AI行业：AI原生数据库发展趋势白皮书

AI原生数据库发展趋势白皮书核心观点摘要 01前言 02趋势一：由“存”向”智”，数据库架构全面重构 041. 向量数据库成为 AI 时代的关键基础设施 042. 打破数据孤岛，实现多模态数据融合处理 06盫. AI 助力数据库复杂检索能力持续升级 08趋势二：数据库 AI 原生，数据库正从“外挂” 演变成新时代 “智能内核” 09盩.AI for DB：AI 重塑数据库管理新范式 12盪.DB for AI：提升数据使用效能，深度赋能 AI 应用 13趋势三：从 数据基础设施到智能中枢，数据库产品形态获得全面升级 141. 传统数据库 AI 化：插件与内核升级补齐短板 162. 专用向量数据库：以极致性能服务大规模模型训练 17盫.AI 原生数据库：整合多元能力，推动 AI 应用范式变革 19趋势四：数据库智能体成为驱动企业智能化升级的关键力量 221. 垂直智能体深度渗透三大核心场景，覆盖数据库开发与管理全生命周期 232. 数据库智能体实现生态化嵌入，融入企业通用智能体系 253. 技术内核升级，从“辅助”走向“自治” 26趋势五：市场格局重构，国内生态崛起，安全赋能创新 291. 厂商积极布局：从加速替代到创新引领 ，布局数据库 AI 技术图谱 292. 行业竞争加剧：从聚焦产品创新到生态 + 场景的全方位适配 303. 安全范式变革：从产品安全防护到安全赋能行业创新 32关于移动云数据库 351. 移动云 AI 原生数据库技术突破、主流产品、技术图谱 382. 移动云客户案例 49未来展望：AI 原生数据库的下一站 51参考文献与数据来源 52核心观点摘要AI 原生数据库（AI-Native Database）不是“数据库 +AI”的简单叠加，而是数据库内核的系统性重构。未来三年，数据库的智能能力将比存储能力更能决定企业竞争力。本白皮书提出五大关键判断：从“存”向“智”的范式转移：数据库正从被动存储向主动理解演进，语义理解、相似性推理与跨模态关联成为核心能力，向量数据库已成为 AI 时代不可或缺的关键基础设施。从“外挂”到“智能内核”的架构革命：AI 能力正深度融入数据库内核，形成“AI for DB”与“DB for AI”的双轮驱动。智能内核模式在数据流转效率、响应延迟和安全性方面全面超越传统外挂架构。产品形态的三极分化与融合：传统数据库 AI 化、专用向量数据库与 AI-Native Database三类产品各有适用边界，企业需根据数据类型复杂度与智能需求水平进行精准选型。数据库智能体（DBAgent）开启自治时代：从辅助决策到自主决策，DBAgent 正覆盖数据库全生命周期管理，事务一致性保障、SQL 语义精确理解和任务级权限控制成为核心技术挑战。国产数据库从技术跟跑到创新领跑：中国数据库市场国产化率将超 70%，国产厂商通过生态兼容、场景深耕与 AI 原生架构的技术换道，正在全球数据库产业格局中赢得战略主动。盨盩前言人工智能大模型技术正在加速迭代，重构全球数字经济发展格局，并推动各行业从“数字化”向“智能化”深度转型。数据库作为数字基础设施的核心支柱，是激活数据要素价值、支撑 AI 技术落地的关键载体，其产业价值在智能化转型浪潮中愈发凸显。IDC 数据显示，到 2029 年，中国数据库管理系统软件市场规模将达到 186 亿美元，从 2024 年到2029 年的年均复合增长率将达到 20.1%，在全球所有国家和区域中，中国市场增速第一；其中，来自公有云的收入将超过 60%。数据库不仅承担着数据存储、管理与运算的基础使命，更是衔接数据资源与 AI 应用的关键纽带。目前，全球主要数据库厂商和云服务商已纷纷布局“数据库 +AI”融合战略，推动数据基础设施向全面智能化方向演进。目前，国内主流的云和数据库厂商都在积极推动 AI 与数据库的深度融合，引领技术变革与市场拓展新趋势。大模型技术正在被全方位融入数据库内核，构建起智能索引、故障自愈及自然语言交互查询等创新能力，大幅提升数据库自治水平。同时，多模态数据处理成为主流厂商共同关注的焦点，相关的数据库产品积极探索向量检索与全文检索的融合技术，满足 AI 应用对多样化数据的高效处理需求。在市场布局方面，头部厂商凭借全栈技术优势与生态整合能力，正努力在金融、政务、工业、能源等核心领域开展场景实践。在这个过程中，云原生体系也进一步与 AI 形成了良性协同，通过存算分离、弹性伸缩以及强大的资源调度能力，为 AI 时代的用户带来显著的降本增效效应。本白皮书全方位聚焦 AI 大模型背景下数据库领域的核心变革与发展趋势，系统梳理业界数据库与AI 融合发展的主要方向和最新进展，厘清行业发展痛点与机遇，帮助企业在 AI 时代全面夯实数据根基，构建出面向未来的智能化数据基础设施体系。本白皮书提出的五大趋势，围绕“AI-Native Database（AI 原生数据库）”这一创新产品体系，构成一个逐层递进、相互支撑的发展和演进逻辑，有助于用户把握相关技术、产品和市场发展的全貌：盨盪趋势一，围绕架构重构，是创新的坚实基础：向量数据库、多模融合、混合检索等技术升级构成了 AI 原生数据库的底层能力基座。没有架构层面的根本性重构，智能化升级将成为无源之水。趋势二，围绕智能内核，是创新的重要核心：在架构重构的基础上，AI 能力从外挂走向内嵌，数据库获得自主学习、自我优化、智能决策的“大脑”。这是从“有智能”到“是智能”的质变。趋势三，围绕产品形态，是创新的关键体现：架构与内核的升级最终体现在产品形态上，出现传统数据库 AI 化、专用向量库、AI 原生数据库三极分化，为不同场景提供精准适配的解决方案。趋势四，围绕数据库智能体，是创新过程的载体：数据库智能体（DB Agent）作为人与数据库系统之间的智能接口，将复杂的运维、开发、治理工作封装为自然语言交互，大幅降低使用门槛。趋势五，围绕产业格局，是创新的体系化成果：前四个趋势的技术变革，最终重塑全球数据库产业格局，为国产数据库提供“换道超车”的历史性机遇。盨盫数据库技术由“存“向“智”发展，不是简单的功能增强，而是数据库核心能力范式的根本性转变，这一转变主要体现为三个层面的能力跃迁：从“被动存储”到“主动理解”：传统数据库可视为数据的“仓库管理员”，只负责存取，不理解内容。AI 原生数据库则具备语义理解能力，能够自动识别数据内涵、发现隐含关联、预测数据趋势，成为数据的“智能分析师”。从“精确匹配”到“相似性推理”：传统检索过程基于精确的关键词匹配，无法区分同一个词在不同语境下的差异。向量检索技术使数据库能够理解语义相似性，实现“以图搜图”和“以意搜文”，突破精确匹配的局限。从“单一模态”到“跨模态关联”：传统数据库根据数据类型区分，将结构化数据、文档、图像等彼此隔离。多模态融合技术打破了数据库体系的分立状态，实现多类型数据的统一存储与关联分析，让 AI 系统获得了“全景视野”。1. 向量数据库成为 AI 时代的关键基础设施数据已经成为驱动 AI 进化的核心要素。随着 AI 应用场景的广泛拓展，文本、图像、音视频等非结构化数据呈现出爆炸式增长态势。如何高效存储、检索并利用这些数据，成为影响 AI 发展的关键性举措。