OceanBase CTO杨传辉WAIC分享:让数据库从人类友好到Agent友好
“大模型学了全人类的杨传友好友好知识,但可能读不懂你公司的享让一张表。”7月20日,数据在上海世博中心举行的人类2026世界人工智能大会(WAIC)“贵州·AI驱动东西部协同发展论坛”上,OceanBase CTO杨传辉点出,杨传友好友好这正是享让当前AI产业化落地的核心痛点。
在这场聚焦“东模西数”协同新范式的数据高级别论坛上,杨传辉以《OceanBase AI数据库支撑东模西数落地探索与实践》为题发表演讲。人类他指出,杨传友好友好数据库必须从“人类操作的享让工具”进化为“Agent自主消费的智能底座”,并现场介绍了OceanBase在金融、数据交通等行业的人类实践探索西部银行与大型航企的实战案例——当西部金融与交通核心系统完成AI化改造,东西部AI产业共振便有了最坚实的杨传友好友好数据依托。
(图说:OceanBase CTO杨传辉在WAIC发表演讲)
AI数据库:让数据成为大模型“听得懂、用得上”的数据燃料
数据是AI时代的燃料。杨传辉指出,AI时代的数据管理正面临三个根本性变化:使用者从人和传统应用扩展到Agent,数据形态从结构化变成了多模态,交互方式从SQL变成了自然语言和语义搜索。如果数据库还停在原地,再好的模型、再强的算力也难以发挥价值。
“传统数据库里存的是字段、是行和列,但大模型要的是上下文、是语义、是能够直接消费的信息。”杨传辉说。如果数据库不能解决这个问题,大模型就算算力再强,也无法在企业真实场景中落地。
杨传辉认为,AI时代的数据库进化不能停留在修修补补,而是系统性重构。过去,数据库是为人类操作设计的——人写SQL、人看报表、人做决策。但在AI时代,大量任务将由Agent自动执行,数据库不仅要对人友好,也要对Agent友好。
面对这些变化,OceanBase提出了“湖库一体”的AI数据库——“库”具备一致性、可靠性、实时性与扩展性,“湖”擅长规模与开放性,AI时代两者合而为一。
一方面,将结构化、半结构化、非结构化数据统一存放在对象存储之上,通过多模表统一管理所有数据类型,打破数据孤岛;另一方面,在一份统一的数据之上,同时支持事务处理(TP)、实时分析(AP)和AI工作负载。相较传统多系统方案,OceanBase AI数据库可降低整体TCO约30%-50%,让企业不必在多个系统之间搬运数据,让分析和AI能力直接生长在数据之上。
西部实践:从“数据孤岛”到“智能底座”
在“东模西数”的框架下,数据、算力、模型与应用场景需要高效协同。杨传辉指出,模型和算力之间还有一个容易被忽视的关键环节——数据基础设施。没有统一、高效、智能的数据基础设施,模型无法获取可信的上下文,模型与算力很难真正进入生产系统,最大化业务价值,东西部协同就缺少了“最后一公里”的支撑。
OceanBase在西部的实践,恰恰印证了这一点。
西部地区一家拥有百年历史的“老字号”银行,此前该行拥有近30款数据库系统。基于OceanBase一体化数据底座,该行将交易、实时分析、实时数仓统一整合,无需为每个业务负载单独建设分布式集群,约50%的系统已运行在OceanBase之上,大幅节约了投资成本。预计到2027年,这一比例将升至全行系统的85%。面向AI时代,该行正推进大模型与知识库建设,OceanBase的向量、文档等多模态能力也将帮助进一步收敛数据技术栈到AI数据库,让数据成为AI的“燃料库”。
“过去数据是孤岛,要等它‘翻山越岭’去往不同的系统;现在数据成为智能底座,所有能力在上面自然生长。”杨传辉这样形容。
另一家大型航司的难点,在于让数据“被信任”。其智能问数服务曾长期卡在“准确率瓶颈”——答不准,业务就不敢用,更谈不上辅助决策,数据价值无从释放。基于OceanBase AI 数据库,这家航企落地智能问数场景,一举跨越“准确率瓶颈”:业务人员用自然语言提问即可秒级取数,问数准确率显著提升;实时洞察进入经营一线,直接辅助核心决策。数据,也从"不敢信"的资产变为核心决策的信任底座。
从“存放数据”到“驱动智能”:OceanBase的AI时代答案
“东模西数”的规模化落地,需要建立连接大模型与算力的现代数据架构。面向生产系统,AI 数据基础设施既要具备一致性、可靠性、实时性和扩展性,也要统一管理多模态数据,为模型与AI应用持续提供可信的业务上下文。
“大模型是引擎,数据是燃料,数据库是底盘。”杨传辉在演讲最后说,“底盘不稳,引擎再强也跑不起来。”
目前,这套湖库一体的AI数据库已在蚂蚁阿福、灵光等场景完成大规模验证,正在加速走向企业级市场。从承载千行百业的核心系统升级,到面向AI时代的数据智能引擎,OceanBase正致力于从“存放数据”升级为“驱动智能”。
“我们有信心,在AI时代再造一个OceanBase。”杨传辉说。
面向AI时代,OceanBase AI数据库正将企业核心数据底座的能力延伸至多模态与AI工作负载,为“东模西数”的协同创新和规模化落地提供可靠支撑。
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