當大模型以狂飆之勢席卷各行各業(yè)，一場更為基礎(chǔ)的變革正在算力與數(shù)據(jù)的底層悄然發(fā)生。

1月18日，第五屆OceanBase數(shù)據(jù)庫大賽落幕。此前該賽事已在2023年納入全國大學生計算機系統(tǒng)能力大賽體系，成為教育部認定的A類學科競賽。教育體系對人才培養(yǎng)的關(guān)注，又一次凸顯數(shù)據(jù)庫在AI時代的關(guān)鍵地位。

據(jù)悉，本屆賽事吸引全國高校的1223支隊伍、2620名學生參賽，他們在決賽中面臨兩項任務：一是優(yōu)化“全文檢索+結(jié)構(gòu)化過濾”的混合查詢性能；二是基于同一數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，構(gòu)建可溯源的多模態(tài)RAG系統(tǒng)。

上述賽題直面當前AI落地產(chǎn)業(yè)時的真實瓶頸：再聰明的模型，若缺乏高質(zhì)量、高效率、可治理的數(shù)據(jù)支撐，就如同空中樓閣。

而競賽的風向也揭示了一個趨勢：AI不是孤立的技術(shù)革命，而是一場系統(tǒng)性重構(gòu)。在AI加速變革、深入重塑各行業(yè)生產(chǎn)力的階段，基礎(chǔ)軟件非但不會被淹沒，反而正走向前所未有的關(guān)鍵位置。

AI越熱，數(shù)據(jù)庫越關(guān)鍵

在傳統(tǒng)認知中，數(shù)據(jù)庫如同一個數(shù)字倉庫，確保數(shù)據(jù)的準確、一致與持久化，核心職能是“記錄”與“保管”。但AI時代的需求遠不止于此。

2020年，數(shù)據(jù)首次與土地、勞動力、資本、技術(shù)并列，被定義為第五大生產(chǎn)要素，標志著數(shù)據(jù)已超越技術(shù)范疇，進入經(jīng)濟學和社會學領(lǐng)域。

這一轉(zhuǎn)變揭示了AI時代的矛盾：大模型能力與應用落地需求之間存在差距。

理論上，大模型能理解、生成和處理各種復雜任務。但實際上，企業(yè)面臨的是具體問題：如何快速找到相關(guān)數(shù)據(jù)，如何保證信息的時效性，如何控制推理成本。

當企業(yè)發(fā)出“查找過去7天內(nèi)，來自VIP用戶、內(nèi)容包含‘支付失敗’的工單”這類指令時，其需要的已不僅是簡單的數(shù)據(jù)查詢，而是一個融合了語義理解、關(guān)鍵詞匹配、條件過濾的實時“推理”過程。

這意味著，數(shù)據(jù)庫將影響響應時延、答案準確性、決策可驗證性，進而影響AI獲取信息的效率、質(zhì)量和可信度。因而在AI加速普及的今天，數(shù)據(jù)庫也必須從被動的存儲載體，進化為AI推理鏈路的主動參與者和入口。

當數(shù)據(jù)成為驅(qū)動大模型的關(guān)鍵動力，管理和激發(fā)數(shù)據(jù)價值的數(shù)據(jù)庫，自然也從后臺工具升級為生產(chǎn)系統(tǒng)的核心引擎。AI越熱，對高質(zhì)量數(shù)據(jù)實時處理的需求就越迫切，數(shù)據(jù)庫作為底層支撐平臺的重要性也就越發(fā)凸顯。

AI負載如何重塑數(shù)據(jù)庫技術(shù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵性的提升，直接體現(xiàn)在其對新興AI負載的適應與支撐上。如本屆OceanBase數(shù)據(jù)庫大賽將“混合搜索性能優(yōu)化”和“可溯源多模態(tài)RAG系統(tǒng)開發(fā)”作為決賽命題，也又一次反映了這一產(chǎn)業(yè)需求。

首先，“混合檢索”成為高頻剛需。純向量搜索在處理復雜、精確的結(jié)構(gòu)化條件時往往力不從心，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在理解語義層面存在短板。未來主流的AI應用，必然是能同時處理文本、向量、關(guān)系型數(shù)據(jù)等多模態(tài)查詢的混合模式。

這種負載倒逼數(shù)據(jù)庫技術(shù)架構(gòu)革新，推動其將搜索、向量、事務處理等能力在底層“原生”地重新組合，而非簡單堆砌多個獨立系統(tǒng)，從而在簡化架構(gòu)的同時，實現(xiàn)性能的躍升。

其次，“可追溯性”成為企業(yè)級AI的硬指標。一個AI生成的答案若無法注明來源，在企業(yè)嚴肅的場景中幾乎不可用。尤其在金融、醫(yī)療等高風險場景，AI的決策過程必須透明且可驗證。因此數(shù)據(jù)庫需要內(nèi)建這種能力，確保每一次智能問答都有據(jù)可查。

這要求數(shù)據(jù)庫不僅能快速檢索出信息，還能精準管理信息的版本、來源和上下文，為AI輸出提供可信的基礎(chǔ)。

AI負載正驅(qū)使數(shù)據(jù)庫從一個封閉的數(shù)據(jù)容器，向一個開放、可治理、可審計的智能數(shù)據(jù)平臺演進。

AI時代的突破口：從“能用”到“好用”

技術(shù)需求的變革，往往會帶來市場格局的重塑。

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，后來者與領(lǐng)先者之間存在因長期生態(tài)積累而形成的壁壘。但AI催生的新需求，如對混合查詢性能的極致追求、對多模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理的天然需求等，則在一定程度上創(chuàng)造了新的起跑線。

這或能為中國數(shù)據(jù)庫提供潛在的超車機遇。

數(shù)據(jù)庫突圍的關(guān)鍵，在于能否從滿足“能用”需求，躍遷至提供“好用”的體驗。這要求數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品不僅能穩(wěn)定運行，更要能深刻理解AI工作流的特性，在性能、易用性、成本與功能集成度上形成綜合優(yōu)勢。

華東師范大學數(shù)據(jù)學院教授、CCF數(shù)據(jù)庫專委會主任周傲英在OceanBase數(shù)據(jù)庫大賽決賽現(xiàn)場也提到，大模型由數(shù)據(jù)驅(qū)動。這意味著，誰能更高效地管理、凈化并供給數(shù)據(jù)，誰就能在AI生態(tài)中占據(jù)更有利的位置。

中國擁有豐富的應用場景和龐大的數(shù)據(jù)資源，這為數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展提供了獨特優(yōu)勢。因此數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)軟件也是中國可能更快形成全球影響力的關(guān)鍵細分領(lǐng)域之一。

熱點之外的“人才地基”

技術(shù)的演進，有賴人才的支撐。AI時代的熱鬧背后，是對能沉下心來理解系統(tǒng)、優(yōu)化內(nèi)核、權(quán)衡工程可靠性與性能的開發(fā)人才的渴求。

而透過數(shù)據(jù)庫相關(guān)賽事，也可發(fā)現(xiàn)，日后人才結(jié)構(gòu)或?qū)⒅饾u從“會用工具”的應用型人才，向“能做系統(tǒng)”的創(chuàng)造型人才轉(zhuǎn)變，未來需要兼具系統(tǒng)底層與AI工程化能力的復合型人才。

如OceanBase數(shù)據(jù)庫大賽為選手設(shè)計的成長路徑——從入門級的MiniOB項目打下數(shù)據(jù)庫內(nèi)核基本功，到在決賽中基于更復雜的seekdb進行硬核優(yōu)化與AI應用開發(fā)——可以看出，產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)的重點在于系統(tǒng)能力、工程思維與長期主義。年輕開發(fā)者需理解，在AI應用熱鬧光鮮的表層之下，底座的穩(wěn)固、高效將直接決定應用體驗的上限。

AI技術(shù)的洪流，并未沖淡基礎(chǔ)軟件的價值。當前，AI技術(shù)生態(tài)正在從“大模型中心論”回歸理性，走向“數(shù)據(jù)與系統(tǒng)雙中心”。數(shù)據(jù)庫這一歷經(jīng)數(shù)十年發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域，在AI時代被賦予了新的使命——其不再是幕后英雄，而是與算法、算力并駕齊驅(qū)，共同推動智能革命的核心支柱。

關(guān)注獲取更多資訊