最近，您可能也感觉到了，身边几乎所有人都在谈论人工智能，特别是大模型。

各种科技大会办得是热火朝天，公司老板、技术专家、市场人员都挤在会场里，脸上写满了期待和一丝焦虑，都想搞明白一件事：这人工智能到底该怎么用，才能真正在我们公司里开花结果，而不是花了大价钱请回来一个只会“纸上谈兵”的“高材生”？

这确实是眼下许多企业遇到的一个大难题。

大家发现，投入了数据、算法和算力这些所谓的“AI三要素”之后，让AI应用勉强跑起来不难，可要让它真正好用，能大规模地解决实际问题，那难度和成本简直是几何级数地往上翻。

越来越多的企业在实践中碰壁后开始反思，我们是不是从一开始就想错了？

我们想要的不是一个临时的、能解决某个小问题的AI工具，而是一种能长期、系统性地提升整个公司效率的生产力。

这就好比我们想造一辆新时代的智能汽车，但我们现在的做法，却是在一辆几十年前生产的老爷车上，不断地加装各种最新的电子零件，比如倒车雷达、智能导航。

虽然看起来功能多了，但这辆老爷车的发动机、底盘和变速箱还是老的，根本无法发挥出这些新零件的全部性能，甚至还会因为系统不匹配而出现各种问题。

企业现在遇到的困境就是这样，我们试图把先进的AI技术，硬塞进我们陈旧的业务流程和技术架构里，结果自然是事倍功半。

这种困境也反映在了人才市场上。

现在企业最紧缺的，已经不是那些能写出漂亮代码的算法工程师，也不是能和AI聊天的提示词工程师了。

一位行业高管坦言，现在最缺的是“AI架构师”。

这种人才是真正的“多面手”，他既要懂技术、懂模型，又要深刻理解客户的业务到底需要什么，然后能像一个总设计师一样，把这些零散的技术和需求，整合设计成一套完整、可用、还能不断升级的系统方案。

这种人才的稀缺，其实也从侧面印证了一个更深层次的问题：是不是我们这辆“老爷车”本身，也就是我们现有的技术和组织框架，已经无法承载人工智能这个强大的新引擎了？

答案是肯定的。

也正是在这样的背景下，“AI原生架构”这个概念开始被频繁提起，并迅速成为行业共识。

所谓“原生”，就是指从一开始、从根基上就为AI而生。

它不是在房子盖好后再去想怎么加装智能家居，而是在画设计图纸的时候，就把智能化的线路、传感器和控制中心全部规划进去。

AI不再是一个可以被随时调用的外部工具，而是变成了整个系统的心脏和大脑，所有的业务、数据和组织都要围绕着这个智能核心来运转和协同。

这已经不是简单的技术升级了，而是一场深刻的思维方式和商业模式的变革。

我们国家在相关政策文件中也明确提出，要大力发展“智能原生”的新模式新业态，鼓励企业将人工智能融入战略、组织和业务的全过程。

这无疑是在告诉所有企业，别再给老爷车打补丁了，是时候下定决心，打造一家真正的AI原生企业了。

那么，一个AI原生的企业到底是什么样的？

在最近的云栖大会上，一批走在前面的企业用他们的实践，给我们描绘了未来的几种可能性。

一种主流的思路是“云端协同，智能进化”。

这种模式就像给设备装上了一个在云端的“超级大脑”和在本地的“敏捷小脑”。

以哈啰出行为例，他们的无人驾驶出租车业务，就是把海量的路况数据、驾驶行为数据全部汇集到云端的服务器上进行集中训练和仿真，不断优化出一个越来越聪明、越来越像老司机的驾驶模型。

然后，他们再把这个优化好的模型精华版部署到每一辆车上，让车辆在面对复杂路况时能做出更精准、更快速的反应。

同时，车辆在实际行驶中产生的新数据，又会源源不断地传回云端，让“超级大脑”持续学习和进化。

好未来在教育领域的探索也是同样的道理。

他们在云上利用通义千问这样强大的基础模型，结合自身丰富的教育数据，训练出一个知识渊博、懂得因材施教的“AI特级教师”。

然后，通过技术手段将这个大模型的能力“蒸馏”成一个轻便高效的小模型，安装到学生的学习机里，既保证了教学的专业性，又实现了快速流畅的互动体验。

这种模式的精髓在于，把最复杂的计算和学习任务放在云端，把需要即时响应的执行任务放在离用户最近的设备端。

还有一种思路是构建“智能体生态，协同作战”。

这种模式更关注如何让AI像一个能干的助理一样，能够听懂你的复杂指令，并主动去调用各种工具来完成任务。

创维酷开的实践就很有代表性。

他们希望未来的电视不仅仅是一个播放内容的屏幕，而是一个能够调动全屋智能设备的家庭中枢。

为了实现这一点，他们借助阿里云等平台，把各种传统的功能，比如查询天气、控制空调、播放音乐等，都打包成一个个AI能够理解和调用的标准化服务。

这样一来，当你对电视说“我想看电影”，它不仅会为你播放影片，还可能会自动拉上窗帘、调暗灯光、设置合适的音响模式，因为它已经变成了一个懂得协同工作的“智能管家”。

跨国照明企业昕诺飞也是这么想的，他们希望通过开放的协议，让自家的智能灯具能够和其他品牌的家电产品“对话”，共同为用户创造一个无缝的智能生活体验。

这也体现了我们中国在应用场景和生态建设方面的巨大优势，许多国际企业都把中国市场作为创新的前沿阵地，探索出的成功经验再推广到全球。

此外，还有一种非常务实的路径是“以数据滋养AI，用AI盘活数据”。

数据是AI的“粮食”，没有高质量的数据，再强大的算法也只是空架子。

反过来，AI也是目前处理和挖掘海量数据价值最有效的工具。

比如“识货”这个平台，他们拥有超过十亿条商品数据，过去靠人工去整理、去重、打标签，费时费力还容易出错。

现在，他们利用AI技术，将整个商品库的建设流程自动化率提升到了85%以上，效率和准确率都大大提高。

OPPO公司也有类似的经验，他们将庞大的数据系统迁移上云后，不仅成本降低了一半，还通过开发AI数据助理，让不懂技术的业务人员也能用自然语言轻松地查询和分析数据，让沉睡的数据真正变成了驱动业务增长的宝贵资产。

这个模式形成了一个良性循环：企业用AI技术把自己的数据治理得越来越好，而这些干净、高质量的数据又反过来能训练出更懂业务、更聪明的AI模型。

从这些先行者的探索中我们可以看到，走向AI原生绝不仅仅是技术部门的事情，它是一项涉及整个企业战略、组织、文化和人才的系统性工程。

比如，有的公司为了推动AI落地，干脆打破了部门之间的壁垒，成立了跨职能的“AI攻坚组”，让懂业务的人和懂技术的人坐在一起，共同定义问题、寻找方案。

在工业制造领域，很多老师傅的经验和手艺是无法用文字描述的，为了让AI学会这些“隐性知识”，有的企业正在尝试用“一个大模型+无数个小模型”的组合，让无数个小模型深入到生产线的每一个环节去学习和理解具体的工艺，再由一个大模型进行总体的协调和决策。

这一切都说明，人工智能的规模化落地，水面之上是算法和模型，而真正起决定性作用的，是水面之下那个由AI原生架构、高质量数据、复合型人才和敏捷性组织共同构成的深厚地基。

这场变革考验的，不再仅仅是企业的执行力，更是企业的“智能密度”和自我进化的能力。