國產數據庫的AI戰事

當企業將AI嵌入核心業務，比如用智能客服響應客戶咨詢，靠AI質檢把控產線精度，把AI問答接入辦公HR等管理流程，支撐這些AI應用的數據基座也面臨前所未有的沖擊。比如音頻、影像等非結構化數據的洪流，實時檢索私域知識的嚴苛效率要求，以及智慧金融、智能診斷等數據高敏感度，要避免核心業務暴露在數據泄露、運行中斷的風險中……

這些AI落地帶來的挑戰，都指向了一個核心：數據庫。

以前，數據庫作為IT基礎設施，承載著企業生產運營、客戶服務的全鏈路數據流轉，而AI時代，企業還需要能支撐AI應用與智能體的可靠基座。數據庫能否滿足大模型落地業務的要求，就成了企業轉型的必答題。

筑牢數字世界的根基，專注數據庫的海量數據，其核心產品海量數據庫Vastbase擁有完全自主知識產權，早已成為金融、醫療、制造、政務等關鍵行業數據庫國產化替代的優選方案。在多年的實踐中，Vastbase見證了企業從傳統IT架構向數智化的跨越，也以技術前瞻性給出了AI落地的破局方向。

為什么支撐AI落地，對國產數據庫尤為關鍵？有必要了解一下數據庫的發展脈絡。

作為“軟件皇冠上的明珠”，數據庫向下銜接硬件算力，向上支撐APP、AI模型等應用，戰略價值不言而喻。因此，這一領域也常年烽火漫天。

數十年來，國產數據庫的發展，正是一部逐步構筑數字長城的奮斗史，歷經三個關鍵階段：

第一階段，對標基礎功能，替代突圍。國外廠商長期占據主導，早期國產化以打破IOE架構壟斷為核心目標，聚焦替代Oracle商業數據庫的方案。

第二階段，攻堅性能穩定，并跑抗衡。隨著企業業務復雜度提升，去O化過程中，也在開展涉及業務邏輯重構、數據遷移、運維體系升級的系統工程，對國產數據庫的要求從勉強夠用進一步提高，要求在性能、穩定性、兼容性上與國外主流產品持平。

第三階段，面向AI浪潮，升級戰力。企業AI已經從場景探索邁入價值驗證階段，亟需一個能解決可信、高效、可擴展問題的企業級知識基座，為AI穩定落地提供核心支撐。可以說，當前階段，贏得AI戰事，對國產數據庫的發展至關重要。

一方面，國內數據庫廠商超兩三百家，僅關系型數據庫賽道就有數十家，必須在AI賽道上取得先發優勢，才能在競爭中脫穎而出。另一方面，單一的關系型數據庫難以適配AI時代的業務需求，打造AI原生的業務防線，是國產數據庫實現領跑的關鍵契機。

這要求國產數據庫，要像長城一樣升級攻防體系，成功應對企業級AI帶來的幾重沖擊：

一是信任沖擊。通用或行業大模型普遍缺乏企業私域知識，生成內容常無事實依據，難以直接用于醫療診斷、金融理財、客戶服務等嚴肅業務場景。而企業用戶要求AI生成結果必須真實可信，這一需求讓信任問題成為AI落地的首要阻礙。

二是成本沖擊。大模型推理本身需要消耗大量GPU算力和顯存，若再將向量檢索、預處理等任務全部交由大模型承擔，極易引發顯存崩潰、響應延遲高、資源浪費嚴重等問題，高昂的AI運行成本讓不少企業難以承受。

三是范式沖擊。當前主流AI應用范式已轉向檢索增強生成RAG，這種架構要求將知識檢索與生成解耦，但多數企業缺乏高性能、高精度的向量數據庫，導致架構難以落地，知識無法動態注入，無法適配AI應用新范式。

為助力行業破解企業級AI落地時“數據價值難激活、多類型數據難協同”等核心痛點，在海量數據1024開發者日暨產品發布會上，Vastbase V100交出關鍵答卷，憑借向量能力+關系型能力的雙重優勢，為智能時代構筑起穩定、高效的知識基座。

企業將AI融入核心業務、高效調取私域知識，這些動作都需要一道堅固的數字防線。迎擊AI挑戰，海量數據適時研發了自主可控的向量數據庫，Vastbase V100以“準、快、大、穩、全”特點，在企業內部筑起一座智能長城，守護數據這一核心資產。

這座智能長城，有幾個重要的防御工事：

高筑塔，守住AI的可信防線，讓企業敢用。Vastbase V100以精準的知識召回，通過多路召回機制實現99%+端到端召回率，確保企業有可信的私域知識支撐，來抵御AI大模型的幻覺問題。同時，以穩定可靠的業務可持續性，讓企業放心將AI部署于生產場景，支持一主多備集群架構，實現數據零丟失、業務零中斷；同時支持兩地三中心跨Region容災，極端風險下AI依然穩定發揮，避免失聯即失智。

修廣道，突破性能瓶頸，讓AI好用、成本可控。具體來說，Vastbase V100首先通過算法、硬件、機制的三層的優化提效，自研磁盤向量圖索引，單節點能存十億級向量，多節點擴展后可承接百億級數據，確保承載海量的企業私域知識庫，并破解存儲限制，獨創的“VectorBuffer”獨立向量緩存機制，通過智能加載與調度策略，大幅提升I/O效率，突破性能瓶頸。快+大的雙重特性，讓Vastbase V100高效輸送資源，支撐AI在企業中大規模運行的效率提升、綜合成本TCO可控。

全面設施配套，無縫適配AI架構，讓AI易用。面對RAG架構適配難、門檻高，傳統IT升級運維難等復雜 問題，Vastbase V100以“全”為核心，為企業AI落地打造了一系列配套工具與服務，就像驛站、烽火等長城的配套體系一樣，掃除企業應用AI的全鏈路障礙。比如說，Vastbase V100全平臺兼容x86/ARM等多種架構與多款信創系統，部署即能用；全工具鏈集成開發、遷移、自動運維等工具，降低項目人員的操作難度；全接口支持原生SQL與Python/Java/Go多語言接口，和市面上主流AI框架無縫集成。通過AI系統的全生命周期覆蓋，Vastbase V100真正實現開箱即用，滿足多樣化、智能化業務需求。

可以看到，Vastbase V100的數字防線，并不是單點防御，“準快大穩全”的系統性規劃，全方位解除后顧之憂。正如長城在古代軍事中的防護意義，有Vastbase V100這道防線托底，企業能夠放心地部署智能業務，真正實現從AI探索到價值落地的大發展。

在AI浪潮中，國產數據庫的價值也早已超越替代國外產品的范疇，成為企業抵御AI風險、支撐智能業務持續運轉的數字長城，是中國產業在智能時代掌握自主話語權的戰略基建。

在國產數據庫能力同質化的行業背景下，海量數據的獨特之處，在于提前卡位。

瞄準企業級AI催生的新需求，卡住了私域知識庫、成本控制等關鍵支撐點與落地薄弱環節，為接下來的企業智能化升級大潮打下了產品基礎，搶占用戶心智。

從產品的基石來看，Vastbase V100從內核層面為AI設計，讓企業在技偵人臉識別、AI質檢、智能診療等核心場景中，既能放心用AI，又能高效用AI。而隨著信創、數據庫慢慢走向核心業務，為企業打造整體數據防線，卡住了核心業務的版圖。

從轉型的周期來看，企業智能升級是一個涉及數據遷移、系統集成、長期運維的復雜工程，不少企業卡在數據遷不動、不敢遷，導致當前絕大多數行業的AI滲透率不超過30%，這意味著向量數據庫的市場增量仍巨大，長期價值凸顯。海量數據把全周期支撐融入產品能力，包括exBase遷移工具、30+省市的服務中心、遠程技術支持等，不僅讓企業AI輕松上道，自身也在高價值的長期賽道上扎下根來。

從行業競爭的結構性優勢來看，數據庫是一種高黏性的基礎設施，替換難度大，一旦嵌入業務系統后切換需復雜改造，所以企業不會輕易換庫，Vastbase V100不僅是企業當前的數據基座，更能成為長期的智能伙伴。這種不可替代的價值，也讓海量數據從國產數據庫陣營中脫穎而出。

卡位AI戰略關鍵點、落地薄弱點的海量智能，正助力各行各業構建起數據防線、建設智能基座。而唯有在穩固的數字基礎設施上，才能有力地躍向智能時代。