什么是真正的 AI Native？

之前写过一篇文章用 AI Native 的方式开发 AI Native 的产品，评论区有读者问：到底什么是 AI Native？

我觉得这是一个好问题，值得专门讨论一下。

“AI Native”这个词现在被广泛使用，但很多时候它只是一个营销标签——在产品里加个聊天框，就敢自称 AI Native。这种理解太浅了。

在我看来，AI Native 不是一个功能特性，而是一种系统性的范式转换。它涉及三个层面：产品、研发过程、组织。这三个层面相互关联，层层递进。

PART01

AI Native 的产品

什么样的产品才算 AI Native？

我认为有两个核心判断标准。

第一，没有 AI 就无法成立。

这是最基本的判断。如果把产品里的 AI 模块拿掉，产品还能正常运转，那它充其量是“AI Enhanced”，不是 AI Native。

真正的 AI Native 产品，AI 是它的心脏，而不是装饰。比如一个能自主完成数据分析、自动生成洞察报告的 Agent，如果没有大模型，它就不存在。

第二，带来商业模式上的全新想象。

在之前的文章从卖工具到卖效果：RaaS 如何重塑 To B 市场格局？中，我讨论过 RaaS（Result-as-a-Service）这种新的商业模式。传统 To B 软件卖的是工具和能力，客户买回去能不能用好，风险主要由客户承担。但 AI Native 产品让“按效果付费”成为可能——因为 AI 可以自主执行、持续优化、闭环迭代，我们终于有能力为结果负责。

这不仅是定价策略的变化，而是价值创造方式的根本转变。

PART02

AI Native 的研发过程

AI Native 的研发不是让工程师更快写代码。

很多人对 AI 辅助开发的理解停留在“提升 coding 效率”——装个 Copilot，让 AI 帮忙补全代码，写代码更快了。这种理解太狭隘了。

真正的 AI Native 研发，是把整个研发过程升级为系统化的工作流。

2025 年软件工程领域出现了一个重要的实践：Spec-Driven Development（规格驱动开发），或者叫 Spec Workflow。ThoughtWorks 在他们的技术雷达中把它列为值得关注的新兴技术，GitHub 也开源了一套 Spec Kit 工具来支持这种开发方式，这也是我此时此刻正在尝试的工作方式。

什么是 Spec-Driven Development？

简单来说，就是先写规格，再写代码。传统开发中，文档往往是事后补充的，甚至经常被省略。但在 AI Native 的研发中，规格文档成为了核心资产——它不仅是给人看的，更是给 AI 看的。

Spec-Driven Development 通常包含三个核心步骤：

1.Specify（定义规格）：用户故事、验收标准、业务目标

2.Plan（制定计划）：技术架构、数据契约、测试策略

3.Tasks（拆解任务）：边界清晰、可独立验证的小任务单元

为什么这种方式特别适合 AI 协作？因为 AI 模型擅长的是模式匹配和补全，而不是读心术。一个模糊的需求如“给 App 加个分享功能”，AI 需要猜测无数个未声明的细节，有些假设必然是错的。而清晰的规格文档，为 AI 提供了明确的约束边界。

从更宏观的视角来看，Spec-Driven Development 代表了一种范式转换：规格成为主要产物，代码成为规格的表达。维护软件，本质上是在演进规格，而不是在改代码。

这和我在用 AI Native 的方式开发 AI Native 的产品中提到的“文档驱动开发”是一脉相承的。只是 Spec-Driven Development 把这个理念更加体系化了。

我自己在实践中的体会是：花在规格文档上的时间，最终都会以更高质量的代码、更少的返工来回报。这不是浪费时间，而是在做最有杠杆效应的工作。

PART03

AI Native 的组织

AI Native 不是“人 + AI 工具”。

很多企业推进 AI 落地的方式是：给每个人配一个 Copilot，给每个岗位加一个 AI 助手。这种“撒胡椒面”的方式，本质上还是在旧的组织框架里塞新工具。

真正的 AI Native 组织，需要以模型为中心，重构协作与执行方式。这是生产关系层级的变化，不只是生产工具的升级。

协作范式的跃迁：从“人对人”到“围绕模型”。

过去的协作方式是人与人之间的信息传递：产品经理写需求文档，开发看文档理解需求，测试再看文档写用例。每一次信息传递都有损耗，都需要对齐。会议存在的一大意义，就是修复这种信息损耗。

现在的协作方式正在发生变化：模型持有 Context（上下文），人只做关键输入和判断。

这里需要引入一个新概念：Context Engineering（上下文工程）。

Anthropic 把 Context Engineering 定义为 Prompt Engineering 的自然演进。Prompt Engineering 关注的是如何写好提示词；Context Engineering 关注的是如何系统性地管理和维护模型推理时所需要的所有信息——包括但不限于提示词、对话历史、外部文档、工具输出等。

MIT Technology Review 在 2025 年的一篇文章中指出，从“Vibe Coding”到“Context Engineering”，代表了 AI 辅助开发的成熟化。早期大家随意地和 AI 对话，发现效果不稳定；现在开始意识到，Context 本身就是需要工程化管理的系统。

换句话说：过去我们优化的是沟通技巧，现在我们要工程化的是上下文。

这意味着组织能力的定义也在改变。过去，组织能力可能体现在“谁最会开会”“谁最会协调资源”。现在，组织能力越来越体现在谁最会构建 Context 底座——谁能把组织的知识、经验、判断标准，系统性地整理成 AI 能够理解和使用的形式。

人真正不可替代的三件事

在管理的黄昏？智能的黎明。这篇文章中，我讨论过人在 AI 时代真正不可替代的价值，总结为三件事：

1.问题选择：做什么。AI 可以帮你把事情做好，但不会告诉你该做什么事情。

2.审美：做到什么程度算好。AI 可以给你十个方案，但哪个是“好”的，需要人来判断。

3.决策与责任：什么时候停，如何纠偏，谁来担责。

这三件事的共同特点是：它们都是关于“判断”的，而不是关于“执行”的。

这也是 HITL（Human-in-the-Loop，人在回路中）这个概念的真正含义。很多人把 HITL 理解为“有没有人参与”，但这个理解太表面了。真正的问题是：人在哪一层参与？

打个比方：传统软件像一辆需要人开的汽车，人负责所有操作；AI Native 的系统像自动驾驶汽车，人负责设定目的地、监控状态、在必要时介入。人的角色从执行者变成了控制器与审计者——系统自动运营，人做“门禁”。

2025 年 Deloitte 的一份报告中有一句话说得很好：“系统越复杂，人类的监督就越关键，而不是越不重要。”随着 AI Agent 承担的任务越来越复杂，HITL 不是在削弱，而是在变得更加重要——只是人参与的层级变了。

AI 真正改变企业的，不是效率，而是组织系统

很多企业把 AI 落地简单理解为“提效”——用 AI 让员工干活更快。这种理解太浅了。

真正的变革是组织系统的重构。历史上每一次重大的技术变革，都是“先组织变，再产品变”：工业革命不是蒸汽机发明的那一刻开始的，而是工厂制度形成之后才真正爆发；互联网革命也是扁平化、敏捷的组织形态普及之后才产生真正的变革。

AI 时代也是一样。用传统的组织方式去打造 AI Native 的产品，往往事倍功半。

管理者的真正责任，是设计一个可以和 AI 一起持续进化的组织系统。这个系统要能够：让 Context 在组织中高效流动；让人专注于判断，AI 专注于执行；让整个系统具备自我迭代的能力。

这才是真正的 AI Native 组织。

PART04

写在最后

总结一下，AI Native 包含三个层面：

-产品层面：没有 AI 就不成立，带来商业模式的新可能

-研发层面：从“写代码”到“写规格”，Spec-Driven Development 成为主流范式

-组织层面：以模型为中心重构协作，Context Engineering 成为核心能力，人的角色从执行者变为判断者

这三个层面相互关联：AI Native 的产品需要 AI Native 的研发方式来构建，而 AI Native 的研发方式需要 AI Native 的组织来支撑。

对于正在思考如何拥抱 AI 的企业和个人，我的建议是：不要只盯着工具和效率，要从系统的角度去思考——你的产品形态、研发流程、组织方式，是否真正为 AI 协作而设计？

这是一个需要整体思考的问题，而不是一个可以局部优化的问题。

以上是我个人的一些思考，一家之言，仅供参考。欢迎大家与我交流讨论。