AI 撞到“數(shù)據(jù)天花板”，一場革命正悄悄上演

撰稿 | 李文朋

編輯 | 王一鵬

這兩年 AI 發(fā)展很快，很多企業(yè)遇到的瓶頸也在變化：不再是“算力不夠”，而是“數(shù)據(jù)跟不上”。

2026 年 1 月，IDC 在《邊緣進(jìn)化：從核心到邊緣驅(qū)動成功》報(bào)告中提到：已經(jīng)部署生成式 AI 的企業(yè)里，超過 60% 的“實(shí)時(shí)交互類應(yīng)用的響應(yīng)延遲比預(yù)期高”。

很多時(shí)候，這種延遲不一定是模型慢，也不一定是算力不夠，而是數(shù)據(jù)散在企業(yè)內(nèi)部各處，口徑不統(tǒng)一，質(zhì)量也不穩(wěn)定，關(guān)鍵時(shí)刻更是“找不到、拿不出、對不上、流不動”。

金融行業(yè)感受特別明顯。一位城商行做數(shù)字化建設(shè)的負(fù)責(zé)人公開表示：“我們目前不缺算力，也不缺模型。缺的是能讓模型真正跑起來的數(shù)據(jù)。”

模型訓(xùn)練成本在下降，但把數(shù)據(jù)整理好、清洗好、能實(shí)時(shí)用起來的成本反而越來越高。

2026 年初，這個(gè)問題已經(jīng)不只是“體驗(yàn)不好”，甚至?xí)绊懮虡I(yè)項(xiàng)目的成敗。IDC 在 FutureScape 里提醒稱：今年，50% 的 AI 驅(qū)動應(yīng)用將會因?yàn)閿?shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱，達(dá)不到原定 ROI 目標(biāo)。

事實(shí)上，數(shù)據(jù)的重要性遠(yuǎn)不止如此，更長遠(yuǎn)一點(diǎn)看，甚至?xí)P(guān)系到 AI 到底能走多遠(yuǎn)。

2025 年云棲大會上，阿里巴巴集團(tuán) CEO 吳泳銘談過一個(gè)判斷：AGI 大概率會出現(xiàn)，但只是開始。真正的下一步，是走向能自我迭代、持續(xù)變強(qiáng)的 ASI。他把過程分成三段：先學(xué)會推理，再學(xué)會使用工具輔助人類，然后連接現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)，能自己學(xué)習(xí)、自己迭代。

說得更直白一點(diǎn)：未來 AI 更像一個(gè)“持續(xù)在線的系統(tǒng)”，它得不斷吃到最新的數(shù)據(jù)，并把這些數(shù)據(jù)變成新的能力。數(shù)據(jù)是否能高效、持續(xù)地進(jìn)入系統(tǒng)，變得愈加重要。

正因如此，很多基礎(chǔ)設(shè)施廠商開始關(guān)注“更適合 AI 使用的數(shù)據(jù)”方向。數(shù)據(jù)庫不再是“存數(shù)據(jù)”，而是要讓數(shù)據(jù)更容易被統(tǒng)一管理、被實(shí)時(shí)取用、被不同類型的模型和應(yīng)用調(diào)用。

2026 年 1 月 20 日，阿里云在 2026 PolarDB 開發(fā)者大會上發(fā)布了 AI 就緒（AI-Ready）云原生數(shù)據(jù)庫新標(biāo)準(zhǔn)。

它想解決的事情其實(shí)很簡單：讓數(shù)據(jù)系統(tǒng)不僅能存儲、查詢多模態(tài)數(shù)據(jù)，還將直接驅(qū)動 AI 智能決策，讓數(shù)據(jù)進(jìn)入模型與業(yè)務(wù)的路徑更短、更穩(wěn)定，以及更安全。

阿里云資深副總裁、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人李飛飛表示：“未來，AI 原生數(shù)據(jù)庫是技術(shù)演進(jìn)的必然方向。從云原生到 Al 就緒，再到 Al 原生，PolarDB 將持續(xù)深化 AI 與數(shù)據(jù)庫的融合創(chuàng)新，加快走向超級人工智能時(shí)代。”

從行業(yè)視角看，數(shù)據(jù)庫已不只是業(yè)務(wù)系統(tǒng)的底座，開始逐漸變成智能應(yīng)用能不能跑順的關(guān)鍵部分。圍繞“數(shù)據(jù)怎么被組織、被使用、被轉(zhuǎn)化”的變革，已悄然上演。

1 數(shù)據(jù)困境的背后：是新舊時(shí)代的“不兼容”

過去很多年，企業(yè)做數(shù)據(jù)治理的“沉淀邏輯”只有一個(gè)：讓人更容易做決策。

業(yè)務(wù)員、分析師、管理層要看的數(shù)據(jù)，通常得“對得上”“能解釋”“表格整齊”。于是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)投入大量成本做 ETL（清洗、轉(zhuǎn)換、加載），把數(shù)據(jù)整理成一張張看起來清楚、口徑一致的報(bào)表。

問題是，現(xiàn)在數(shù)據(jù)的“主要使用者”變了：很多數(shù)據(jù)不是給人看，而是給模型用。這就會出現(xiàn)一種情況：對人很友好的數(shù)據(jù)，不一定對模型有用。

一個(gè)常見例子是風(fēng)控。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整理過程中，為了讓報(bào)表更穩(wěn)定、更好講，分析人員往往會把極端交易、可疑行為當(dāng)成離群點(diǎn)刪掉，覺得它們會影響整體判斷。

但對模型來說，刪掉這些樣本的結(jié)果是：正常樣本越來越多，異常樣本越來越少；并導(dǎo)致欺詐、極端風(fēng)險(xiǎn)這些關(guān)鍵模式識別，幾乎無法歸納學(xué)習(xí)。

換句話說，在 AI 時(shí)代，“干凈數(shù)據(jù)”并不等于“高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。

今天很多企業(yè)說“數(shù)據(jù)資產(chǎn)不少，但模型效果一般”，背后往往是同一類問題——現(xiàn)有數(shù)據(jù)的組織方式，跟模型所需要的對不上——本質(zhì)就是“兼容”問題。

例如，在結(jié)構(gòu)方面，企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)多數(shù)是二維表格，字段清晰，適合報(bào)表和人工分析。但很多模型更需要的是向量、圖結(jié)構(gòu)、時(shí)間序列這些形式，用來表達(dá)關(guān)系、上下文和變化。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的維度也不夠。傳統(tǒng)指標(biāo)體系更強(qiáng)調(diào)“少而精”，字段要能解釋能展示，但模型訓(xùn)練往往靠大量稠密特征。很多特征單看沒什么意義，要組合起來才有價(jià)值。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)更新速度也慢。很多系統(tǒng)按天、按周更新數(shù)據(jù)，這對復(fù)盤、報(bào)表夠用，但推薦、風(fēng)控、運(yùn)營決策這類應(yīng)用，往往希望輸入盡量接近實(shí)時(shí)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)格式也較為分散，不少業(yè)務(wù)系統(tǒng)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，圖像、音頻、視頻、傳感器流等數(shù)據(jù)通常分散在各自系統(tǒng)里，管理不在一起，調(diào)用也不在一起。

于是看上去數(shù)據(jù)資產(chǎn)很多，但真正能直接拿來訓(xùn)練、推理的數(shù)據(jù)，比例并不高。

大家越來越接受一個(gè)現(xiàn)實(shí)：2026 年，數(shù)據(jù)本身將決定 AI 模型的能力天花板。為了緩解上面的這些“對不上”問題，“AI 就緒數(shù)據(jù)”（AI-Ready Data）應(yīng)運(yùn)而生。

它想表達(dá)的不是一個(gè)新概念，而是一件很具體的事：數(shù)據(jù)要經(jīng)過專門的整理、特征化和組織，以更小的工程成本直接用于訓(xùn)練、推理和決策。

AI 就緒數(shù)據(jù)，通常會包含幾類要求：首先，特征要夠用，不是“有數(shù)據(jù)”就行，而是要有足夠細(xì)的維度，讓模型有東西可學(xué)。

比如做用戶行為建模，只保留“總次數(shù)”“總金額”通常不夠，還需要時(shí)間分布、品類偏好、渠道差異、設(shè)備類型等細(xì)節(jié)等。

其次，標(biāo)簽也要準(zhǔn)，需要監(jiān)督學(xué)習(xí)的場景里，標(biāo)簽相當(dāng)于“題目答案”。標(biāo)簽粗、標(biāo)簽不一致，都會拉低模型上限。這就要求，圖像分割、文本抽取都要盡可能精確。

同時(shí)，樣本要盡可能覆蓋真實(shí)世界，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)不會只落在“平均值”上。所以實(shí)踐中會強(qiáng)調(diào)覆蓋長尾：高峰期、極端天氣、罕見故障、少數(shù)群體、低頻行為等。這些數(shù)據(jù)從報(bào)表角度不一定好看，但對泛化能力很重要。

最后，數(shù)據(jù)也要能跟著變化更新，很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量體系把數(shù)據(jù)當(dāng)“靜態(tài)資產(chǎn)”，但用于智能應(yīng)用時(shí)，數(shù)據(jù)要像“動態(tài)輸入”。常見要求包括：按合適頻率引入新樣本；對明顯過時(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)記或降權(quán)；根據(jù)線上表現(xiàn)迭代數(shù)據(jù)集。

過去兩年，很多企業(yè)在數(shù)據(jù)庫和數(shù)倉之外，再搭特征平臺；要實(shí)時(shí)就接流計(jì)算；要多模態(tài)就加向量庫、圖系統(tǒng)；最后再用調(diào)度、同步、API 網(wǎng)關(guān)把這些拼在一起。

這種做法在試點(diǎn)階段通常能跑起來，但場景一多、頻率一高、數(shù)據(jù)類型一復(fù)雜，架構(gòu)復(fù)雜度和運(yùn)維成本就會上去。因此，越來越多的方法論開始強(qiáng)調(diào)：與其在舊框架上不斷加組件，不如從底層重新規(guī)劃面向智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)底座。

在產(chǎn)品層面，一些云數(shù)據(jù)庫廠商正在調(diào)整定位：不只做“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫”，而是把自己當(dāng)作智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

比如阿里云云原生數(shù)據(jù)庫 PolarDB 的產(chǎn)品理念，就強(qiáng)調(diào)在云原生架構(gòu)上，配合湖庫一體等能力，去支撐結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，為“AI 就緒數(shù)據(jù)”提供底層能力等。

PolarDB 還首次系統(tǒng)定義了“AI 就緒數(shù)據(jù)庫”的 4 大核心支柱，分別是：多模態(tài) AI 數(shù)據(jù)湖庫、高效融合搜索能力、模型算子化服務(wù)，以及面向 Agent 應(yīng)用開發(fā)的后端服務(wù)。

這是通過將多模態(tài)存儲、搜索、推理和后端開發(fā)套件深度集成到數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，滿足企業(yè)多模態(tài)搜索、問答、數(shù)據(jù)處理、標(biāo)注等需求，將復(fù)雜的異構(gòu)架構(gòu)簡化為統(tǒng)一的智能化底座。

從這個(gè)角度看，AI 就緒數(shù)據(jù)會越來越像企業(yè)的“基礎(chǔ)配置”：這不是為了追趨勢，而是為了讓后面的應(yīng)用能更智能、更高效、更安全地跑起來、跑下去。

2 行業(yè)正想盡辦法，讓數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)加速

如果說“AI 數(shù)據(jù)就緒”解決了數(shù)據(jù)能不能用，那么“數(shù)據(jù)處理速度”則決定這些數(shù)據(jù)能否“實(shí)時(shí)”產(chǎn)生價(jià)值。

經(jīng)過不少實(shí)踐后，大家慢慢形成一個(gè)判斷：同一份信息，發(fā)生在“剛剛”和“昨天”，對業(yè)務(wù)價(jià)值可能不是一兩倍的差距，而是會差一個(gè)數(shù)量級。

以淘寶為例，數(shù)據(jù)顯示電商運(yùn)營數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控能夠讓決策效率提升 40% 以上。某頭部淘寶店鋪通過自主搭建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)延遲控制在 1-5 分鐘后，運(yùn)營效率和業(yè)績直接提升 30%。

風(fēng)控領(lǐng)域的收益更明顯。一次異常交易判斷窗口往往只有秒級：秒級識別，損失只是幾百元；第二天發(fā)現(xiàn)，可能已經(jīng)數(shù)百萬。對金融機(jī)構(gòu)來說，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不是“體驗(yàn)優(yōu)化”，而是成本。

問題在于：今天大多數(shù)企業(yè)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈路，并不是為“實(shí)時(shí)”設(shè)計(jì)的。最典型數(shù)據(jù)處理路徑就是：從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，到 ETL，再到特征平臺處理，進(jìn)行特征緩存，最后供模型調(diào)用。

這條鏈路長、環(huán)節(jié)多，每一步都會帶來延遲。所以這兩年行業(yè)里出現(xiàn)一個(gè)變化：大家開始關(guān)注能不能少搬點(diǎn)數(shù)據(jù)，少繞幾道彎。因?yàn)閿?shù)據(jù)在系統(tǒng)之間來回搬運(yùn)、復(fù)制、同步，本身就是時(shí)間和復(fù)雜度的來源。

從這個(gè)角度看，很多數(shù)據(jù)“新架構(gòu)”繞來繞去，其實(shí)想解決的是同一件事：讓數(shù)據(jù)盡量留在一個(gè)更統(tǒng)一的底座上，把處理、檢索、計(jì)算盡量在同一套體系里完成，把鏈路縮短簡化。

PolarDB 這次講的“AI 就緒云原生數(shù)據(jù)庫”，基本就是沿著這個(gè)思路在做。

過去幾年企業(yè)反復(fù)提“湖倉一體 / 湖庫一體”，說白了是因?yàn)閮商紫到y(tǒng)各有短板：數(shù)據(jù)湖便宜、能存很多、數(shù)據(jù)類型也更雜，數(shù)據(jù)庫查詢強(qiáng)、事務(wù)能力好，可一旦規(guī)模大、成本就上來了，對大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也不友好。

結(jié)果就是數(shù)據(jù)經(jīng)常搬來搬去：為了分析，把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)抽到湖里；為了在線服務(wù)，又從湖里挑一部分加工后裝回庫或特征倉。每搬一次，就多一次復(fù)制、多一次同步、多一段延遲。

此次，PolarDB 發(fā)布的—AI 數(shù)據(jù)湖庫（Lakebase）解決方案，就是專為實(shí)現(xiàn)“湖庫—體”架構(gòu)而設(shè)計(jì)的。

AI 數(shù)據(jù)湖庫嘗試把結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化，以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都放在同一個(gè)平臺里統(tǒng)一存取和處理，減少來回同步，讓鏈路變短。與此同時(shí)，它還配了緩存加速能力，針對不同場景做 I/O 和帶寬的加速，讓海量數(shù)據(jù)在底座里流轉(zhuǎn)得更順。

這讓數(shù)據(jù)從“產(chǎn)生”到“能用”的時(shí)間縮短，很多場景能從小時(shí)級壓到分鐘級，甚至更低。

這是加速的第一步：少搬數(shù)據(jù)。但湖庫一體更多解決的不止是“搬運(yùn)成本”，還有個(gè)更隱蔽、也更容易被忽略的卡點(diǎn)：推理路徑。

傳統(tǒng)架構(gòu)里，數(shù)據(jù)庫只負(fù)責(zé)存儲和查詢，推理模型是獨(dú)立的外部服務(wù)。這樣做的結(jié)果是：應(yīng)用需要先從數(shù)據(jù)庫取特征，再送給推理服務(wù)推理，最后把結(jié)果寫回或返回業(yè)務(wù)。

每一步看起來都不慢，但數(shù)據(jù)序列化、網(wǎng)絡(luò)傳輸、排隊(duì)等待加起來，延遲就會暴增。

PolarDB 這次的思路不太一樣：它不是把推理當(dāng)成“外掛”，而是希望把推理內(nèi)化為數(shù)據(jù)庫的原生能力。

它的做法是，通過多模態(tài)引擎與獨(dú)有 In-DB 模型算子化的深度集成，開發(fā)者可以在 PolarDB 庫內(nèi)直接完成語義檢索與推理加工，在效率顯著提升的同時(shí)，確保數(shù)據(jù)不出域，保障隱私合規(guī)。

具體方面，通過 LLM SQL 接口封裝阿里云百煉各類模型構(gòu)建 PolarDB 模型算子，開發(fā)者在 SQL 里可以直接調(diào)用推理能力——不用數(shù)據(jù)出庫，不用中間轉(zhuǎn)換，一條查詢就完成"找數(shù)據(jù)→檢索語義→推理加工→返回結(jié)果"整個(gè)流程。

為了支撐這套庫內(nèi)推理，PolarDB 還對底層做了分層優(yōu)化，創(chuàng)新性地融合了 KVCache、圖數(shù)據(jù)庫與向量技術(shù)，構(gòu)建了兼顧長短期記憶與低算力消耗的檢索方案。

換句話說，AI 數(shù)據(jù)湖庫不再只是提供"看數(shù)據(jù)接口"，而是變成"數(shù)據(jù)和模型直接對話的場所"。

當(dāng)然，要讓推理少繞路，還有個(gè)前提：數(shù)據(jù)庫要頂?shù)米?Agent 的高頻訪問。

Agent 在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，可能會發(fā)起大量查詢來驗(yàn)證和規(guī)劃，如果數(shù)據(jù)庫是“存儲和計(jì)算綁在一起”，高頻查詢的計(jì)算壓力會直接拖垮存儲穩(wěn)定性。

云原生數(shù)據(jù)庫 PolarDB 的設(shè)計(jì)是通過存算分離來解決這個(gè)問題：計(jì)算節(jié)點(diǎn)獨(dú)立擴(kuò)縮，高并發(fā)查詢主要消耗計(jì)算資源，不會拖垮存儲。遇到 Agent 高峰期的訪問洪峰，可以獨(dú)立擴(kuò)計(jì)算而不用擴(kuò)存儲，成本和效率都會提升。

除了架構(gòu)分離，PolarDB 還在應(yīng)用和功能層做了專門設(shè)計(jì)。

PolarDB 新增 AgentMemory 能力，提供長短期記憶表結(jié)構(gòu)模板，自動管理對話歷史和上下文。開發(fā)者不需要自己拼 SQL、維護(hù)索引，Agent 每一輪對話都被自動記錄，下一輪查詢時(shí)自動成為上下文的一部分。

在執(zhí)行層，PolarDB 提供自然語言工具調(diào)用（NL2SQL 自動解析與執(zhí)行），Agent 可以用"問問題"的方式檢索復(fù)雜知識。同時(shí)支持多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，讓 Agent 能在一次查詢里實(shí)時(shí)融合文本、向量、圖關(guān)系的檢索結(jié)果。

結(jié)合基于 Supabase 的 Agent 統(tǒng)一部署與托管，PolarDB 為企業(yè)提供工業(yè)級 Agent 開發(fā)框架。從多租戶隔離、Serverless 自動擴(kuò)容、到運(yùn)維自動化，所有工程復(fù)雜度都被打包進(jìn)框架里，開發(fā)者只需專注定義 Agent 的行為和目標(biāo)即可。

這樣一來，開發(fā)者收獲很明確：存算分離讓高并發(fā)和性能更容易同時(shí)拿到，AgentMemory+NL2SQL+ 多模態(tài)融合讓 Agent 的記憶、檢索、推理更像是數(shù)據(jù)庫原生支持的事；工程上的托管和 Serverless 減少了部署、擴(kuò)容、監(jiān)控這些雜事難題。

整體看下來，數(shù)據(jù)行業(yè)的這輪"加速"并不只是把某個(gè)指標(biāo)做快，而是在做一件更底層的事：讓數(shù)據(jù)少移動，讓推理少繞路，讓 Agent 的高頻快速訪問有專門架構(gòu)支撐。

鏈路短了，實(shí)時(shí)能力才更容易穩(wěn)定下來，也更容易規(guī)模化，不至于每個(gè)場景都要重新搭一套。

3 當(dāng) AI 反哺“數(shù)據(jù)”，AI-Native 成為可能

從行業(yè)看，2026 年很可能會成為多 Agent 協(xié)同大規(guī)模落地的起點(diǎn)。

這不是因?yàn)閱蝹€(gè) Agent 的能力突然躍升，而是因?yàn)槎鄠€(gè) Agent 協(xié)同工作能夠產(chǎn)生涌現(xiàn)效應(yīng)——它們可以相互驗(yàn)證、相互糾正、共同規(guī)劃復(fù)雜任務(wù)，從而完成單一模型難以勝任的工作。

當(dāng) Agent 大規(guī)模走向自主決策與協(xié)作時(shí)，可能在一秒內(nèi)對數(shù)據(jù)庫發(fā)起成千上萬次查詢——先查一遍，根據(jù)結(jié)果修正假設(shè)，再查一遍，調(diào)整策略，反復(fù)循環(huán)，直到找到滿意的答案。

如果要承載 Agent 這種近乎“暴力”的訪問模式，就必須引入一種全新的數(shù)據(jù)庫形態(tài)——AI-Native 數(shù)據(jù)庫。

AI-Native 數(shù)據(jù)庫也需要從根本上改變與 Agent 的交互方式。最核心的轉(zhuǎn)向是：從 SQL 的"精確匹配"擴(kuò)展到"語義級檢索與推理式訪問"。

這意味著數(shù)據(jù)庫不再僅僅回答"這個(gè)值是什么"的問題，而是要回答"這個(gè)值意味什么"、"這條數(shù)據(jù)與另一條數(shù)據(jù)在語義上有什么關(guān)聯(lián)"、"基于這些信息，下一步應(yīng)該怎么做？"。

而要做到這一點(diǎn)，AI 相關(guān)的數(shù)據(jù)能力不能只做成外掛，而要成為數(shù)據(jù)庫的“內(nèi)生智能”。例如在存儲層支持向量索引，在查詢層支持相似度檢索，在優(yōu)化層針對向量查詢做專門優(yōu)化等。

大會上，PolarDB 提出“AI 就緒的云原生數(shù)據(jù)庫”的概念，就是為了推動數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)從“外掛式”集成 AI 到“內(nèi)生智能”的進(jìn)化，這也是走向 AI-Native 的過渡。

關(guān)于 AI-Native 數(shù)據(jù)庫，另一個(gè)同樣重要、卻常被低估的變化，是對數(shù)據(jù)動態(tài)性的重新認(rèn)知。

在 AI 時(shí)代，高質(zhì)量數(shù)據(jù)并不是一次性定義出來就能長期使用的：今天仍然有效的數(shù)據(jù)集，可能因?yàn)樾碌膽?yīng)用場景或模型路線，變得不再匹配。這需要 Agent 持續(xù)學(xué)習(xí)、持續(xù)適應(yīng)新環(huán)境，相應(yīng)的數(shù)據(jù)特征也會隨之變化。

很顯然，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫“每天一次、每周一次”的更新節(jié)奏明顯跟不上，AI-Native 數(shù)據(jù)庫需要支持更實(shí)時(shí)、更持續(xù)的數(shù)據(jù)優(yōu)化。

好的一面是：被數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”的 AI，正在獲得反過來“反哺數(shù)據(jù)”的能力。

過去的數(shù)據(jù)清洗、整理與驗(yàn)證高度依賴人工：工程師寫腳本，分析師定規(guī)則，QA 定期抽檢，流程慢且容易遺漏。現(xiàn)在，具備推理與決策能力的 Agent 已可以把一部分治理工作自動化。

比如，讓 Agent 獲得對數(shù)據(jù)庫的“寫權(quán)限”：把自己的思考過程、決策日志寫入數(shù)據(jù)庫，沉淀為訓(xùn)練樣本；把推理中得到的新知識、新規(guī)律固化到數(shù)據(jù)層。更進(jìn)一步，當(dāng) Agent 在執(zhí)行任務(wù)時(shí)發(fā)現(xiàn)臟數(shù)據(jù)、明顯錯誤或不一致，它可以自動觸發(fā)修正流程，而不是等人工排查。

當(dāng)這些機(jī)制形成閉環(huán)，數(shù)據(jù)庫就能更快產(chǎn)出“最新、可用、被校正過”的數(shù)據(jù)，并把反饋鏈路壓到更短的延遲。

可以想象一個(gè)場景：某個(gè) Agent 在做客戶風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)，發(fā)現(xiàn)了一類新的可疑交易特征。它把該特征寫入數(shù)據(jù)庫并觸發(fā)檢測規(guī)則；規(guī)則自動回掃歷史數(shù)據(jù)，標(biāo)注出相似交易；評分模型讀取新標(biāo)簽，更新客戶風(fēng)險(xiǎn)等級。整個(gè)流程自動閉環(huán)，同時(shí)數(shù)據(jù)一致性仍然受到約束與保障。

從更宏觀的角度看，這意味著 AI+Data 正在形成一個(gè)自循環(huán)系統(tǒng)：AI 消費(fèi)數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)、改寫數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)再反過來塑造 AI 的行為與能力。

未來的超級智能（ASI）將不再是一個(gè)孤立模型，而更像是一個(gè)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的系統(tǒng)：它既是數(shù)據(jù)的使用者，也是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和優(yōu)化者。數(shù)據(jù)不再只是被存放的資源，而是一種被不斷加工、更新的運(yùn)行態(tài)。

這個(gè)循環(huán)的速度越快、效率越高，整個(gè)系統(tǒng)的智能水平就越高。而承載這個(gè)循環(huán)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，一定是 AI-Native 的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

回到 PolarDB 大會發(fā)布的一系列能力：AI 數(shù)據(jù)湖庫（Lakebase）減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)，多模態(tài)多引擎融合擴(kuò)展可管理的數(shù)據(jù)類型，模型算子化把推理拉回?cái)?shù)據(jù)庫內(nèi)部，以及面向 Agent 應(yīng)用開發(fā)的托管能力。它們看起來是分散功能，但放在一起更像一套完整路徑——讓數(shù)據(jù)庫在 AI 時(shí)代重新站到系統(tǒng)中心。

這意味著一次更深的范式轉(zhuǎn)移：從 2025 到 2026，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品、數(shù)據(jù)架構(gòu)與 AI 應(yīng)用之間的邊界在變得模糊。企業(yè) IT 也可能從“多個(gè)專用系統(tǒng)拼裝”轉(zhuǎn)向“圍繞一個(gè) AI-Native 數(shù)據(jù)庫組織數(shù)據(jù)、計(jì)算與決策”。

在這個(gè)背景下，未來誰能更快完成從云原生到 AI 原生的遷移，誰就更有機(jī)會在下一輪基礎(chǔ)設(shè)施競爭中占據(jù)優(yōu)勢。