需要明确的是，AI-Native并非一个非黑即白的绝对状态，而是一个标志着应用系统智能水平高低的频谱。一个真正的AI-Native应用，其设计与构建应系统性地体现“AI First”的核心理念，并深度融合数据与知识驱动、自学习、统一模型基座、Agentic行动、以及多元算力支撑等一系列关键特征。这些特征共同构成了衡量AI-Native应用成熟度的标尺，后文将依据这些特征的完整度，定义从L0到L5的六个分级，为评估与实践提供清晰的路径指引。
AI-Native技术的核心理念是“AI First”，即从系统设计伊始便将AI作为核心组件，而非在现有系统中后期集成AI技术。这种设计理念体现了AI在整个系统生命周期中的重要性，旨在将AI能力最大化地融入到系统架构、业务流程、数据流转等各个层面。与传统的“Embedding AI”模式相比，AI-Native技术从架构设计到功能实现都围绕人工智能展开，确保每一个业务环节都能最大限度地发挥AI的优势，提供智能化的解决方案。
各业务领域软件产品及云服务的所有生命周期环节，包括产品与功能规格定义，架构设计，研发过程的开发、测试、发布与运维等各阶段，均需优先思考AI可以做什么，不能做什么，哪些核心功能可以由AI提供，哪些不行：比如基于AI的人机交互，基于AI的核心业务逻辑功能实现，基于AI的需求管理、自动化代码开发测试，应用前后台架构与模型基座之间的组合集成，基于AI的最小化产品选型创新验证与逐步改进等；整体系统的工作流程、核心算法及技术架构，均基于AI驱动的理念与洞察，进行必要的优化甚至重构改造；为确保AI能力在AI Native应用发挥预期的作用与价值，系统中的数据处理、模式识别，以及决策制定等都必须持续和自动化迭代。
AI First意味着应用的“AI内置”，同样也代表了一个体系和机制，贯穿各环节、各角色，如果缺少该“内置AI”能力，系统将不复存在。简单来说以往使用AI能力就是简单调用一些AI能力，如API等，但是内建AI不同，它是一个系统也是一个闭环，真正做到“AI无处不在”。AI First同时也意味着AI在研发流程中的「左移」，即在产品设计、功能和架构设计方面思考AI、使用AI，在一个产品idea涌现初期就使用AI。
