數據庫“AI時刻”加速到來

近期，以“強基·融智·向新”為主題的2026可信數據庫發展大會在北京舉行。會上，中國信息通信研究院發布了《數據庫發展研究報告（2026年）》及《中國數據庫產業圖譜（2026年）》兩大權威報告，從市場規模、技術路線、產業生態等維度，對當下數據庫行業的發展現狀與未來走向進行了系統性梳理，同時釋放出明確的行業信號：AI技術與產業變革深度融合，傳統的技術架構正加速邁向AI原生新階段。構建安全高效的數據庫產業生態、落地場景創新，成為國產數據庫的核心發展方向。

數據庫是數字經濟的核心數據基座。當“會思考”開始成為數據庫技術的必選項，行業開始將目光投向國產數據庫廠商，探尋其在AI時代的核心價值與發展潛能。

五大技術趨勢折射行業變革方向。

趨勢一：雙AI全能“搭子”——運維+開發智能體告別重復搬磚

數據庫智能體正在驅動數據庫開發運維提質增效。過去，管庫、寫SQL全部依靠資深技術人員人工操作，故障排查、報表開發耗時耗力。目前，行業標準方向是兩套AI工具：一套自動看管數據庫、提前排雷；另一套讓普通人用大白話寫數據查詢，大幅降低了使用門檻。

作為國內頭部數據庫廠商，武漢達夢數據庫股份有限公司（以下簡稱“達夢數據”）在這方面的應對方案是DM9推出雙AI智能體，讓數據庫長出“AI頭腦”，為開發者和運維人員減負。

趨勢二：混合架構自由切換——同源內核兼顧交易、分析雙需求

分布式走向透明混合部署，共享集群筑牢核心交易底座，HTAP混合負載成為必備能力。很多企業既要穩定處理轉賬、訂單這類實時業務，又要跑海量數據分析，兩套數據庫分開部署成本高、數據不同步。行業主流方案是，一套架構同時支撐兩種業務，規模變大或變小都能靈活調整部署形態。

達夢數據的應對方案是：DM9采用一套同源自研內核，集中式、分布式架構無縫互切，業務擴容加節點、業務收縮減節點。內置資源管理器，一套庫可以承載兩類核心業務。

趨勢三：云原生走向存算解耦——AI賦能全棧智能運維

云原生數據庫加速走向存算解耦、資源彈性化。以前，數據庫存儲和算力深度綁定，業務高峰期卡頓、淡季資源白白浪費。目前，行業統一的思路是：存儲、算力分開管理，需要多少資源實時進行分配，不必提前囤積大量閑置服務器，直接降低了云上使用成本。

達夢數據的應對方案是：啟云數據庫內置專屬啟云AI助手，全面提升運維效率，實現數據庫日常管理、智能SQL生成、自動診斷等操作；通過智能化資源調度、彈性縮擴容、極致架構優化，在大幅降低國產數據庫成本的同時實現資源利用最大化。

趨勢四：軟硬協同“加速跑”——一體機充分釋放硬件性能上限

隨著人工智能推理與大規模數據分析需求的持續增長，數據庫體系結構正由以CPU為中心的通用計算模式，向引入GPU作為關鍵加速引擎的高并行計算架構演進。以前，數據庫僅依靠CPU運行大模型、處理海量向量查詢，難以滿足高效運算需求。目前，行業的新方向是，CPU、GPU搭配干活；同時，搭建共享內存池，所有數據庫節點共用高速緩存，不必重復加載數據，使得海量數據分析、AI計算速度大幅提升。

達夢數據的應對方案是：達夢新一代數據庫一體機DAMENG PAI V2.0，以“軟硬協同、智算融合”為核心，在存儲節點內置GPU加速引擎；在硬件底層實現SQL算子卸載；依托分層存儲與全棧RDMA高速網絡，海量向量與多模態分析任務輕松應對，高并發交易與AI分析性能均實現有效提升。

趨勢五：智能體記憶工坊——圖數據庫給大模型裝上長效記憶庫

Agent運行范式驅動數據庫架構重塑。在存儲模型層，長文本與多模態數據的規模化擴展正驅動存儲范式系統性演進。普通大模型只有短期對話記憶，無法長期沉淀行業資料。行業要求新一代數據庫給AI搭建分層記憶體系，文本、圖片、向量、結構化數據統一存放，方便智能體自主檢索、持續推理。

達夢數據的應對方案是：達夢圖數據庫V4.0打造“圖+向量”雙引擎，搭載HyperRAG全域檢索能力以及基于生成式AI知識圖譜；配套自然語言智能Agent，大白話就能完成圖檢索、語義查詢。

公開資料顯示，達夢數據此前已經提出了“AI for DB”“DB for AI”雙向發展戰略。今年4月，公司重磅發布了面向AI時代的四款產品：DM9、數據庫一體機、啟云數據庫、圖數據庫。從支撐核心系統運行的“穩定器”，到支撐AI時代的“新基座”，達夢數據完成了國產數據庫自主創新的重要突破。（華柏）

原標題：《數據庫“AI時刻”加速到來》