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2025年，開源AI模型DeepSeek、OpenAI推出的GPT-4.5引爆全球新一輪生成式AI熱潮。

作為AI技術(shù)發(fā)展“數(shù)據(jù)、算法、算力”三大要素之一，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為推動AI技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素，也是數(shù)字時代的新型核心生產(chǎn)要素。

IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年，全球大數(shù)據(jù)IT總投資規(guī)模約為3540億美元。預(yù)計到2028年，這一規(guī)模接近6440億美元，五年復(fù)合增長率（CAGR）約16.8%。其中，2028年中國大數(shù)據(jù)IT支出規(guī)模預(yù)計為621.7億美元，全球占比約10%，復(fù)合增長率24.9%位居全球第一。而當(dāng)前，中國的數(shù)據(jù)產(chǎn)量已經(jīng)占全球數(shù)據(jù)總產(chǎn)量的23%。

OceanBase CTO楊傳輝對鈦媒體AGI表示，AI時代來臨，數(shù)據(jù)處理的邊界得到進(jìn)一步延伸，如多模態(tài)大模型圖片、文本、視頻等富媒體的無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)規(guī)模增長。而且，數(shù)據(jù)擴展性、數(shù)據(jù)規(guī)模、碎片化等行業(yè)挑戰(zhàn)不斷加劇，OceanBase希望形成一體化數(shù)據(jù)處理平臺，解決客戶需求和難題。

據(jù)悉，OceanBase創(chuàng)立于2010年，是國內(nèi)領(lǐng)先的一體化分布式數(shù)據(jù)庫公司。2020年，螞蟻集團旗下的OceanBase成立北京奧星貝斯科技有限公司并開始商業(yè)化運作，陸續(xù)發(fā)布自研OceanBase4.0、4.2、4.3版本等系列技術(shù)產(chǎn)品和解決方案。目前，OceanBase已助力金融、政務(wù)、運營商、零售、互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)的2000多家客戶實現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)升級。

2025年4月，OceanBase CEO楊冰發(fā)布全員信，宣布OceanBase將全面進(jìn)入AI時代，打造“DATA×AI”核心能力，建設(shè)AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座，螞蟻集團接下來也將向OceanBase開放全部AI場景。同時，為保障戰(zhàn)略推進(jìn)，OceanBase啟動人才和組織體系升級，任命公司CTO楊傳輝擔(dān)任AI戰(zhàn)略一號位，并成立AI平臺與應(yīng)用部、AI引擎組等新部門。

5月17日，OceanBase將舉辦2025開發(fā)者大會，大會主題同樣與AI相關(guān)。大會前夕，鈦媒體AGI與OceanBase CTO楊傳輝進(jìn)行了一場獨家對話。這也是楊傳輝被任命為OceanBase公司AI戰(zhàn)略一號位之后的首次公開對話。

楊傳輝對鈦媒體AGI表示，打造“AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座”是OceanBase現(xiàn)有戰(zhàn)略的自然延伸，這來自于市場需求以及OceanBase已經(jīng)具備的產(chǎn)品技術(shù)能力。AI時代下，數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)種類越來越復(fù)雜多樣，數(shù)據(jù)庫與AI的關(guān)系不是簡單的DATA+AI，應(yīng)該是DATA×AI，背后則是處理海量數(shù)據(jù)和不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的能力，以及將數(shù)據(jù)與模型融合的工程能力。作為一體化分布式數(shù)據(jù)庫平臺，OceanBase將成為AI時代下的最好選擇。

楊傳輝強調(diào)，要實現(xiàn)這一目標(biāo)，OceanBase還面臨不少挑戰(zhàn)，包括技術(shù)創(chuàng)新、生態(tài)建設(shè)等，因此OceanBase需要不斷把握策略定力，讓時間和足夠堅持來確保公司的未來發(fā)展。

“我們堅信，AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座，一定能夠滿足用戶需求。”楊傳輝稱。

以下是鈦媒體AGI和楊傳輝獨家交流速記整理（有部分刪減）：

楊傳輝：首先要明確的是，不是因為有AI熱潮O(jiān)ceanBase才提出AI戰(zhàn)略。本質(zhì)上，要做“AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座”，是OceanBase現(xiàn)有戰(zhàn)略的一個延伸。

原本數(shù)據(jù)庫處理大部分是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，及少部分半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著IT發(fā)展，尤其AI時代來臨后，數(shù)據(jù)處理的邊界就得到了延伸，需要在數(shù)據(jù)層面直接處理無結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如多模態(tài)大模型的圖片、文本、視頻等富媒體數(shù)據(jù)。同時，AI大模型也使得數(shù)據(jù)規(guī)模變得比以前更大。

OceanBase是一個原生分布式數(shù)據(jù)庫，我們經(jīng)歷了雙11海量數(shù)據(jù)場景考驗，也具備金融場景數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性安全性，同時我們的一體化能力又原生支持多種數(shù)據(jù)類型，提供向量能力，這種分布式和一體化產(chǎn)品特色，在AI時代的用武之地會變得更大。

所以，我們戰(zhàn)略由一個“數(shù)據(jù)庫”，慢慢延伸成“數(shù)據(jù)底座”，我們希望全方位、一體化處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)庫的研發(fā)團隊天然具備AI基礎(chǔ)設(shè)施的工程能力，我們希望將數(shù)據(jù)與模型也實現(xiàn)一體化融合，這是DATA×AI的關(guān)鍵。

從全球來看，最有名的數(shù)據(jù)庫公司包括甲骨文Oracle、Snowflake、Databricks等，隨著業(yè)務(wù)場景的不斷變化和演進(jìn)，它們也會隨著趨勢變化。如今AI時代下，我們也要確保OceanBase的未來會比今天更流行，在AI趨勢下抓住新的應(yīng)用場景。大家會發(fā)現(xiàn)TP/AP負(fù)載、向量、搜索等技術(shù)的邊界會越來越模糊，最終企業(yè)需要AI時代下的一體化“數(shù)據(jù)底座”，這會讓OceanBase成為AI時代下最好的一個選擇。

楊傳輝：我們對數(shù)據(jù)庫、AI兩者關(guān)系進(jìn)行了深入思考，我們認(rèn)為，兩者不是簡單的DATA+AI，而應(yīng)該是DATA×AI。

一方面，客戶的數(shù)據(jù)天然存儲在OceanBase這類數(shù)據(jù)庫，而AI大模型原本也具備token這類公有的通用數(shù)據(jù)，兩者應(yīng)該有更融合的化學(xué)反應(yīng)。另一方面，大模型在技術(shù)層面主要分為算法能力、工程能力、數(shù)據(jù)能力、應(yīng)用能力，在工程能力上，由于工作的本質(zhì)都在于如何讓數(shù)據(jù)處理更高效，解決計算、資源、效率等問題，除了數(shù)據(jù)能力外，數(shù)據(jù)庫的研發(fā)團隊也天然具備這一工程能力，這能夠幫助DATA與AI技術(shù)進(jìn)一步融合，也就是實現(xiàn)DATA×AI，在開發(fā)者大會上我也會進(jìn)一步闡釋清楚。

楊傳輝：AI確實給數(shù)據(jù)處理的工作帶來了挑戰(zhàn)，比如你提到的數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)孤島、多模態(tài)挑戰(zhàn)，尤其是數(shù)據(jù)規(guī)模會變得越來越大，對數(shù)據(jù)庫的要求很高。

OceanBase的分布式能力、一體化架構(gòu)都能解決相關(guān)問題，但只是在個別問題上還沒有做到完美，所以我們一直在堅持加強擴展性、工程能力等層面。

我們的4.3版本和4.4版本，基本上都沿著一體化方向繼續(xù)前進(jìn)。AI 時代更是一種延伸，變化在于，我們的發(fā)展會更大膽一些，例如更好地處理無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進(jìn)一步加強我們的向量能力等。

楊傳輝：首先，我們會發(fā)布AI相關(guān)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和能力，在包括向量數(shù)據(jù)庫等一體化數(shù)據(jù)底座的數(shù)據(jù)處理能力上有很大提升。無論在性能，還是性價比上，我們基本都達(dá)到了業(yè)界一流水平。

其次，我們會發(fā)布RAG服務(wù)。我們在 AI 領(lǐng)域原本就有很強的技術(shù)能力，將以RAG服務(wù)方式幫助企業(yè)通過一體化把自有數(shù)據(jù)和采用公開數(shù)據(jù)模型相結(jié)合，獲得更大的業(yè)務(wù)價值。

最后，我們也會發(fā)布OceanBase自身應(yīng)用大模型取得的成果。

第一，我是這么理解預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的。本身預(yù)訓(xùn)練門檻越來越高，像考試考到90分以后，再往上評分就越來越難，需要更多的數(shù)據(jù)和工程能力積累。但是，我們也可以看到，也有很多企業(yè)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行更大的投入。未來我相信，少數(shù)幾家公司還是會不斷提升能力，尤其后續(xù)強化學(xué)習(xí)可以挖掘的空間很大。

第二，預(yù)訓(xùn)練和對數(shù)據(jù)的需求是兩個問題，特別是對于OceanBase這樣的一體化數(shù)據(jù)底座來說，我們的數(shù)據(jù)量會越來越大。因為數(shù)據(jù)底座的數(shù)據(jù)量跟預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不一樣，預(yù)訓(xùn)練可能是把token拿過來，但一體化數(shù)據(jù)底座的數(shù)據(jù)量取決于AI應(yīng)用量級。AI應(yīng)用越多，數(shù)據(jù)量越大，而當(dāng)下AI應(yīng)用需求不斷爆發(fā)，加上 AI 應(yīng)用對數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)需求不斷增加，最終AI對數(shù)據(jù)的需求只會越來越大。

楊傳輝：模型的“幻覺”不能完全消除，但會降低“幻覺”。

有時候我們需要換一種思維模式，AI大模型原理是預(yù)測下一個token，這就對算力的要求很高，是從很多詞語當(dāng)中進(jìn)行選擇。同時，AI調(diào)用模型也是一個“煉丹”的過程，不是一個確定性問題，而是概率性問題。我們需要從兩方面看待“幻覺”這件事。

一、隨著AI推理訓(xùn)練、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展，模型幻覺肯定會變得越來越低，而且語料準(zhǔn)確率也會不斷提升，它有一個技術(shù)紅利。

二、盡管有幻覺因素，但今天的AI技術(shù)水平，已經(jīng)能夠在很多場景當(dāng)中應(yīng)用，未來慢慢還有很多新的產(chǎn)品浮出水面。未來5年，如果AI部分幻覺降低，另一部分的技術(shù)能力充分發(fā)揮出來，在各個應(yīng)用場景里面使用，將會有非常巨大潛力。

第一是技術(shù)本身的挑戰(zhàn)。我們對于發(fā)展前景想得很清楚，OceanBase優(yōu)勢也很多，但是如何真正讓DATA x AI，兩者結(jié)合在一起，把幻覺、成本變得更低，讓數(shù)據(jù)融入AI，這本身的技術(shù)挑戰(zhàn)就是世界級的，大家都在探索。

第二是生態(tài)的挑戰(zhàn)。無論是數(shù)據(jù)底座，還是數(shù)據(jù)庫，本質(zhì)上還是要轉(zhuǎn)化為千萬家企業(yè)要用的技術(shù)產(chǎn)品，這是一個過程，涉及開源策略、商業(yè)策略、服務(wù)能力、生態(tài)層面等細(xì)節(jié)，這些都需要策略、時間和足夠的堅持，一個都不能少。具體來說，策略包括兩個部分：一是由數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品到AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座，適應(yīng)AI時代需求，讓產(chǎn)品迭代速度更快、更敏捷；二是更加開放，鍛煉研發(fā)團隊能力，讓團隊擴展外部能力。

從數(shù)據(jù)庫生態(tài)來講，OceanBase的開源社區(qū)已經(jīng)是國內(nèi)最強、最流行的數(shù)據(jù)庫社區(qū)，但在全球我們還有差距，如何讓生態(tài)真正做到“全球級”，也是一個重要課題。

至于終極目標(biāo)，我認(rèn)為OceanBase無論是做數(shù)據(jù)庫，還是做數(shù)據(jù)底座，本身依然專注于數(shù)據(jù)處理，這是我們的核心。隨著數(shù)據(jù)種類，數(shù)據(jù)規(guī)模不斷變化，OceanBase要幫助用戶完成數(shù)據(jù)處理，成為全球數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域最好的一個選擇，這個目標(biāo)永遠(yuǎn)都沒有變。

很多人認(rèn)為，OceanBase是強大的“分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫”，但我們的未來在于做AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座。所以我們不想把自己用“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫”的標(biāo)準(zhǔn)來卡在“舒適圈”里面。我們產(chǎn)品是一流的，我們工程能力是一流的，因此需要用一種更開放的心態(tài)看待最新的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)。

我們堅信，AI時代的一體化數(shù)據(jù)底座，一定能夠滿足用戶需求。

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