AI 大模型与 GenAI 重塑软件的大趋势下，软件会发生哪些实质的变革？如果“所有软件都值得用 AI 重做一遍”，那么该如何重做？

即将于6月14-15日在深圳举办的 ArchSummit 架构师峰会上，我们约请到了华为云架构与设计部首席架构师马会彬老师分享华为云“AI 原生运用引擎”的架构与实践话题，从 GenAI 重塑软件的实质变革、以及 AI 原生的观点与内涵解剖，分享华为云 AI 原生运用引擎的架构设计、及实践思考。

在正式演讲之前，InfoQ 采访了马会彬老师，请他剧透关于 AI 原生运用开拓的内容，希望对大家提前理解内容有所帮助。

InfoQ：您认为在 AI 大模型与 GenAI 重塑软件的大趋势下，软件行业会发生哪些实质性的变革？如何理解 AI 对软件行业带来的颠覆式创新和技能驱动力？

马会彬：以大模型为核心的 GenAI 技能所带来的“创造能力”、“推理能力”以及“交互能力”，都是之前的经典 AI 或者经典软件无法实现的，这就为软件这种数字根本举动步伐带来了颠覆式的变革机会；此外，以大模型为核心的 GenAI 也预示着极强的通用 AI（AGI）技能趋势，而且干系技能的进展可以说这天月牙异的，尤其是来自以下几方面的技能驱动：1）以 Embedding（语义向量）为代表的技能，办理了万物智能的通用表示问题；2）以 Transformer 架构为代表的技能，办理了 AI 模型的通用架构问题；3）以 Scaling Law 为代表的技能，办理了算力摩尔定律向智能摩尔定律、以及场景泛化摩尔定律的变换；4）以 LLM OS 为代表的系统抽象，办理了通用 AI 打算架构的问题；

由此可以剖断，从 AI 大模型走向通用人工智能（AGI）将不仅仅是一种技能趋势，而是一种可见的确定性的未来，而这种变革，必将对软件行业带来颠覆式的创新。

InfoQ：从业务视角和技能视角来看，为何故为所有软件都值得用 AI 重做一遍？在 AI 原生运用的观点演化中，业务需求与技能手段的关系发生了若何的变革？

马会彬：对软件家当来说，可以分别从需求方与供给方两个维度来理解；从需求方来看，GenAI 对企业代价创造与代价变现的全流程、以及员工的生产力工具，都将带来积极的重大变革，尤其是在智能客服、智能营销、智能研发、智能办公等领域。
其余，从供给方来看，GenAI 对软件的技能架构、软件工程体系、软件的交互设计、以及软件的商业模式，也将带来根本性的改造。

InfoQ：您如何定义 AI 原生架构及 AI 原生运用？在实践中，AI 原生架构和传统架构有何差异？

马会彬：行业目前对 AI 原生有几种不同的称呼，譬如：AI First、AI Native、AI Oriented Programming 等，大略 AI 原生或 AI 原生运用便是指以 AI 大模型为底座、以天生式架构为核心的一种新运用，也可以说 AI 原生运用便是指运用代价紧张来自 AI 大模型的一类运用。
传统运用更多以算法、数据构造、逻辑编程为特点，而 AI 原生运用的特点则因此天生式 AI 大模型为根本，以 Prompt 提示词为业务输入，以天生式内容为结果，因此也可以称传统运用为“构成式架构”、而 AI 原生运用为“天生式架构”。

InfoQ：对付 AI 原生架构的观点和内涵，您能详细阐明一下吗？AI 原生架构如何与现有的软件架构相差异和结合？

马会彬： 对付 AI 原生架构，一定程度上可以参照业界对云原生架构的观点定义来理解。
云原生（Cloud Native）是指构建、运行、管理基于云环境、利用云环境、适应云环境而发展起来的新的软件系统实践范式，包括具备微做事架构、弹性伸缩、分布式、高可用、多租、自动化运维等关键特色的架构实践，以及与之匹配的全功能团队并高度协作的组织实践、采取微做事实现持续交付的工程实践等。

那么，AI 原生（AI Native）可以定义为构建、运行、管理基于 AI 大模型、并适应 AI 大模型的运用而发展起来的软件系统实践范式，以这种范式构建的运用就称为 AI 原生运用。
AI 原生的软件新范式，包括 AI Native 的软件架构实践、AI4SE 的软件工程实践，以及面向 AI 编程的组织实践，从而实现存量软件的 AI 重塑、以及孵化新的 AI Native 超级运用。

InfoQ：在 AI 重塑存量软件方面，您认为有哪些办法和演进路径？在实践中，如何将 AI 技能运用于现有的存量软件中？

马会彬：AI 并不是取代存量软件，而是增强存量软件的功能或者改进存量软件的利用体验。
大概有四种办法：

存量软件的某个模块被 AI Native 的模块替代；存量软件增加 AI 模块来提升、改进能力及体验；存量软件在交互上被 AI Agent 类运用接管；存量软件在软件工程上采取 AI4SE 的天生办法，来提升软件开拓过程的效率及质量。

这里最著名的例子是微软的 Office Copilot。

InfoQ：您提到的新的 AI 原生超级运用是指什么？这些超级运用与传统运用比较有何上风和特点？

马会彬：随着大模型能力的快速提升，未来可能会涌现两类 AI 原生的超级运用。
一类是类似 MidJourney 这样的全新的 AIGC 运用；另一类是类似 ChatGPT / Notion AI 这样的新超级入口运用。
与传统运用比较，AI 原生的超级运用能够适应的场景更多、功能更广，体验更佳，在开拓过程和模式上更多以数据、算力、模型驱动，因此从代价上看运用的代价绝大部分来自于 AI 大模型，业界有说法认为至少 50% 以上；这就与传统运用以产品经理、开拓工程师为主的开拓模式，形成实质上的差异。

InfoQ：您能先容一下华为云 AI 原生运用引擎的架构设计和实践思考吗？在实践中，该引擎的紧张技能特点和运用处景是什么？

马会彬：华为云 AI 原生运用引擎来自华为公司自身的 AI 运用实践，属于华为云“履历即做事，让精良得以复制”计策落地的一个实例。
华为公司 +AI 的实践进程起始于 2005 年，从最初的商业智能、到场景 AI、普惠 AI（内部也称 AI 1.0），走到 2022 年的天生式 AI（内部也称 AI 2.0）；与 AI 1.0 比较，AI 2.0 在内部也称为是“履历主义”的革命，可以将公司在过去二三十年中持续累积的大量研发代码、专业知识、标准规范等，演习成特定的 AI 大模型，进而做事于上层的业务场景、供应丰富的 AI 技能、超越预期的效果、以及靠近人的普适性，从而为生产力提升、生产办法的转变，以及交付模式的变革，带来颠覆性的变革。
华为云 AI 原生运用引擎基于华为自身的实践履历及资产积累，是基于华为云的一个云做事化产品实现，定位便是从企业 CIO 视角及运用开拓者视角，赞助选好、用好、管好大模型，以及基于大模型实现业务场景和 AI 运用的快速开拓与创新。

InfoQ：从 CIO 的视角来看，AI 原生运用落地面临的紧张寻衅和需求是什么？在 AI 原生运用的落地过程中，如何知足企业 CIO 的需求？

马会彬：从 CIO 视角看大模型与 AI 原生运用落地主要面临 6 大寻衅：

模型很多、如何选择最匹配、最适宜的；如何提升模型在场景落地上的智能效果；如何建立 IT 部门与业务部门之间 AI 运用构建的协同关系；如何准备高质量数据，帮助 AI 理解业务；如何建立完善的风险保障机制，保障 AI 落地的安全可信；如何平衡、优化大模型带来的本钱与效益；

华为云 AI 原生运用引擎正是针对这 6 大寻衅，基于华为自身的实践履历和生态资产积累，构筑产品功能和竞争力。

InfoQ：华为内部在 AI 原生运用落地方面的实践履历有哪些？在实践中，华为是如何战胜寻衅，取获胜利的？

马会彬：华为在大的 IT 变革上都是采纳自顶向下的办法，首先在公司层面成立了专业的天生式 AI 的变革组织，来统一制订干系的规范和策略，基于此明确建立：一套标准方法、一个 AI 平台、N 类 AI 运用；其次是确定数据管理规范、数据集资产与 AI 运用处景的对应及适配；末了是选择得当的业务场景，从小范围试点逐渐到大规模推广的过程。
因此，从自身实践，不仅仅是孵化了一个 AI 平台产品，也包括了 AI 运用落地的统一架构、统一规范、业务履行方法论等知识资产，这些“履历资产”都可以基于华为云来做事更广泛的客户。

InfoQ：华为云如何赋能 AI 原生运用创新？其架构和实践方面有哪些特点？在推动 AI 原生运用创新过程中，华为云的紧张贡献和浸染是什么？

马会彬：大略可以归纳为三点：1）华为云 AI 原生运用引擎，供应一站式 AI 运用开拓、运行与管理等；2）基于内外部生态沉淀的丰富行业 AI Know-How 和 AI 资产；3）定义 AI 原生运用的参考架构和最佳实践履历。
在过去，华为云引领了云原生 2.0 的技能推广，我们也希望与生态伙伴、开拓者一起再次引领 AI 原生运用、从理念到实践的推广，助力 AI 大模型从技能创新走向生产场景落地。

活动推举：

本届 ArchSummit 会议上，重点聚焦 AI 大模型技能在各行业的落地实践， 顺丰集团、众安银行、天弘基金、鸿海科技集团、宁德核电、广发证券、微众银行先容大模型技能的运用效果 。
会议上还设置了大模型运用、架构升级、智算平台、AI 编程、本钱优化等专题和话题内容。
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