尽管前景广阔，但将AI原生转化为现实生产力时，产业界仍面临着一系列挑战，四对关系横亘在AI原生的理想与现实之间。
（一）高预期 vs. 低ROI，付费意愿的“冰与火之歌”
这是当前AI原生落地最直接、最普遍的障碍。大模型的爆火点燃了几乎所有企业的热情，但这种热情正在被商业现实的冷水浇灌。首先是预期落差，“感兴趣的客户很多，尝试的客户不少，真正落地的却只有中间一小点。”究其原因，当前AI应用大多集中在辅助性、边缘性的管理支持环节，虽然能提升一定效率，但并未触及企业核心价值链。企业更期待AI能在流程控制、研发创新等环节带来实质性的生产力跃迁，而这正是当前技术最难啃的硬骨头。这种“理想丰满、现实骨感”的落差，导致许多企业在初步试用后热度反而下降，甚至将AI项目视为昂贵的“玩具”。其次是定价困境。国内用户对软件的付费习惯，尤其是SaaS服务的低付费意愿，给AI原生应用的商业化带来了巨大压力。某行业用户面对千万级的私有化部署报价后，直接选择放弃，转而寻求基于开源模型进行低效但廉价的自研。更有甚者，当一款19元的个人版AI文档工具已经能满足大部分日常需求时，企业决策者很难有动力去批准一笔数十万乃至上百万的SaaS订阅费用。
（二）模型万能论 vs. 工程现实，被忽视的“冰山之下”
业界普遍存在一种误解，认为拥有一个强大的大模型就等于拥有了解决一切问题的银弹，用户更是期待AI能一步到位地解决复杂问题。然而，现实是“残酷”的，AI系统不是只有大模型，它是个金字塔，下面是大量的支撑能力。首先是如何认识AI落地的“二八定律”。大模型本身的能力可能只占到最终AI应用价值的20%，而剩下80%的价值，来源于提示词工程、知识库构建、Agent编排、安全与合规兜底等一系列复杂的系统工程。因此落地隐性成本是不能忽略的。一个典型的案例是，某银行在接入大模型后发现，为了保障业务的基本可用性，必须额外投入巨资采购和部署向量数据库、实时通信模块、内容审核系统等一系列配套设施，最终的落地成本远超最初对模型本身的预算。其次是如何弥补工程化能力的缺失。当前，国内市场极度缺乏能够提供一站式、专业化AI原生解决方案的服务商。与PC时代的IBM、Oracle等能为企业提供从战略咨询到系统集成的“交钥匙”服务不同，AI时代的原生应用专业服务生态尚未形成。特别是原生应用工具链标准化缺失导致集成成本激增、高度依赖专家经验、方案碎片化，影响AI原生应用规模化落地进程。
（三）数据驱动 vs. 数据贫瘠，应用无源之水的困境
AI原生的核心是数据驱动，但我国在“数据燃料”的供给上面临着严峻挑战，这已成为制约产业发展的核心瓶颈。首先，数据资产化程度低。许多领域甚至连基本的数据资产数字化都未完成。大量的知识、经验和流程数据，仍以纸质文档、邮件附件、个人电脑文件的形式沉睡着，无法被AI系统有效利用。其次，数据孤岛带来流通壁垒。数据孤岛现象根深蒂固，跨部门、跨系统的数据融合极为困难。在更宏观的层面，行业间的数据共享机制尚未建立，公共数据的授权运营仍处于早期探索阶段。这些流通壁垒，极大地限制了AI模型获取跨领域知识、提升泛化能力的可能性。
（四）技术创新 vs. 安全伦理，自主智能的“达摩克利斯之剑”
AI原生应用的自主性带来了前所未有的机遇，也伴随着难以预测的风险。安全与伦理问题，正成为悬在AI原生发展头顶的“达摩克利斯之剑”。除了需要应对生成式AI带来的新型安全威胁，还有两方面安全风险需要关注。一是Agent的不可预测性。随着AI Agent被赋予越来越大的自主决策权（如自主调用API、管理资金、执行任务等），其行为的不可预测性也随之增加，一个错误的决策可能导致较大的经济损失或安全事故。如何为这些强大的数字生命体建立有效的监管框架、设置清晰的行为红线，是整个社会需要共同面对的新课题。二是自主智能对价值对齐的需求更加迫切。大模型在训练过程中不可避免地会习得人类社会存在的偏见与不当价值观。如何确保模型的输出符合社会主流价值观、法律法规和伦理规范，是一个极其复杂且持续性的挑战，需要投入大量资源进行内容审核与伦理审查。
