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近期，蚂蚁集团副总裁 、OceanBase CEO杨冰接受新华财经记者专访时 ，系统剖析了国产数据库从“能用”到“好用 ”的跨越路径 ，并对AI驱动下的数据基础设施演进作出前瞻判断 。
在杨冰看来，国产数据库在特定优势场景已经完成了从“能用 ”到“好用”的跃迁 。以OceanBase为例 ，其分布式底座经过阿里内部场景及金融政企核心系统的打磨 ，在应对海量数据 、实现高可用和弹性扩展上已相当丝滑。尤其近两年硬件成本高企，数据库在更低成本、更高效存储方面真真切切给企业带来了价值 。目前OceanBase服务客户超4000家 ，公共云收入年增长50% ，在金融领域，超过100家千亿级规模银行的近200个核心系统已运行其上 。杨冰认为 ，这组数字不仅证明了认可度 ，更标志着国产数据库在核心系统里进入了广泛使用的新阶段。
然而，从金融走向千行百业 ，最突出的痛点并非技术本身 ，而是适配与迁移 。杨冰坦言，数据库作为发展了四十多年的底层技术，与各行业既有的大量上下游软件集成 ，工作量巨大 ，每进入一个新场景都不是简单复制，而是整套工程体系的重新验证 。另一个巨大挑战在于迁移的成本与风险 ，如同飞机在飞行过程中更换引擎 ，既要造出新引擎，还要搭建一套能并行跑 、可回滚 、平稳切换的技术平台 ，其技术难度不亚于开发数据库本身。针对这些难题 ，OceanBase积淀的经验是把迁移工具标准化、产品化，并借助AI Agent为这一场景打造出类似于“贾维斯 ”的智能助手 。它能高效处理中长尾场景 ，智能识别异常与非标情况 ，极大提升了迁移的平滑性与效率 。
当视线转向AI时代，杨冰判断企业数据基础设施将迎来两大根本性变革。一是必须走向Agent Friendly 。他认为 ，未来许多软件和基础设施的直接用户将不再是人类 ，而是各类智能体 。这就要求数据库的交互方式要对Agent更友好，支持自然语言操控。
二是要构建AI Native的能力。过去OceanBase实现了分布式原生，如今数据库则要原生支持多模态数据的统一存储 ，将音频 、视频等非结构化数据与订单 、商品等结构化数据实时融合 ，避免数据分散造成的Token消耗、不一致甚至幻觉 。实时 、一体化的多模态底座，将成为下一代数据基建的关键特征 。
在此基础上 ，杨冰展望了未来三到五年的四大爆发点：分布式将成为默认主流 ，至少覆盖五成以上的场景；多模态与结构化融合存储成为主流；以极致弹性和细粒度资源虚拟化支撑海量Agent应用；数据库运维全面智能化，最终可通过自然语言操控整个系统。
他透露 ，OceanBase已经为此布局：推动从交易 、分析融合到容纳多模态数据的湖仓一体化架构 ，为Agent提供统一而准确的数据底座；强化资源虚拟化能力，以极低成本和极快速度创建实例 ，应对海量应用与Agent的冲击；产品本身全面Agent化 ，让数据库从一个纯粹记录系统，进化为智能化的AI数据底座 。
杨冰坦言 ，国产数据库的核心竞争力在于超高并发下保持稳定与数据一致、极致成本节省以及完全自主可控 。面向AI时代 ，数据库需要从纯粹记录系统进化为智能数据底座，从追赶到引领，AI数据库的发展 ，正在成为中国基础软件弯道超车、定义全球标准的历史性窗口。
（文章来源：新华财经）
