

作者 | 柴旭晨
编辑 | 张晓玲
面对科技圈“AI原生”热潮,阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞提出冷静观点:当前阶段更应追求“AI就绪”,而非盲目宣称“原生”。他指出,真正的“AI原生”需满足两个硬指标——一半用户为智能体(Agent),输出内容中一半为语义单位(Token)。
李飞飞用“4+1”公式解释“AI就绪”的核心:第一,存储层转向“Lakebase”,即融合结构化与非结构化数据,让数据库成为能容纳图片、视频、日志等多元信息的“大湖”。第二,实现元数据统一管理,确保海量碎片化数据可实时同步、高效检索。
第三,支持多模态检索与处理,结合向量嵌入(embedding)能力,完成文本、图像、音视频的跨模态分析。第四,推动模型算子化与Agent支持,使大模型能在数据库内直接读取热数据,避免“幻觉”问题。
随着内存与算力成本持续攀升,阿里云通过技术手段实现“硬件池化”。例如,将远端内存、GPU显存、存储资源统一调度,形成共享池,类似共享单车模式,大幅降低单个租户使用成本。这一策略在当前周期性涨价背景下尤为关键。
以理想汽车为例,其利用PolarDB完成数据清洗、特征提取与在线推理,全程无需数据迁移,在数据库内部完成“化学反应”。这正是“AI就绪”的典型应用场景。
王远介绍,成本控制依赖三大支柱:一是资源池化,二是多租户共享,三是极致弹性。通过无服务器(Serverless)架构,系统可在无任务时零计算节点运行,有需求时秒级启动,真正实现“按需付费”。
未来数据库用户将不再局限于开发者,普通用户也将通过自然语言与数据库交互。同时,大量智能体将成为主力使用者,数据库将作为“动作发生地”,直接响应指令完成下单、查询等操作。
随着数据成为燃料,数据库成为引擎,阿里云正加速构建面向未来的“AI-ready data infrastructure”。而在此过程中,平台的选择至关重要。
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迁移到新架构无需推倒重建。阿里云提供三步走方案:第一,保持对MySQL、PostgreSQL生态兼容,保障应用无缝迁移;第二,通过湖库一体架构整合冷温热数据,确保一致性与实时性;第三,集成Ray、Superbase等框架,支持企业级应用快速开发。
李飞飞强调,云计算的本质是规模化生意。当硬件成本上涨时,平台化的规模效应反而更具优势。自建数据中心成本将越来越高,而云平台凭借池化与弹性调度能力,将持续释放价值红利。
未来世界必然是由智能体驱动、以Token为主流的生态系统。尽管“AI原生”尚未到来,但通往它的每一步都已清晰可见。