AI 原生应用?现在造不出来,不存在

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作者：微信文章
自从大语言模型发展起来之后，围绕LLM的生态也在快速发展，许许多多的开发者自底向上，或者自顶向下构建各种和LLM相关的场景。但是AI应用并非LLM而诞生，在LLM之前，AI落地的应用已经不计其数，只是所采纳的技术各有差别。

在LLM起来后，又一个新的概念被提起来，那便是：AI原生应用。

然而很遗憾，到今天，不存在任何AI原生的应用，如果有谁提到自己能做AI原生应用，那一定是在忽悠，只是从能力储备的角度，储备AI原生应用可能需要的能力平台，是有可能做到的。

即便如今火热的Rag，Agent等实现，依旧和AI原生扯不上一丁点关系，只能说应用中使用到AI的能力。

要清晰认识到这一点，那么就必须知道什么叫：原生。

在AI原生之前，还有一个已经非常成熟的概念，叫：云原生应用。

而云原生中的核心是：云，而不是应用，那么同样，AI原生应用的重点也一定是AI而非应用，所以但凡从应用视角去讲述采纳了何种对话技术，搜索技术，做了何种模型优化手段，都是不合适的。

在云原生应用中，因为云提供了便利的基础设施，云所具有的弹性能力，以及内部预设的各种基础设施服务，可以让应用开发者完全只关心真正的业务逻辑，而无需关注组件依赖以及整体的运维。

典型的实施方式就是基于k8s的技术下，应用开发者只需要写自己业务的代码打包成docker images后，发布就可以使用，至于依赖的数据库，缓存等组建，已经被提前打包好，直接使用即可。

这便意味着云原生通过部署+预设穷举的方式，把应用开发者的环境隔离出去。提供了底层的基础设施，所以云原生的核心能力在于从运维入手，剥离开发者的运维工作。

那么在AI的概念下，如果需要实现AI原生，那么意味着AI一定是基础设施，什么样的AI才能成为基础设施？云原生已经解决了运维的问题，那么AI必须得解决生成的问题。

这就是意味着AI原生必须达到替换掉写代码的群体，才能称之为AI原生，在云原生下，每一个应用不再需要有专业的运维人员，统一收口到云上就行了，所有的运维都去云平台，让开发者开开用云平台。

同样对于AI原生来说，不在需要开发者，所有写代码的人都去AI原生的平台，做平台，让业务开发者来用AI原生平台。

但是到今天，AI能力依旧达不到完备的基础设施的程度，要完全取代程序员，直接生成软件，更是有一段距离。

所以在AI尚且不能成为基础设施之前，就谈不上AI原生应用，所以凡是宣称已经做了AI原生应用的，大概率都是在忽悠。。