今天分享的是：AI原生基础设施实践指南（2026）-中国移动&中国信通院

报告共计：73页

《AI原生基础设施实践指南（2026）》核心内容总结

《AI原生基础设施实践指南（2026）》由中国移动联合中国信通院等机构编制，系统梳理了AI原生基础设施的发展背景、架构体系、建设思路及行业实践，为各领域数智化转型提供了兼具前瞻性与实践性的指引。

AI原生基础设施是从设计阶段即聚焦规模化支撑AI原生应用，全栈适配AI特性的基础设施体系，区别于传统“AI+”升级，它重塑了价值获取与交付方式，实现技术自主可控、场景高效落地与生态开放协同。其兴起得益于政策引导、产业需求与技术创新的三重驱动：相关政策持续完善AI战略布局，全球AI产业规模快速增长催生刚性需求，算力、数据、模型、应用四大领域的技术突破则提供了核心支撑。

在发展脉络上，AI原生基础设施经历了萌芽期、探索期，现已进入规模化落地的发展期。其架构涵盖通智算基础资源、调度引擎、沙箱、模型研发生产、数据供给、向量数据库、智能体引擎等十二大核心模块，打通“算力调度-模型开发-智能体部署”全链路，实现统一技术架构、接口标准、数据流转等“六个统一”。

建设思路上，各模块既各司其职又深度协同：通智算基础资源构建“算力+数据+网络”新型基础设施；调度引擎实现异构资源统一调度；沙箱保障智能体安全调用外部工具；模型研发生产提供全链路工具链；数据供给打造高效数据体系；向量数据库支撑高维向量存储与检索；智能体引擎构建企业级智能体操作系统；AI网关实现资源高效调配；开发管理与运维体系保障全生命周期效能；安全保障与数字可信筑牢安全可信底座。

行业实践方面，指南收录了通信、政务、制造、金融、能源、交通、医疗七大领域16个典型案例。中国移动等企业构建的AI原生基础设施平台，已在经营管理、营销服务等场景实现规模化应用；政务领域通过智算平台推动服务智能化转型；制造行业借助智能客服、数据专家系统提升运营效率；金融、能源、交通、医疗等领域的实践也验证了AI原生基础设施的广泛适配性与价值释放能力。

展望未来，随着国产化软硬件迭代、模型生态繁荣与高质量数据集建设推进，AI原生基础设施将加速渗透传统行业核心业务流程，为数智化转型注入强劲动能，推动数字经济与实体经济深度融合。

以下为报告节选内容