导 语
2025年10月28日,中央“十五五”规划建议提出,全面实施“人工智能+”行动,抢占人工智能产业应用制高点。2025年8月26日,国务院公布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(以下简称《意见》),提出“发展智能原生技术、产品和服务体系,培育智能原生企业,催生智能原生新业态”。如何理解智能原生(AI Native), 如何培育智能原生产业的崛起,事关中国AI产业发展走向。
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一次技术革命、一代基础设施、一批原生企业
回顾人类社会发展史,每一次产业技术革命浪潮的演进,都伴随着新一代基础设施的升级和普及。这是一个“人、物、组织”都不断被重新定义的过程,旧的形态要么死去、要么被迫“转型”,而与时代同频共振的形态叫做“原生”,历经风雨洗礼,终将成为时代主流。
原生(Native)就是土生土长,就是原住民的萌发、成长与崛起。每一次产业技术的兴起,均带来传统利益格局、产业体系、制度文化的重构,并催生出一批基于新基础设施的时代企业,这些企业是当时基础设施的“原生企业”。原生企业既是新技术成熟度的标尺,也是产业发展的风向标,开启了新商业模式、推动了经济社会进步。
进入智能时代,云计算、AI、IoT等多种智能技术竞相迸发、交织融合,共同构建起一个新的数字基础设施,通过“算力+数据+算法”的强大变革力量,开启了新一轮企业组织形态的重构和再生。自此,智能时代的原住民——“智能原生企业”快速崛起,成为全球企业智能化的新范式。在经历了云原生、互联网原生企业崛起之后,我们正迎来AI原生(AI Native)企业大爆发的新时代,其影响将超过计算机革命、互联网革命。
智能原生新模式新业态:以人工智能为底层逻辑和核心驱动力,催生出的全新的商业模式、组织形态和产业生态。它不仅仅是现有业态的“AI+”升级,而是从根本上重塑了价值创造、交付和获取的方式。
智能原生技术:为实现和优化人工智能应用而生的一系列技术集合,包括包括AI大模型、多模态、空间智能、智能体(Agent)技术框架、AI智算集群与算力规模服务与AI操作系统等。
智能原生产品:核心功能和用户体验从设计之初就由AI深度驱动的产品,AI不是一个附加功能,而是产品的“灵魂”。
智能原生服务体系:将智能原生技术和产品大规模商业化、生态化的支撑体系,包括成果即服务”(AI as an Outcome)、模型即服务(MaaS)、AI教育与娱乐新业态等。
最值得关注的,还是智能原生企业。我们需不断思考 AI 原生企业的特征、主要赛道、形成机制及孕育土壤,这是构建国家 AI 竞争优势的战略重点。
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Who? AI原生企业,处于爆发期的AI时代“新物种”
AI原生企业是基于生成式AI技术孕育成长,并将AI融入全业务场景、全产业链、全生命周期,构建起新商业模式和AI竞争优势的企业。《意见》提出要“加快培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业,探索全新商业模式,催生智能原生新业态”。AI原生应用企业有五个典型的特征。
一是AI原生企业以AI为核心定义产品的功能、交互和价值,而非将AI作为一项附加功能加入到一个原有的软件产品。AI带来了计算范式、认知协作、人机交互三场革命,人机交互从汇编语言到高级语言,从鼠标到触摸,都会带来技术革命引发原生企业的崛起。今天大模型将人类带到了基于自然语言交互的新时代,AI 原生应用企业重新定义人机交互,带来个性化、互动化、以对话为中心的新用户体验,打造“意图理解操作系统”。
二是AI原生企业能实现产品的敏捷开发和迭代。AI原生企业借助公共云平台上领先模型API服务,聚焦模型和场景结合开发新产品新服务。AI法律服务公司Harvey在Azure上基于GPT模型开发,并在OpenAI发布o1模型后迅速采用开发下一代产品。
多邻国(Duolingo)借势生成式AI东风,2023年以来,市值增长6倍,成为AI浪潮中转型最成功的教育公司。其课程开发效率因AI提升了10多倍,去年开发了150门新课程,而过去12年只开发了100门课程。
三是AI原生企业构建新的商业模式和定价机制。AI不是互联网的延长线。互联网的底层逻辑是流量变现,衡量一个 APP的价值主要看用户多不多,关注的是用户有多少日活、月活,评估的是点击、转化、留存,商业变现的逻辑是“羊毛出在狗身上”,广告、游戏等是主要收入来源。
但AI原生应用的价值看“跑没跑完端到端的流程,是否交付了满意的高价值工作成果”(AI as an Outcome)。AI开始产生直接的、可被量化的、与商业目标对齐的价值,商业逻辑就是“羊毛出在羊身上”。谷歌搜索引擎收入 85%来自广告;Perplexity98%是搜索用户的付费订阅。美国Sierra、Decagon等客服公司,推出基于AI完成的工作单量计费。
新定价方式意味着AI原生企业不只是提供数字化工具,而是具备提供生产力的能力。
四是AI原生企业具备先进且敏捷的组织形态,人类雇员与数字员工高效协作。美国已涌现一批员工不超过50人、收入超过1亿美元,估值超过20亿美元的AI公司,更有部分乐观预测2026年可能出现“一人独角兽”。我们已经看到,软件开发为主的公司,AI原生企业1个人+10个智能体的工作效率是传统企业的50倍,效率提升不仅来自AI赋能个体能力的倍增,更来自于人机协作成功化解了传统组织的“熵增”的顽疾,其组织效率远高于传统的组织协作模式。
五是AI原生企业展现业务成长的爆发力。AI原生企业收入增长速度远超以往科技浪潮中的企业,源于技术范式突破、产业生态重构与商业模式创新的叠加效应,AI原生企业展现出惊人的增长速度。
根据对SaaS和AI原生企业的统计:2018 年成立并跻身营收前 100 的 SaaS 公司,它们收入中位数达到500万美元用了34个月;而 2024 年创立且位列营收前 100 的 AI 公司,仅以 24 个月便跨过同一门槛,整整快了10个月。
美国成立于2020年之前的收入前一百强AI公司,收入中位数达到500万美元用了39个月。而在2020年之后成立、经历了这波大模型浪潮的收入前一百强AI公司,收入中位数达到超过500万美元只用了13个月,缩短了26个月。
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Where? 2025年AI原生企业赛道:代码生成、智能搜索、客户服务、AI4R、Agents编排和分发平台、智能硬件
今天的模型水平,已具备了在多个赛道落地应用、服务用户、并验证价值的能力。2025年10月,OpenAI公布了用量超过1T tokens的30家客户名单。这30家企业主要分布在四大赛道,其中企业服务赛道占比最大,包括既包括企业通用场景,如CRM领域的Salesforce、客户服务领域的Zendesk等,也包括行业垂类应用,如法律领域的Harvey、医疗领域的Abridge等企业。其次是C端应用,包括搜索的Perplexity和Genspark、教育的duolingo等企业。再次是开发者服务,包括Cognition、JETBRAINS等AI代码企业。以及同时覆盖B端和C端的企业,如聚焦生产力的Notion等。
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图:OpenAI用量超过1T tokens的客户名单及行业分布
回顾2024年,北美涌现了一大批AI应用独角兽,分布在编程、法律、客服、销售、搜索等多个赛道。总结来看,这些赛道共通的特性是借助大模型能处理海量信息并生成的能力,实现从问题到答案的最短路径。
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表1: 2025年,美国部分赛道的AI原生应用企业
在AI原生应用企业在5个重点领域呈现群体性态势
一是在代码生成领域。通过自然语言交互实现代码编写,甚至直接生成软件,当代码的消费者转化为生产者,整个市场的用户规模会扩大十倍、百倍。代码生成领域涌向一批如Anysphere(Cursor)、Cognition(AI程序员Devin)、Replit等独角兽企业。这一领域的市场前景极为广阔,全球超过 62% 的开发者正在使用 AI Coding 产品,开发者研发效率提升30%-59%;30%的中国开发者已经在使用 AI Coding。工具AI coding的潜在千亿美元市场规模,美国已有7家独角兽。
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二是法律、教育、医疗等高端专业服务市场。在AI法律赛道,已实现超亿美金ARR(年度经常性收入)的头部企业Harvey,其用AI重塑高价值法律服务行业,3年成为垂类赛道最大独角兽,AI服务比传统法律流程的效率提高80倍、法律咨询准确率超过95%。Harvey8个月ARR翻倍,25年6月超1亿。美国有45万家律师事务所,而Harvey覆盖的总数约1.5万,未来的发展前景广阔。
美国Abridge其于AI实时捕捉医患对话,自动生成符合医疗编码规范、可直接计费的结构化临床笔记,并深度集成Epic(美国主流医疗信息系统)、Cerner等主流电子病历(EMR)系统,AI系统已部署于全美超150家卫生系统,全系统医生日均减少2-3小时“键盘工作”。Abridge估值从从2023年8.5亿美元飙升为今天的53亿美元,点燃全球医疗AI赛道的价值想象。
三是AI for Research赛道。今年发布的GPT-5将GPT系列和o系列合并,意味着AI大模型将同时具备了处理大量复杂信息并生成的能力,以及进行复杂推理的能力。这将使得AI大模型在教育科研、生物医药、半导体设计等基础科学研究领域发挥更大的作用。基础模型能力的天花板提升,降低了赛道的进入门槛,更多AI原生应用企业有望参与原本只有类似DeepMind等顶级实验室才能入局的游戏。
四是企业服务市场。智能客服、市场营销、企业知识管理等是AI大模型在企业服务领域落地最快的场景,已涌现出多家AI原生企业。在智能客服领域,致力于构建和部署用于客户服务的AI 代理的企业Sierra,成立仅18个月估值就达到百亿,服务87家财富500强企业。在市场营销领域,Clay通过AI寻找销售线索并切入整个营销领域,增长快速,25年8月估值已达31亿美金,收入较去年增长三倍,达到1亿美金左右的ARR,付费客户超1万,包括OpenAI、Google等。在企业知识管理领域,聚焦企业数据整合和AI搜索的企业Glean,两年内三次融资,估值已达到72亿美金,年度经常性收入超过1亿美金。
五是AI原生智能硬件。智能硬件是中国AI应用最具竞争力的赛道。Halliday、XREAL、雷鸟等近十家厂商展示了其最新款AI眼镜。2025,统一原生多模态模型成为开源社区和模型实验室的标配,推动AI智能硬件的互动性、沉浸式、智能化进一步加强,迎来更多AI原生智能硬件企业。在WAIC 2025世界人工智能大会期间,阿里巴巴也发布了其首款自研智能眼镜“夸克AI眼镜”,集成通义大模型和夸克最新AI能力实现了多轮、多意图、多模态的交互。
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Why? AI原生企业是AI商业化的主力军,将会催生相当于软件产业10倍规模的新市场
每一次重大平台的代际转变都促进了新型产业的崛起,催生出技术领先、应用普惠、规模庞大、成熟的科技公司,并成为推动经济增长的重要引擎。《意见》提出,鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等,推动产业全要素智能化发展,助力传统产业改造升级,开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。
生成式AI技术从诞生起就展示出了巨大的商业潜力。根据CB Insights数据,截止今年8月,全球AI领域的“独角兽”企业已达到498家,总估值达到2.7万亿美元,其中20%成立于2023年之后。OpenAI公布API Token消耗量前30名的企业,其中成立于2022年及以后的智能原生企业有12家,占比40%。它们遍布AI编程、客服、销售、法律、搜索等多个赛道,成立仅2-3年时间,便达到数亿、数十亿、甚至数百亿估值,实现数百万、数千万、乃至数亿元年度经常性收入(ARR)。这些智能原生企业将从根本上重塑竞争规则、产业业态、商业模式。
展望未来,AI原生应用企业将有望通过用软件替代服务来解锁一个10倍于软件产业的新市场。每一次技术重大突破,都有部分产业受益于生产力的巨大变革,实现规模化生产、大幅降低成本并实现普惠。AI大模型显著降低了“智能成本”,AI原生企业将通过“服务即软件”的形式,重构过去难以被规模化的服务业,从价值万亿美元的软件市场,迈向超十万亿规模的服务市场。具体而言:
一是,AI原生应用企业重新定义人机交互,提供更好的服务体验。软件是人类知识的代码化,但完成这一转化需要专业化人才、复杂的流程和较长的周期。AI原生应用正尝试打破这种逻辑,把更多的灵活性还给用户。
以浏览器为例,过去40年,浏览器一直是围绕文档构建的,信息分散在文本、视频、语音等一个个链接中。用户以关键词的形式进行检索,并耗费大量时间对信息进行甄别、提取和总结。而以Perplexity为代表的AI搜索正重新定义信息检索的方式,将信息从海量的源头解构并组合成AI对话流,带来个性化、互动化、以对话为中心的新用户体验。Gartner预测,2026年,传统搜索引擎的访问量将下降25%,Google等传统搜索引擎面临巨大的冲击。
二是,AI原生应用企业通过开发“真正的生产力”,而带来直接的商业价值。长期以来,软件都是强工具属性,通过帮助用户提升效率而间接创造价值。生成式AI应用的早期形态是Copilot(副驾驶),协助人类用户来执行某个具体的任务,如生成文章、图片等,进一步提升效率。
随着AI模型智能化水平的提升,Agent(智能体)将取代Copilot成为主要的应用形态,Agent能够在极少人类干预甚至不需要人类干预的情况下,独立完成某项任务,类比“数字临时工”。这标志着,AI开始产生直接的、可被量化的、与商业目标对齐的价值。未来AI还可能进一步进化为“数字员工”,能够处理更加复杂的任务,具备自我提升的能力,直接为企业创造价值,并从而将人类从更多重复性、低价值增益的工作中解放。
三是,AI原生应用企业解构复杂软件,以原子化的Agent实现个性化软件的规模化生产。软件产业从最早的定制项目开发,到标准化的软件,再到SaaS软件,都面临供给的成本、速度、质量相对滞后,大量长尾需求无法被满足的问题。AI原生企业将SaaS软件的功能进一步解构,将功能模块转化为一个个具备自主性并具备协作能力的agents,可根据企业的实际需求和业务特点进行自动化配置,从而满足长尾需求。
这种变化,将有望加速更多中小企业的数字化和智能化转型进度。传统模式下,系统集成商通过配置Salesforce等CRM软件来满足企业的需求。而美国AI原生CRM应用厂商Day.ai只需访问电子邮件、日历及一份调查问卷的答案,即可自动生成适合业务的CRM,尽管不具备Salesforce等传统CRM软件所有功能,但基本能满足企业的需求,且更加个性化,专业版价格也仅需40美元/用户/月。
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How? 支持AI原生应用企业发展的建议
公共云是孵化AI原生应用企业的“黑土地”。《意见》明确要求“创新智能算力基础设施运营模式,鼓励发展标准化、可扩展的算力云服务”。中美在AI原生企业的培育方面对存在巨大差距,美国智能原生企业不断涌现的背后,一个重要原因就是美国拥有强大云计算产业。发展智能原生应用依赖五大核心要素——模型获取、开发工具、客户触达、低成本交付和高效运营,而这一切的根基是云生态。
“No Cloud, No Agent”。公共云不仅提供最新强大模型与工具链、实现分钟级开发部署,也能更便捷、高效地触达客户和交付,更能以低成本进行运营、构筑数据飞轮。对我国而言,只有构建基于公共云的统一大市场和产业生态,推动数智服务从项目型跃迁为平台型、生态型模式,才能避免重蹈“加拉帕戈斯效应”覆辙,才能把握未来的智能原生红利。
AI原生应用企业,启蒙于活跃的创新创业环境、发迹于技术普惠的科技平台、成长于公平竞争的统一大市场、反哺于繁荣的AI产业生态。需要构建基于公共云的AI创新生态,促进AI原生应用企业发展,孵化并培育AI时代的数字经济生力军。
版块介绍 —产业之声
紧跟产业发展脉搏,阿里研究院汇集行业领袖与企业的真实声音,在算力基础设施的规划与布局、能耗优化、大模型能力发展、大模型评测体系、产业应用案例深入研究、新技术与应用趋势前瞻探索等方面,剖析成功案例背后的逻辑与挑战,并提供基于产业深度洞察的策略建议。同时,阿里研究院依托于阿里巴巴集团在人工智能领域的全面布局,分享阿里的AI产业生态和应用的实践落地,探讨技术如何重塑产业格局并推动社会经济的转型升级。
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