OS内核层、开发套件层和应用生态层，以及AI网关的API路由、模型代理、智能体枢纽、MCP调度等核心功能。
- AI原生应用开发管理与AI原生运维体系：涵盖需求、设计、开发、测试、部署全流程的智能化，以及全栈可观测、AI评估、告警治理等运维能力。
- AI安全保障与数字可信体系：详细描述应用层、模型层、数据层、系统层四层防护，以及面向算力-数据-模型-应用全链路的数字可信架构和可信测评体系。
- 16个行业实践案例详解：覆盖通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗行业，每个案例包含背景、技术架构和应用成效，如中国移动灵犀助手、某地方政府政务智算平台、某新能源车企AI数据专家等。
- 总结与展望：研判AI原生基础设施的未来发展趋势，指出国产化、开闭源生态协同等利好将加速其在传统行业的渗透，驱动企业深层次业务创新。
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