阿里云PolarDB進(jìn)階：錨定“AI就緒”，AI能力全面內(nèi)化

本文來(lái)源：時(shí)代周報(bào) 作者：管越

1月20日，寒潮南下，上海飄起了久違的鵝毛雪。

同一天，2026阿里云PolarDB開發(fā)者大會(huì)在上海召開，場(chǎng)館外風(fēng)雪凜冽，場(chǎng)內(nèi)卻已是另一番火熱景象。主會(huì)場(chǎng)早早便座無(wú)虛席，不少晚到的開發(fā)者頂風(fēng)冒雪趕往第二直播間，就連中型會(huì)議廳也很快滿員。

“有朋友說(shuō)今天舉辦大會(huì)恰逢其時(shí)，因?yàn)槲覀働olarDB的logo正好是只北極熊。上海都能飄雪，看來(lái)PolarDB的時(shí)代真的來(lái)了。”作為大會(huì)演講環(huán)節(jié)首位嘉賓，阿里云智能集團(tuán)資深副總裁、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人李飛飛打趣道。

作為阿里云核心的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，PolarDB 在本屆開發(fā)者大會(huì)上亮出重磅升級(jí)：正式發(fā)布全面內(nèi)化的AI能力，即將大模型能力內(nèi)化為數(shù)據(jù)庫(kù)的“血液”，讓數(shù)據(jù)系統(tǒng)能“直接驅(qū)動(dòng)AI智能決策”。

圖片來(lái)源：阿里云PolarDB

對(duì)于如今的PolarDB，市場(chǎng)排名的“打榜”之爭(zhēng)早已不是焦點(diǎn)。PolarDB已連續(xù)六年市場(chǎng)份額第一，而此番向AI深度融合的升級(jí)，更折射出行業(yè)核心趨勢(shì)：云原生數(shù)據(jù)庫(kù)正加速向AI-Ready（AI就緒）乃至AI-Native（AI原生）演進(jìn)。

而本屆PolarDB開發(fā)者大會(huì)，更清晰的信號(hào)是，“AI+數(shù)據(jù)庫(kù)”從“外掛”到“內(nèi)生”的變革，才剛剛開始。

“AI-Ready”再迭代

自O(shè)penAI發(fā)布 ChatGPT以來(lái)，生成式AI技術(shù)快速迭代、能力持續(xù)爆發(fā)，AI-Native也從技術(shù)概念走入大眾視野，成為科技行業(yè)的創(chuàng)業(yè)與產(chǎn)品核心方向，與之相伴的，還有AI-Ready與AI-Native的路徑之爭(zhēng)。

二者的定義涇渭分明。AI-Native指在設(shè)計(jì)、開發(fā)和運(yùn)營(yíng)過(guò)程中深度融合人工智能技術(shù)的公司或產(chǎn)品。AI Ready則是不對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)/產(chǎn)品的底層架構(gòu)做徹底重構(gòu)，通過(guò)接口適配、數(shù)據(jù)治理、工具集成等改造，讓其具備安全、穩(wěn)定、可擴(kuò)展地對(duì)接并運(yùn)行AI能力的狀態(tài)，是從傳統(tǒng)IT過(guò)渡到AI Native的務(wù)實(shí)中間階段。

近兩年來(lái)，這場(chǎng)路徑之爭(zhēng)已成為科技行業(yè)最核心的戰(zhàn)略議題，不同廠商的技術(shù)選擇與落地節(jié)奏都有所差異。

“AI-Native時(shí)代終將到來(lái)，但就當(dāng)下而言，AI-Ready才是更實(shí)事求是的現(xiàn)狀，AI-Native還為時(shí)過(guò)早。”李飛飛在接受時(shí)代周報(bào)等媒體采訪時(shí)展現(xiàn)了不同觀點(diǎn)，這一觀點(diǎn)也與本屆大會(huì)“AI 就緒的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)”的主題高度契合。

事實(shí)上，阿里云對(duì)AI發(fā)展的路徑早已有著清晰判斷。2025年9月，阿里CEO吳泳銘在云棲大會(huì)上提出AI發(fā)展路徑：從學(xué)習(xí)人、輔助人，到自我迭代超越人，最終走向超級(jí)人工智能。而在邁向這一目標(biāo)的過(guò)程中，AI 發(fā)展的瓶頸也在不斷變化。起初是算力，大模型訓(xùn)練依賴于高性能GPU；而算力背后是巨大的能源消耗；此外，安全、倫理與治理瓶頸也日益凸顯。不過(guò)，在李飛飛看來(lái)，接下來(lái)的瓶頸可能是數(shù)據(jù)，是存儲(chǔ)。

圖片來(lái)源：時(shí)代周報(bào)記者現(xiàn)場(chǎng)拍攝

“在通往超級(jí)人工智能的過(guò)程中，數(shù)據(jù)是燃料，數(shù)據(jù)處理能力是引擎。”李飛飛直言，大模型會(huì)吞噬一切冷數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)，熱數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理只能依賴數(shù)據(jù)庫(kù)，所以“將AI大模型嵌入數(shù)據(jù)庫(kù)是必須要做的一件事情”，這既解決了數(shù)據(jù)遷移的效率問(wèn)題，也能保障數(shù)據(jù)主權(quán)和隱私安全。

基于這樣的理念，2025阿里云PolarDB開發(fā)者大會(huì)推出內(nèi)置大模型的PolarDB AI版本，幫助個(gè)人和企業(yè)開發(fā)者快速部署并上線AI應(yīng)用；2026年則快速演進(jìn)到“AI就緒的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)”，實(shí)現(xiàn)從“外掛式”集成AI到“內(nèi)生智能”的進(jìn)化。

“AI-Native的說(shuō)法忽視了AI技術(shù)仍在快速迭代的現(xiàn)實(shí)。AI-Native是“Moving Target”，當(dāng)前行業(yè)的核心任務(wù)是夯實(shí)AI-Ready基礎(chǔ)。”李飛飛進(jìn)一步表示。

四大支柱向AI就緒進(jìn)化

“云原生數(shù)據(jù)庫(kù)”，是本屆PolarDB開發(fā)者大會(huì)的另一大核心關(guān)鍵詞，也是PolarDB夯實(shí)AI-Ready基礎(chǔ)的核心依托。

按照管理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)可分為關(guān)系型、非關(guān)系型（鍵值型、文檔、圖、時(shí)序等）；按照部署模式，數(shù)據(jù)庫(kù)可分為本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)和云數(shù)據(jù)庫(kù)，其中云數(shù)據(jù)庫(kù)又分為云原生數(shù)據(jù)庫(kù)、云服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、云托管數(shù)據(jù)庫(kù)。

阿里云PolarDB是關(guān)系型的云數(shù)據(jù)庫(kù)，即建立在關(guān)系模型上提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)展現(xiàn)和查詢方法，確保所有應(yīng)用都能輕松訪問(wèn)和使用所需數(shù)據(jù)；同時(shí)，基于公有云架構(gòu)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，屬于云原生數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施范疇，具備彈性伸縮、無(wú)服務(wù)器化、全球高可用及低成本等特性，可與云服務(wù)深度集成。

人工智能的快速發(fā)展，促使云數(shù)據(jù)庫(kù)不斷迭代進(jìn)化。為了達(dá)成“外掛式”集成AI到“內(nèi)生智能”的進(jìn)化，阿里云PolarDB此次的升級(jí)則聚焦在四大技術(shù)核心上。

在存儲(chǔ)層面，PolarDB做了Lakebase（AI數(shù)據(jù)湖庫(kù)）架構(gòu)，即數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)三者的有機(jī)融合，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)只處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的局限，讓圖片、視頻、日志等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能無(wú)縫流轉(zhuǎn)，不用再跨系統(tǒng)遷移。

“AI時(shí)代的數(shù)據(jù)類型太豐富了，不能再讓數(shù)據(jù)困在‘孤島’里。”李飛飛對(duì)此形象地解釋道。

第二個(gè)核心是元數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。AI時(shí)代，元數(shù)據(jù)早已不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)里幾兆大小的“輔助信息”，而是支撐“上T級(jí)”規(guī)模、實(shí)時(shí)同步的“神經(jīng)中樞”。

“以前元數(shù)據(jù)是‘小配角’，現(xiàn)在是‘總指揮’，要處理海量異構(gòu)數(shù)據(jù)源，首先得知道它們?cè)谀睦铩⑹鞘裁锤袷健！崩铒w飛提到，PolarDB通過(guò)Zero ETL（即將企業(yè)內(nèi)部各種形式、不同來(lái)源的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后格式化的過(guò)程）技術(shù)，讓數(shù)據(jù)源變化后元數(shù)據(jù)秒級(jí)更新，同時(shí)自動(dòng)調(diào)用模型完成特征提取。

第三大核心聚焦多模態(tài)檢索與處理層面，PolarDB結(jié)合Embedding（圖像嵌入）能力，讓開發(fā)者不用額外調(diào)用第三方工具，讓數(shù)據(jù)庫(kù)能同時(shí)支持關(guān)鍵詞匹配和語(yǔ)義理解。

第四個(gè)核心則是模型算子化+Agent AI支持，這被李飛飛稱為“數(shù)據(jù)與AI融合的核心”，即把大模型推理能力封裝成數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)置“工具”（算子），用SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言）就能調(diào)用，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域”；同時(shí)支持Agent開發(fā)部署，讓AI程序能直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)。

“從云原生到AI-Ready，4大路徑缺一不可。”李飛飛說(shuō)。

AI-Native還有多遠(yuǎn)？

“未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶不僅僅是現(xiàn)在的開發(fā)者，還有更多普通用戶。”在回答時(shí)代周報(bào)等媒體記者提問(wèn)時(shí)，阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部、產(chǎn)品管理與技術(shù)架構(gòu)部負(fù)責(zé)人王遠(yuǎn)提出了一個(gè)超出技術(shù)框架的視角——PolarDB的AI-Ready演進(jìn)，不僅是技術(shù)升級(jí)，更是用戶群體的拓展。

目前，PolarDB已經(jīng)開放了自然語(yǔ)言交互與多模態(tài)交互。未來(lái)，多模態(tài)檢索、實(shí)時(shí)知識(shí)更新Embedding、無(wú)縫自然語(yǔ)言查詢，甚至是從問(wèn)題直接到Action，或是AI-Native的新表征。

王遠(yuǎn)表示，未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)的終端用戶可能不太會(huì)使用命令行，MCP工具、各種程序腳本等。“未來(lái)可能不會(huì)存在多個(gè)APP，大概率是一個(gè)入口、自然語(yǔ)言交互，客戶根本感知不到Agent的存在。”

圖片來(lái)源：阿里云PolarDB

李飛飛和王遠(yuǎn)的暢想亦有現(xiàn)實(shí)依托。

當(dāng)下，AI賦能數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)的路徑。一方面，涵蓋SQL調(diào)優(yōu)、安全管理以及數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維等功能的智能運(yùn)維中心可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測(cè)分析和自動(dòng)化處理；另一方面，大語(yǔ)言模型將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句，輔助海量數(shù)據(jù)查詢，降低數(shù)據(jù)庫(kù)操作門檻；再者，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法，自治數(shù)據(jù)庫(kù)能優(yōu)化查詢、自動(dòng)管理內(nèi)存和存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)自調(diào)優(yōu)。

那么，AI-Native還有多遠(yuǎn)？

李飛飛表示：“從Cloud Native（云原生）到AI-Ready，再往下三年以后，我認(rèn)為會(huì)進(jìn)入到AI-Native的時(shí)代。”