数据库的未来：从DB4AI到DB4DATA | GBASE技术云享会专家演讲专辑 · 白鳝

在2026GBASE技术云享会上，佰晟智算联合创始人、DBAIOPS社区发起人白鳝（徐戟）应邀出席，并发表《数据库的未来：从DB4AI到DB4DATA》主题演讲。他从数据库技术演进的历史规律出发，深入剖析了AI时代对数据处理提出的全新挑战，前瞻性地描绘了数据库从“存数据的仓库”向“数据智能引擎”演进的未来图景。

数据库演进的历史规律：始终紧跟数据处理需求

白鳝开篇从数据库发展历程切入。他指出，数据处理方式经历了从手工管理到记录管理系统，再到数据库、数据仓库、大数据，直至今天AI数据工厂的演进。数据库技术也从层次、网状结构演进至关系型数据库，再到NoSQL、NewSQL，直至今天的AI原生数据库。

“数据库技术演进始终紧跟数据处理需求”——这是贯穿整个演讲的核心规律。关系型数据库之所以在过去四十多年占据主导地位，正是因为它以ACID事务、SQL标准化和B+Tree索引等能力，精准匹配了企业级数据管理的核心需求。如今，AI时代正在重新定义数据处理的需求边界，数据库也必须随之进化。

AI时代的数据处理新需求

白鳝指出，AI时代对数据处理提出了三大全新挑战：

数据规模指数级增长

从TB到PB再到EB、ZB，数据量级不断跃升。以LLaMA-3为例，训练一次需要十几万亿Token。中国2022年数据产量已达8.1ZB，年增长22.7%，数据规模已不可同日而语。

多模态数据成为主流

数据类型从单一文本扩展到图像、视频、音频、图结构、时序数据乃至具身智能数据。传统关系型数据库以结构化数据为核心的设计逻辑，面对多模态数据天然存在短板。

数据质量要求极高

AI时代已经从“有数据就行”转向“必须要有高质量数据”。数据清洗、专业标注、数据治理成为关键成本中心。

与此同时，实时性要求也在急剧提升——在线事务处理与离线分析长期割裂的局面正在被打破，HTAP（混合事务与分析处理）应运而生。向量化能力则成为数据库的基础要求，向量数据库与大模型的组合已成为RAG的核心能力。

白鳝分析道：“传统RDBMS缺乏向量索引和多模态数据支持，HTAP能力有限，数据治理体系也不够智能。最根本的问题是，传统关系型数据库内核无法同时使用多种模态数据进行推理。”结论很明确：数据库必须进化，AI原生数据库正在路上。

AI时代数据库的八大核心能力

基于上述挑战，白鳝系统阐述了AI时代数据库应具备的八大核心能力：

多模融合与向量原生

未来数据库需要统一存储引擎，同时支持结构化数据、文档、图、时序和向量数据，一份数据多种访问方式，彻底消灭数据孤岛。向量检索能力必须内置于数据库内核，包含HNSW、IVF、PQ等量化索引，支持向量相似度、标量过滤与全文搜索的混合检索，直接支撑RAG、推荐系统、相似搜索等AI应用，无需独立部署向量数据库。

湖库一体与HTAP实时

通过统一SQL入口支持Apache Iceberg、Paimon等开放格式，实现Zero-ETL，避免数据搬迁，多引擎共享一份数据。同一份数据同时服务OLTP和OLAP，毫秒级查询延迟加上实时数据更新，消除T+1延迟，真正实现实时决策和实时特征计算。

AI自治与自然语言交互

数据库应具备自动参数调优、索引推荐、异常检测与自修复能力，智能资源调度让运维从“人治”走向“自治”。NL2SQL技术让用户直接用自然语言生成精准SQL查询，业务人员无需掌握复杂语法也能获取数据洞察。

存算分离与Agent原生

计算与存储独立扩展，对象存储提供低成本海量存储，Serverless模式实现按需付费和弹性伸缩。数据库直接面向AI Agent提供服务接口，Agent通过自然语言调用数据库的查询和管理能力，备份、恢复、扩容等运维操作一键完成——数据库从后台系统跃升为AI工作流的核心一环。

白鳝进一步提出了一个更大胆的预测：数据库的未来形态将融合计算引擎、存储引擎和推理引擎于一体，直接面向AI应用提供服务。

从DB4AI到DB4DATA：数据库角色的根本跃迁

演讲最后，白鳝用“从DB4AI到DB4DATA”概括了数据库角色的根本转变。

DB4AI，是让数据库更好地支撑AI——向量检索、多模存储、HTAP实时分析，这是当前正在发生的进化。DB4DATA，则是让AI更好地管理和利用数据——智能运维、自然语言交互、Agent驱动，这是未来数据库的终极形态。

白鳝总结道：“数据库不再是‘存数据的地方’。数据库加业务规则，就是完整的应用系统。数据库是AI时代的‘数据智能引擎’，是数据与业务管理一站式解决方案的核心。”

从DB4AI到DB4DATA，数据库的角色正在经历一场根本性的跃迁。多模融合、向量原生、湖库一体、HTAP实时、AI自治、NL2SQL、存算分离、Agent原生——这八大核心能力共同定义了AI原生数据库的未来图景。GBase数据库正在沿着这一方向持续演进，为AI时代的应用创新提供坚实的数据底座。