AI时代数据库行业趋势 - AI行业持续进化迭代，但真正的瓶颈不在模型而在数据，未来数据库需同时服务"人"与"智能体"，支撑事务、分析与AI混合负载 [1] - 2025年全球新创建数据量将超过175ZB，数据爆炸对数据库基础设施提出扩展性不足、生态割裂与成本高企等挑战 [3] - 数据库角色正从被动的"数据记录系统"跃迁为主动的"业务创新平台"，是企业构筑长期竞争力的战略机遇 [21] OceanBase战略定位与产品创新 - 公司发布并开源首款AI原生数据库产品seekdb，具备轻（三行代码构建应用）、融（支持向量、全文、标量等统一搜索）、惠（极致轻量化部署）三大特点 [3][4] - 新产品重构AI应用开发范式，让数据库从"后台支撑"走向前端驱动 [5] - 通过PowerRAG框架和PowerMem架构强化价值，其中PowerMem在LOCOMO Benchmark达78.70分SOTA水准，Token消耗降低96% [4] 公司市场地位与业绩表现 - OceanBase是全球唯一接连打破TPC-C和TPC-H测试纪录的原生分布式数据库，稳定支持支付宝核心系统逾十年 [8] - 商业化五年客户总数突破4000家，连续5年客户数量年均增速超过100% [1] - 2025年前三季度国内数据库市场规模达436亿元，同比增长超20%，公司稳居金融领域分布式本地市场占有率第一 [8] - 覆盖超100家资产规模千亿级以上银行，支撑190余个核心系统，80%头部证券机构、75%头部保险机构、60%头部基金公司采用其技术 [8] 核心能力与技术优势 - 存：利用LSM-Tree存储引擎，支持Shared-Nothing与Shared-Storage架构，TP负载存储成本可降一半，AP负载可压缩至十分之一 [18] - 算：原生分布式计算引擎实现高效事务与实时分析处理，采用存算分离架构，计算节点可随业务灵活扩缩容 [19] - 智：混合搜索能力在单一数据库中融合标量、向量、全文等数据，内置AI Function形成一站式闭环处理 [19] - 理：金融级高可用性已验证治理能力，具备跨区容灾、同城双活等特性 [20] - 惠：通过云原生、Serverless、开源等模式推动技术普惠 [21] 典型客户案例与行业应用 - 工商银行采用其技术完成对公理财系统分布式迁移，服务数万亿级企业客户资产，以五副本+主备模式保障业务连续性 [10] - 招商证券应用于行情数据和历史收益系统，通过分区表满足海量数据访问性能要求 [10] - 泡泡玛特重构抽盒机系统，扩缩容时间降低90%，成功应对百倍流量峰值，系统连续性达99.999%，覆盖超5900万会员 [10] - 大参林在云上替代IOE架构，解决门店高速扩张带来的扩展能力约束 [11] 全球化布局与合规能力 - 公司支持多云并在全球开服，通过大量区域合规认证解决企业资质问题，拥有专职安全团队进行持续监控 [13] - 已覆盖港澳、东南亚等核心市场，2025年进入日本市场，老中银行新一代核心系统成为首个中国数据库应用于海外银行核心系统的案例 [13] - 实现菲律宾Gcash、非洲Palmpay、印尼DANA等多个海外电子钱包合作突破 [13] - 全球100多个国家/地区出台数据法规，公司产品帮助企业应对数据本地化与合规要求 [12] 市场前景与增长机遇 - Gartner预测到2028年生成式AI背后的数据库市场规模将达2180亿美元 [21] - 2026年AI基础设施加速落地，数据规模持续攀升，对数据库提出更强融合能力、更低成本等更高要求 [21] - 中国技术正从"可用"迈向"好用"，在全球化与AI双重浪潮下迎来发展机遇 [15][16]