AI原生基础设施实践指南（2026）.pdf
《AI原生基础设施实践指南 2026》旨在为中国数智化转型背景下的AI原生基础设施规划、建设和实践提供指引。文档强调，随着AI技术上升为国家“新质生产力”的关键载体，各行业正迈向全面智能化，AI原生基础设施成为其发展的核心技术底座。
AI原生基础设施被定义为从设计之初就以规模化支撑AI原生应用为核心理念，全栈适配AI特性的基础设施体系，旨在从根本上重塑价值获取、创造和交付方式。其架构涵盖了多个关键要素：
1. **通智算基础资源与调度引擎**：整合智算（GPU/NPU/MLU）和通算（x86/ARM）资源，实现异构算力一体化调度。
2. **沙箱**：为智能体提供安全隔离的虚拟执行环境，确保其安全调用外部工具。
3. **模型研发生产**：提供模型微调、部署、评测、引擎服务、推理加速及多模型协同管理等全链路工具链。
4. **数据供给与向量数据库**：构建高效数据供给体系，支持数据汇聚、处理、标注、合成、管理与共享，并利用向量数据库实现高维向量存储与检索。
5. **智能体引擎（Agent OS）**：作为AI原生基础设施的核心上层建筑，汇聚AI能力，提供标准化的“系统调用”接口，支持智能体开发与协作。
6. **AI网关**：实现API路由、模型代理、智能体枢纽、MCP调度及AI流量分析等功能，为AI应用提供高效调配与运营支撑。
7. **AI原生应用开发管理与运维**：覆盖AI应用全生命周期，提供智能化开发管理和全栈可观测运维体系。
8. **AI安全保障与数字可信**：构建全链路安全防御机制，并以数字可信体系为基石，确保AI算力、数据、模型和应用的可信运行。
指南还列举了通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗等行业的实践案例，展示了AI原生基础设施在解决实际业务问题、提升效率方面的显著成效。
展望未来，随着AI原生基础设施的普及与应用深化，它将加速传统行业数智化转型，驱动企业深层次业务创新，并助力中国在全球数智化发展中抢占战略制高点。
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