文 | 產業家，作者 | 斗斗，編輯 | 皮爺
數據庫的角色正在被徹底重寫：不再只是數據倉庫、事務賬本、分析引擎，而是智能系統中真正可信的核心。AI 成為組織大腦，數據庫就是數據調度的中樞——誰掌握數據流，誰就掌握智能流。
數據庫，這個長期 " 藏在后臺 " 的基礎設施，正被 AI 時代推向臺前。
客服想更精準地回答用戶問題，推薦系統希望更快做出響應，風控模型則需要更實時地識別風險——這些智能能力的背后，離不開數據庫提供持續、結構化、具備上下文的數據支撐。
" 以前數據庫是倉庫，現在更像是中樞。"Databend CEO 張雁飛這樣對產業家形容。
這一角色轉變，正重新定義數據庫在企業系統中的位置：它不僅要存數據，還要參與推理、支撐決策、響應模型調用，成為智能系統的 " 實時大腦 "。
與此同時，問題也隨之而來。
" 原先的權限系統正在失效。" 某上市企業數據安全產品部總經理陳宇耀對產業家直言。
一個事實是，性能跟不上、權限不好管、安全邊界模糊……尤其在 AI 大量接入后，傳統數據庫架構和管理方式正面臨重壓。
數據庫，正在經歷一次深層的升級。
這一輪變化，對廠商、客戶、產品、安全體系，都是一次重新洗牌。
一、AI，讓數據庫正在 " 走向前臺 "
" 過去數據庫偏向后臺靜態數據倉庫，而今天，它更像一個前臺實時系統。" 張雁飛告訴產業家，" 數據庫，終于有新故事了。"
過去，數據庫的核心職責是存儲和查詢，主要被用于記錄訂單、交易、庫存等結構化數據。但隨著 AI 模型進入客服、搜索、推薦、分析等業務流程，數據庫的角色正在發生變化。
越來越多企業意識到，要讓 AI 系統 " 理解業務 "，必須讓它獲取實時的、結構化的數據上下文。而這些數據，大多存放在數據庫中。數據庫逐漸成為 AI 模型背后的信息源，也成為支撐企業自動化流程的關鍵基礎設施。
在搜索增強生成（RAG）、Agent 系統、實時推薦等場景中，數據庫被用于：存儲模型調用所需的上下文信息，如用戶歷史、商品屬性、產品知識；支持向量檢索，用于語義搜索、相似內容匹配；記錄 AI Agent 的狀態和決策流程，確保自動化行為可追蹤、可回溯。
數據庫的調用方式也在變化。
以往是人操作系統時觸發數據庫查詢，現在是模型或 Agent 自動生成請求。這些請求頻率高、鏈路復雜、語義模糊，對數據庫的性能和響應能力提出更高要求。
多位數據庫從業者跟產業家提到，客戶正在要求數據庫 " 不僅能存數據，還要能理解語義 "。這意味著數據庫需要支持更豐富的索引結構、更靈活的數據格式，以及與 AI 系統之間更高效的接口。
" 一個客戶將數據庫接入 AI 客服系統，每一次用戶提問，模型都需要查詢產品信息、用戶偏好、訂單狀態等多個字段。過去一分鐘調用幾次數據庫就足夠，現在幾秒鐘可能就要處理上百次請求。" 張雁飛告訴產業家。
除了性能壓力，客戶也希望數據庫能兼容多種數據類型。
一些新應用需要同時處理結構化數據（如用戶表）、非結構化數據（如文本記錄）、向量數據（如語義嵌入）。數據庫產品也開始集成更多原本由搜索引擎、緩存系統、特征平臺承擔的功能。
這種變化不只是企業需求上的提升，也帶動數據庫產品形態的演進。傳統數據庫的設計假設是 " 人操作系統 "，現在則必須適應 "AI 操作系統 " 的需求。
一些主流數據庫產品已開始做出回應。
例如，PostgreSQL 社區涌現出多個兼容 LLM 的擴展模塊；Databend 等云原生數倉則在底層集成向量與結構化數據的混合檢索能力。
尤其是 Databend，其優勢在新一輪洗牌中愈發凸顯。
張雁飛告訴產業家：" 我們并不是在給傳統數據庫加 AI 插件，而是在為 AI 生態造數據庫。"
在研發一線，這種變化也體現在團隊討論方式的轉變。
過去數據庫團隊主要關注寫入性能、查詢優化、事務一致性，現在越來越多話題圍繞 " 模型能不能讀得快、Agent 調得穩、上下文能否持續更新 "。
總的來說，數據庫的 " 用戶 " 已經從人，變成了模型和 Agent。
這是一個看似細微、實則根本的變化。
它不僅改變了數據庫的訪問方式，也意味著數據庫必須承擔更多 " 推理輔助 " 和 " 協同管理 " 的責任。
二、技術轉型的挑戰和安全隱憂，集體爆發
數據庫 " 走向前臺 " 的轉變，不只是性能優化的問題，更是一場架構重構和安全重塑的系統性挑戰。
在 AI 時代，數據庫廠商面臨的核心問題不再是單點能力的提升，而是如何適應更復雜、更動態的智能應用需求。
首先，數據庫形態正在發生根本性變化。過去，系統按 " 專一能力 " 劃分——做事務處理就專注 OLTP，做分析就服務于數據倉庫。
但今天的企業，越來越傾向于 " 一庫多能 "。既要結構化查詢，也要圖譜檢索、向量搜索、流式處理，甚至希望能原生支持 Prompt 編排與自然語言接口。
" 客戶經常問我們，能不能一個數據庫同時做推薦、搜索，還能配合 Copilot。" 張雁飛說，" 這不是簡單的功能疊加，而是要求我們從內核設計上支持多模態融合。"
為了支撐 AI 系統復雜的調用鏈，數據庫廠商正在底層架構上做出調整。例如，在索引體系中引入倒排索引、向量索引和混合檢索模塊；在查詢引擎中兼容 SQL 與自然語言解析；在執行邏輯上犧牲部分一致性，以保證實時響應。
張雁飛表示：" 客戶不關心數據庫叫什么名字，他們關心的是，這個數據庫能不能支撐 AI 系統實時運行。"
但這讓一些問題逐漸顯現。
一個事實是，盡管國內數據庫廠商在 OLTP 與 OLAP 領域已有突破，但面對 AI 原生場景，依然存在架構短板。向量檢索、多模融合、Agent 友好型接口等新需求，對廠商的系統設計靈活性和技術積累提出更高要求。
" 我們一開始就以 Serverless 和云原生為基礎，這才讓我們有機會在底層集成向量和圖譜等能力。" 張雁飛坦言，" 如果從關系型出發，中途再轉，幾乎不可能。"
與此同時，數據庫的安全模型也面臨前所未有的挑戰。
過去，安全重點是 " 防人出錯 " ——通過權限配置、訪問控制、加密等手段保護數據。但如今，數據庫頻繁被 AI 模型與 Agent 程序調用，這些系統具備 " 類人 " 的主動性，傳統的權限體系正在失效。
" 以前權限是基于角色或崗位來配置的。但現在，一個 Agent 可能同時代表多個角色，每秒發起成百上千次請求，我們根本不知道它在查什么。" 陳宇耀對產業家說。
權限失控已不再是預警，而是現實問題。
許多企業在部署 AI 系統時，忽略了對 Agent 行為的審計和限制。例如，在 RAG 系統中，若缺乏權限過濾，用戶可能通過 Prompt 調取數據庫中的敏感信息。
" 問題不在模型本身，而在于數據庫缺乏識別‘訪問者身份’與‘訪問動機’的能力。" 陳宇耀指出。
更值得警惕的是，向量數據庫還引入了新的安全風險：攻擊者可能反推訓練語料，或通過注入 " 污染數據 " 操控檢索結果，進而影響模型輸出。
" 我們已經看到一些攻擊案例：在知識庫中混入歪曲內容，讓模型輸出出現偏差。" 陳宇耀告訴產業家，" 傳統的數據防泄漏系統在這里幾乎無效，因為它無法識別語義層的攻擊。"
這也意味著，數據庫安全的定義正在被重寫。
過去關注的是 " 存儲安全 "，而 AI 時代，更需要關注調用鏈路的可見性、訪問行為的可解釋性，以及上下文權限的動態調整能力。
" 數據不再固定在一個庫里，它在多個 Agent 之間流動。" 陳宇耀總結道，" 未來需要一種新型安全組件，它不再圍繞‘系統邊界’，而是圍繞‘數據本體’建立權限策略——權限要隨數據走。"
三、數據庫 +AI 怎么走？走到哪了？
面對 AI 引發的結構重構與安全沖擊，企業開始嘗試通過 " 補能力、調權限、改架構 " 的方式應對，但這些嘗試大多仍處在探索初期。
第一步嘗試，集中在產品能力的擴展上。
企業希望數據庫能原生支持文本、圖像、向量等多模數據處理，減少對中間件的依賴。" 客戶越來越希望一個系統處理多種數據結構，而不是東拼西湊。" 張雁飛直言。
然而，從實際來看，這一能力尚未標準化。
一些系統僅支持簡單的向量相似度計算，難以勝任復雜語義檢索；也有廠商雖引入向量模塊，但與主查詢引擎耦合度低，存在性能瓶頸與一致性問題。" 數據庫 + 向量 " 更多是 " 接上了 "，距離 " 融合好用 " 仍有距離。
與此同時，" 上下文管理 " 機制也尚不成熟。當前多依賴緩存或臨時表來提供上下文信息，缺乏一套高效統一的調用模型。多位業內人士坦言，目前尚無數據庫在 AI 上下文支持方面形成行業共識。
第二類應對，聚焦于安全模型的重構。
AI 系統頻繁調用數據庫，但原有權限設計與審計機制并未同步升級。一些企業嘗試通過 Agent 側的訪問白名單、上下文窗口等方式，限制其可訪問字段范圍。
" 以前權限是‘人對人’，現在得變成‘ Agent 對字段’。但很多企業甚至搞不清自己用了多少數據庫調用、有哪些 Agent 在跑。" 陳宇耀說道。
雖然部分企業已引入運行時加密、動態權限調整、審計網關等機制，但這些組件多為外掛，無法與數據庫主系統統一策略、協同運行，反而增加了系統復雜度。
更大的問題在于，大多數數據庫并不具備原生的 " 身份鏈路 " 和 " 行為路徑 " 可視能力。AI 調用鏈路層層嵌套、日志分散，企業即使發現風險事件，也難以準確追溯全過程。
第三類嘗試，則是在整體架構上做取舍與隔離。
部分企業選擇將敏感數據保留在本地，僅在云端運行非核心 AI 任務；也有企業部署數據庫一體機，封閉 Agent 接口以強化管控。
" 一家金融客戶把 Agent 的訪問范圍限制在每日自動銷毀的只讀表內，雖然安全，但代價是靈活性和實時性大打折扣。" 張雁飛說。
當前，混合部署與權限隔離是相對可行的務實策略，但也帶來數據同步壓力、接口維護成本高、系統響應延遲等一系列副作用。而要真正實現 " 安全與效率兼顧 "，企業還需在數據庫引擎層構建具備策略調度能力的原生機制，目前這一能力尚屬空白。
更現實的問題是，即使某些數據庫在功能上實現替代，仍可能在復雜 SQL 優化、多模協同、Agent 狀態一致性等細節上出現不穩定。這種技術缺口導致 AI 應用在測試階段表現良好，但一旦接入真實業務流量，常常暴露出查詢卡頓、語義漂移、權限錯配等問題。
"AI 改變了數據庫的角色，但技術體系還沒跟上。" 一位制造企業 CIO 對產業家直言，公司目前采用的是 " 加一層、補一段、設幾個限 " 的方案。
他還說：" 這聽起來安全，其實只是感覺安全。"
四、未來走向，誰能造出 AI 時代的 " 數據引擎 "？
目前，業界普遍認為，AI 時代的數據庫將沿著三個方向持續演進：一體化、智能化、安全內生化。
具體來看，首先是數據庫將走向架構一體化。
過去，企業往往需要部署多個數據庫來分別處理結構化、日志、向量或圖譜數據。這不僅造成架構冗余，還帶來數據同步、權限治理和審計合規的額外負擔。
" 未來的數據庫，應該能統一處理結構化、文檔、圖數據和向量數據，并提供一致的查詢接口與權限體系。"Databend CEO 張雁飛表示，" 我們希望把過去五個工具才能完成的任務，壓縮成一個產品來實現。"
然而，這種一體化仍面臨技術挑戰。
不同數據類型在存儲格式、索引結構、查詢語義上差異顯著，要在同一引擎內高效支持并不容易。目前多數所謂的 " 融合型數據庫 "，仍是關系型架構上外掛功能模塊，缺乏真正的底層融合。
其次，數據庫將更加 " 懂 AI"，也將 " 用 AI"。
AI 正倒逼數據庫 " 前臺化 "，同時也成為其自身能力升級的關鍵工具。目前，已有廠商借助大模型生成 SQL、構造測試用例、優化查詢計劃，大幅提升開發與運維效率。
" 我們已經用 AI 自動生成上萬組查詢語句，覆蓋各種業務場景，這在人力時代幾乎不可能。" 張雁飛指出，未來數據庫優化器的演進也將依賴大模型，"AI 會成為數據庫研發流程中的標配工具。"
但 " 懂 AI" 還不夠，數據庫必須 " 適配 AI"，解決上下文管理、Agent 狀態維護、調用路徑壓縮等新場景問題。目前，行業尚缺乏統一的接口規范和調用語義標準，數據庫之間的協同能力仍有壁壘。
第三，安全能力必須內嵌進數據庫系統本身。
AI 應用對數據訪問模式的改變，使 " 外掛式安全 " 逐漸失效。頻繁自動化調用、行為不透明、權限動態變化，要求數據庫具備原生的權限管理、行為審計、訪問透明和運行時加密等能力。
" 權限系統不能只是配置文件或外置引擎，它必須嵌入數據庫核心邏輯。" 陳宇耀指出。真正 " 安全內生 " 的數據庫，應深度融合身份體系、行為模型與策略引擎，為 AI 調用提供全過程可控的信任機制。
目前，僅有少數產品嘗試將權限、調用路徑與敏感字段識別 " 綁定 " 在引擎層，大多數仍停留在網關封堵、合規對接階段，距 " 安全即設計 " 還有不小差距。
誰能率先完成這三重轉型，有望成為 AI 時代新的基礎設施提供者。
值得注意的是，這場變革也為新興玩家提供了窗口。傳統數據庫廠商架構包袱沉重、演進緩慢，而一些新項目則從 AI 場景出發，繞過舊范式，直接構建面向 Agent、向量與上下文的底層邏輯。
"AI 對數據庫的重構，不是插件升級或功能擴展，而是理念轉變——從存儲轉向協同，從記錄轉向參與。" 張雁飛強調。
從這個視角看，數據庫的角色也在徹底重寫：不再只是數據倉庫、事務賬本、分析引擎，而是智能系統中真正可信的核心。AI 成為組織大腦，數據庫就是數據調度的中樞——誰掌握數據流，誰就掌握智能流。
當然，這一進化仍在進行中。一體化架構仍在調試，智能能力受限于應用場景，安全機制尚未標準化落地。要真正成為 AI 系統的 " 實時引擎 "，數據庫還需穿越長坡厚雪。
