进入人工智能时代，数据库正从一个被动的、用于记录和查询的“数字档案柜”，演进为主动的、能够驱动决策与创造的“数据智能引擎”，这一转变的实现基础是数据库深度拥抱并赋能AI工作负载的“就绪”能力。业界领先的云数据库阿里云PolarDB以其清晰的技术路径与落地实践，为“AI就绪数据库”提供了一个系统性的演进范本。
架构升维：“4+1”能力体系奠基AI就绪之路**
阿里云资深副总裁李飞飞指出，数据库从成熟的“云原生”阶段迈向“AI就绪”，并非功能的简单叠加，而是架构能力的系统性升维。这一进程可概括为构建“4+1”核心能力体系。
一是湖库一体（Lakehouse）。传统数据库擅长处理规整的结构化数据，而AI的基础来源于海量、多模态的非结构化数据（文本、图像、音视频）。PolarDB打破存储边界，实现数据库（DB）与数据湖（Lake）的能力一体化。这意味着单一数据平台既能高效处理事务与分析，又能原生存储、管理并预处理非结构化数据，为后续的特征提取、向量化及多模态检索提供统一的数据基底。
二是元数据统一管理。AI时代的数据源爆炸性增长，且流速极快。来自业务日志、IoT设备、交互媒体的TB级数据持续涌入，其价值依赖于高效的组织与发现。PolarDB通过集成Zero-ETL等能力，实现对所有数据资产——无论是库内表结构，还是湖中文件内容——其元数据的实时同步与统一编目。这相当于为庞杂的数据宇宙构建了一份实时更新的“全局地图”与“搜索引擎”，使得AI任务能够瞬间定位所需数据资源，告别“数据荒原”。
三是多模态融合检索与处理。从单一结构化数据处理，演进为支持半结构化、非结构化数据的融合处理，嵌入向量、全文等多模态检索能力，满足AI场景下复杂数据的高效调用需求。
四是模型算子化与Agent AI的支持。由于模型可以吞噬几乎所有类型的数据，冷数据已经成为模型参数的一部分，温数据通过lora微调也半实时地更新到模型中，目前不能被模型实时吞噬掉的数据仅有热数据。PolarDB模型算子化，是将AI模型推理能力以“算子”形式内置于数据库内核，把实时“热数据”转化为Token并被场景化的AI智能体（Agent）调用，从根源上避免模型“幻觉”。这也是阿里云提出该概念一年来，人们从不理解到现在已经自然接受的原因。
“+1”乃硬件协同，性能与成本的统一底座。
所有上层能力的发挥，依赖一个高效、经济的硬件资源底座。PolarDB持续深化对新兴硬件技术的融合创新，特别是通过CXL（Compute Express Link）内存池化技术，实现了突破性架构。
阿里云推出了全球首台基于CXL 2.0 Switch的数据库专用服务器，将离散的内存资源池化为一个可被多节点共享、按需弹性调度的“内存超级仓库”。这项创新能以百纳秒级延迟提供数TB/s的带宽访问，实现性能的突破性提升。
阿里云数据库产品负责人王远展示了这一飞跃性的价值：CXL内存池化架构下，PolarDB可扩展性达本地内存的16倍，RDMA内存池延迟降低72.3%；CXL+GPU构建的PolarDB KVCACHE（Beluga）方案，推理吞吐量提升4.8倍，首Token延迟（TTFT）下降82.7%，从存储扩展性与计算性能双维度优化AI应用运行效率。
正本清源：何为真正的“AI原生”数据库？
面对行业热议的“AI原生（AI Native）“概念，李飞飞提出了冷静而严谨的衡量标准。他认为，当前许多宣称已达成的案例实则为“AI Ready”（就绪），而真正的“AI原生”意味着数据库的生产关系与交互范式发生了根本性变革，并可用两个量化标准评判：一是使用主体变革，至少半数算力由自主运行的AI Agent驱动消耗，而非传统人工操作；二是交互范式变革，输出结果中至少半数以AI可识别的“Token”形式存在，而非仅为人读的表格或字节流。这也是区分“概念宣称”与“实际落地”的关键标准。
以此为标准，真正的AI原生时代尚未完全到来，但它指明了演进方向。为此，数据库必须预先构建核心能力：深度集成的模型算力、强大的多Agent编排与隔离、以及从自然语言指令到数据库查询乃至业务行动（Action）的无缝转换链路。
PolarDB所推进的“AI就绪”，正是为这一未来架设坚实的桥梁。
不止于技术：成本优势展现云原生沉淀的差异化竞争力
在硬件价格持续走高、存储成本进入长上涨周期的背景下，PolarDB依托多年云原生技术沉淀，构建起“规模化+精细化+敏捷化”的成本优化体系，形成独特竞争优势。王远将PolarDB的成本优势归结于三个相互增强的技术逻辑。
一是资源池化：规模效应对冲成本压力。PolarDB依托云上超大规模部署，实现了存储、内存、算力的深度池化。这种集中式、共享化的资源管理，摊薄了单位成本，避免用户自建模式的高投入与低利用率问题，构成了难以逾越的成本护城河，并能有效对冲硬件周期性上涨的压力。
二是多租共享与智能调度。在池化基础上，通过智能冷热数据分层、CXL内存池多租复用、以及TP/AP/IP负载一体化混部调度，将CPU、GPU、内存、存储的利用率提升至极致，确保每一分硬件投入都产生最大价值。
三是弹性伸缩。面向Agent负载难以预测的未来，PolarDB以Serverless产品形态实现极致弹性，计算节点可秒级拉起或归零，按实际使用量计费。这一设计完美适配未来Agent负载的高并发、间歇性特征，既保证性能响应速度，又避免传统架构中算力持续占用的资源浪费，在动态负载场景下保持定价竞争力。
三者协同形成一个“成本飞轮”：规模化降低基础单价，智能化提升利用效率，弹性化杜绝资源浪费，从而在AI时代持续释放成本红利。
正如李飞飞所言，这些云原生时代沉淀的技术能力，在成本上涨周期中“价值持续凸显”，成为客户降本提效的核心依托。
市场印证：从权威认可到标杆实践
PolarDB的技术路径获得了广泛的市场与行业认可。作为亚太唯一连续六年入选Gartner云数据库管理系统魔力象限“领导者”象限的产品，其战略前瞻性与执行力备受肯定。在全球范围内，它已服务超过2万客户，部署规模超300万核，覆盖86个可用区，并在DB-Engines等权威排名中持续攀升至第49位（截至2026年1月），展现出强大的企业级应用适配能力与全球化布局实力。
理想汽车的落地案例更印证其在复杂AI场景中的核心价值。PolarDB作为其“一站式智能数据平台”的核心引擎，支撑了三大关键场景：一是多模态数据治理：高效管理海量车辆传感器数据、座舱交互数据与训练元数据，通过Data Agent大幅提升数据治理与取数效率；二是智能座舱开发：结合内置模型算子与Supabase能力，支持开发者通过自然语言快速生成座舱应用，赋能Vibe Coding低代码生态与场景落地；三是大规模车端推理：为百万级车辆提供高并发、低延迟的模型推理服务，通过KVCache等技术实现推理性能30%的提升。
这一案例证明，PolarDB已能融合数据管理、AI推理与敏捷开发，成为复杂智能业务的基座。
迈向以智能体为主角的未来
展望未来，随着Agentic AI与大模型的发展，数据库将打破命令行交互的局限，实现自然语言直接交互。届时，智能体将成为数据库的核心访问主体，自主生成并调用程序，人类只需提出需求即可获得结果。阿里云PolarDB正朝着这一AI原生目标持续演进，致力于成为企业迈向超级人工智能时代的“智能数据引擎”，与用户共同解锁智能时代的无限可能。
从云原生到AI就绪的演进，不仅重构了数据库的核心能力，更定义了智能时代数据基础设施的新范式。
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