夜雨聆风AI原生架构正在成为企业架构领域最热的话题。
Gartner在《2025年十大战略技术趋势》报告中指出：
“AI原生”将成为未来三年企业IT投资的核心方向。
那么问题来了：AI原生这么热，TOGAF 10考这个吗？
这是一个很实际的问题。如果你正在准备TOGAF认证，或者刚考完、正在考虑怎么把TOGAF用到实际工作中，这个答案你肯定想知道。
今天这篇文章，我分三个part把这问题说清楚。
为什么说企业架构的趋势是AI原生？
AI原生架构，到底“原生”在哪里？
TOGAF 10考不考AI原生？
一、为什么说企业架构正在走向AI原生？
因为现在企业做数字化，已经不只是上系统、连流程、建数据平台这么简单了。
过去很多企业架构项目，核心目标是这几个事：
系统别重复建设
数据尽量打通
业务流程尽量顺
技术平台尽量统一
IT投资更可控
这些目标今天当然还重要。
但现在企业面对的新问题，已经变了。
比如：
怎么把大模型接进业务？
AI助手放在哪些岗位最合适？
数据能不能直接喂给模型？
模型输出错了，谁来兜底？
业务流程要不要为了AI重新设计？
原来的应用系统，还适不适合和智能体一起工作？
安全、权限、合规、治理，怎么跟上？
你会发现，这些问题看起来像AI问题，实际上本质上还是架构问题。
因为AI不是一个孤立的小工具。
它一旦进入企业，就会影响：
业务架构
数据架构
应用架构
技术架构
安全治理
组织协同
决策机制
所以企业最终要做的，不是“加一个AI功能”，而是逐步形成一种新的架构方式：
从一开始就按AI会参与业务、参与决策、参与流程来设计企业能力。
这就是“AI原生架构”的核心意思。
不是先有系统，后补AI。
而是从设计之初，就把AI当成企业能力的一部分。
二、AI原生架构，到底“原生”在哪里？
很多人一听“AI原生”，会觉得特别高深。
其实用最简单的话说，就是一句：
企业不是把AI当外挂，而是把AI当底层能力来规划。
这和过去最大的区别在于，AI不再只是一个模型接口，或者一个外挂。
它会变成企业里的新型“能力单元”。
比如：
1. 业务设计变了
过去设计业务流程，主要考虑人、系统、规则。
现在还要考虑AI。
比如一个客服流程，原来是：
客户提问→ 人工判断 → 系统查询 → 人工回复
以后可能变成：
客户提问→ AI先理解意图 → AI调用知识库和系统 → AI给出建议 → 人工确认或直接发送
这不是简单加了个外挂机器人。
这是整个业务处理方式变了。
2. 数据地位更高了
以前很多企业觉得，数据建设重要，但慢慢来。现在不行。
因为AI好不好用，很大程度上取决于数据是否完整、干净、可管理。
没有好的数据基础，AI只会“一本正经地胡说八道”。
所以AI原生架构里，数据不是配角，而是核心资产。
3. 应用边界变了
过去应用系统往往边界清楚：CRM是CRM，ERP是ERP，OA是OA。
但AI进来以后，很多系统之间的交互方式会改变。
用户不一定还按原来的系统入口工作。
他可能通过一个AI助手，就跨多个系统完成任务。
这意味着应用架构要重新思考：
系统还是那些系统，但工作入口、协作方式、能力编排方式都可能重组。
4. 技术底座变了
AI原生架构不只是加一个大模型API。
它往往还涉及：
模型服务管理
向量数据库
知识库体系
智能体编排
提示词管理
模型监控
安全审计
成本控制
这些能力，会慢慢变成企业技术架构的一部分。
三、那TOGAF 10考不考AI原生？
不直接以“AI原生”这个名字来考，但它会考和AI原生相关的东西。
1、先分清两个关键概念
AI 原生：归属Digital Enterprise（数字化企业）系列扩展指南，不是标准核心正文，属于扩展库内容。
官方考纲划分：
核心必考：ADM、四大架构域、内容元模型、治理、企业连续统一体（L1+L2 全覆盖）
扩展指南（数字化 / 敏捷 / 云原生 / AI/IoT）：不纳入 L1 基础级必考范围，仅 L2 情景题会涉及
2、L1 基础级：完全不考 AI 原生
官方 L1 考纲只覆盖TOGAF 核心标准正文，不考核任何系列扩展指南（数字化、AI、云原生、敏捷专题都不考）。
无 AI 原生、认知架构、MLOps、大模型架构相关选择题；
只会出现通用数据架构、传统应用架构基础概念，不涉及 AI 系统设计。
3、L2 鉴定级（情景应用题）：会考
出题形式：8 道大案例情景题，可能会出现数字化转型场景，题干会带 AI / 大模型业务背景，问如何用 TOGAF 适配 AI 系统，本质考通用 ADM 落地思路，不深挖 AI 原生专业细节。
考 AI 相关设问（不考专业 AI 技术），比如可能会考：
ADM 各阶段如何识别 AI 业务价值流（Phase B 业务架构）
AI 训练 / 推理数据该建立哪些数据制品、数据治理要点（Phase C 数据架构）
AI 模型服务化、MLOps 流水线归属于应用 / 技术架构如何划分（Phase C/D）
AI 系统的架构合规、伦理约束、风险治理怎么落地
边界：不会单独出一道题专门考“AI 原生架构”，不会深究大模型、向量库、算力集群这类纯 AI 技术，只考 TOGAF 框架如何承接 AI 系统。
简单总结：备考不用死记 AI 原生专业术语，但掌握 TOGAF 框架适配 AI 场景的思路，能大幅提升 L2 案例题答题准确率；同时 AI 原生是当下企业落地架构的主流方向，持证后做数字化项目必须掌握这套适配逻辑。
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