AI-Native技术与实践白皮书

联合出版单位 创原会、华为云 白皮书编撰组 主编 顾炯炯华为Fellow、华为云首席架构师 特邀作者 朱熠锷金山办公助理总裁王云峰值得买科技CTO代迪美宜佳CIO吴鸿钦美宜佳技术总监刘福东汉得信息董事会秘书&副总裁（平台产品） 编撰成员 叶涛、曹伟朋、王勇桥、徐传飞、陈光、郜忠华、付萌、朱磊、伍华涛、宋江娴、马会彬、蒋昊、曾凯、张秦涛、蒋东生、受春柏、陈衎、唐盛军、练韵文、黄哲思、王健楠、李昆、王晨、许田立、邓红斌、李向阳、徐礼锋、廉莲、陈懿斌、徐云昆、党倩、石苏龙、林歆远、常建龙、李智华、刘建锋、单一舟、康永红、孙彬彬、文永新、刘博、黄卫立、毛杰、罗斌 特邀顾问 张宇昕创原会荣誉理事长董理斌华为云Marketing部部长，创原会副理事长 发布时间：2025年12月 序 当今世界，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑人类社会的生产方式和创新范式。在这场深刻的第四次工业革命浪潮中，通用人工智能（AGI）的曙光初现，以OpenAI、Gemini、DeepSeek、Kimi等为代表的生成式大模型持续突破技术边界，加速向人类认知水平迈进。2025年，AI大模型将完成从“智能对话助手”向“全能任务执行者（AI Agent）”的跃迁。上述AI的进化不仅驱动生产力的指数级跃升，更深刻重构着全球竞争格局——率先实现AI技术与产业深度融合者，将在智能时代的经济版图中占据战略制高点。 这场智能化革命的核心，在于技术范式正经历从“AI+产业”到“产业×AI”的本质性跨越。传统的AI应用如同工业时代的蒸汽机，仅在特定环节释放局部动能；而AI-Native架构则如同电力革命，其核心价值在于重塑企业的基础设施基因、创新模式与价值网络，驱动企业乃至整个产业生态向真正意义上的“智能有机体”演进。 华为云通过昇腾云服务与CloudMatrix算力平台的软硬协同创新，构建了端到端的国产化智能算力体系。其超节点架构突破性地实现计算与存储资源的超高速对等互联，将大模型训练性能提升68%、推理效率提升30%，为AI-Native架构提供澎湃动力。这一突破不仅解决了传统算力架构在智能密度指数级增长下的性能瓶颈，更通过“随取随用”的云服务模式，让企业能够灵活应对大模型训练、实时决策等高负载场景。昇腾超节点的诞生，标志着中国在智能算力领域构建了自主可控的第二平面，为关键行业提供了安全可靠的智能基础设施底座。Agentic AI的群体智能革命是华为云AI-Native架构的另一核心突破。其多Agent协同框架通过角色定义引擎、任务分解器和动态编排中枢三大模块，构建了可进化的智能生态系统。每个Agent既是特定领域的“技能专家”，又能通过联邦学习形成知识共享网络。这种“超个体智能”架构突破了单体Agent的极限，使企业能够通过多Agent的自主协作，完成复杂系统的智能决策与动态优化。 为系统化梳理AI-Native的技术体系与实践经验，华为云联合创原会的行业领袖、技术专家与学术机构，历时一年深入研讨，最终凝练成此部白皮书。本书不仅是一份技术指南，更是一份面向未来的宣言。我们期待，本白皮书能为各行各业的智能化转型提供可落地的参考框架，助力企业将AI的应用从“降本增效的工具”，升级为“重构新质生产力的引擎”，从而开辟企业创新与增长的新曲线。 智能时代的浪潮奔腾不息，AI-Native的征程才刚刚启航。我们始终坚信，技术的价值在于普惠——我们愿以自身在云计算、AI、行业数字化领域的深厚积累，与全球客户、开发者及生态伙伴携手，共同探索AI-Native的无限可能。让我们以开放的心态拥抱变革，以创新的勇气定义未来，共同迈向“万物皆智能、千行皆重塑”的新纪元！ 目录 序01 前言0401 1.1背景051.2白皮书的目的06 AI-Native技术概述0702 2.1 AI-Native的定义与特征082.2 AI-Native技术的价值与意义112.3 AI Native架构设计方法论122.4 Native架构成熟度评估标准13 AI-Native技术架构1403 3.1 AI-Native技术总体参考架构15 3.2 AI-Native资源层关键技术解析18 3.2.1对等计算、解耦池化的多元算力AI超节点183.2.2软硬解耦、细粒度资源调度213.2.3存算分离、极致IO吞吐的AI原生云存储233.2.4无阻塞、确定性低时延的AI原生云网络303.2.5华为云AI-Native云基础设施实践37 3.3 AI-Native OS层关键技术解析68 3.3.1模型数据处理与准备683.3.2层次化、可持续迭代的模型训练733.3.3弹性按需的Serverless化模型推理服务933.3.4华为云AI模型OS实践98 3.4 AI-Naitive软硬协同优化极致性价比105 3.4.1大模型的稀疏MoE架构1063.4.2多头潜在注意力（MLA）1083.4.3多Token预测（MTP）1093.4.4极致通信隐藏1103.4.5动态负载均衡策略1113.4.6 FP8混合精度计算1123.4.7昇腾云软硬协同优化实践113 3.5 AI-Native技术赋能的云服务117 3.5.1软件开发生产线CodeArts盘古助手1173.5.2安全云脑盘古助手1183.5.3数据库盘古助手1213.5.4数据治理生产线盘古助手125 3.5.5云运维盘古助手130 3.6 AI-Native应用132 3.6.1 AI Agent成为确定性未来1323.6.2 AI Agent与AI-Native应用架构1343.6.3 AI Agent应用开发框架1353.6.4华为云Versatile Agent平台1363.6.5华为云AI Agent应用工程实践138 3.7大模型安全141 3.7.1大模型面临的安全风险与合规要求1413.7.2大模型安全技术1453.7.3华为云大模型安全解决方案实践148 AI-Native技术在各行业领域的应用14904 4.1 AI-Native行业垂直应用150 4.1.1金山办公实践案例1504.1.2美宜佳实践案例1544.1.3值得买科技实践案例1574.1.4汉得信息实践案例159 4.2华为云AI-Native行业应用实践161 4.2.1医学大模型行业应用实践1614.2.2金融大模型行业应用实践1634.2.3气象大模型行业应用实践1674.2.4矿山大模型行业应用实践1694.2.5政务大模型行业实践案例171 AI-Native技术的关键挑战17505 5.1模型透明性与可解释性问题1765.2模型安全治理挑战1765.3数据与隐私问题1775.4异构、多代际硬件的高效协同使用问题1775.5模型能力评价体系构建问题1785.6大模型幻觉问题的治理与突破1785.7多Agent协同与自治挑战179 AI-Native技术的未来展望18006 后记 183 01 前言 回顾2025年，AI领域的发展可谓“风起云涌，高潮迭起”，从年初的DeepSeek V3/R1开源大模型异军突起一举打破硅谷大模型巨头的垄断，再到DeepSeek-OCR对超长上下文的颠覆式创新，GPT/Claude/Grok/Gemini竞相发布新品，发布不断刷新了大语言模型性价比和推理能力的上限，而大模型的应用也从聊天对话和内容生成全面升级为目标驱动可独立思考规划并调用工具完成复杂任务智能体，正式开启了“Agent元年”，企业开始扎堆投入Agentic应用智能化改造，而多模态大模型及世界模型在自动驾驶、机器人具身智能以及媒体娱乐行业的应用落地也不断取得新的突破。 由此可见，生成式人工智能正在以革命性姿态引领第四次工业革命，其作为AI原生系统的核心驱动力，正在重塑全球产业格局的底层逻辑。从感知智能到认知智能的跨越式演进，不仅使AI系统具备了类人的环境理解与自主决策能力，更推动技术范式从预定义规则向“数据驱动-AI使能-算力支撑”三位一体的根本转变。这一进程催生了以“智能内生”为本质特征的AI原生系统——它们不再依赖人工规则配置，而是通过持续学习形成动态优化能力，彻底颠覆了传统IT架构的设计范式，标志着AI原生时代的正式来临。 在数字化与数智化的双重演进中，生成式AI已从技术工具升维为生态级核心引擎，其动态适应能力正在重构企业系统的认知架构。AI原生系统展现出从“执行指令”到“理解意图”的质变能力，这种基于生成式AI的认知跃迁，使得业务流程能够实现自主优化与自我迭代。这种转变倒逼基础设施向“AI原生就绪”形态进化：算力需支持大模型分布式部署以及大/小模型/Agent协同，数据架构必须适应实时处理与反馈闭环，开发模式转向以数据和AI驱动为核心的新范式。这些变革共同构成了AI原生时代的基础设施标准，为通用人工智能（AGI）的演进铺设了技术通路。 当生成式AI的技术成熟度跨越临界点，AI原生系统将成为所有数字化建设的默认选项。这种转变不仅是技术架构的更替，更是生产关系的革命——从生产流程的百倍效能跃升，到商业模式的全局重构，AI原生思维正在重新定义价值创造的方式。在AI原生时代，企业竞争力将取决于其系统“智能内生”的深度：能否实现需求自感知、策略自生成、效果自优化的完整智能闭环。这场由生成式AI驱动的认知革命，终将推动人类社会从信息化、数字化迈向真正的智能化文明，为超级智能（ASI）时代的到来奠定范式基础。 白皮书的目的1.2 1)阐明AI原生技术的内涵与价值 本白皮书旨在构建AI-Native技术的认知坐标系：从技术维度解析其“数据-算法-算力”三位一体的架构特征，从商业维度揭示其“感知-决策-执行”闭环创造的价值飞轮，从战略维度阐释其对企业数字化转型的范式重构作用。区别于传统嵌入式AI的“功能补丁”模式，AI-Native系统具备三个核心特征：架构层面的智能内生性（Intelligence-Native）、数据层面的自进化能力（Autonomous Evolution）、业务层面的价值涌现性（Emergent Value）。本白皮书将据此给出AI-Native的定义，介绍典型的AI-Native技术架构，并分享华为云在AI-Native资源层、AI-Native OS层、以及AI-Native应用层的创新工作。 此外，本白皮书还将深入分析AI-Native技术在不同领域和行业中的应用场景，探讨其带来的技术优势与业务价值。从提升企业运营效率、加速产品创新、增强决策能力到推动产业结构升级，AI-Native技术为各行各业带来了前所未有的发展机遇。通过对AI-Native技术的定义、特征及其应用场景的详细解析，本文旨在帮助企业、学术界和政策制定者理解AI-Native的潜力及其长远影响。 2) AI原生技术参考架构与最佳实践分享 随着AI-Native技术的逐渐普及，许多领先企业已经开始在各自的业务中实施AI-Native架构。AI-Native架构不仅仅是技术的集合，它是通过深度的技术整合，实现AI与企业需求、业务流程和战略目标的高度契合。通过结合当前行业内的最佳实践，本文将分享一些AI-Native架构的设计思路、关键技术以及应用案例。 具体而言，本部分内容将从三个维度展开：首先，在云基础设施层面，将介绍华为云在AI-Native架构中的创新实践，包括多元算力AI超节点、云存储、云网络等核心技术，以及模型使能平台和软硬协同优化方案等；其次，在云服务智能化方面，将分享华为云如何通过AI-Native技术赋能CodeArts、数据库、安全云脑等各类云服务，提升其智能化水平；最后，还将展示AI-Native技术在典型行业中的落地案例，包括金山办公、美宜佳、值得买、汉得信息等企业的成功实践。这些全方位的经验分享，能够帮助企业更深入地理解AI-Native架构的价值，并为其技术实施提供明确的方向指引。 02 AI-Native技术概述 生成