過去一年，企業(yè)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(tǒng)、探索AI Agent，AI從“新技術”變成了“業(yè)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(wěn)。

越來越多企業(yè)在實際部署中遇到同樣的問題：數(shù)據(jù)分散，難以統(tǒng)一調(diào)用；系統(tǒng)之間耦合復雜，開發(fā)周期被拉長；智能應用建成后，難以實時響應業(yè)務變化。大模型本身并不是瓶頸，真正的問題在于——企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎設施，尚未準備好承接AI能力的落地。

數(shù)據(jù)庫是信息系統(tǒng)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理很成熟，但面對向量、非結(jié)構(gòu)化文本、多模態(tài)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(shù)據(jù)庫”這個概念被提出——指的是原生支持AI負載的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，可以同時處理事務型數(shù)據(jù)、分析型數(shù)據(jù)與AI需要的高維向量和非結(jié)構(gòu)化信息，在一個平臺上完成數(shù)據(jù)的存儲、查詢、檢索、生成與推理調(diào)用。

那么，什么是AI Ready數(shù)據(jù)庫，它應該具備哪些能力，業(yè)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(shù)據(jù)庫之前，我們有必要簡單回顧一下數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程，試圖從歷史的軌跡中，找到一點產(chǎn)業(yè)演進的邏輯。

技術的每一次躍遷，背后往往是計算范式與業(yè)務需求的雙重驅(qū)動。數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展正是如此：從最初的事務系統(tǒng)，到后來的分析引擎，再到如今的云原生架構(gòu)，每一代數(shù)據(jù)庫的興起，都是對企業(yè)數(shù)據(jù)處理方式的一次重塑。大體上，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的核心任務是“記賬”——以高可靠、高一致的方式記錄業(yè)務操作。以Oracle、MySQL為代表的關系型數(shù)據(jù)庫在這一階段迅速普及，成為企業(yè)ERP、CRM、支付系統(tǒng)等關鍵應用的中樞。

這一時期的數(shù)據(jù)庫強調(diào)：

事務性強一致：確保數(shù)據(jù)不丟、不亂序；

高并發(fā)處理能力：支撐日常大規(guī)模業(yè)務流轉(zhuǎn)；

穩(wěn)定性與容錯能力：應對系統(tǒng)長時間在線運行需求。

數(shù)據(jù)庫，是企業(yè)的“賬本”和“憑證”。

☆第二階段：OLAP時代——數(shù)據(jù)開始“說話”

隨著業(yè)務復雜度和數(shù)據(jù)規(guī)模迅速增長，企業(yè)開始從“記錄數(shù)據(jù)”向“理解數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫開始承擔起離線分析、數(shù)據(jù)洞察與決策支持的角色。

這類系統(tǒng)強調(diào)：

海量數(shù)據(jù)處理能力：TB甚至PB級數(shù)據(jù)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(tǒng)：為管理層提供業(yè)務洞察。

數(shù)據(jù)庫，從業(yè)務系統(tǒng)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(shù)據(jù)無處不在

進入云計算與分布式系統(tǒng)成熟期，數(shù)據(jù)庫進入云原生階段。數(shù)據(jù)不再局限于單一系統(tǒng)中運行，而是呈現(xiàn)出高度流動、分布與異構(gòu)的狀態(tài)。企業(yè)希望系統(tǒng)不僅能存、能算，還能在多云之間彈性調(diào)度、隨需擴縮，并在一體化架構(gòu)中同時支撐事務與分析負載。

新一代數(shù)據(jù)庫玩家如OceanBase、Snowflake、Databricks等紛紛提出：

HTAP（混合事務+分析）能力：統(tǒng)一處理TP+AP負載；

Serverless架構(gòu)：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(yè)的業(yè)務連續(xù)性需求。

此時的數(shù)據(jù)庫，開始從“單一用途工具”向“統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺”演進。

然而，盡管技術持續(xù)進化，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的核心邏輯依然圍繞“存儲”和“管理”數(shù)據(jù)展開。但隨著AI的到來，這一切正在被徹底顛覆：數(shù)據(jù)庫正從“看懂數(shù)據(jù)”走向“參與智能”。

這將是數(shù)據(jù)庫歷史上的又一次范式級躍遷——AI Ready數(shù)據(jù)庫，應運而生。

什么是AI Ready數(shù)據(jù)庫？

人工智能已經(jīng)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(yè)的各類業(yè)務場景中。無論是RAG應用、推薦系統(tǒng)，還是企業(yè)級Agent，AI的“用武之地”越來越多，但一個關鍵瓶頸卻愈發(fā)明顯：數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，還依賴足夠聰明的數(shù)據(jù)基礎設施。現(xiàn)實中，企業(yè)在部署AI項目的過程中普遍面臨以下四大痛點：

☆癥結(jié)一：數(shù)據(jù)割裂，應用成本高企

企業(yè)的數(shù)據(jù)往往分布在關系型數(shù)據(jù)庫、文檔系統(tǒng)、圖數(shù)據(jù)庫和新興的向量數(shù)據(jù)庫中，結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和語義向量彼此分離，開發(fā)團隊不得不搭建冗長的數(shù)據(jù)通道，導致系統(tǒng)耦合度高、維護成本極大。

☆癥結(jié)二：架構(gòu)堆疊，響應遲滯

從數(shù)據(jù)存儲到特征提取、再到召回與生成，企業(yè)往往要串聯(lián)多個系統(tǒng)：關系數(shù)據(jù)庫+ETL工具+檢索引擎+向量數(shù)據(jù)庫+大模型平臺。每多一環(huán)，響應速度就慢一分，最終形成“數(shù)據(jù)冗余+智能延遲”的瓶頸鏈條。

☆癥結(jié)三：智能缺位，業(yè)務無法閉環(huán)

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(tǒng)無法直接作用于主業(yè)務數(shù)據(jù)，導致生成結(jié)果“虛空”，很難真正嵌入核心流程中。

☆癥結(jié)四：系統(tǒng)“爆炸”，難以治理

為滿足AI應用需要，不少企業(yè)“東拼西湊”多個系統(tǒng)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(yè)務場景中，容災、同步、權(quán)限控制都變得極為復雜。

面對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)迫切需要一種為AI應用場景而設計的數(shù)據(jù)庫，不僅具備傳統(tǒng)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(shù)據(jù)庫的使命。它不是數(shù)據(jù)庫的“加強版”，而是數(shù)據(jù)庫的“再定義”。

一個真正AI Ready的數(shù)據(jù)庫，應具備以下五項核心能力：

①一體化架構(gòu)：TP/AP/AI三位一體

統(tǒng)一架構(gòu)中原生支持事務處理、實時分析與AI工作負載，避免系統(tǒng)分裂與數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)生成到智能應用的全鏈路閉環(huán)。

②多模向量融合：支持結(jié)構(gòu)化+非結(jié)構(gòu)化+向量數(shù)據(jù)

原生融合文本、圖片、向量、JSON等多模態(tài)數(shù)據(jù)格式，構(gòu)建統(tǒng)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(shù)據(jù)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(gòu)建RAG應用，跳過傳統(tǒng)AI開發(fā)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(tǒng)一架構(gòu)與原生向量支持，AI分析可直接基于最新事務數(shù)據(jù)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(huán)境，實現(xiàn)分鐘級故障切換、異地多活部署，是AI業(yè)務全球化與持續(xù)可用的保障底座。

簡而言之：AI Ready數(shù)據(jù)庫，不在只是數(shù)據(jù)的容器，而是企業(yè)的“數(shù)據(jù)智能操作系統(tǒng)”。在AI從概念走向系統(tǒng)落地的過程中，它既是中樞，也是引擎。

以上，是AI Ready數(shù)據(jù)庫的一些核心特點。那么，業(yè)界有這樣的數(shù)據(jù)庫么，發(fā)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(shù)數(shù)據(jù)庫“支持AI”只是停留在兼容向量數(shù)據(jù)、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(gòu)上就為AI重構(gòu)了一整套數(shù)據(jù)系統(tǒng)。最近，OceanBase宣布其云數(shù)據(jù)庫OB Cloud率先實現(xiàn)了AI能力的開發(fā)部署與生態(tài)集成，并在行業(yè)數(shù)十家企業(yè)落地驗證。

OceanBase正在全面擁抱AI時代，致力構(gòu)建DataxAI能力，面向AI時代推動一體化數(shù)據(jù)庫向一體化數(shù)據(jù)底座的戰(zhàn)略演進。此次OB Cloud的AI化升級，被視為OceanBase AI戰(zhàn)略落地的第一步。

正如OceanBase副總裁尹博學所言，“云數(shù)據(jù)庫與AI天然契合”。正是這種契合促使OB Cloud率先從“數(shù)據(jù)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(gòu)設計、核心能力、生態(tài)拓展到真實案例，系統(tǒng)解析OB Cloud是如何成為AI Ready數(shù)據(jù)庫的代表樣本。

☆一體化架構(gòu)：TP/AP/AI“三合一”的生產(chǎn)引擎

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)常常被人為割裂為事務型數(shù)據(jù)庫（TP）、分析型數(shù)據(jù)庫（AP）和AI工作負載獨立系統(tǒng)。數(shù)據(jù)在不同平臺之間反復同步、清洗、轉(zhuǎn)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(gòu)，實現(xiàn)一套系統(tǒng)支持三類負載：

事務處理（TP）：服務高并發(fā)核心業(yè)務場景；

實時分析（AP）：直接作用于熱數(shù)據(jù)進行分析；

AI應用（AI）：在同一數(shù)據(jù)底座上進行智能檢索與生成。

這一架構(gòu)不僅降低了系統(tǒng)耦合度，也讓數(shù)據(jù)處理流程從“生產(chǎn)→遷移→調(diào)用”變成“一體流轉(zhuǎn)、實時智能”，大大提升了AI系統(tǒng)的響應效率與開發(fā)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(nèi)核層面實現(xiàn)了原生的多模向量融合能力。例如，其可實現(xiàn)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(zhì)量，還為多模態(tài)AI應用（如圖文搜索、知識問答、推薦系統(tǒng)）提供了堅實的數(shù)據(jù)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(yè)部署智能問答系統(tǒng)（RAG）的門檻，OB Cloud上線了OceanBase推出的PowerRAG平臺，可一站式實現(xiàn)：

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(gòu)建

4. 精排與大模型集成

5. 構(gòu)建對話式問答接口

企業(yè)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(gòu)建RAG系統(tǒng)，支持客服助手、知識庫問答、營銷助手等場景。

此外，在AI生態(tài)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(tài)。例如，目前已接入60+AI開發(fā)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(xié)議MCP，與阿里云、華為云、AWS、Google Cloud等主流云平臺深度適配；構(gòu)建了跨云分鐘級災備能力，在多云環(huán)境下保障AI系統(tǒng)的高可用與業(yè)務連續(xù)性。

這意味著，OB Cloud既能作為AI能力的“載體”，也能作為企業(yè)AI戰(zhàn)略落地的“加速器”。

需要指出的是，OceanBase的一系列技術產(chǎn)品，已經(jīng)走入真實的生產(chǎn)環(huán)境，并實現(xiàn)大量的應用落地。據(jù)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(yè)的數(shù)十家頭部企業(yè)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(yè)的數(shù)字化服務商，服務大量門店。面對零售業(yè)務日益復雜的知識體系和服務響應壓力，他們借助OB Cloud構(gòu)建了一套AI原生的“企業(yè)知識中樞”。

該應用，有多個亮點，例如：構(gòu)建“伯俊AI通識小助手”；實現(xiàn)商品/用戶標簽自動映射、查詢秒級響應、庫存調(diào)度分鐘級響應，形成AI驅(qū)動的運營閉環(huán)等。伯俊科技的案例證明：AI Ready數(shù)據(jù)庫不只是“技術升級”，而是業(yè)務流程中“智能閉環(huán)”的關鍵推動者。

總結(jié)來看，OB Cloud不僅提供了AI Ready數(shù)據(jù)庫的全部核心能力——一體化架構(gòu)、多模融合、AI原生服務與生態(tài)適配，還通過像伯俊科技這樣的實戰(zhàn)案例，驗證了其技術理念的可用性與商業(yè)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(chǎn)工具鏈。

我們站在一個新時代的門口

當然，AI Ready數(shù)據(jù)庫的進化之路，才剛剛開始。例如，面向GPU的優(yōu)化依然有大量工作需要做。

過去幾十年，數(shù)據(jù)庫的每次進化，都是為了更貼近“真實世界的數(shù)據(jù)形態(tài)”與“當前主流的計算范式”。

當前主流數(shù)據(jù)庫大多以CPU為主要執(zhí)行環(huán)境，適用于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(tài)數(shù)據(jù)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(guī)模召回與高并發(fā)推理場景中，GPU幾乎是唯一的可行解。因此，AI Ready數(shù)據(jù)庫的未來趨勢，正是從“兼容GPU”到“原生支持GPU調(diào)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(shù)據(jù)庫調(diào)度器直接協(xié)調(diào)CPU/GPU資源；構(gòu)建支持GPU的執(zhí)行引擎、緩存體系與內(nèi)存管理機制；數(shù)據(jù)庫與模型運行時“耦合”在統(tǒng)一平臺，實現(xiàn)AI檢索與生成真正一體化等。

這一演進的意義在于，數(shù)據(jù)庫不僅能“儲備知識”，還能“激發(fā)智能”——成為承載AI Agent、語義引擎、交互系統(tǒng)等新型AI應用的“智能引擎層”。

如果說技術優(yōu)化解決的是“如何跑得更快”，那么生態(tài)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(zhàn)，而是需要完整、開放、協(xié)同的生態(tài)體系。AI Ready數(shù)據(jù)庫的價值，也正在于其生態(tài)整合能力，體現(xiàn)為四大方向：

1. 連接AI開發(fā)工具鏈，打通上下游工程流

以OB Cloud為例，已經(jīng)實現(xiàn)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(fā)框架與模型接入標準（MCP協(xié)議），使得開發(fā)者無需重構(gòu)系統(tǒng)，即可構(gòu)建、測試、部署基于數(shù)據(jù)庫的AI應用。

2. 支撐企業(yè)級Agent系統(tǒng)的“中臺化落地”

智能體的發(fā)展正從“單點探索”走向“業(yè)務接入”，而這需要一個統(tǒng)一、可靠、可編排的數(shù)據(jù)底座。數(shù)據(jù)庫通過原生向量搜索、上下文感知、權(quán)限控制等能力，成為企業(yè)Agent系統(tǒng)的數(shù)據(jù)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(tài)形成與標準化

當數(shù)據(jù)庫內(nèi)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(xiàn)的AI能力，開始下沉為“數(shù)據(jù)庫即服務”。這將催生出一批面向中小企業(yè)、特定垂直領域的“低代碼AI服務商”，重構(gòu)AI SaaS格局。

4. 構(gòu)建可信AI基礎，帶動數(shù)據(jù)合規(guī)與智能治理體系建立

數(shù)據(jù)庫天然掌控數(shù)據(jù)權(quán)限、訪問控制、審計追蹤等機制。未來，AI Ready數(shù)據(jù)庫將承擔起AI治理中的數(shù)據(jù)安全與模型可控責任，支持模型調(diào)用追蹤、輸入輸出歸檔、權(quán)限隔離等治理能力，推動企業(yè)構(gòu)建合規(guī)、安全、可監(jiān)管的AI系統(tǒng)。

大模型不是萬能鑰匙，AI真正的門檻在系統(tǒng)深處——數(shù)據(jù)能否流動、理解、被即時調(diào)用。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，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(shù)據(jù)開始驅(qū)動智能、架構(gòu)主動服務業(yè)務，企業(yè)的技術棧也將隨之重構(gòu)。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。