從SQL到自然語言，下一代Lakehouse為何需AI優先

過去三十年，咱們的數據處理主要圍著結構化數據轉，就像只會做家常菜的廚師，突然要接手滿漢全席。

今天咱們就聊聊，下一代AI-FirstLakehouse怎么解決這些頭疼事，說白了就是怎么讓數據系統既懂存儲又懂AI，還能自己進化。

最要命的是，老格式比如Parquet根本hold不住非結構化數據，就像用行李箱裝棉花糖，要么塞不下要么全壓碎。

去年看過Lance的技術白皮書，它搞的列存加向量索引混合架構，光圖像檢索延遲就降了七成，相當于給數據建了個帶智能導航的倉庫。

再說說計算這頭。以前CPU一個人扛大旗，現在得讓CPU和GPU搭伙干活。

就拿直播電商舉例，CPU負責算曝光進房率、商品點擊率這些硬指標，GPU則要盯著主播的表情、彈幕的情緒，兩邊得同步開工。

聽說有頭部平臺這么干以后，實時分析延遲從秒級壓到了亞毫秒級，老板問“哪個產品因為主播笑了賣得好”，系統立馬就能答上來。

解決了存儲和計算的問題，接下來就得看AI怎么真正融入數據系統的骨子里了。

以前向量檢索像外掛插件，用的時候才插上，現在得焊死在引擎里。

就像手機攝像頭從外置變內置，拍照才更方便。

本來想只說技術細節，但后來發現還是得說說對咱們普通人的影響。

現在查數據不用記字段名，說“找出近三個月賣得最好的口紅”，系統自動把模糊需求轉成精確查詢。

某金融AI中臺試過，每秒三千多個Agent同時查數據，系統照樣扛得住，這在以前想都不敢想。

還有個有意思的變化是In-DatabaseAI，簡單說就是數據一進庫就自動處理成能用的智能資產。

比如直播彈幕進來，系統自動分塊、向量化，直接就能查“哪些評論在夸主播顏值”。

Snowflake去年測過，內置AI函數比調外部API快六成，成本還降了八成，難怪現在大廠都在學這套。

搞數據的都知道，系統運維簡直是“猜盲盒”，日志幾萬行，出故障了得一行行翻。

現在不一樣了，機器自己學日志規律，某互聯網大廠用上這技術后，運維響應時間從兩小時縮到十五分鐘，工程師終于不用半夜爬起來改bug了。

更神的是Auto-MV自動加速，系統看哪些查詢慢，自己悄悄建物化視圖。

Teradata實測過，復雜查詢速度能提5到10倍，相當于給老車換了渦輪增壓。

我一個在銀行做數據開發的同學說，現在寫SQL都省了，直接拖拖拽拽配AI函數，以前兩天的活現在兩小時搞定。

其實說到底，下一代數據平臺就像個會自己成長的助手。

你不用天天調教它，它看你用得多了，自然知道怎么幫你省事。

數據從冷冰冰的數字，變成能主動提供洞察的“智能體”，這可能就是AI-FirstLakehouse最厲害的地方。

最后想說，技術變革從來不是憑空出現的。

非結構化數據爆炸逼著我們打破數據孤島，大模型進步讓AI真正走進數據內核，Agent交互又催生出自進化系統。

對咱們普通人來說，以后處理數據可能就像和同事聊天一樣自然，這一天應該不遠了。