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AI 在落地之前,要先投资几个数据库

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 前天 21:03 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

AI 在落地之前,要先投资几个数据库。数据在哪里,AI 就会在哪里;企业的核心数据,都存在各种数据库里,因此,AI 落地之前,得优化连接数据库的能力;大模型厂商们,想要抢得企业级市场的大蛋糕,要先投资几个数据库。


一、OpenAI 为什么投入数据库


2025年4月,OpenAI 的首席产品官Kevin Weil,参与了数据库开发商Supabase Inc.最近一期的投资,公司估值达到 20 亿美元,Supabase 可以理解成一种PostgreSQL的云上 plus 版。


2024年6月21日, OpenAI 收购Rockset,Rockset以提供实时分析和查询能力而著称,是结构化数据库能力与向量检索相结合的技术路线。

从结构上看,SupaBaseRockset能形成交易型数据库+分析型数据库的组合,AI 经由特定的工具、接口、协议,可以访问、分析、甚至操作数据库,真正进入到企业工作流中。



二、DataBase for AI 的核心是“实时”


在大数据平台火热的时代,整合OLTPOLAP的技术产品路线就存在,为什么 OpenAI 还要持续投入新的数据库产品,关键是“实时”。

传统大数据平台的非实时性,一直被诟病,也催生了以“去ETL”为核心卖点的一类数据产品。AI 在企业中的应用,尤其是进行推理任务时,数据实时性是关键指标。以 AI 落地比较好的线上营销和金融风控领域为例,如果过一天,或者过几小时才能让 AI 处理数据,客户早就流失,风控风险也爆发了。

SupabaseRockset被称赞的功能点看,DB for AI应该具备以下一些特点:

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  • 核心:实时响应数据,数据一致性
  • 低代码工具,不需要写SQL,方便设计接口以便 AI 访问
  • 云原生、高并发
  • 分布式,甚至部署在边缘端,以便 AI 实时处理数据
  • 类似DuckDB采用的算子嵌入数据库设计,提升数据分析处理能力

三、有国内大模型企业投资数据库吗


据我所知,还没有大模型企业直接投资数据库软件的,不过,国内的大模型以超级云厂商为主流,有特殊性:

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  • 阿里:通义 +PolarDB等阿里云数据库产品
  • 百度:文心 +DorisDB
  • 华为:高斯DB
  • DeepSeek:虽然直接投入数据库,但开源3FS,直接在文件系统底层,融合DuckDB的嵌入式引擎
  • 智谱等与Milvus的合作

四、DB for AI 的技术路线


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  • HTAP,如MySQLHeatwave
  • 开源数据库的Plus版本,如PostgreSQL的社区发行版之一Pigsty

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