AI与数据库融合，解决大规模数据管理挑战

生成式人工智能（GenAI）的迅猛发展正在推动全球数据量的持续激增。根据IDC中国软件行业研究经理李凌霄在广州的报告，预计到2028年，全球新生成的数据量将达到393.9ZB（泽字节），企业数据的增长速度尤为显著。随着AI技术的广泛应用，企业从数据中获得洞察的能力也得到了大幅提升，数字孪生技术在多个行业的应用正日益增长，并与物联网和AI技术的结合带来了更高的精确度和更大的应用价值。

在数据量不断攀升的背景下，传统的数据存储架构已面临极大的挑战。企业的数据仓库容量不断扩展，结构化数据的存储规模已经突破了PB级别，逐步迈向EB级别。然而，面对如此庞大的数据规模，传统的存储架构在读写性能、存储成本和数据管理方面的瓶颈逐渐显现。如何应对这一挑战，已成为企业亟需解决的问题。

与此同时，随着GenAI技术的不断成熟，企业对于提升业务效率的认识日益深刻，GenAI已成为企业战略布局的关键组成部分，成为推动企业创新和竞争力提升的重要力量。IDC全球调研结果显示，37%的企业计划将AI相关支出列为2025年预算增长的核心因素，显示出AI技术在企业中的重要地位。

在此背景下，OceanBase等企业正在不断探索一体化数据库与AI技术的融合，力求在大规模数据管理和存储中找到更高效的解决方案。通过支持TP/AP/AI混合负载的引擎架构，OceanBase正在推动一体化数据库向智能化数据底座转型。该平台不仅支持向量数据库，还实现了SQL与AI的混合检索能力，帮助企业更好地应对大规模数据管理的挑战。

中国联通软件研究院OceanBase研发负责人邱永刚表示，随着知识的积累和数据量的不断增长，向量的体量将不断增加，这不仅要求不断优化向量检索算法，还需要利用硬件能力来适应海量向量检索需求，为企业提供更快、更准确的检索能力，推动AI与数据库的深度融合。