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過去一年，企業對AI的興趣不減。從接入大模型，到部署RAG（檢索增強生成）系統、探索AI Agent，AI從“新技術”變成了“業務工具”的候選項。但一個技術能否真正落地，不取決于愿望強不強，而取決于底層基礎是否足夠穩。
越來越多企業在實際部署中遇到同樣的問題：數據分散，難以統一調用；系統之間耦合復雜，開發周期被拉長；智能應用建成后，難以實時響應業務變化。大模型本身并不是瓶頸，真正的問題在于——企業的數據基礎設施，尚未準備好承接AI能力的落地。
數據庫是信息系統的核心基礎設施，但在AI到來之前，它主要服務于事務處理和報表分析。這套能力對結構化數據處理很成熟，但面對向量、非結構化文本、多模態檢索，以及大模型交互式應用的需求時，力有不逮。
于是，“AI Ready數據庫”這個概念被提出——指的是原生支持AI負載的數據庫系統，可以同時處理事務型數據、分析型數據與AI需要的高維向量和非結構化信息，在一個平臺上完成數據的存儲、查詢、檢索、生成與推理調用。
那么，什么是AI Ready數據庫，它應該具備哪些能力，業界有哪些典型廠商？接下來，我們嘗試來回答一下這些問題。
從歷史的演進中，去尋找前進的方向
以史為鑒，可以知興替。在分析AI Ready數據庫之前，我們有必要簡單回顧一下數據庫的發展歷程，試圖從歷史的軌跡中，找到一點產業演進的邏輯。
技術的每一次躍遷，背后往往是計算范式與業務需求的雙重驅動。數據庫技術的發展正是如此：從最初的事務系統，到后來的分析引擎，再到如今的云原生架構，每一代數據庫的興起，都是對企業數據處理方式的一次重塑。大體上，數據庫走過了以下幾個階段：
☆第一階段：OLTP時代——記錄一切事務
在信息化初期，數據庫的核心任務是“記賬”——以高可靠、高一致的方式記錄業務操作。以Oracle、MySQL為代表的關系型數據庫在這一階段迅速普及，成為企業ERP、CRM、支付系統等關鍵應用的中樞。
這一時期的數據庫強調：
事務性強一致：確保數據不丟、不亂序；
高并發處理能力：支撐日常大規模業務流轉；
穩定性與容錯能力：應對系統長時間在線運行需求。
數據庫，是企業的“賬本”和“憑證”。
☆第二階段：OLAP時代——數據開始“說話”
隨著業務復雜度和數據規模迅速增長，企業開始從“記錄數據”向“理解數據”轉變，數據倉庫、報表分析成為新需求。在這一階段，Hadoop、Hive、ClickHouse等技術體系崛起，數據庫開始承擔起離線分析、數據洞察與決策支持的角色。
這類系統強調：
海量數據處理能力：TB甚至PB級數據處理；
批處理與并行計算：適合離線指標計算、趨勢分析；
支持BI工具與可視化系統：為管理層提供業務洞察。
數據庫，從業務系統的“流水賬”，進化為管理決策的“參謀官”。
☆第三階段：云原生時代——數據無處不在
進入云計算與分布式系統成熟期，數據庫進入云原生階段。數據不再局限于單一系統中運行，而是呈現出高度流動、分布與異構的狀態。企業希望系統不僅能存、能算，還能在多云之間彈性調度、隨需擴縮，并在一體化架構中同時支撐事務與分析負載。
新一代數據庫玩家如OceanBase、Snowflake、Databricks等紛紛提出：
HTAP（混合事務+分析）能力：統一處理TP+AP負載；
Serverless架構：按需計費、自動擴縮；
多云適配與全球部署能力：支持全球化企業的業務連續性需求。
此時的數據庫，開始從“單一用途工具”向“統一數據平臺”演進。
然而，盡管技術持續進化，傳統數據庫的核心邏輯依然圍繞“存儲”和“管理”數據展開。但隨著AI的到來，這一切正在被徹底顛覆：數據庫正從“看懂數據”走向“參與智能”。
這將是數據庫歷史上的又一次范式級躍遷——AI Ready數據庫，應運而生。
什么是AI Ready數據庫？
人工智能已經不再只是科研實驗室的高冷寵兒，而正以前所未有的速度“下沉”到企業的各類業務場景中。無論是RAG應用、推薦系統，還是企業級Agent，AI的“用武之地”越來越多，但一個關鍵瓶頸卻愈發明顯：數據庫還停留在“存儲信息”，卻無法參與“生成與洞察”。
大模型和AI能力的進步，不僅需要強算力和大數據，還依賴足夠聰明的數據基礎設施。現實中，企業在部署AI項目的過程中普遍面臨以下四大痛點：
☆癥結一：數據割裂，應用成本高企
企業的數據往往分布在關系型數據庫、文檔系統、圖數據庫和新興的向量數據庫中，結構化、非結構化和語義向量彼此分離，開發團隊不得不搭建冗長的數據通道，導致系統耦合度高、維護成本極大。
☆癥結二：架構堆疊，響應遲滯
從數據存儲到特征提取、再到召回與生成，企業往往要串聯多個系統：關系數據庫+ETL工具+檢索引擎+向量數據庫+大模型平臺。每多一環，響應速度就慢一分，最終形成“數據冗余+智能延遲”的瓶頸鏈條。
☆癥結三：智能缺位，業務無法閉環
傳統數據庫只負責存和查，不理解上下文，不支持語義推理，也不具備實時智能推薦能力。AI系統無法直接作用于主業務數據，導致生成結果“虛空”，很難真正嵌入核心流程中。
☆癥結四：系統“爆炸”，難以治理
為滿足AI應用需要，不少企業“東拼西湊”多個系統棧，最終導致部署變慢、成本升高、版本管理困難、安全隱患提升。尤其是在多云或全球業務場景中，容災、同步、權限控制都變得極為復雜。
面對這些挑戰，企業迫切需要一種為AI應用場景而設計的數據庫，不僅具備傳統的事務與分析能力，更要兼具智能理解、多模支持、實時反饋和彈性擴展能力。
這就是AI Ready數據庫的使命。它不是數據庫的“加強版”，而是數據庫的“再定義”。
一個真正AI Ready的數據庫，應具備以下五項核心能力：
①一體化架構：TP/AP/AI三位一體
統一架構中原生支持事務處理、實時分析與AI工作負載，避免系統分裂與數據孤島，實現從數據生成到智能應用的全鏈路閉環。
②多模向量融合：支持結構化+非結構化+向量數據
原生融合文本、圖片、向量、JSON等多模態數據格式，構建統一索引與查詢機制，支撐RAG、推薦、問答、圖像檢索等多類AI應用。
③原生AI服務能力：RAG平臺+LLM無縫接入
數據庫自身具備文檔解析、切片召回、模型對接等功能，可開箱即用構建RAG應用，跳過傳統AI開發中繁瑣的組件集成。
④智能實時性：從“存之后查”到“存即用”
得益于統一架構與原生向量支持，AI分析可直接基于最新事務數據完成召回與推理，徹底打破“ETL→批處理→智能輸出”的舊路徑。
⑤多云彈性與韌性：支撐跨地域、跨平臺部署
支持主流公有云環境，實現分鐘級故障切換、異地多活部署，是AI業務全球化與持續可用的保障底座。
簡而言之：AI Ready數據庫，不在只是數據的容器，而是企業的“數據智能操作系統”。在AI從概念走向系統落地的過程中，它既是中樞，也是引擎。
以上，是AI Ready數據庫的一些核心特點。那么，業界有這樣的數據庫么，發展到哪一步了？接下來，讓我們看一個樣本——OceanBase。
OceanBase打了一個樣
過去，大多數數據庫“支持AI”只是停留在兼容向量數據、開放API接口層面。而OceanBase卻走得更遠——它不是為了AI“外掛能力”，而是在底層架構上就為AI重構了一整套數據系統。最近，OceanBase宣布其云數據庫OB Cloud率先實現了AI能力的開發部署與生態集成，并在行業數十家企業落地驗證。
OceanBase正在全面擁抱AI時代，致力構建DataxAI能力，面向AI時代推動一體化數據庫向一體化數據底座的戰略演進。此次OB Cloud的AI化升級，被視為OceanBase AI戰略落地的第一步。
正如OceanBase副總裁尹博學所言，“云數據庫與AI天然契合”。正是這種契合促使OB Cloud率先從“數據存儲”向“智能引擎”躍升。但關鍵前提是，這朵“云”本身必須是智能就緒的。
以下，我們從架構設計、核心能力、生態拓展到真實案例，系統解析OB Cloud是如何成為AI Ready數據庫的代表樣本。
☆一體化架構：TP/AP/AI“三合一”的生產引擎
傳統的數據庫系統常常被人為割裂為事務型數據庫（TP）、分析型數據庫（AP）和AI工作負載獨立系統。數據在不同平臺之間反復同步、清洗、轉碼，導致工程復雜、性能瓶頸、成本高昂。
OB Cloud的做法是打破這種割裂，通過原生一體化架構，實現一套系統支持三類負載：
事務處理（TP）：服務高并發核心業務場景；
實時分析（AP）：直接作用于熱數據進行分析；
AI應用（AI）：在同一數據底座上進行智能檢索與生成。
這一架構不僅降低了系統耦合度，也讓數據處理流程從“生產→遷移→調用”變成“一體流轉、實時智能”，大大提升了AI系統的響應效率與開發敏捷性。
☆多模向量融合：AI檢索的新標準
OB Cloud對AI場景的支持遠不止“接入向量庫”那么簡單，它在內核層面實現了原生的多模向量融合能力。例如，其可實現向量檢索，支持高維語義向量的快速相似度查找等。
在技術層面，OceanBase的一個亮點是HNSW+BQ算法組融合。這種融合不僅提升了模型召回質量，還為多模態AI應用（如圖文搜索、知識問答、推薦系統）提供了堅實的數據支撐。這一算法突破在OB Cloud也得以應用。
☆PowerRAG平臺：RAG應用一站式上線
為了降低企業部署智能問答系統（RAG）的門檻，OB Cloud上線了OceanBase推出的PowerRAG平臺，可一站式實現：
1. 文檔上傳
2. 智能解析與知識切片
3. 自動向量化與索引構建
4. 精排與大模型集成
5. 構建對話式問答接口
企業無需掌握復雜的技術棧組合（如LangChain+FAISS+LLM API+UI框架），只需上傳文檔，即可構建RAG系統，支持客服助手、知識庫問答、營銷助手等場景。
此外，在AI生態高度分散的背景下，OB Cloud不僅強化自身能力，也積極融入開放生態。例如，目前已接入60+AI開發與應用平臺，包括LangChain、LlamaIndex、Dify、支付寶百寶箱等；支持主流大模型協議MCP，與阿里云、華為云、AWS、Google Cloud等主流云平臺深度適配；構建了跨云分鐘級災備能力，在多云環境下保障AI系統的高可用與業務連續性。
這意味著，OB Cloud既能作為AI能力的“載體”，也能作為企業AI戰略落地的“加速器”。
需要指出的是，OceanBase的一系列技術產品，已經走入真實的生產環境，并實現大量的應用落地。據介紹，目前OB Cloud的AI能力已率先在零售、金融、物流等眾多行業的數十家頭部企業中落地驗證。
接下來，讓我們來看一個典型案例——伯俊科技。
伯俊科技是一家專注于零售行業的數字化服務商，服務大量門店。面對零售業務日益復雜的知識體系和服務響應壓力，他們借助OB Cloud構建了一套AI原生的“企業知識中樞”。
該應用，有多個亮點，例如：構建“伯俊AI通識小助手”；實現商品/用戶標簽自動映射、查詢秒級響應、庫存調度分鐘級響應，形成AI驅動的運營閉環等。伯俊科技的案例證明：AI Ready數據庫不只是“技術升級”，而是業務流程中“智能閉環”的關鍵推動者。
總結來看，OB Cloud不僅提供了AI Ready數據庫的全部核心能力——一體化架構、多模融合、AI原生服務與生態適配，還通過像伯俊科技這樣的實戰案例，驗證了其技術理念的可用性與商業可行性。
它不是“可以支持AI”，而是“正在推進AI真正落地”的生產工具鏈。
我們站在一個新時代的門口
當然，AI Ready數據庫的進化之路，才剛剛開始。例如，面向GPU的優化依然有大量工作需要做。
過去幾十年，數據庫的每次進化，都是為了更貼近“真實世界的數據形態”與“當前主流的計算范式”。
當前主流數據庫大多以CPU為主要執行環境，適用于傳統的結構化數據存儲與處理。但AI工作負載完全不同，其核心在于高維向量的相似度計算、大模型的推理服務、多模態數據的實時交互與生成等。
這些任務在GPU上的效率遠遠高于CPU，尤其在大規模召回與高并發推理場景中，GPU幾乎是唯一的可行解。因此，AI Ready數據庫的未來趨勢，正是從“兼容GPU”到“原生支持GPU調度”，這需要一系列的改變，例如：
將向量召回、模型推理任務下沉至GPU層，由數據庫調度器直接協調CPU/GPU資源；構建支持GPU的執行引擎、緩存體系與內存管理機制；數據庫與模型運行時“耦合”在統一平臺，實現AI檢索與生成真正一體化等。
這一演進的意義在于，數據庫不僅能“儲備知識”，還能“激發智能”——成為承載AI Agent、語義引擎、交互系統等新型AI應用的“智能引擎層”。
如果說技術優化解決的是“如何跑得更快”，那么生態建設解決的就是“要跑向哪里、與誰一起跑”。
AI的落地不可能是孤島作戰，而是需要完整、開放、協同的生態體系。AI Ready數據庫的價值，也正在于其生態整合能力，體現為四大方向：
1. 連接AI開發工具鏈，打通上下游工程流
以OB Cloud為例，已經實現與60余家AI平臺與工具（如LangChain、LlamaIndex、Dify等）深度集成，兼容主流RAG開發框架與模型接入標準（MCP協議），使得開發者無需重構系統，即可構建、測試、部署基于數據庫的AI應用。
2. 支撐企業級Agent系統的“中臺化落地”
智能體的發展正從“單點探索”走向“業務接入”，而這需要一個統一、可靠、可編排的數據底座。數據庫通過原生向量搜索、上下文感知、權限控制等能力，成為企業Agent系統的數據感知中樞，為AI決策提供“上下文+時效性”的保障。
3. 推動AI SaaS生態形成與標準化
當數據庫內嵌AI服務能力（如RAG、語義檢索、實時對話），許多原本只能在平臺層實現的AI能力，開始下沉為“數據庫即服務”。這將催生出一批面向中小企業、特定垂直領域的“低代碼AI服務商”，重構AI SaaS格局。
4. 構建可信AI基礎，帶動數據合規與智能治理體系建立
數據庫天然掌控數據權限、訪問控制、審計追蹤等機制。未來，AI Ready數據庫將承擔起AI治理中的數據安全與模型可控責任，支持模型調用追蹤、輸入輸出歸檔、權限隔離等治理能力，推動企業構建合規、安全、可監管的AI系統。
大模型不是萬能鑰匙，AI真正的門檻在系統深處——數據能否流動、理解、被即時調用。數據庫，這個過去被視為“后臺工具”的基礎設施，正在悄悄成為決定AI能否落地的變量。AI Ready數據庫的出現，不僅是為AI添磚加瓦，還將重塑AI可以站上的那塊地基。當數據開始驅動智能、架構主動服務業務，企業的技術棧也將隨之重構。也許未來的AI時代，不只屬于最先部署模型的公司，還屬于最早打通底座的那一批。
文：一蓑煙雨/?數據猿
責編：凝視深空?/?數據猿
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