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报告概述

本报告系统梳理了AI原生基础设施的定义、发展脉络与总体架构，从通智算基础资源、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12个关键模块详细阐述建设思路，并结合通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗等16个行业实践案例，为企事业数智化转型规划者与AI基础设施从业者提供前瞻性与实践性的参考指引。

报告的核心结论

AI原生基础设施是从设计之初全栈适配AI特性的新型基础设施体系。

报告指出，AI原生基础设施区别于传统IT基础设施的‘AI+’升级，它从根本上重塑了价值获取、创造和交付方式，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，目标是构建统一技术架构、统一接口与标准、统一数据、统一用户、统一运营与运维的体系。

智能体引擎是AI原生基础设施的核心上层建筑，驱动从模型驱动向智能体驱动转变。

报告将智能体引擎定位为企业级智能体操作系统（Agent OS），它通过Agent OS内核层、智能体开发套件层和AI原生应用生态三层架构，提供认知框架、智能体互联、MCP接入、知识库等核心能力，支持高低代码开发，实现从‘模型驱动’到‘智能体驱动’的范式转变，推动企业级AI原生应用规模化落地。

行业实践验证AI原生基础设施在多个领域可显著提升效率与创新价值。

报告列举了通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗等行业的16个案例，例如中国移动灵犀助手使单业务办理效率提升60%，某车企智能客服独立解决率从37%提升至84%，某三甲医院医疗模型训练周期从月级压缩至天级。这些实践表明AI原生基础设施已从概念走向规模化应用，有效赋能企业数智化转型。

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（AI-Native Infrastructure）是从设计阶段即将规模化支撑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。它涵盖通智算基础资源、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网关等模块，通过要素深度协同，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，目标是实现像水电一样按需取用AI能力。

AI原生基础设施包含哪些关键组件？

报告详细介绍了12个关键组件：通智算基础资源（算力+数据+网络）、通智算调度引擎（异构资源统一调度）、沙箱（安全隔离执行环境）、模型研发生产（微调、部署、评测、推理加速）、数据供给（采存治标用评管全流程）、向量数据库（高维向量存储检索）、智能体引擎（Agent OS）、AI网关（API路由与模型代理）、AI原生应用开发管理（智能化研发流水线）、AI原生运维（全栈可观测与告警治理）、AI安全保障（应用层到系统层防护）、数字可信（覆盖算力数据模型应用的可信体系）。

AI原生基础设施如何赋能企业数智化转型？

报告通过16个行业案例展示了赋能路径：在通信行业，中国移动建设聚智智能体平台，覆盖90%省专单位，打造数千个智能体，累计调用量超百万次；在政务行业，某地方政府政务智算平台实现政务知识生产效率提升200%；在制造行业，某车企智能客服系统机器人独立解决率提升至84%；在金融行业，某头部券商AI原生交易APP用户超150万。AI原生基础设施通过提供统一技术底座，帮助企业打破数据孤岛、加速模型迭代、降低AI应用门槛，实现业务流程再造与效率跃升。

报告中的代表性数据

3158亿美元

2024年全球人工智能IT总投资规模

2024年，根据IDC数据，2024年全球人工智能IT总投资规模为3158亿美元，并预计2028年增至8159亿美元。

超9000亿元

2024年我国人工智能产业规模

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%。

超百万次

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，中国移动聚智平台累计调用量超百万次，覆盖超90%省专单位，已研发智能体数千个。

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：详细分析政策牵引力、产业驱动力和技术创新力，包括国务院“人工智能+”行动、全球AI产业数据、算力数据模型应用四大技术维度。
  • AI原生基础设施完整发展历程与定义：从1950年图灵测试到2023年至今的发展期，明确AI原生基础设施的定义及与‘AI+’升级的本质区别。
  • 12个建设模块的详细技术方案：涵盖通智算基础资源、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、应用开发管理、运维、安全保障和数字可信，每模块含架构图与建设要点。
  • 16个行业实践案例全景：包括通信（中国移动聚智、灵犀助手、大模型网关等）、政务（地方政府、南京政务大模型）、制造（车企智能客服、新能源车企AI数据专家、具身智能）、金融（国有大行、头部券商）、能源（海能MaaS、统一MaaS）、交通（航空公司AI中台）、医疗（三甲医院）等案例的技术架构与应用成效。
  • 核心技术组件深度解读：如智能体引擎的Agent OS分层架构（内核、开发套件、应用生态）、AI网关的API路由/MCP调度/流量分析、沙箱的浏览器/代码/桌面/手机四类场景。
  • AI原生运维与安全可信体系：全栈可观测、AI评估、告警治理、资源中心等运维能力；从应用层到系统层的AI安全防护及数字可信（基础设施、数据、模型、应用）的完整方案。
  • 模型研发生产全链路工具链：覆盖微调（LoRA等）、部署（ONNX/TensorRT）、评测（裁判员模型）、推理加速（vLLM/SGLang）及多模型协同管理的技术细节。
  • 数据供给平台完整能力：涵盖汇聚、多模态存储处理、智能标注、数据合成（GAN/VAE）、质量评测、管理、共享及本体建模的‘采存治标用评管’流水线。
  • 向量数据库融合架构：基于关系型数据库+向量引擎的统一存储与混合查询，支持多模态查询、分布式向量与RAG场景的关键指标（召回率、延迟等）。
  • 总结与展望：展望AI原生基础设施在国产化、开闭源生态、行业数据集推动下，向医疗、政务、制造等传统行业核心业务流程加速渗透，助力‘人工智能+’行动与数字经济深度融合。

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