在这个数据为王的时代，数据是人工智能的三大支柱之一，这已是行业共识。最近，OpenAI收购数据库初创公司Rockset的消息，引发了不小的关注。算法和算力上早已遥遥领先的OpenAI，通过这次收购，把Rockset先进的数据索引和查询技术整合进自家产品，目标是让数据真正变成"可操作的智能"。这背后其实透露了一个信号：数据基础设施，正在成为AI竞争的下一个制高点。

现代数据库与人工智能的融合，早已不是纸上谈兵，而是一场正在席卷全球的技术革命，深刻重塑着技术与产业的格局。要说这融合，无非体现在两个方向上：一边是数据库技术要更好地支持AI应用，比如向量数据库——也就是所谓的DB for AI；另一边，AI技术反过来让数据库运维更省力、更智能，实现自动化和智能化，也就是AI for DB。

变革从来不是一帆风顺的，数据库产业正面临不少棘手挑战：海量数据下的高性能和大并发、大规模实例的智能优化、数据安全与防篡改的防护……问题在于，企业到底该如何通过技术创新和生态协同，把这些挑战变成机遇?

作为数据库领域的头部玩家，东方国信、PingCAP、云和恩墨用自身的技术和产品实践给出了参考答案。同时，它们与英特尔的协同创新，也让我们看到了整个数据库生态的蓬勃生机。

新需求催生新挑战

在AI大模型时代，数据库的使用人数和数据量都迎来了爆炸性增长，系统的并发度自然水涨船高。云和恩墨联合创始人兼CTO杨廷琨点出了关键：数据量暴增带来压力的同时，硬件技术的快速发展也给算力提升带来了可能。面对这个局面，数据库厂商得从两个方向使劲：一是单机性能要更强，二是架构设计要实现平滑扩展，这样才能满足海量数据的处理需求。

数据量一上去，数据冗余的问题也跟着冒出来。用户那边也提出了新想法，东方国信副总裁兼CTO查礼就说，用户往往希望一个数仓既能做数据加工，又能做分析和查询，这对数据库系统的灵活性和多功能性提出了很高要求。

数据来源的多样化和用户需求的复杂化，让硬件的担子越来越重。数据库要保持高性能、高稳定性，而开发和运维人员又希望它用起来简单——这两个诉求搁在一起，就是一个典型的"既要、又要"难题。

为了解决这个悖论，越来越多的数据技术公司选择让AI"入局"，让数据库越跑越"聪明"。PingCAP服务总经理林景旭表示，他们正在探索用AI技术增强数据库功能，同时简化用户操作。作为一家分布式数据库厂商，PingCAP提供的开源分布式数据产品与解决方案，通过计算和存储分离的架构，实现了动态扩展来满足不同用户需求，其中就包含了用AI算法优化资源使用和性能评判。

说到底，数据库产业需要不断推陈出新，开发更高效、更可靠、更智能的技术，才能应对新需求的挑战。同时，整个产业链也需要紧密合作，为数字经济的发展打下更坚实的基础。

生态协同推动产业变革

数据库产业面临的挑战不是单个企业能独自解决的，必须靠整个产业的协同合作，共同应对，共同抓住机遇。

凭借先进的处理器技术、开源合作策略以及对客户需求的深入理解，英特尔正与数据库领域的合作伙伴一起，构建一个开源开放、合作共赢的生态环境，助力数据库技术的持续创新和应用落地。

英特尔中国云创中心技术总经理张晓军介绍说，第四代和第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器内置了多项面向数据库优化的技术。比如英特尔® QAT用于数据压缩解压缩，英特尔® IAA加速数据分析。在数据安全方面，英特尔通过TDX和SGX为使用中的数据提供了端到端硬件级防护能力。

近期发布的英特尔至强6处理器，提供了两种不同的CPU微架构版本——性能核和能效核，让多种工作负载的性能和能效表现再创新高。其全新功能和内置翻跟斗，为目标工作负载带来了进一步的助力。

基于英特尔® 架构的翻跟斗与软件工具

众多合作伙伴正借助至强处理器、翻跟斗及软件工具，增强自身产品竞争力。

PingCAP推出的TiDB开源分布式数据库就是一个典型例子。得益于第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器的代际性能提升，其只读性能与读写性能分别达到基准配置的1.62倍与1.43倍。

此外，TiDB利用至强® 可扩展处理器搭载的英特尔® IAA，在保证吞吐量的前提下，显著提升了数据压缩率，节约了存储空间。用英特尔® IAA代替LZ4之后，压缩率达到了后者的1.4倍。

结合CPU迭代，性能提升可达到原配置的1.56倍，帮助客户化解了数据压缩带来的性能困扰。

硬件性能提升为数据库处理海量数据提供了基础，但要真正发挥这些算力，还得对数据库内核进行深度优化。云和恩墨通过对数据库内核进行改进，让它更好地适应多核CPU、大内存和高速IO子系统等现代硬件，实现了单机性能的显著提升。

根据其测试结果，在一颗至强® 双路服务器架构上，以50G内存配置再加一个NVMe SSD闪存，云和恩墨达到了700万TPCC的指标，单机能力可谓大幅提升。

东方国信适用于超大规模数据存储和在线分析的大数据BEH平台企业版，通过集成Gluten与Velox Backend向量化执行引擎，为Spark注入了原生矢量化执行的能力。再结合第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® QAT翻跟斗，Spark批处理计算、SparkSQL计算、SQL查询服务的执行效率都得到了显著优化。经测试，在相同硬件环境下，配合英特尔® QAT，Spark计算性能可提升高达2.9倍。

除了硬件，英特尔在软件及数据库生态方面也加大了投入。张晓军强调了英特尔在开源领域的贡献，比如Apache社区的Gluten项目，已在很多客户系统里得到广泛应用。相比传统Spark，性能可以提高2-3倍，如果运行在英特尔硬件上，预计还能取得更优表现，大幅提升大数据处理效率。

数据库与AI深度融合

大数据时代，数据量和系统数量都在指数级增长，数据类型也从结构化数据演变成非结构化和半结构化数据。这对数据库系统的稳定性和能力提出了更高要求，数据库技术与人工智能技术的结合，已成为当前最热门的研究主题之一。

在AI时代，数据是驱动企业发展的核心要素，数据库作为存储、管理和分析数据的基础设施，与AI技术的深度融合是大势所趋。这种融合不仅能提升数据库的性能和智能化水平，也能推动AI技术的落地应用。

各家数据库厂商正在不同维度上探索AI的应用。东方国信正利用AI技术，尤其是智能取数方面，通过自然语言处理生成SQL语句，提高数据提取的灵活性和效率。同时，他们也在探索智能建仓，尝试用AI自动完成数据仓库的构建和维护。查礼表示，公司正积极研发解决方案，旨在通过AI辅助减少人工介入，预计能将数仓维护成本降低60%。

PingCAP则利用AI算法进行资源管理，让数据库更好地适应复杂多变的业务场景。林景旭强调，通过集成AI技术优化数据库内部管理，提升其智能水平，可以在满足复杂业务场景的同时降低使用门槛。这意味着数据库不仅要能处理海量数据，还得具备自我管理和优化的能力，确保在面对日益复杂的业务需求时，能更自主、高效地运行。

云和恩墨则在推动"AI for DB"和"DB for AI"的双向促进。杨廷琨指出，他们正在利用AI提升数据库性能，尤其是在智能资源管理、智能监控、智能根因追踪、智能参数调优、SQL智能优化以及自动驾驶等方面的应用潜力。

结语

现代数据库与人工智能的结合，不仅对处理能力、架构灵活性和用户体验提出了更高要求，也为数据库产业带来了前所未有的发展机遇。随着技术不断进步和生态合作持续深化，未来的数据库将更加智能、灵活和强大，为数字经济发展提供坚实基础。英特尔与数据库领域的合作伙伴，正在共同推动数据库产业向智能化、高效化转型，满足客户的业务创新需求。