人工智能正在重構基礎設施，數據底座作為AI新型基礎設施的重要組成部分，其戰略價值正被逐步認知。當各家大模型的通用能力日益趨同，競爭的焦點正從“誰的模型更強”，轉向“誰能讓AI真正讀懂業務、把價值落到實處”，市場因此正在呼喚全新的“AI數據庫”。

作為國內專注於自主研發的數據庫廠商，隨著AI打開新的大門，我們有機會和海外同行站到同一起跑線上，用我們自己的方式定義和構建AI數據庫的范式。對中國的基礎軟件產業而言，這是一個值得珍視的重要機遇。

AI正重構基礎設施，數據庫將處於核心位置

回望信息技術的發展史，每一次計算范式的躍遷都伴隨著底層基礎設施的重建。當前AI技術的突飛猛進，也在快速推動新型基礎設施的重建。

在這套設施中，除了算力、能源等核心要素，與數據相關的數據庫也必佔據重要位置。

數據庫行業的發展歷史，就是信息技術產業新需求不斷涌現的歷史。個人計算機時代奠定了關系型數據庫，互聯網時代催生了分布式與開源數據庫，移動與雲計算時代重塑了數據存儲與計算方式。每一個時代，數據庫都是不可獲取的核心基礎軟件。

AI時代同樣如此。模型定義了AI的能力邊界，而數據決定了AI的業務價值。通用大模型或許“無所不知”，卻未必懂得“這一家企業”的業務邏輯。讓AI從“什麼都懂一點”走向“真正懂我”，靠的是高質量的數據與上下文。AI落地的“最后一公裡”，本質上是一道數據工程的難題。

AI時代數據庫需要回答新的時代命題

每個時代的數據庫，都是適應時代需求的基礎軟件。AI數據庫應當是數據底座的一次重建，而非對上一個時代產品的簡單修補。AI數據庫絕不是“傳統數據庫再加一個向量插件”那麼簡單，它需要重新回答一個根本問題：在一個由AI驅動的世界裡，數據應當如何被組織、被理解、被調用？

過去幾十年，數據庫服務的一直是人：由人編寫查詢、由人閱讀報表、由人做出決策。而今天，一個深刻的變化正在發生——數據庫第一次迎來非人類的使用者：Agent（智能體）。據業界預測，到2028年，將有約三分之一的企業軟件交互由Agent完成。Agent看待世界的方式，與人截然不同。人習慣於二維表格，而Agent需要的是一個完整的多模態世界。這一點，正是AI數據庫區別於傳統數據庫的根本所在。

Agent的出現意味著數據庫需要原生具備三個關鍵能力：上下文，即精准供給信息，讓智能體答得准﹔規模，即在極低成本下承載千萬級智能體的獨立數據空間﹔進化，即提供安全環境讓智能體持續試錯成長。三者系統性整合，構成了AI原生的數據底座。

與此同時，全球超過八成的數據是文本、圖像、音視頻等非結構化數據，過去因機器難以理解而長期沉睡，人工智能第一次讓它們變得“可計算”，從企業的“邊角料”躍升為核心資產。搜索是智能體天然的行為方式，非結構化數據必須與結構化數據在同一個底座上被統一管理和檢索﹔數據要形成“數據飛輪”，在線實時供給模型、模型驅動智能體，越用越准﹔自然語言成為智能體與數據庫交互的全新入口。

這一切指向一個結論：真正的AI數據庫，必須把多種數據模態統一在同一套引擎中處理。而“湖庫一體”正是能夠支撐這一需求的架構。它並不是簡單地把數據庫和數據湖放在一起，而是AI時代數據底座的一次重構，把數據湖開放、海量存儲的能力，數據庫事務、分析與實時處理的能力，以及AI所需的多模態理解、語義檢索、模型調用等智能數據能力，統一到同一個強一致的數據底座之上，從架構層面消除AI應用落地中的系統復雜性。

重建並非全盤否定。需要重寫的是架構與品類﹔必須被堅守的是工程的底線——一致性、擴展性、可靠性、實時性，在AI時代變得前所未有地重要。

基礎軟件面臨重新定義的重要機遇

數據庫作為我國重點突破的核心基礎軟件，長期被歐美少數企業壟斷。分布式數據庫時代，以OceanBase（海揚數據庫）等為代表的國產自研分布式數據庫開始實現換道超車。2019年和2020年，在被譽為“數據庫領域世界杯”的TPC-C和TPC-H基准測試中，OceanBase兩次封頂世界紀錄，打破了海外壟斷。這些經歷証明，我們完全有能力在基礎軟件賽道上實現突破。

當下AI浪潮正在重構數據庫行業，這次我們有幸站在了和海外科技公司相同的起跑線上。以往國產核心軟件突破難，一個重要原因是只能在別人制定的范式下去尋求破局。而現在，我們有機會在AI數據庫等領域，率先制定新的范式和標准。這意味著，我們第一次有機會從基礎軟件標准的“跟隨者”，成長為“共同定義者”。

從國際到國內，數據庫行業正在形成一個共識：AI時代需要一種新的數據底座。真正的分歧不在於“要不要變”，而在於“怎麼變”。我們認為，AI數據庫必定不是被動適配AI，而是主動重建AI時代的數據底座——以一個“湖庫一體”的AI數據庫，回應Agent、多模數據與更高底線帶來的全新命題。

這並不只是一家企業的技術路線選擇。誰能率先理解AI時代的數據規律，並將其轉化為可用的基礎設施，誰就能實現在基礎軟件領域的自主與領先。（作者系海揚數據庫CEO）