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AI时代的变化是每个人都无法预料的，今天很有意义的工作可能几个月后变得毫无意义了。今天不可能的事情，也有可能半个月后就变得可能了。
2026年8月22日，第十七届中国数据库技术大会(DTCC2026)圆满落下帷幕。这场历时三天的盛会由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办，以“融数聚智 创领未来”作为核心主题，致力于为数据从业者提供最具前瞻性的技术视野与实践参考。
2026 年 8 月 22 日，北京—— 第 17 届中国数据库技术大会（DTCC 2026）在北京朗丽兹西山花园酒店圆满落幕。本届大会以 "融数聚智 创领未来" 为主题，openGauss 开源社区携 "1+2" 战略最新成果重磅参会。
近日，蚂蚁集团旗下健康AI应用“蚂蚁阿福”获得IDC中国“AI人工智能创新奖——AI行业应用落地实践奖”，成为医疗健康领域唯一获此奖项的AI产品。借助OceanBase AI数据库的数据沙箱能力，阿福将评测环境准备时间从数天缩短至分钟级，支持研发团队快速复现问题、并行验证不同方案，同时不影响线上业务。
2026年8月20日，国内数据库领域年度盛会—数据库技术大会（DTCC）在北京盛大启幕。主论坛现场，移动云数据库产品部副总经理胡建华聚焦大会主题，发表了《内生智能 全栈可信：HaishanDB 从自主可控到AI原生的技术跃迁与实践应用》主题分享。
AI时代的变化是每个人都无法预料的，今天很有意义的工作可能几个月后变得毫无意义了。今天不可能的事情，也有可能半个月后就变得可能了。因为这个情况的持续存在，导致我们在学习相关AI知识，跟踪AI技术发展进程的时候，经常会遇到获得到不准确的信息，影响你对外面的技术世界的判断，影响你的决策。
2026年8月22日，第十七届中国数据库技术大会(DTCC2026)圆满落下帷幕。这场历时三天的盛会由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办，以“融数聚智 创领未来”作为核心主题，致力于为数据从业者提供最具前瞻性的技术视野与实践参考。
对于数据库原厂而言，第三方服务商的服务质量已经不是第一考虑因素，选择服务合作伙伴的时候，企业规模、供给工程师的速度、管理规范性等是首要考虑的问题。
调查一再表明，数据孤岛、治理问题以及整体数据质量正制约着企业的发展。Databricks的一项调查发现，仅有37%的高管认为其生成式AI应用已具备投入生产的能力。这一差距正是AI领域的“第一公里”难题：寻找数据、理解数据、对数据进行分类，并决定哪些数据根本不应进入模型。
近日，赛迪顾问发布《2025-2026年中国平台软件市场研究年度报告》。报告显示，2025年中国平台软件市场规模达到991.3亿元，同比增长12.3%；预计到2028年将达到1420.3亿元。在数据库领域，OceanBase 2025年收入大幅增长
近日，在甲骨文中国媒体沟通会上，一众专家带来了前沿的AI实践与思考，甲骨文提出了一个AI落地方法论——Oracle AIBS（AI Business Success），该方法论的核心理念是AI落地并非以AI功能上线为终点，而是以可量化的业务成效（Business Outcome）来定义AI成功。
纵观过去二十余年企业IT建设历程，可以清晰辨识出四个具有里程碑意义的演进阶段：流程电子化、数据资产化、算法赋能化、智能体自主化。每一阶段都对应着不同的技术架构范式、核心能力目标与业务价值交付方式。从系统架构师的视角来看，这不仅是技术栈的迭代升级，更是企业从“记录发生了什么”到“让系统自主应对变化”的深层认知跃迁。
近日，OceanBase首次公开支撑蚂蚁灵光AI生成应用的数据架构实践。今年4月公布的数据显示，灵光平台已承载约3000万个闪应用。面对这一规模带来的数据管理挑战，OceanBase通过面向海量应用的逻辑表、共享物理存储和受控SQL计算等能力，实现了“应用数据模型独立、底层资源共享”的新架构。
7月，数据库市场动作不断。Forrester发布了《The Forrester Wave™: Multimodel Data Platforms, Q2 2026》报告;据外媒报道，OceanBase正在寻求新一轮外部融资;星环科技发布GPU原生认知数据库;阿里云发布AnalyticDB具身多模数据平台V2.0……
日前，Databricks与微软深化了合作伙伴关系，合作期限现已延长至2030年代。双方将开展更紧密的工程合作，Databricks 将更多地采用微软基于Arm架构的Cobalt处理器，并更加依赖Azure平台。微软将继续将其AI产品线全面融入Databricks技术，同时将Genie和Unity AI Gateway更深入地集成到微软的产品中。
我们的分析智能体经历了三个阶段，第一个阶段是按照我们的编排获取数据，分析数据，做出推理。在这个阶段里，我们为了避免僵化使用了搜索知识图谱，也就是说，AI推理所使用的数据不是固定的，而是根据不同的场景，在知识图谱中获得的动态组合。这种方法比传统的依靠过程化规则判断的要好了很多，不过还不够好。
随着AI从“能聊天”走向“能办事”，推动数据基础设施变革已迫在眉睫。在AI数据库这片“无人区”里，目前没有形成行业共识，也没有标准答案。星环科技推出的GPU原生认知数据库，是一次对底层架构的大胆重构，其优异的性能表现已在真实场景中得到初步验证，这无疑为行业发展提供了一种值得关注的新思路，也或将就此开启AI数据库的全新时代。
“人”退场，“Agent”登场，数据库与AI正在发生“化学反应”。这套运行了50年的“老基建”正在经历一场前所未有的剧变！
基于阿姆达尔定律，我认为数据库整体性能上限，由系统中无法并行、串行执行的环节决定。单纯增加资源（更多 CPU、更多节点、更多分片）无法无限提升吞吐 / 延迟，必须先识别并削减串行瓶颈。
