2025年8月，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，“大力发展智能原生技术、产品和服务体系，加快培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业，探索全新商业模式，催生智能原生新业态”。2026年《政府工作报告》提出，要“打造智能经济新形态”“培育智能原生新业态新模式”。智能原生作为智能经济的重要组成部分，正成为驱动产业变革、催生新质生产力的关键力量。

　　一、概念定义

　　智能原生企业（AI原生企业）是指从成立或转型初期，即以人工智能作为底层逻辑与核心驱动力，将人工智能深度嵌入商业模式、产品服务、组织架构、业务流程，具备持续学习与自适应进化、数据驱动迭代、智能自主决策等核心特征，是区别于传统数字化、AI赋能企业的全新企业形态。

　　AI赋能（AI+、+AI）与智能原生存在本质差异。AI赋能是在传统企业原有业务、技术、流程、组织体系基础上，叠加AI技术实现局部优化，属于存量改良；智能原生是从企业顶层设计之初，围绕人工智能核心能力重构商业逻辑与运营体系，实现业务重塑，二者在技术架构、业务模式、组织形态、价值创造四个方面形成鲜明差异化。

　　（一）技术架构方面，从“外挂嵌入工具”转向“底层原生基座”。AI赋能企业沿用传统企业成熟的IT架构，以ERP、CRM系统等传统业务系统为核心基座，人工智能仅为工具、插件或应用模块叠加在原有系统之上，属于“传统架构+AI功能”的改良模式。AI仅承担辅助优化作用，即便AI功能失效、停运，企业核心业务、基础运营仍可正常运转，技术体系与核心生产逻辑不依赖AI。智能原生企业颠覆传统IT架构，践行人工智能优先的底层架构和运行逻辑，将大模型、智能推理、数据飞轮等AI能力作为企业唯一核心技术基座，整套技术体系、产品架构、运行逻辑均围绕AI能力搭建。如，深度求索（DeepSeek）自成立起搭建了从基础模型训练、推理服务到行业落地的全栈原生技术链路，全系产品与服务均基于自研大模型迭代产出，若剥离AI能力，全部业务将直接停摆。

　　（二）业务模式方面，从“流程辅助优化”转向“智能自主驱动”。AI赋能企业以传统人工流程、规则驱动为核心业务逻辑，AI仅作为环节工具嵌入研发、生产、运维、营销等单一场景，用于提升局部环节效率，不改变原有业务主流程与决策机制。如，部分传统物流企业依托AI优化运输路线，但最终调度指令、资源调配、异常处理仍需人工确认，AI无法自主完成全流程业务闭环。智能原生企业基于AI智能体原生设计，依托多智能体（Agent）协同编排、自主调度，实现从环境感知、数据分析、智能决策到业务执行的端到端自主闭环。如，北京红色蝴蝶科技于2025年底推出的通用智能体产品Manus，采用多智能体架构，实现企业复杂业务流程的自主规划与执行。

　　（三）组织形态方面，从“传统科层制”转向“人机协同生态”。AI赋能企业延续传统科层制组织架构，组织最小单位是人，人机关系是典型的“使用者—工具”从属关系。AI仅用于辅助员工提升工作效率，不具备组织身份、不参与组织决策、不承担核心工作，企业架构、部门划分、协作模式、管理机制均无本质改变。智能原生企业重构企业组织形态，以“人+智能体”构成组织的最小单元，打破固有的科层制。人工智能承接海量重复性、高算力、高度复杂的常规业务与运算任务，人类员工聚焦战略规划、创意创新、风险研判、资源统筹等高价值工作，实现效能提升，形成人机深度共生、协同演进的新型组织关系。如，月之暗面（Moonshot AI）‍ 等AI原生初创企业，依托高人才密度与全场景AI原生应用，形成高度扁平化的组织特征，弱化传统层级管控，以项目、任务为核心开展分布式协同作业，成为智能原生组织形态的典型范式。

　　（四）价值创造方面，从“存量效率优化”转向“增量价值复利”。AI赋能企业的价值创造局限于传统业务框架内，核心价值是存量降本、效率优化，提升现有产品和服务质量，未突破原有价值边界，无法创造全新业态与价值维度。智能原生企业的核心价值不再局限于存量优化，而是依托智能原生能力重构价值体系、拓展价值边界，实现增长创造、复利增长。通过模型迭代、数据积累、场景沉淀形成正向循环的数据飞轮，让产品服务能力、用户体验、商业价值持续进化升级。商业模式从传统“标准化产品售卖”迭代为“结果即服务（RaaS）”，依托个性化、动态化的智能推理服务，按用户实际获得的价值结果定价盈利，具有极强的用户黏性与可持续增长能力。如，与爱为舞基于跨岗位、跨流程的数据贯通，在数据飞轮效应的驱动下，为用户提供“千人千面”甚至“一人千面”的个性化学习服务；海外AI原生营销平台AhaCreator以智能体全流程自主执行达人营销业务，服务效果随数据积累持续优化，客户留存率达到传统营销服务商的3倍以上。

　　二、发展现状

　　（一）智能原生企业加速涌现，但总量不高。随着大模型、智能体、新一代智能终端加速普及，智能体加速规模化“上岗”，各类“一人公司”（OPC）和“超级个体”等新型就业形态快速兴起，智能原生企业迎来涌现的发展窗口期。2025年，OpenAI数据显示，API Token消耗量排名前30的企业中，2022年及以后成立的智能原生企业有12家，占比40%。联想集团《中国企业智能化成熟度报告（2025）》指出，2025年国内智能化转型领先企业占比大幅提升至39%，其中AI原生企业占比达9%。从全球格局来看，智能原生企业稀缺性更为显著，麦肯锡2026年全球AI调研数据显示，全球88%的企业已在至少一项业务功能中使用 AI，但仅有约1%的企业完成智能原生体系搭建、达到成熟原生发展水平，绝大多数市场主体仍停留在局部AI应用阶段。

　　（二）头部企业成长性突出，人效营收优势显著。头部智能原生企业展现出高增长性。从营收看，智能原生企业营收增速远超传统企业。Gartner（2026）数据显示，2024年全球排名前30的私营智能原生初创企业平均营收倍数达40倍，而非AI原生公司仅为18倍，营收能力约为传统厂商的2倍以上。Calliber（2026）数据显示，智能原生初创企业人均年营收达348万美元，约为传统SaaS企业的6倍。从人效看，以AhaCreator为例，一个运营人员配合AI每月可完成500+达人合作项目，传统模式每人每月约完成50个，这意味着同样的人力投入，AhaCreator可以支撑10倍以上的业务规模，且随着数据积累，效率存在进一步提升空间。

　　（三）行业落地分化明显，呈现梯度渗透特征。受数据积累、智能化基础、场景适配度等因素影响，各行业智能原生发展进度差异显著，形成明显的分层、梯度发展格局。互联网、金融、娱乐、软件服务、内容创作等数据密集型行业，智能原生企业发展较快，渗透率最高。如基础模型领域，深度求索搭建全栈自研大模型体系，产品与服务完全依托原生推理架构。民生医疗赛道，兰丁股份打造AI数字病理诊断原生平台，AI承担细胞识别、初筛全核心流程，单日样本处理量为传统人工模式的30倍，服务全国两千余家医疗机构并出海十余国。制造业、智能硬件等领域，由于整体智能化水平相对滞后，AI规模化落地应用存在距离，仍处于小范围试点阶段。联想集团报告显示，从行业分布看，2025年金融行业处于四级（智能运营）和五级（AI原生）阶段的企业占比高达49%，而制造业则相对滞后、略低于行业均值。

　　（四）资本市场高度聚焦，赛道投融资热度高涨。近年来全球智能原生创业项目快速增长。2026年第二季度中旬，全球AI独角兽俱乐部的总市值已突破1.5万亿美元，估值前十的企业合计总市值超过1.2万亿美元，其中Anthropic、OpenAI和xAI三家智能原生企业合计占据TOP10约85%的份额。其中，创办于2021年的大模型公司Anthropic，仅用五年时间完成跨越式发展，今年6月估值达到9650亿美元，超越OpenAI（8520亿美元）登顶全球AI原生初创企业估值榜首。传统创投估值逻辑被持续打破，AI原生企业展现出极强的资本吸引力，初创企业无需成熟产品与用户体量即可获得高额融资。如，Thinking Machines Lab，在成立仅七个月、未落地正式产品、无实际用户的情况下，仍完成20亿美元种子轮融资，投后估值达120亿美元。Gartner预测，到2026年全球75%的新增风险投资将流向智能原生企业。

　　三、趋势展望

　　（一）智能原生企业有望成为经济增长新支柱。智能原生企业通过重构生产运营与决策逻辑，突破传统生产方式的效率，在规模、营收、创新和影响力等方面，将全面超越未完成AI转型的传统企业，成为驱动智能经济高质量发展的核心增量。凯捷研究院2026年指出，搭建全栈智能原生架构的企业，全要素生产率较传统数字化转型企业提升超25%。从产业渗透趋势来看，Gartner预测，2025年全球基于智能原生平台构建的企业新应用占比不足10%，2028年将攀升至60%，至2030年，全球40%的企业应用将稳定运行于AI原生平台体系。长期来看，智能原生市场主体持续扩容，国际数据公司（IDC）预测，到2030年，智能原生企业在全球新增企业中占比将突破50%。麦肯锡全球研究院测算，到2030年生成式AI每年可为全球经济贡献2.6万亿至4.4万亿美元价值，其中超六成将由原生架构的产品与服务创造，原生模式是AI经济价值释放的核心载体。

　　（二）组织形态持续迭代，向扁平化、自进化智能体网络演进。企业组织架构加速扁平化，智能原生企业运用AI重组中层架构，管理层级从7-8级降至2-3级，中层管理者的职能加快被AI替代，“链主”企业与大量“一人公司”形成共生关系。到2026年，Gartner预测20%的组织将利用AI扁平化组织结构，消除超过50%的中层管理岗位。到2027年，麦肯锡预测，全球60%的中层管理岗位将被AI或组织扁平化取代。生态型组织将成为主流，到2035年，企业将彻底重构为“人+智能体+机器人”深度协同的新型组织形态，世界经济论坛（WEF）报告预测，70%以上的大型企业将重构为智能体驱动的网络组织，人类专注创新，智能体与机器人负责执行与决策。

　　（三）智能成为新生产要素，就业替代和创造效应并存。智能经济时代，人工智能成为具备自主感知、智能决策、自动执行、持续迭代能力的全新核心生产要素。世界经济论坛预测，到2030年，头部领先企业将代理式人工智能（Agentic AI）应用到核心运营场景，代理式人工智能从“辅助工具”演进为“新的生产要素”。智能原生企业重塑就业格局，人工智能对就业的替代效应与创造效应同时存在。世界经济论坛（WEF）在《2025年未来就业报告》预测，2025至2030年间，全球劳动力市场将经历22％的结构性变革，9200万个工作岗位将被替代，但同时会涌现1.7亿个新职位，净增长7800万个就业机会。值得注意的是，若AI发展出完全自主能力，或在不创造新劳动力需求的前提下实现生产力的跨越式提升，引发大规模、长期性的结构性失业风险。

　　作者信息

　　张  舒，中国工业互联网研究院政策研究所工程师，经济学博士，研究方向为工业互联网、数智化转型、智能经济等相关领域。参与10余项省部级重点课题，形成工业互联网、数字化转型领域报告、白皮书等成果十余项，支撑工业互联网、数字化转型领域多项重大政策文件研究编制。

　　金永花，中国工业互联网研究院政策研究所，正高级研究员，经济学博士，研究方向为智能经济、数字化转型、产业链供应链、安全应急产业等，工业和信息化部安全应急装备标准化工作组委员，发表论文30余篇，完成8部专著和合著，牵头20余项部省级课题，参与多项国家重大政策文件起草。

　　张  义，中国工业互联网研究院政策研究所所长、正高级工程师、系统分析师。主持多项自然基金委课题、重点研发计划和工信部高质量专项，支撑工业互联网和人工智能领域多项重大政策文件编制。在人工智能产业、工业互联网、大数据等方面具有丰富的研究经验。

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