在云计算的鸿篇巨制中，云原生称得上是一个当红炸子鸡的存在。它自诞生以来，便以一种革命性的力量，重塑着应用构建与运行的底层逻辑，深刻影响着数字化进程的每一步。

实际上，云原生并非某一项孤立的技术，而是一整套体系，旨在让应用程序充分利用云计算的优势。云原生早在2013年由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义。目前相对共识的云原生定义是云原生计算基金会（CNCF）在2018年发布的版本：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。

CNCF官网的云原生定义

云原生1.0：从爆火到平淡

云原生解决的核心问题，是如何让企业在复杂多变的云计算环境中，高效构建、部署和管理应用，实现业务的敏捷创新与快速响应。在数字化转型浪潮下，企业面临着快速变化的市场需求与激烈的竞争，传统 IT 架构难以适应这种变化。云原生通过一系列技术手段，将应用开发与运维从繁琐的基础设施管理中解放出来，开发团队能够专注于业务逻辑实现，借助云的弹性资源，快速迭代产品；运维团队则通过自动化工具与标准化流程，实现对应用的精准管控，降低运维成本与风险。

云原生概念自提出以来，在技术圈引发了广泛关注与讨论，初期热度极高。然而，在实际落地过程中，却并未如预期般迅速席卷整个企业级市场，在相当长一段时间内呈现出不温不火的态势。究其原因，主要存在三个层面的局限性。

技术层面，云原生技术体系复杂，涉及多个组件和技术领域，企业在落地过程中面临着技术选型、架构设计、运维管理等诸多挑战。这对于许多技术实力有限的中小企业而言，无疑是一道较高的门槛。

成本层面，虽然云原生在理论上可以提高资源利用率从而降低成本，但在实际部署中，企业往往需要投入大量前期成本用于技术培训、基础设施建设以及对现有系统的改造。

应用层面，虽然云原生适用于众多场景，但对于一些业务逻辑简单、对应用性能和扩展性要求不高的传统企业应用而言，采用云原生技术带来的收益并不足以抵消其改造成本，这也限制了云原生技术的普及范围。

下一代云原生：款款而来

面对这些挑战，各方都在积极探索下一代云原生的发展方向。

例如，华为云和中国信通院提出了云原生 2.0 的概念，进一步提升云原生技术的成熟度与应用范围，剑指云原生 1.0 时代存在的问题，强调从应用现代化、云边协同、智能运维等多个维度进行升级。在应用现代化方面，通过引入先进的架构设计理念与开发工具，简化应用开发与迁移流程，加速企业数字化转型；云边协同能力的增强，使云原生技术能够更好地适应边缘计算场景，满足工业互联网、智能交通等对实时性与本地处理能力要求较高的行业需求；智能运维则借助人工智能技术，实现对云原生系统的智能监控、故障预测与自动修复，提升运维效率与系统稳定性。

而在6月11日举行的火山引擎2025春季原动力大会上，火山引擎也交出了自己的答卷，“AI云原生”浮出水面。

众所周知，大模型的出现，使得千行万业加速重构。一方面，云计算、云原生的用户作为千行万业的存在，如何用好AI实现业务创新和增长，成为必答题。AI大模型的研发与应用不再局限于本地化的独立运作，而是愈发依赖云计算强大的算力与资源整合能力。大模型训练需要消耗海量的计算资源，传统本地计算环境难以满足，云平台的弹性计算等能力为大模型训练提供了有力支撑。同时，在模型部署与推理阶段，云的高可用性与可扩展性能够确保模型在面对大规模用户请求时，快速响应并提供稳定服务。

另一方面，云计算企业作为千行万业的一员，也在用AI重构其云计算业务，云原生作为当红炸子鸡，首当其冲。火山引擎总裁谭待指出，AI云原生并非简单地将 AI 与云原生相加，而是深度融合两者优势，重新定义云原生的内涵与边界。在技术实现上，AI云原生通过优化底层基础设施，实现对AI工作负载的高效支持。在应用开发层面，AI云原生为开发者提供一站式的开发工具与平台，集成AI算法库、模型训练框架、应用部署与管理等功能，简化AI应用开发流程。开发者无需关注底层复杂的技术细节，即可快速构建、部署和迭代AI应用，加速创新进程。

火山引擎总裁谭待

更为关键的是，背靠字节大树，火山引擎在AI大模型方面的成绩有目共睹，这为其AI云原生的发展，奠定了坚实的群众基础，毕竟千行万业中的相当体量的用户，就来自这些大模型的用户。数据显示，豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿，较去年5月首次发布时增长137倍。而IDC报告则指出，豆包大模型在中国公有云大模型市场份额排名第一，占比高达46.4%。豆包大模型可谓全线迈入全球第一梯队。

目前，豆包大模型已涵盖多模态、视频、图像、语音、音乐等模型品类，全方位推进智能提升和应用落地。在行业应用上，豆包大模型服务着全球TOP10手机厂商中的9家、8成主流汽车品牌、70%的系统重要性银行及超5成985高校。其中，在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上，豆包1.6-thinking的表现已跻身全球前列；豆包视频生成模型Seedance 1.0 pro支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的1080P高品质视频，主体运动稳定性与画面自然度较高，在国际知名评测榜单 Artificial Analysis 上，Seedance在文生视频、图生视频两项任务上均排名首位，超越Veo3、可灵2.0等优秀模型。

而针对“AI云原生”与“云原生AI”的定位，谭待认为二者有本质区别：“云原生AI更多聚焦于在云原生环境中构建和运行AI应用，重点在于利用云原生的优势来提升AI应用的开发与部署效率；而AI云原生则是以AI为核心驱动力，重新定义云原生的架构、流程与应用模式。它将AI技术深度融入云原生的各个层面，从基础设施的资源调度、网络优化，到应用开发的自动化、智能化，再到运维管理的智能决策与预测性维护等，全方位地利用AI技术对云原生进行重构与升级。”

AI云原生的星辰大海：Agent规模化应用

当然，在谭待看来，AI云原生能做的、要做的还不止如此。他认为：“当前，技术主体经历了三个时代变化——PC时代主体是Web，移动时代是APP，AI时代则是Agent。Agent能够自主感知、规划和反思，完成复杂任务，从被动工具转变为主动执行者。我们相信，AI时代必将会推动开发范式与技术架构全面升级，而Agent将是这种变革的一个非常重要的推手。因此，豆包大模型和AI云原生将持续迭代，助力企业构建和大规模应用Agent。”

为了推动Agent的规模化应用，让AI时代变革形成正向流动的闭环，火山引擎针做了两件事情。

一方面，针对AI Agent每次执行任务消耗大量tokens而带来的使用成本问题，通过技术和商业的双重创新，火山引擎把大模型调用的价格打了下来。豆包1.6首创按“输入长度”区间定价，深度思考、多模态能力与基础语言模型统一价格。在企业使用量最大的0-32K输入区间，豆包1.6的输入价格为0.8元/百万tokens、输出8元/百万tokens，综合成本只有豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的三分之一。Seedance 1.0 pro模型每千 tokens仅0.015元，每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元，为行业最低。

另一方面，为了更好地支持Agent开发与应用，火山引擎AI云原生全栈服务全面升级，发布火山引擎MCP服务、PromptPilot 智能提示工具、AI知识管理系统、veRL强化学习框架等产品，并推出多模态数据湖、AICC私密计算、大模型应用防火墙，以及一系列AI Infra套件。

大模型时代的到来，为云原生注入了新的活力，火山引擎的“AI云原生”，通过深度融合AI与云原生技术、大模型与Agent应用，AI云原生有望打破传统云原生的局限，重新定义云原生在数字化时代的价值。