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前言：

在AI技术迅猛发展的浪潮中，长期处于后台的数据库正经历着深刻的变革，从传统的静态数据仓库逐渐走向前台，成为智能系统的核心组成部分。

这一转变不仅带来了价值的重新定义，也伴随着诸多技术挑战，同时也指明了未来的发展方向，对企业提出了新的要求。越来越多企业敏锐捕捉到了这一趋势，积极投身其中。

作者 | 方文三

图片来源 |  网 络 

AI推动下数据库的价值升级

过去，数据库的核心功能集中在数据的存储和查询，主要用于记录订单、交易、库存等结构化信息，更像是一个后台的静态数据仓库。

但随着AI模型在客服、搜索、推荐、分析等业务流程中的广泛应用，数据库的角色发生了根本性转变。

如今，数据库更像是一个前台实时系统，成为智能系统的“实时大脑”。

它不仅要存储数据，还要参与推理过程、支撑决策制定、响应模型调用。

在搜索增强生成（RAG）、Agent系统、实时推荐等场景中，数据库承担着存储模型调用所需的上下文信息（如用户历史、商品属性）、支持向量检索以实现语义搜索和相似内容匹配、记录AI Agent的状态和决策流程以保证自动化行为可追踪等重要任务。

调用方式也随之改变。以往是人类操作系统时触发数据库查询，而现在则是模型或Agent自动生成请求。

这些请求频率高、链路复杂、语义模糊，对数据库的性能和响应能力提出了更高要求。

同时，企业对数据库兼容多种数据类型的需求也日益增加，需要同时处理结构化数据、非结构化数据、向量数据等，一些原本由搜索引擎、缓存系统、特征平台承担的功能也开始集成到数据库产品中。

数据库“走向前台”的过程，并非简单的性能优化，而是一场涉及架构重构和安全重塑的系统性挑战。

在架构方面，过去数据库系统按“专一能力”划分，做事务处理就专注OLTP，做分析就服务于数据仓库。

但现在企业越来越倾向于“一库多能”，既需要结构化查询，也需要图谱检索、向量搜索、流式处理等功能，甚至希望能原生支持Prompt编排与自然语言接口。

这要求数据库从内核设计上支持多模态融合，而国内厂商在AI原生场景下，在向量检索、多模融合等方面仍存在架构短板。不同数据类型在存储格式、索引结构、查询语义上差异显著，要在同一引擎内高效支持并非易事，目前多数“融合型数据库”仍是在关系型架构上外挂功能模块，缺乏真正的底层融合。

传统的权限系统主要是“防人出错”，通过权限配置、访问控制等手段保护数据，但在AI大量接入后，数据库频繁被AI模型与Agent程序调用，这些系统具备“类人”的主动性，传统权限体系逐渐失效。

权限管理从“人对人”变成“Agent对字段”，但很多企业甚至不清楚自身数据库的调用情况和运行的Agent数量。

向量数据库还引入了新的安全风险，如攻击者可能反推训练语料或注入“污染数据”操控检索结果，而传统的数据防泄漏系统无法识别语义层的攻击。

此外，部分企业引入的运行时加密、审计网关等安全组件多为外挂，无法与数据库主系统统一策略，反而增加了系统复杂度，且大多数数据库缺乏原生的“身份链路”和“行为路径”可视能力，难以追溯风险事件。

当前企业采取的应对措施也存在局限。在产品能力扩展上，“数据库+向量”更多只是实现了基础对接，距离“融合好用”还有差距。

在安全模型重构上，缺乏有效的统一策略和协同运行机制。

在整体架构上，混合部署与权限隔离等策略虽相对可行，但带来了数据同步压力、接口维护成本高、系统响应延迟等问题，且数据库引擎层具备策略调度能力的原生机制尚属空白。

这些技术缺口导致AI应用在接入真实业务流量时，常出现查询卡顿、语义漂移、权限错配等问题。

蚂蚁集团旗下的OceanBase宣布其云数据库产品OB Cloud已完成AI能力的全面开发部署与生态集成 ，凭借一体化架构、多模向量一体化等优势，成功服务零售、金融、物流等行业的数十家头部企业。

电科金仓发布了AI时代的融合数据库KES V9 2025等产品 ，KES V9 2025实现多语法体系、多集群、多应用场景、多模数据、开发运维的一体化，还推出搭载AI功能的数据库一体机，提升了性能与运维效率。

金篆数据库GoldenDB也与AI深度融合，在石油石化关键系统上线，基于100%兼容原数据库，上线仅耗时9天，性能提升2倍 。

深桑达A、拓维信息等企业也纷纷在AI+数据库领域展开探索，涵盖从技术研发到行业应用等多个层面。

业界普遍认为，AI时代的数据库将沿着一体化、智能化、安全内生化三个方向持续演进。

架构一体化是重要方向。未来的数据库应能统一处理结构化、文档、图数据和向量数据，并提供一致的查询接口与权限体系，以解决过去企业部署多个数据库带来的架构冗余、数据同步、权限治理等额外负担。

智能化体现在两个方面：一方面，数据库将借助AI提升自身能力，如利用大模型生成SQL、构造测试用例、优化查询计划，提高开发与运维效率；

另一方面，数据库必须适配AI，解决上下文管理、Agent状态维护、调用路径压缩等新场景问题，不过目前行业在接口规范和调用语义标准上仍缺乏统一共识。

安全内生化则要求安全能力内嵌进数据库系统本身。由于AI应用改变了数据访问模式，“外挂式安全”逐渐失效，数据库需要具备原生的权限管理、行为审计、访问透明和运行时加密等能力，深度融合身份体系、行为模型与策略引擎，为AI调用提供全过程可控的信任机制。

但目前多数产品仍停留在网关封堵、合规对接阶段，距离“安全即设计”还有较大差距。

要在AI时代的数据库变革中占据优势，企业需要具备多方面的条件。

在技术层面，企业需要有能力构建架构一体化的数据库，实现不同数据类型在底层的高效融合，而不是简单地外挂功能模块。

同时，要能将AI深度融入数据库，既要利用AI优化自身性能，又要适配AI应用的各类需求，形成行业认可的上下文支持和接口标准。

在安全方面，企业需要在数据库引擎层构建安全内生化的原生机制，使权限管理、行为审计等安全功能与数据库核心逻辑深度融合，而非依赖外挂组件。

此外，企业还需解决技术缺口，确保数据库在复杂SQL优化、多模协同、Agent状态一致性等细节上的稳定性，避免AI应用接入真实业务流量后出现查询卡顿、语义漂移、权限错配等问题，真正实现“安全与效率兼顾”。

AI改变了数据库的角色，而数据库的进化仍在进行中。谁能率先完成架构一体化、智能化、安全内生化的转型，谁就有望成为AI时代新的基础设施提供者，掌握数据流，进而掌握智能流。

内容参考来源于：企业家：2025年，数据库迎来新一轮变革；CSDN：2025 数据库技术展望；雷科技：诉讼频发，AI训练“盗用”版权内容，建立共享数据库迫在眉睫？

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