什么是 AI 原生基础设施？

AI 原生基础设施的本质，是让模型行为、算力稀缺与不确定性成为可治理的系统边界。

AI 原生基础设施并非简单的技术清单，而是一套面向“模型成为行为体、算力成为稀缺资产、系统默认不确定”的新秩序。

AI 原生基础设施的核心不是更快的推理或更便宜的 GPU，而是为模型行为、算力稀缺与不确定性提供可治理、可度量、可进化的系统边界，使 AI 系统在生产环境中可交付、可治理、可演进。

为什么需要一个更严格的定义

“AI-native infrastructure / architecture”这一术语被越来越多厂商采用，但其含义常常被简化为“更适合 AI 的数据中心”或“更完整的 AI 平台交付”。

在实际应用中，不同厂商对 AI 原生基础设施的理解各有侧重：

Cisco 强调在 edge / cloud / data center 全域交付 AI-native infrastructure，并突出“开放解耦（open & disaggregated）与集成系统（fully integrated systems）并存”的交付路径（如 Cisco Validated Designs）。
HPE 强调面向 AI 全生命周期、用于模型开发与部署的 open, full-stack AI-native architecture。
NVIDIA 明确提出 AI-native infrastructure tier，以支持长上下文与 agentic workload 的 inference context 复用。

对于 CTO/CEO 而言，一个可指导战略与组织设计的定义，需满足以下两点：

能阐明 AI 时代基础设施的第一性约束发生了哪些变化
能将“AI-native”从营销形容词收敛为 可验证的架构属性与运行机制

一句话权威定义

AI 原生基础设施（AI-native infrastructure）是：

以“模型/智能体作为执行主体、算力作为稀缺资产、不确定性作为常态”为前提，通过算力治理把“意图（API/Agent）→ 执行（Runtime）→ 资源消耗（Accelerator/Network/Storage）→ 经济与风险结果”闭环起来的基础设施体系与运行机制。

这一定义包含两层含义：

Infrastructure：不仅是软硬件堆栈，还包含规模化交付与系统性能力（与厂商普遍强调的“全栈集成/参考架构/生命周期交付”一致）。
Operating Model：它必然改写组织与运行方式，而不仅是技术升级——预算、风险与发布节奏会被强绑定到同一个治理回路中。

三个前提

AI 原生基础设施的核心前提如下，图中给出了三条前提与治理边界的对应关系。

Model-as-Actor：模型/智能体成为“执行主体”
Compute-as-Scarcity：算力（加速器、互连、功耗、带宽）成为核心稀缺资产
Uncertainty-by-Default：行为与资源消耗高度不确定（agentic、long-context 场景下更明显）

这三点共同决定：AI 原生基础设施的核心任务并非“让系统更优雅”，而是在不确定行为下，使系统可控、可持续，并具备规模化交付能力。

边界：AI 原生基础设施管什么、不管什么

在实际工程中，明确边界有助于聚焦资源与能力建设。下表总结了 AI 原生基础设施的关注点与非关注点：

不聚焦于：

Prompt 设计与业务级 agent 逻辑
单个模型的能力与训练秘诀
应用层产品功能本身

专注于：

算力治理（Compute Governance）：配额、预算、隔离/共享、拓扑与互连、抢占与优先级、吞吐/时延与成本权衡
执行形态工程化：训练/微调/推理/批处理/agentic workflow 的统一运行、调度与观测
闭环机制：意图如何被约束、如何被度量、如何映射到可控的资源消耗与经济/风险结果

可验证的架构属性：三平面 + 一闭环

为便于理解，以下内容介绍 AI 原生基础设施的核心架构属性。

下图给出三平面与闭环的可视化结构，便于在评审时快速对齐边界。

三平面（Three Planes）：

意图平面（Intent Plane）：API、MCP、Agent workflow、策略表达
执行平面（Execution Plane）：训练/推理/serving/runtime（含工具调用与状态管理）
治理平面（Governance Plane）：accelerator 编排、隔离/共享、配额/预算、SLO 与成本控制、风险策略

一闭环（The Loop）：

具备“意图 → 消耗 → 成本/风险结果”闭环，方可称为 AI-native。

这也是 NVIDIA 将 inference context 这类“新状态资产”的共享与复用上升为独立 AI-native 基础设施层的原因：本质上是将 agentic/long-context 造成的资源后果纳入可治理的系统边界。

AI 原生 vs 云原生：差异在哪里

云原生（Cloud Native）关注在分布式环境下，以可移植、可弹性、可观测、可自动化的方式交付服务，其治理对象主要是 service / instance / request。

AI 原生基础设施则面向另一组结构性问题：

执行单元变化：从 service 的 request/response，迁移到 agent 的 action/decision/side effect
资源约束变化：从 CPU/内存的可弹性，迁移到 GPU/吞吐/token 的硬约束与成本上限
可靠性形态变化：从“确定性系统的可靠交付”，迁移到“非确定性系统的可控运行”

因此，AI 原生并非“在云原生上加一层模型”，而是将治理中心从 deployment 迁移到 governance。

落地到工程：AI 原生基础设施需要具备哪些能力

为避免“概念正确、落地失焦”，以下列举了最小闭环能力。

资源模型：把 GPU、上下文、token 变成一等资源

云原生将 CPU/内存抽象为可调度资源；AI 原生则需进一步将以下资源纳入治理：

GPU/加速器资源：按切分、共享、隔离、抢占进行调度与治理
上下文资源：上下文窗口、检索链路、缓存命中、KV/推理状态资产复用等，直接影响 token 与成本
token/吞吐：成为可计量的产能与成本载体（可进入预算、SLO 与产品策略）

当 token 成为“产能单位”，平台不再只是运行服务，而是在运营一座“AI 工厂”。

预算与策略：把“成本/风险”绑定到组织决策

AI 系统难以采用“上线即完工”的运作方式。预算与策略需成为控制面：

预算超标时触发限流/降级
风险升高时触发更严格的验证或关闭高风险工具
版本发布与实验受“预算/风险余量”约束（将发布节奏制度化）

关键在于基础设施将组织规则固化为可执行策略。

可观测与审计：把模型行为变成可追责的可观测对象

传统可观测性关注 latency/error/traffic；AI 原生需新增至少三类信号：

行为信号：模型调用了哪些工具、读写了哪些系统、做了哪些动作、造成了哪些副作用
成本信号：token、GPU 时间、缓存命中、队列等待、互连瓶颈
质量与安全信号：输出质量、违规/越权风险、回退次数与原因

缺乏“行为可观测”，治理难以落地。

风险治理：把高风险能力纳入持续评估与控制

当模型能力接近“可造成严重伤害”的阈值时，组织需具备成体系的风险治理框架，而非依赖单点提示词或人工 review。

可拆分为两层：

系统层可信赖性目标：对安全、透明、可解释、可追责提出组织级要求
前沿能力准备度评估：对高风险能力进行分级评估、上线门槛与缓释措施

价值在于：将“安全/风险”从理念转化为可执行的发布门槛与运行策略。

Takeaways / Checklist

以下清单可用于判断组织是否已进入 AI 原生阶段：

是否将模型视为“会行动的主体”，而非可替换 API？
是否将算力与预算纳入业务 SLA 与决策流程？
是否将不确定性作为默认前提而非异常？
是否存在对模型行为的审计、回滚与责任界定？
是否有跨团队的 AI 治理机制，而非单点工程优化？
是否能解释系统的运行边界、成本边界与风险边界？

总结

AI 原生基础设施的本质在于：以模型为行为主体、算力为稀缺资产、不确定性为常态，通过治理与闭环机制，实现可交付、可治理、可演进的 AI 系统。只有将这些能力工程化，组织才能真正迈入 AI 原生阶段。

参考文献

创建于 2026/01/17 更新于 2026/01/17 3030 字阅读约 7 分钟