从云原生到AI原生核心技术最佳实践 --知识铺

从云原生到AI原生：企业如何重构技术架构？阿里云栖大会精选揭秘AI原生应用设计、Serverless技术助力开发、智能运维实践，以及满帮、吉利等企业落地案例，助你低成本高效实现AI转型。

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这份文档是 2025 年阿里云栖大会的精选资料，核心围绕 “从云原生到 AI 原生” 的技术演进和最佳实践展开，相当于一份技术干货合集，既讲趋势也给落地方法，还包含不少企业实际案例。

开头先点明了大背景：

现在 AI 应用爆发式增长，传统的技术架构已经跟不上需求，企业需要从之前的 “云原生” 升级到 “AI 原生”—— 简单说就是让 AI 不再是额外添加的工具，而是从架构设计开始就把 AI 当成核心驱动力。比如之前做应用是先考虑服务器、数据库这些基础，现在得先想大模型怎么用、AI 智能体（Agent）怎么协作、算力怎么省成本又高效。

接着分了好几个核心板块来讲具体内容。

第一个重点是 AI 原生应用的架构设计，比如怎么定义 AI 原生应用（要基于模型、靠 Agent 驱动、以数据为中心），还解读了《AI 原生应用白皮书》，说清了从背景（大模型性能突破、Agent 技术成熟）到定义，再到落地实践和未来展望的全流程。里面还提到企业做 AI 落地会遇到不少难题，比如大模型像 “黑盒” 一样结果不可控、调试周期长、成本高，还有怎么把 AI 和现有系统打通，这些都给了对应的解决方案，比如用 AI 网关统一管理流量、用 MCP 协议让 AI 和旧系统顺畅交互。

第二个重点是支撑 AI 原生的核心技术和工具，比如 Serverless（无服务器）技术怎么助力 AI 开发 —— 函数计算 FC 被多次提到，说它是 AI 时代的 “最佳运行时”，能做到开箱即用、弹性伸缩还省成本，还发布了 FunctionAI 来帮企业快速搭 AI 应用；还有 AI 中间件的新进展，像 Apache RocketMQ 针对 AI 场景升级、EventBridge 优化 AI 数据链路、多模态场景下的 Serverless 实践等，这些工具都是为了让企业不用自己从零造轮子，能快速把 AI 应用搭起来。

第三个重点是可观测和智能运维（AIOps），简单说就是 AI 应用跑起来后，怎么实时监控它的状态、排查问题。文档里提到云监控 2.0 能实现 AI 全栈监控，从模型性能、Token 成本到 GPU 资源都能盯得住，还能追踪全链路的问题；还发布了智能运维助手，能通过自然语言交互帮运维人员找故障根因，比如某个服务超时了，它能自动分析是模型推理慢还是网关有问题，大大减少人工排查时间。

最后还有不少企业实际案例，比如满帮集团怎么用 AI 优化货运匹配和运营效率、吉利汽车用函数计算做 AI 座舱、义乌小商品城用 Serverless 搭多模态 AI 应用等，这些案例能让其他企业参考怎么把技术落地到具体业务里，比如满帮通过 AI 原生架构让智能代发货量提升了 200%，吉利则靠 Serverless 降低了 33% 的算力成本。

整体来看，这份文档就是阿里云给企业的一份 “AI 原生转型指南”，既讲清楚了为什么要转、转的方向，又给了具体能用的技术工具和实际案例，帮企业解决从架构设计到落地运维的一系列问题，最终目标是让企业能更轻松、低成本地用上 AI，靠 AI 提效创新。

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