阿里云对AI数据库的战略定位与核心观点 - 公司认为当前行业热炒的“AI原生”概念为时过早，属于“大跃进”，而公司自身选择更务实的“AI就绪”路径 [3] - “AI就绪”的核心目标是让数据库具备处理AI时代多样化、实时性数据的能力，并为未来海量AI智能体使用做好准备，而非仅仅贴上标签 [3][6] - 判断数据库是否达到“AI原生”有两个硬性标准：至少一半的数据库用户是AI智能体，以及至少一半的数据库输出内容是AI能理解的Token [5][24] “AI就绪”数据库的“4+1”核心能力框架 - **Lakebase（湖库一体）**：使数据库能够统一存储和管理结构化、半结构化及非结构化等多模态数据，如图片、视频、日志等，这是处理AI时代数据的基础 [4][7] - **统一的元数据管理**：实现对海量、多源、碎片化数据的实时梳理与同步，元数据规模已从过去的几兆增长至上T级别，管理变得至关重要 [4][8] - **多模态检索与处理**：支持向量、全文检索等多种方式，并结合Embedding等技术，实现对非结构化数据的融合处理能力 [9][19] - **模型算子化与AgentAI支持**：将AI模型以算子形式内置到数据库中，使大模型能实时读取并利用数据库中的“热数据”，避免产生“幻觉”，并支持AI智能体的开发与部署 [4][9][11] - **“+1”硬件层优化**：通过内存池化（如CXL技术）、存储池化、异构算力混合调度（CPU+GPU）等技术，应对硬件（尤其是内存）成本上涨压力，公司判断内存价格在过去几个月已上涨30%-40%，未来可能还要涨2到3倍 [4][12][14][39] 成本控制与商业模式优势 - 通过**资源池化、多租共享、弹性伸缩**三大技术手段实现降本，其中Serverless（无服务器化）产品形态可实现极致弹性，甚至计算节点可缩减至零，任务到来时秒级启动，实现“用多少付多少” [13][15] - 云数据库的规模化效应是成本优势的关键，规模越大，越能通过弹性调度实现“削峰填谷”，降低边际成本，从而向客户释放价格红利 [13][36][38] - 在当前硬件（存储、内存、GPU的HBM/DRAM）进入长期上涨周期的背景下，云平台凭借规模效应和运营效率，相比企业自购资源，能为客户创造更大价值 [16][39][40] 技术演进、应用实践与生态整合 - **应用案例**：理想汽车已将PolarDB用作智能处理中心，在数据库内部一站式完成数据清洗、打标、特征提取和推理，实现了数据“不搬家”的“化学反应”，是“AI就绪”的典型实践 [6][29] - **生态打通与增长**：公司数据库产品已与内部AI平台（如百炼、PAI）深度集成，通过模型算子化等服务，其Token消耗量在短短几个月内增长了超过100倍 [17] - **开发者与用户体验升级**：为开发者提供一体化的向量、多模态数据管理及RAG能力，并计划支持自然语言交互；未来将更注重服务普通用户和智能体，提供自然语言、多模态等更直觉的交互方式 [19][20] - **平滑演进路径**：公司为传统架构向AI就绪架构升级提供了平滑迁移方案，核心是保证现有业务不中断，通过热数据入口兼容、Lakebase架构集成多模数据、全面支持AI生态三层设计来实现 [32][35] 对行业趋势与未来的判断 - AI赛道仍在快速变革，全球研发竞争激烈，因此现阶段定义“AI原生”为时尚早 [22] - 真正的“AI原生数据库”将是海量AI智能体与Token主导的世界，数据库本身将成为Action（行动）发生的关键场所 [25][26] - 企业拥抱AI应采用加速的平滑迁移演进思路，而非全盘推翻重建的激进方式 [31]