过去一年，企业对AI的兴趣不减。从接入大模型，到部署RAG（检索增强生成）系统、探索AI Agent，AI从“新技术”变成了“业务工具”的候选项。但一个技术能否真正落地，不取决于愿望强不强，而取决于底层基础是否足够稳。

越来越多企业在实际部署中遇到同样的问题：数据分散，难以统一调用；系统之间耦合复杂，开发周期被拉长；智能应用建成后，难以实时响应业务变化。大模型本身并不是瓶颈，真正的问题在于——企业的数据基础设施，尚未准备好承接AI能力的落地。

数据库是信息系统的核心基础设施，但在AI到来之前，它主要服务于事务处理和报表分析。这套能力对结构化数据处理很成熟，但面对向量、非结构化文本、多模态检索，以及大模型交互式应用的需求时，力有不逮。

于是，“AI Ready数据库”这个概念被提出——指的是原生支持AI负载的数据库系统，可以同时处理事务型数据、分析型数据与AI需要的高维向量和非结构化信息，在一个平台上完成数据的存储、查询、检索、生成与推理调用。

那么，什么是AI Ready数据库，它应该具备哪些能力，业界有哪些典型厂商？接下来，我们尝试来回答一下这些问题。

从历史的演进中，去寻找前进的方向

以史为鉴，可以知兴替。在分析AI Ready数据库之前，我们有必要简单回顾一下数据库的发展历程，试图从历史的轨迹中，找到一点产业演进的逻辑。

技术的每一次跃迁，背后往往是计算范式与业务需求的双重驱动。数据库技术的发展正是如此：从最初的事务系统，到后来的分析引擎，再到如今的云原生架构，每一代数据库的兴起，都是对企业数据处理方式的一次重塑。大体上，数据库走过了以下几个阶段：

☆第一阶段：OLTP时代——记录一切事务

在信息化初期，数据库的核心任务是“记账”——以高可靠、高一致的方式记录业务操作。以Oracle、MySQL为代表的关系型数据库在这一阶段迅速普及，成为企业ERP、CRM、支付系统等关键应用的中枢。

这一时期的数据库强调：

事务性强一致：确保数据不丢、不乱序；

高并发处理能力：支撑日常大规模业务流转；

稳定性与容错能力：应对系统长时间在线运行需求。

数据库，是企业的“账本”和“凭证”。

☆第二阶段：OLAP时代——数据开始“说话”

随着业务复杂度和数据规模迅速增长，企业开始从“记录数据”向“理解数据”转变，数据仓库、报表分析成为新需求。在这一阶段，Hadoop、Hive、ClickHouse等技术体系崛起，数据库开始承担起离线分析、数据洞察与决策支持的角色。

这类系统强调：

海量数据处理能力：TB甚至PB级数据处理；

批处理与并行计算：适合离线指标计算、趋势分析；

支持BI工具与可视化系统：为管理层提供业务洞察。

数据库，从业务系统的“流水账”，进化为管理决策的“参谋官”。

☆第三阶段：云原生时代——数据无处不在

进入云计算与分布式系统成熟期，数据库进入云原生阶段。数据不再局限于单一系统中运行，而是呈现出高度流动、分布与异构的状态。企业希望系统不仅能存、能算，还能在多云之间弹性调度、随需扩缩，并在一体化架构中同时支撑事务与分析负载。

新一代数据库玩家如OceanBase、Snowflake、Databricks等纷纷提出：

HTAP（混合事务+分析）能力：统一处理TP+AP负载；

Serverless架构：按需计费、自动扩缩；

多云适配与全球部署能力：支持全球化企业的业务连续性需求。

此时的数据库，开始从“单一用途工具”向“统一数据平台”演进。

然而，尽管技术持续进化，传统数据库的核心逻辑依然围绕“存储”和“管理”数据展开。但随着AI的到来，这一切正在被彻底颠覆：数据库正从“看懂数据”走向“参与智能”。

这将是数据库历史上的又一次范式级跃迁——AI Ready数据库，应运而生。

什么是AI Ready数据库？

人工智能已经不再只是科研实验室的高冷宠儿，而正以前所未有的速度“下沉”到企业的各类业务场景中。无论是RAG应用、推荐系统，还是企业级Agent，AI的“用武之地”越来越多，但一个关键瓶颈却愈发明显：数据库还停留在“存储信息”，却无法参与“生成与洞察”。

大模型和AI能力的进步，不仅需要强算力和大数据，还依赖足够聪明的数据基础设施。现实中，企业在部署AI项目的过程中普遍面临以下四大痛点：

☆症结一：数据割裂，应用成本高企

企业的数据往往分布在关系型数据库、文档系统、图数据库和新兴的向量数据库中，结构化、非结构化和语义向量彼此分离，开发团队不得不搭建冗长的数据通道，导致系统耦合度高、维护成本极大。

☆症结二：架构堆叠，响应迟滞

从数据存储到特征提取、再到召回与生成，企业往往要串联多个系统：关系数据库+ETL工具+检索引擎+向量数据库+大模型平台。每多一环，响应速度就慢一分，最终形成“数据冗余+智能延迟”的瓶颈链条。

☆症结三：智能缺位，业务无法闭环

传统数据库只负责存和查，不理解上下文，不支持语义推理，也不具备实时智能推荐能力。AI系统无法直接作用于主业务数据，导致生成结果“虚空”，很难真正嵌入核心流程中。

☆症结四：系统“爆炸”，难以治理

为满足AI应用需要，不少企业“东拼西凑”多个系统栈，最终导致部署变慢、成本升高、版本管理困难、安全隐患提升。尤其是在多云或全球业务场景中，容灾、同步、权限控制都变得极为复杂。

面对这些挑战，企业迫切需要一种为AI应用场景而设计的数据库，不仅具备传统的事务与分析能力，更要兼具智能理解、多模支持、实时反馈和弹性扩展能力。

这就是AI Ready数据库的使命。它不是数据库的“加强版”，而是数据库的“再定义”。

一个真正AI Ready的数据库，应具备以下五项核心能力：

①一体化架构：TP/AP/AI三位一体

统一架构中原生支持事务处理、实时分析与AI工作负载，避免系统分裂与数据孤岛，实现从数据生成到智能应用的全链路闭环。

②多模向量融合：支持结构化+非结构化+向量数据

原生融合文本、图片、向量、JSON等多模态数据格式，构建统一索引与查询机制，支撑RAG、推荐、问答、图像检索等多类AI应用。

③原生AI服务能力：RAG平台+LLM无缝接入

数据库自身具备文档解析、切片召回、模型对接等功能，可开箱即用构建RAG应用，跳过传统AI开发中繁琐的组件集成。

④智能实时性：从“存之后查”到“存即用”

得益于统一架构与原生向量支持，AI分析可直接基于最新事务数据完成召回与推理，彻底打破“ETL→批处理→智能输出”的旧路径。

⑤多云弹性与韧性：支撑跨地域、跨平台部署

支持主流公有云环境，实现分钟级故障切换、异地多活部署，是AI业务全球化与持续可用的保障底座。

简而言之：AI Ready数据库，不在只是数据的容器，而是企业的“数据智能操作系统”。在AI从概念走向系统落地的过程中，它既是中枢，也是引擎。

以上，是AI Ready数据库的一些核心特点。那么，业界有这样的数据库么，发展到哪一步了？接下来，让我们看一个样本——OceanBase。

OceanBase打了一个样

过去，大多数数据库“支持AI”只是停留在兼容向量数据、开放API接口层面。而OceanBase却走得更远——它不是为了AI“外挂能力”，而是在底层架构上就为AI重构了一整套数据系统。最近，OceanBase宣布其云数据库OB Cloud率先实现了AI能力的开发部署与生态集成，并在行业数十家企业落地验证。

OceanBase正在全面拥抱AI时代，致力构建DataxAI能力，面向AI时代推动一体化数据库向一体化数据底座的战略演进。此次OB Cloud的AI化升级，被视为OceanBase AI战略落地的第一步。

正如OceanBase副总裁尹博学所言，“云数据库与AI天然契合”。正是这种契合促使OB Cloud率先从“数据存储”向“智能引擎”跃升。但关键前提是，这朵“云”本身必须是智能就绪的。

以下，我们从架构设计、核心能力、生态拓展到真实案例，系统解析OB Cloud是如何成为AI Ready数据库的代表样本。

☆一体化架构：TP/AP/AI“三合一”的生产引擎

传统的数据库系统常常被人为割裂为事务型数据库（TP）、分析型数据库（AP）和AI工作负载独立系统。数据在不同平台之间反复同步、清洗、转码，导致工程复杂、性能瓶颈、成本高昂。

OB Cloud的做法是打破这种割裂，通过原生一体化架构，实现一套系统支持三类负载：

事务处理（TP）：服务高并发核心业务场景；

实时分析（AP）：直接作用于热数据进行分析；

AI应用（AI）：在同一数据底座上进行智能检索与生成。

这一架构不仅降低了系统耦合度，也让数据处理流程从“生产→迁移→调用”变成“一体流转、实时智能”，大大提升了AI系统的响应效率与开发敏捷性。

☆多模向量融合：AI检索的新标准

OB Cloud对AI场景的支持远不止“接入向量库”那么简单，它在内核层面实现了原生的多模向量融合能力。例如，其可实现向量检索，支持高维语义向量的快速相似度查找等。

在技术层面，OceanBase的一个亮点是HNSW+BQ算法组融合。这种融合不仅提升了模型召回质量，还为多模态AI应用（如图文搜索、知识问答、推荐系统）提供了坚实的数据支撑。这一算法突破在OB Cloud也得以应用。

☆PowerRAG平台：RAG应用一站式上线

为了降低企业部署智能问答系统（RAG）的门槛，OB Cloud上线了OceanBase推出的PowerRAG平台，可一站式实现：

1. 文档上传

2. 智能解析与知识切片

3. 自动向量化与索引构建

4. 精排与大模型集成

5. 构建对话式问答接口

企业无需掌握复杂的技术栈组合（如LangChain+FAISS+LLM API+UI框架），只需上传文档，即可构建RAG系统，支持客服助手、知识库问答、营销助手等场景。

此外，在AI生态高度分散的背景下，OB Cloud不仅强化自身能力，也积极融入开放生态。例如，目前已接入60+AI开发与应用平台，包括LangChain、LlamaIndex、Dify、支付宝百宝箱等；支持主流大模型协议MCP，与阿里云、华为云、AWS、Google Cloud等主流云平台深度适配；构建了跨云分钟级灾备能力，在多云环境下保障AI系统的高可用与业务连续性。

这意味着，OB Cloud既能作为AI能力的“载体”，也能作为企业AI战略落地的“加速器”。

需要指出的是，OceanBase的一系列技术产品，已经走入真实的生产环境，并实现大量的应用落地。据介绍，目前OB Cloud的AI能力已率先在零售、金融、物流等众多行业的数十家头部企业中落地验证。

接下来，让我们来看一个典型案例——伯俊科技。

伯俊科技是一家专注于零售行业的数字化服务商，服务大量门店。面对零售业务日益复杂的知识体系和服务响应压力，他们借助OB Cloud构建了一套AI原生的“企业知识中枢”。

该应用，有多个亮点，例如：构建“伯俊AI通识小助手”；实现商品/用户标签自动映射、查询秒级响应、库存调度分钟级响应，形成AI驱动的运营闭环等。伯俊科技的案例证明：AI Ready数据库不只是“技术升级”，而是业务流程中“智能闭环”的关键推动者。

总结来看，OB Cloud不仅提供了AI Ready数据库的全部核心能力——一体化架构、多模融合、AI原生服务与生态适配，还通过像伯俊科技这样的实战案例，验证了其技术理念的可用性与商业可行性。

它不是“可以支持AI”，而是“正在推进AI真正落地”的生产工具链。

我们站在一个新时代的门口

当然，AI Ready数据库的进化之路，才刚刚开始。例如，面向GPU的优化依然有大量工作需要做。

过去几十年，数据库的每次进化，都是为了更贴近“真实世界的数据形态”与“当前主流的计算范式”。

当前主流数据库大多以CPU为主要执行环境，适用于传统的结构化数据存储与处理。但AI工作负载完全不同，其核心在于高维向量的相似度计算、大模型的推理服务、多模态数据的实时交互与生成等。

这些任务在GPU上的效率远远高于CPU，尤其在大规模召回与高并发推理场景中，GPU几乎是唯一的可行解。因此，AI Ready数据库的未来趋势，正是从“兼容GPU”到“原生支持GPU调度”，这需要一系列的改变，例如：

将向量召回、模型推理任务下沉至GPU层，由数据库调度器直接协调CPU/GPU资源；构建支持GPU的执行引擎、缓存体系与内存管理机制；数据库与模型运行时“耦合”在统一平台，实现AI检索与生成真正一体化等。

这一演进的意义在于，数据库不仅能“储备知识”，还能“激发智能”——成为承载AI Agent、语义引擎、交互系统等新型AI应用的“智能引擎层”。

如果说技术优化解决的是“如何跑得更快”，那么生态建设解决的就是“要跑向哪里、与谁一起跑”。

AI的落地不可能是孤岛作战，而是需要完整、开放、协同的生态体系。AI Ready数据库的价值，也正在于其生态整合能力，体现为四大方向：

1. 连接AI开发工具链，打通上下游工程流

以OB Cloud为例，已经实现与60余家AI平台与工具（如LangChain、LlamaIndex、Dify等）深度集成，兼容主流RAG开发框架与模型接入标准（MCP协议），使得开发者无需重构系统，即可构建、测试、部署基于数据库的AI应用。

2. 支撑企业级Agent系统的“中台化落地”

智能体的发展正从“单点探索”走向“业务接入”，而这需要一个统一、可靠、可编排的数据底座。数据库通过原生向量搜索、上下文感知、权限控制等能力，成为企业Agent系统的数据感知中枢，为AI决策提供“上下文+时效性”的保障。

3. 推动AI SaaS生态形成与标准化

当数据库内嵌AI服务能力（如RAG、语义检索、实时对话），许多原本只能在平台层实现的AI能力，开始下沉为“数据库即服务”。这将催生出一批面向中小企业、特定垂直领域的“低代码AI服务商”，重构AI SaaS格局。

4. 构建可信AI基础，带动数据合规与智能治理体系建立

数据库天然掌控数据权限、访问控制、审计追踪等机制。未来，AI Ready数据库将承担起AI治理中的数据安全与模型可控责任，支持模型调用追踪、输入输出归档、权限隔离等治理能力，推动企业构建合规、安全、可监管的AI系统。

大模型不是万能钥匙，AI真正的门槛在系统深处——数据能否流动、理解、被即时调用。数据库，这个过去被视为“后台工具”的基础设施，正在悄悄成为决定AI能否落地的变量。AI Ready数据库的出现，不仅是为AI添砖加瓦，还将重塑AI可以站上的那块地基。当数据开始驱动智能、架构主动服务业务，企业的技术栈也将随之重构。也许未来的AI时代，不只属于最先部署模型的公司，还属于最早打通底座的那一批。