這不是數(shù)據(jù)庫與 AI 的簡單疊加，而是更深層次的融合重構(gòu)。數(shù)據(jù)庫的角色正在從被動的數(shù)據(jù)容器轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥闹悄軟Q策引擎。

AI 原生的雙輪驅(qū)動

傳統(tǒng) AI 應用開發(fā)中，數(shù)據(jù)需要從數(shù)據(jù)庫提取，經(jīng)過復雜的 ETL 流程，送入專門的 AI 系統(tǒng)處理，整個過程耗時且復雜。而“AI 原生”數(shù)據(jù)庫直接在數(shù)據(jù)存儲層融入 AI 能力，使系統(tǒng)不僅能存儲和查詢多模態(tài)數(shù)據(jù)，還能直接驅(qū)動智能決策。

阿里云為這種新型數(shù)據(jù)庫定義了四大核心支柱：

• 多模態(tài) AI 數(shù)據(jù)湖庫

• 高效融合搜索能力

• 模型算子化服務

• 面向Agent應用開發(fā)的后端服務

這四大支柱共同構(gòu)建了“AI 就緒”數(shù)據(jù)庫的基礎，為用戶提供更智能、高效、安全的 AI 數(shù)據(jù)底座。

目前，阿里云 PolarDB 的部署規(guī)模已超 300 萬核，覆蓋全球 86 個可用區(qū)，這一龐大的基礎設施網(wǎng)絡為其 AI 原生轉(zhuǎn)型提供了堅實支撐。

AI 數(shù)據(jù)湖庫是此次 PolarDB 革新中的核心組件。它專為實現(xiàn)湖庫一體構(gòu)而設計，通過統(tǒng)一存儲與高效分析能力，無縫融合數(shù)據(jù)湖的靈活性與數(shù)據(jù)倉庫的高性能。這個方案打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島，率先實現(xiàn)全模態(tài)數(shù)據(jù)的一致性與統(tǒng)一存取。

AI 數(shù)據(jù)湖庫提供基于場景的緩存加速，針對不同場景提供 IO 與帶寬加速，確保海量數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)。而多模態(tài)引擎與獨有的 In-DB 模型算子化深度集成，使開發(fā)者能在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接完成語義檢索與推理加工。

模型算子化技術(shù)是阿里云 PolarDB 的另一項重大突破。通過這項技術(shù)，AI 模型能夠像傳統(tǒng) SQL 操作一樣，被直接集成到數(shù)據(jù)庫查詢流程中。

在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，支持庫內(nèi)推理、Agent-Ready 架構(gòu)及 AI 長短時記憶機制，使數(shù)據(jù)庫不僅能存儲和查詢數(shù)據(jù)，更能直接驅(qū)動智能推理與決策。

這種架構(gòu)創(chuàng)新意味著數(shù)據(jù)處理和 AI 推理可以在同一個環(huán)境中完成，消除了數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)間遷移的安全風險和處理延遲。

企業(yè)實踐與行業(yè)落地

AI 原生的 PolarDB 已不是空中樓閣，它正在全球多個行業(yè)的核心系統(tǒng)中落地應用。

理想汽車資深數(shù)據(jù)架構(gòu)師羅斌分享了他們的實踐經(jīng)驗：“PolarDB 面向 AI 設計的眾多能力，如 KVCache、Supabase 等，能夠幫助我們快速進行 AI 場景化應用的開發(fā)�！�

在理想汽車的海量熱數(shù)據(jù)處理、AI 編碼、企業(yè)知識庫高效檢索等場景中，PolarDB 提供了強大的性能支撐與靈活的擴展能力。

度小滿 AI 互娛技術(shù)負責人陸長青則從 AI 情感陪伴這一細分賽道提供了案例。他表示：“借助 PolarDB AI 提供的 KVCache 推理加速、長記憶向量索引和記憶管理解決方案，我們有效提升了情感陪伴 Agent 的記憶檢索召回效率，增強了情感連貫性�！�

更值得注意的是，這些能力顯著降低了 AI 應用的開發(fā)門檻。PolarDB 通過 Supabase 多租、Serverless 封裝提供面向 Agent 應用開發(fā)的一體化服務，加速智能體在垂直行業(yè)的價值探索。

這一系列企業(yè)實踐表明，AI 原生數(shù)據(jù)庫正在從技術(shù)概念轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H生產(chǎn)力。它正在降低企業(yè) AI 應用開發(fā)的技術(shù)門檻，同時提升系統(tǒng)性能和安全性。

參考資料：

http://field.10jqka.com.cn/20260120/c674151972.shtml

https://finance.eastmoney.com/a/202601203624484795.html