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、 ...

" s e e k d b 不 是 传 统 数 据 库 的 功 能 叠 加 ， 而 是 专 为 AI 时 代 重 构 的 AI 原 生 混 合 搜 索 数 据 库 。 "Oc e a nBa s e CEO 杨 冰 表 示 ， " 它 继 承 Oc e a nBa s e 的 代 码 和 设 计 理 念 ， 更 轻 量 、 更 敏 捷，目标是成为大模型与私有数据融合计算的'实时入口层'。我们希望与开发者一起，在 混合搜索、多模融合等方向加速迭代、大胆创新。" 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。 回望过去十五年数据库的范式跃迁，已从事务交易走向实时分析，再到如今智能化时代走 向"前台"。站在下一个十五年的起点，Oc e a nBa s e面向AI时代的战略回应是：基于十 ...

公司动态 - OceanBase CEO杨冰在2025中国国际金融展上发表演讲，强调金融机构数字化转型进入关键时期，核心系统采用分布式数据库已成为行业共识 [1] - OceanBase已实现"百行计划"，服务超过100家银行的190多套核心系统与1000多套关键业务系统 [1][4] - OceanBase发布面向金融场景的4.4.0版本，加强TP事务处理能力、AP实时分析能力和AI原生能力 [6] 技术能力 - OceanBase作为原生分布式数据库，已实现从头部金融核心系统到中腰部金融机构的规模化复制 [4] - 公司实现单机分布式一体化、TP/AP一体化、SQL+AI一体化和云上云下一体化，用一个数据库解决用户80%的数据问题 [5] - 中国太保将全险种全核心升级到OceanBase，系统支持高达百万QPS，并尝试基于OceanBase探索AI、AP等新能力 [5] 行业趋势 - 金融机构核心系统升级需要政策引导、技术驱动和市场需求的三方合力 [4] - 数字化转型本质是利用数据重塑传统业务与组织模式，构建新竞争力 [4] - 金融机构面临业务规模增长、场景变多、IT架构复杂的难题，一体化数据库能有效解决相关问题 [5] 典型案例 - OceanBase与四川银行合作，48小时内一次性割接133个系统，打造"两地四中心"高可用IT基础设施，灾备等级近6级 [5] - 交通银行、太平洋保险、国泰君安证券、平安基金等金融机构已将核心系统升级至OceanBase [4]