一. 前言

二. 第一性原理解析AI Native

在人工智能技术快速发展的今天，发源于亚里士多德《物理学》的第一性原理思维方法^[2]（First Principles Thinking）为我们提供了一种全新的视角来理解当前AI技术的核心能力，并以此为基础重构产品。这种方法鼓励我们从最基本的事实和原则出发，忽略现有产品的限制和传统思维，深入探讨业界所热议的智原生（AI Native）概念的本质，并给出合理的定义。

第一性原理思维方法的核心在于逆向工程的应用，即将复杂问题拆解成最基本的构成部分，并基于这些基础元素构建全新的解决方案。这意味着在每一系统的探索中，存在一个最基本的命题或假设，不能被省略或删除，也不能被违反，因此这是一种深入问题本质的演绎方法，它提倡从最基本的真理或原则出发来解决问题。这种思维方式建议我们确立根本性的原则，探索全新的解决方案路径，而不是仅仅对现有的方法进行改进，具体而言它包含以下五个步骤：

1.从基本事实出发审视新机遇：从最根本的事实和真理开始思考是否有新的变化，并带来新的可能性，而不是依赖于已有的知识或传统习惯。

2.面向新机遇探索新路径：基于新兴能力带来的可能性，定义并探索全新的解决方案路径，而不是局限于现有的框架或方法。

3.为探索新路径创造新方法：从基本原理出发，围绕新兴能力为探索新路径创造“新配方”，而不是在现有解决方案的变体中寻找答案。

4.新方法需要满足新需求：新的解决方案应当更加着眼于未来发展方向及其需求，而不是仅仅回顾过去来决定应该构建什么。

5.最终需要明确新目标：必须提出“目标是什么”的问题并给予确切的回答，而不是仅仅质疑达成某个目标的路径。

这种思维方式不仅适用于物理学，也同样适用于技术创新和产品设计。例如，Elon Musk 将这种思维应用于 SpaceX 的 Starship 项目中，通过采用高容错的集群化廉价元器件来重构运载火箭，从而大幅降低成本。同样地，我们运用第一性原理针对如何利用人工智能AI Native技术重构软件产品有如下的思考：

· 从事实出发：从AI的基础理论和原理出发，确定当前AI技术的最新发展实际情况，重新审视其是否为软件重构带来新的机遇。

· 新路径探索：超越传统软件框架的限制，探索AI技术的发展是否为软件重构带来新的思路与框架。

· 创新解决方案：基于AI技术当前的最新能力，变革软件产品的核心要素，创造全新的产品功能和用户体验。

· 未来导向：预见AI技术变革所带来的未来需求，设计能够适应未来变化，并能领域新需求的软件产品。

· 目标导向：明确采用AI Native技术重构软件产品的目标，确保AI Native解决方案的有效性和实用性。

总之，从第一性原理出发深入思考，我们期望采用AI Native技术重构软件产品不仅能够解决现有的局限，更能够引领未来的技术革新，让我们有机会在AI 的浪潮中，创造出真正有价值和影响力的产品。

2.1 AI Native 概念和内涵

随着大语言模型LLM展现出通用人工智能AGI的潜力，AI Native这一概念在2023年逐渐流行起来。但业界对AI Native的定义尚未形成广泛共识，不同的人和组织对其有不同的解读。比如有人工智能企业就将AI Native视为一种能力，而不仅仅是一个产品，它距离AI基础设施和智能化的应用更近，驱动行业智能变革更容易。也有互联网企业认为AI Native是通过将AI技术与用户体验相结合，让用户在感知上获得彻底变化的一种能力。还有通信行业的企业专注于本行业的AI Native实现，强调AI在提升效率、自动化和创新方面的潜力，以及评估和指导AI实施和成熟度的方法^[3]。5G与人工智能被业界视为一组最新的通用目的技术组合^[4]，对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。围绕通信和人工智能协同创新，构建开放共享的创新生态，促进人工智能与通信产业的深度融合^[5]。

本文尝试采用第一性原理来定义AI Native的概念及内涵，这意味着我们将从AI最基本的事实和原理出发去阐述AI Native的本质，并基于此考虑如何采用正确的AI Native技术从根本上改变软件产品的构建方式，以及这些技术如何影响用户与产品的未来发展，直至推动社会变革的目标。通过这种方式，我们不仅仅在定义一个术语，而是在探索如何利用AI技术来重构产品，使其更加智能化和个性化，从而深刻地推动数智化变革。

人工智能于1956年达特茅斯会议被首次提出，其根本是一门研究“让机器能像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智能”的科学^[6]。而随着大型语言模型的发展，业界首次认可机器开始具备人所拥有的通用性智能，这也就意味着传统的狭义人工智能ANI（Artificial Narrow Intelligence）已经开始走向通用人工智能AGI^[8]，这一事实将成为我们讨论AI Native的基础。下面，借鉴云原生Cloud Native的定义^[7]，本文给出以下有关AI Native的定义：AI Native是一套以通用人工智能AGI为核心重构数字化系统的方法论和技术体系。拆解来看，其中AI表示数字化系统需要利用和适配通用人工智能AGI的能力,而非依赖传统AI；Native表示数字化系统从设计之初即需考虑到AGI的能力成熟度，基于AGI原生并面向目标设计智能系统。

由此可见，本文提倡的AI Native指的是从设计之初即以AGI能力为基础构建的数字化系统。这个定义强调了从第一性原理出发重构数字化系统的重要性，其方法论和技术体系的核心在于通用人工智能AGI能力不仅仅是一个工具或功能，而是整个系统的基石，能够贯穿于决策制定、自动化流程和用户体验的每一个层面。这意味着数字化系统的设计和运作必须与AGI的能力同步，确保系统能够适应AGI的进步和发展。这种思路及概念内涵要求我们改变对AI的传统看法，面向未来发掘AGI的能力。例如，采用AI Native的数字化系统需要更加智能和自适应，可以自动优化其性能，根据实时数据作出决策，并提供更加个性化的用户体验。这些系统不仅能够理解和执行复杂的任务，还能够预测和适应未来的需求和挑战。这将使得机器不再仅仅是执行命令的工具，而是能够理解复杂的任务，自主学习和解决问题。这种智能系统能够与人类协同工作，甚至在某些情况下，引导和教育人类，形成一种新的人机合作关系。

随着AI技术的不断进步，我们可以预见一个由AI Native企业主导的未来，其中机器的自主性和生产力将大幅提升，人机生产关系将得到优化。这不仅会改变我们与机器的互动方式，还将推动整个社会的生产力和创新能力的提升。AI Native的理念和实践，正在为我们揭示一个全新的数字化时代的面貌，其中AI的角色不再是辅助性的，而是核心和变革性的。这种转变将为企业带来前所未有的机遇，同时也提出了新的挑战，如何在保持技术领先的同时，确保AI的伦理和可控性，将是每一个AI Native企业需要深思的问题。这种深度的数字化转型，不仅仅是技术上的革新，更是对企业文化和战略方向的全面重塑。

对于我们而言，深入理解和定义AI Native是产品创新和发展战略的一部分。通过从第一性原理出发，我们希望能够更好地把握AI技术的潜力，基于正在发生的通用人工智能AGI变革设计出真正以用户为中心，能够不断进化和适应的智能产品。随着更多的研究和实践，我们将更深入地理解AI Native的潜力和可能性，为未来的创新和变革做好准备。

2.2 新机遇：奇点已过，通用人工智能AGI成为可能

自2023年始，人工智能领域又在经历一场新的革命，大型语言模型LLM的进步正在推动着人工通用智能向AGI的目标迈进。OpenAI的GPT-3及其后续版本的ChatGPT，已经向大众展示了其在理解和生成类人文本方面的卓越能力。这些类似人脑神经网络的复杂算法模型已经超越了一个关键的门槛，常被称为AI的“奇点”，这使我们更接近于实现人工通用智能AGI^[9]。AI中的“奇点”指的是机器能够自主改进自身能力的关键点，这将导致人工智能前所未有地进步。虽然真正的奇点仍然是一个广泛讨论的话题，但LLMs中等智能涌现的现象标志着向更泛化通用的AI迈出了重要的一步。

LLM的核心在于它们的训练过程，它们在多样化和广泛的数据集上进行训练，从而能够捕捉到广泛的人类知识和语言的细微差别。这种训练使得LLM能够生成连贯且与上下文相关的响应，成为各种应用中不可或缺的工具，从客户服务到内容创作无所不包。随着LLMs在规模和复杂性上的持续扩展，模型不仅在特定任务上表现更好，还展现了在较小模型中未见的新能力^[10]。这些能力包括高级理解、推理乃至创造力，均为AGI的基本组成部分。

图2-1：通用人工智能AGI成熟度

当前，AGI仍处于发展的初级阶段，但已经有了显著的进展。例如，生成式预训练大语言模型已经展示了在理解和生成自然语言方面的强大能力。这些模型能够在特定的任务上与人类进行互动，并在一定程度上模拟人类的创造力和推理能力。然而，这些系统仍然依赖于大量的数据和先前的经验，而且在主动性和自主性方面还有很大的提升空间。业界当前对AGI的共识是，尽管目前的技术还未能完全实现AGI的全部潜力，但已经开始出现可以与人类智能水平相媲美的组件。这些进步为各行各业带来了新的机遇，例如在医疗、金融、教育和娱乐等领域。

LLMs的演变代表了朝向AGI的重大进步，但这一旅程远未结束。AGI的发展不仅需要在语言处理上取得进一步的突破，还需要在整体理解和推理上取得突破。业界正在不断推动构建“世界模型”，对广泛任务范围的全面理解和适应性，不仅限于语言，还包括对世界知识的深刻理解，包括物理、社会和情感维度。AGI的目标是创造出能够执行任何智能生物认知任务的机器。这包括理解、表达、抽象、推理、创造和反思等能力，这些能力不仅仅是模仿人类，更是在某些方面超越人类的智能。AGI的进步意味着机器能够更好地理解和适应新情况，进行复杂的决策，并在没有人类指导的情况下学习新技能。

未来，随着技术的进步，AGI将继续向更高级别的认知能力迈进，可能最终从目前已经具备的反应性和适应性，逐步实现真正的主动性和自主性，乃至多系统直接的协同性^[11]。这将是人工智能领域的一个巨大飞跃，为人类社会带来前所未有的变革和机遇。然而，这也需要我们谨慎地考虑如何管理和引导AGI的发展，确保它能够以负责任和有益的方式为人类服务。

图2-2：通用人工智能AGI能力体系‍‍‍

通用人工智能AGI的发展标志着人工智能领域的一个重大转折点，它预示着从专注于特定任务的狭义人工智能向以AGI为中心的全面智能时代的过渡。这一转变不仅仅是技术上的飞跃，更是对现有数字化系统架构和运作方式的根本重构。在过去狭义人工智能在特定领域的“+AI”时代，AI技术被视为增强现有系统和流程的注智工具；而在未来的“AI+”时代，AGI的出现使得AI技术成为设计和构建新系统的基石，这将引发以AGI能力为核心重构数字化系统的质变。

通用人工智能AGI的核心优势在于其能力的泛化，它能够在多个领域和任务中进行学习和适应，而不是仅限于单一领域。这种泛化能力使得AGI能够理解和处理复杂的问题，提供更加灵活和强大的解决方案。因此，基于AGI的大模型将成为新一代应用系统的核心，它们能够整合和处理大量数据，提供深度学习和决策支持，从而推动各行各业的智能化转型^[12]。在从“+AI”注智到“AI+”重构的过程中，我们可以预见构建未来数智化系统的新路径。首先，系统设计将更加以数据和模型为中心，而不是传统的以任务为中心。这意味着系统将围绕AGI模型的能力来构建，以实现更高效的数据处理和决策制定。其次，系统将更加自适应和自主，能够根据环境变化和实时数据进行自我优化。此外，AGI将促进跨领域的知识迁移和创新^[12]，因为它能够在不同领域之间建立联系和应用知识。最终，AI Native技术的兴起将推动整个行业的技术栈重构，新的编程语言、开发框架和运行环境将围绕AGI能力而设计。这将为开发者提供更强大的工具来构建下一代智能应用，同时也为用户带来更加智能和个性化的体验。总之，AGI的出现不仅仅是技术上的进步，更是对整个数字化世界的重新想象和创造。它将引领我们进入一个全新的“AI+”时代，这个时代将以智能为核心，重塑我们的工作、生活和思考方式。

在这个新的发展路径中，我们需要以全新的方式来构建软件，即围绕AGI的能力进行软件开发。这意味着机器将能够利用AGI的能力来探索和解决任何新问题，进行规划和思考，然后采取行动。这与之前在特定环节注入智能的做法不同，AGI全面赋能业务的模式要求我们从根本上重构业务流程，以充分利用通用人工智能的潜力。这种转变不仅仅是技术层面的，它也将影响组织结构、工作方式和市场策略。企业和组织需要重新考虑如何利用AGI来提升效率、创新和竞争力。AGI的引入将使得机器不再仅仅是执行预定任务的工具，而是能够主动学习、适应并优化业务流程。

2.4 新方法：从Cloud Native向AI Native全面跃迁

随着技术的不断进步，软件架构的演变已经从单体架构过渡到分布式架构，再进一步发展到Cloud Native架构[13]。这一演进不仅反映了技术本身的成熟，也体现了市场需求的不断变化。Cloud Native架构的兴起，标志着我们构建和部署软件方式的根本变革。它通过可弹性伸缩的PaaS（Platform as a Service）平台承载容器化技术和微服务设计，实现了应用的模块化和自治化，极大地提高了软件的管理和部署效率。这种架构的优势在于其跨平台的运行能力、卓越的弹性和可扩展性，以及快速的迭代更新速度。

尽管Cloud Native架构带来了诸多优势，但传统的软件设计仍然基于人类的认知和操作，缺乏自主思考的能力，只能按照预设的程序执行任务。这一局限性随着通用人工智能AGI的出现和AI Native原生应用概念的兴起而得到了突破。AI Native应用将从根本重构了软件的交互和控制逻辑，以AGI的泛化能力作为核心，通过模型即服务MaaS（Model as a Service）平台的支持，为应用提供了强大的AGI能力，从而构建起软件的“智能大脑”。

这一转变意味着软件不再仅仅是执行任务的工具，而是能够感知环境、学习适应并实时做出决策的智能体。因此，未来的软件开发可能会围绕目标导向的多智能体系统MAS（Multi-Agent System）设计模式展开，通过多个智能体协同工作以实现共同的目标。从Cloud Native到AI Native的全面跃迁预示着数字化系统将从传统的面向过程（Process Oritend）的系统转变为面向目标（Goal Oritend）的系统，AI Native的系统架构通过多智能体将MaaS平台上提供的AGI能力高效集成到软件产品中，将能够实现以目标为导向，响应环境变化、预测需求、提供洞察力，并具有自动化决策过程的超自动化系统。

基于AI Native技术重构的软件系统与产品的未来不仅仅是为了执行任务，而是为了与服务的企业共同进化和成长。这种转变将重新定义软件的本质，使其成为实现业务成果的积极参与者。这种转变对软件开发人员的影响深远，它要求开发者采用新的设计范式和工具，同时也要求企业重新思考其数字化转型策略。随着AGI技术的不断发展，我们可以期待智能化的软件将成为企业创新和竞争力的关键驱动力。

图2-3：从Cloud Native向AI Native跃迁的软件架构

2.5 新需求：面向开放问题的自主智能和混合智能

通用人工智能AGI为人类改善自身的生产生活带来了新的想象空间和新需求，人们希望AI不再仅仅是完成任务的工具，而是成为具有自主智能的数字员工，并通过人机协同混合智能的方式推动创新与进步。

随着AGI技术的进步，人们希望AI能够超越传统的角色，成为能够独立作业的伙伴。这种期望反映了人类对于智能化助手的新需求，即不仅要能够完成具体的任务，还要能够理解复杂的情境，提供创造性的解决方案。在生产领域，AGI可以帮助设计更高效的生产流程，优化资源分配，甚至在无人监督的情况下自主运行整个生产线。在生活方面，AGI可以作为个人助理，帮助人们管理日常事务，提供定制化的健康建议，以及协助教育和学习。更进一步，人类希望可以与AGI协同工作，将人类的创造力与机器智能结合起来解决开放性问题，推动创新的发展。这种混合智能的模式不仅能够提高工作效率，还能够在复杂问题的解决过程中发挥出人类直觉和经验的价值。

在AI技术的发展过程中，人机协同混合智能呈现出三种模式^[15]：嵌入式智能工具（Embedding）、系统副驾驶（Copilot）和自主智能体（Autonomous Agent）。嵌入式智能工具模式下，AI帮助人们完成特定任务，如生成图表或编写需求分析文档。随着技术的进步，AI演变成系统副驾驶模式，如微软365的Copilot，它能够协助用户创作内容，尽管创意仍然源自人类。最终，我们期望AI能够发展到自主模式，不仅协助创意和分析工作，还能提供独到的见解和专业能力，成为一个真正的数字化伙伴。基于AGI的自主智能体将与人类形成更加紧密的协作关系，共同完成更加复杂和创新的任务。这将推动个体和团队的工作效率和创造力达到新的高度，特别是针对开放性问题的创新探索。然而，AGI的发展也带来了一系列的挑战和问题。例如，如何确保AGI的决策符合伦理标准，如何处理与人类工作者的关系，以及如何保护个人隐私等。这些问题需要科技界、政策制定者、企业和公众共同努力，制定相应的规范和政策，确保AGI的发展能够造福人类社会。业界对AI的新需求和新希望，反映了人们对于AI能力的不断探索和期待。

由此可见，AI Native技术将重新定义我们的工作和生活方式，帮助我们解锁前所未有的潜能。随着AGI技术的不断成熟，我们将迎来一个更加智能化、自动化和个性化的未来。这不仅仅是对现有工作模式的改进，而是对整个社会运作方式的革新。我们可以期待，在不久的将来，自主智能体将成为我们日常生活中不可或缺的一部分，为我们提供更加智能和高效的服务。

图2-4：高度自主智能与人机协同混合智能

2.6 新目标：智能机器生产力和人机协同生产关系

在数智化转型的浪潮中，AI Native的概念逐渐成为了行业的焦点。AI Native不仅仅是一种技术，它代表了一种全新的思维方式和工作模式，旨在通过深度整合通用人工智能技术，重构数字化系统，以实现更高效、更智能的运营管理。

首先，AI Native的核心在于其面向目标的架构设计，这种设计使得自主智能体能够面向开放领域的问题自主地寻找和执行达成目标的最佳路径，而不是被限制在预设的流程中^[15]。这种架构的转变，意味着通用人工智能成为机器生产力的核心，并从根本上改变了人机交互的方式。在传统的数字化系统中，人们需要详细指定每一个执行步骤，而在AI Native系统中，用户只需定义目标，智能体便能自动规划路径并执行任务。这不仅大大减轻了用户的负担，也提高了系统的灵活性和效率。更重要的是，以智能体为主的AI Native系统将具有自主思考能力，能够面向未知的开放领域与人类共同探索解决方案。

同时，AI Native的另一个关键优势是其优化了人机协同的生产关系^[16]。通过提升机器的认知生产力，AI Native系统能够更好地理解人类的意图和需求，从而实现更加协调和高效的人机协同工作。这种优化不仅限于提高生产效率，还包括提升用户体验和满足个性化需求。在AI Native的时代，智能技术不再是冷冰冰的工具，而是能够理解和响应人类情感和需求的伙伴。

总的来说，AI Native重构数字化系统的目标是构建一个更加智能、自主和协同的未来。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI Native将成为推动社会进步和经济发展的重要力量。未来，我们期待看到更多的AI Native应用案例，它们将如何改变我们的工作和生活，值得我们持续关注。