AI不接受碎片化的数据世界。 这是近期一项最新研究得出的结论——如果AI模型长期接触高流行但低价值的碎片化数据，会出现类似人类"脑损伤"的现象。 在一体化的数据世界，我们需要AI原生一体化的数据库。当"AI+"走向"AI原生"，AI不再是一个零散的附加功能，而是系统架构的核心方向，对于数据库 而言更是如此。 数据库正成为AI的"第二战场" "AI的真正瓶颈不在模型，而在数据。"这是杨冰与OceanBase对AI原生时代的技术判断。 在过去两年生成式AI带来的技术革命中，大模型训练集中于算法模型与算力建设，然而，随着推理模型的深度应用，开发者与企业都逐渐意识到，私有 化数据才是AI真正的"护城河"。这里形成的数据"护城河"有两方面，一是数据本身的质量与模型对数据的理解，二是调用数据的效率。 MIT Project NANDA最新研究显示，95%的企业在生成式AI投入生产后，仍然没能看到可以衡量的回报，其主要原因在于多模态数据割裂、系统链路冗 长、权限管理复杂难以落地，导致模型无法持续理解业务上下文、缺乏实时适应能力。 以往割裂的系统架构使得传统碎片化的数据查询分析，难以适应AI时代的需求。一方面，过去向量数据、 ...