【阿里云】AI应用正当时_详解AI应用开发新范式

近日，阿里云发布了一份名为《AI应用正当时：详解AI应用开发新范式》的行业研究报告。这份报告深入探讨了AI原生应用与Agentic AI的崛起，强调了AI在业务流程和应用中的核心驱动作用，同时分析了成本效益、可持续性和数据+AI能力普及化的重要性。报告还特别强调了可观测性在现代系统复杂性中的关键作用，并详细介绍了AI应用架构的演进，从单体架构到云原生架构，再到AI原生架构的转变。报告中还涵盖了MCP（模型上下文协议）的概念和实践，以及AI网关、AI应用观测等关键技术，为读者提供了丰富的技术洞见和行业趋势分析。这份报告是了解当前AI应用开发新趋势和实践的宝贵资料。

AI技术正当时，企业如何抓住这一轮技术变革的机遇？《AI应用正当时，详解AI应用开发新范式》这份报告为我们提供了答案。报告指出，AI技术不再只是数据分析的辅助工具，而是成为业务流程和应用的核心驱动力。这一转变，意味着企业需要重新思考如何利用AI技术，以实现成本效益和可持续性。

在数据量和AI工作负载爆炸式增长的今天，企业面临的一个关键挑战是如何控制成本和优化资源。报告中提到，无服务器和按量付费模式将成为主流，平台将提供更精细的成本管理和优化工具，以确保长期运营的可持续性。这一点对于中小企业尤为重要，因为它们往往缺乏足够的资源来应对大规模的数据处理和AI工作负载。

报告还强调了Data+AI能力的普及化。行业正致力于通过自然语言交互、无代码/低代码工具等方式，将数据洞察和AI能力赋能给更广泛的非技术业务用户，加速AI在企业内部的普及和应用。这表明，未来的AI应用将更加用户友好，即便是非技术背景的员工也能轻松上手，这将极大地提高企业的工作效率和创新能力。

可观测性成为核心竞争力，这一点在报告中被特别强调。随着现代系统复杂性的增加，高效且经济地处理海量日志、指标和追踪数据变得至关重要。可观测性能力正与实时分析紧密结合，成为确保AI应用和数据平台稳定运行的关键组成部分。这意味着，企业需要重视AI应用的可观测性，以确保其稳定性和可靠性。

报告中还提到了从云原生应用到AI原生应用的演进。AI原生应用架构以数据为中心，整合工具链，这使得企业能够更加灵活地应对市场变化。例如，AI原生应用架构能够实现高密度部署和按量使用，这不仅提高了资源利用率，也降低了企业的运营成本。

在AI原生应用架构中，AI Agent正成为下一代应用的核心驱动力。报告中提到的MCP（模型上下文协议）是一个开源协议，它让大型语言模型能够以标准化的方式连接到外部数据源和工具。这就像AI应用的通用接口，帮助开发者构建更灵活、更具上下文感知能力的AI应用，而无需为每个AI模型和外部系统组合进行定制集成。

报告中还提到了AI网关的重要性。AI网关支持多模型协议代理、丰富的插件策略、Rest to MCP一键转换、完善的可观测服务等。使用AI网关统一代理整合Agent、大模型服务、MCP Server，这不仅提高了安全性，也简化了管理和集成的复杂性。

在成本控制方面，报告提供了一些具体的数据。例如，Serverless GPU算力模型服务平均成本降低60%，效率提升90%。这些数据表明，通过采用Serverless架构和AI技术，企业可以显著降低成本并提高效率。

报告最后提到了AI应用可观测体系的重要性。阿里云ARMS可观测链路追踪Open Telemetry版，遵循最新OpenTelemetry社区GenAI语义约定，支持常见的AI框架和AI模型。这为GenAI应用可观测而生，提供了精细化的埋点和属性，支持在不同的调用链中传播会话信息。

综上所述，AI技术的发展为企业带来了新的机遇和挑战。企业需要拥抱AI技术，利用AI原生应用架构、MCP协议和AI网关等工具，提高效率、降低成本，并确保AI应用的稳定性和可观测性。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中保持领先地位。这篇文章的灵感来源于《AI应用正当时，详解AI应用开发新范式》这份报告，除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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