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這不是數據庫與 AI 的簡單疊加，而是更深層次的融合重構。數據庫的角色正在從被動的數據容器轉變為主動的智能決策引擎。

AI 原生的雙輪驅動

傳統 AI 應用開發中，數據需要從數據庫提取，經過復雜的 ETL 流程，送入專門的 AI 系統處理，整個過程耗時且復雜。而“AI 原生”數據庫直接在數據存儲層融入 AI 能力，使系統不僅能存儲和查詢多模態數據，還能直接驅動智能決策。

阿里云為這種新型數據庫定義了四大核心支柱：

• 多模態 AI 數據湖庫

• 高效融合搜索能力

• 模型算子化服務

• 面向Agent應用開發的后端服務

這四大支柱共同構建了“AI 就緒”數據庫的基礎，為用戶提供更智能、高效、安全的 AI 數據底座。

目前，阿里云 PolarDB 的部署規模已超 300 萬核，覆蓋全球 86 個可用區，這一龐大的基礎設施網絡為其 AI 原生轉型提供了堅實支撐。

AI 數據湖庫是此次 PolarDB 革新中的核心組件。它專為實現湖庫一體構而設計，通過統一存儲與高效分析能力，無縫融合數據湖的靈活性與數據倉庫的高性能。這個方案打破了傳統數據孤島，率先實現全模態數據的一致性與統一存取。

AI 數據湖庫提供基于場景的緩存加速，針對不同場景提供 IO 與帶寬加速，確保海量數據高效流轉。而多模態引擎與獨有的 In-DB 模型算子化深度集成，使開發者能在數據庫內直接完成語義檢索與推理加工。

模型算子化技術是阿里云 PolarDB 的另一項重大突破。通過這項技術，AI 模型能夠像傳統 SQL 操作一樣，被直接集成到數據庫查詢流程中。

在數據庫內，支持庫內推理、Agent-Ready 架構及 AI 長短時記憶機制，使數據庫不僅能存儲和查詢數據，更能直接驅動智能推理與決策。

這種架構創新意味著數據處理和 AI 推理可以在同一個環境中完成，消除了數據在不同系統間遷移的安全風險和處理延遲。

企業實踐與行業落地

AI 原生的 PolarDB 已不是空中樓閣，它正在全球多個行業的核心系統中落地應用。

理想汽車資深數據架構師羅斌分享了他們的實踐經驗：“PolarDB 面向 AI 設計的眾多能力，如 KVCache、Supabase 等，能夠幫助我們快速進行 AI 場景化應用的開發。”

在理想汽車的海量熱數據處理、AI 編碼、企業知識庫高效檢索等場景中，PolarDB 提供了強大的性能支撐與靈活的擴展能力。

度小滿 AI 互娛技術負責人陸長青則從 AI 情感陪伴這一細分賽道提供了案例。他表示：“借助 PolarDB AI 提供的 KVCache 推理加速、長記憶向量索引和記憶管理解決方案，我們有效提升了情感陪伴 Agent 的記憶檢索召回效率，增強了情感連貫性。”

更值得注意的是，這些能力顯著降低了 AI 應用的開發門檻。PolarDB 通過 Supabase 多租、Serverless 封裝提供面向 Agent 應用開發的一體化服務，加速智能體在垂直行業的價值探索。

這一系列企業實踐表明，AI 原生數據庫正在從技術概念轉變為實際生產力。它正在降低企業 AI 應用開發的技術門檻，同時提升系統性能和安全性。

參考資料：

http://field.10jqka.com.cn/20260120/c674151972.shtml

https://finance.eastmoney.com/a/202601203624484795.html