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日前，拓数派与新华三共同发布πDataCS DOMA企业AI网关，将本地算力、可信数据、行业本体、模型与智能体整合为可部署的企业级AI能力底座。同时，拓数派联合普华永道，围绕企业AI战略、业务场景与专属AI服务建设，提供端到端AI服务交付，共同推动主权AI能力

可以肯定的是，甲骨文为其Lakehouse架构制定了一个雄心勃勃的发展方向。不过，仍有若干环节尚待完善。最终的考验在于：将所有这些工具整合在一起，能否真正为数据团队减轻工作负担，并使AI系统产出更可靠的结果。

AI正在压缩从知识到能力的距离，以前知道一件事和能够完成一件事之间存在很大的距离。一个人知道数据库优化的原理，并不意味着他能够独立优化一个复杂SQL。必须通过长期实践，把知识转化为经验和能力。而AI正在缩短这个过程。

财务公司做数据治理，最怕两个错误的自我定位：把自己当成集团的一个IT科室，或者把自己当成一家小银行。它真正的位置，是一张网的结点：一头是产业，一头是金融；一头是集团，一头是监管。

Oracle 宣布为 Oracle Autonomous AI Lakehouse 推出全新功能，帮助企业为用户和 AI 智能体提供业务上下文、执行多维模拟，并加强跨企业数据资产的数据治理。基于 Oracle Autonomous AI Lakehouse 开

　　昨日，数翊科技自主研发的HexaDB海纳分布式HTAP数据库3.0（下称HexaDB）正式通过CCRC IT产品信息安全认证，评估保障级达到EAL4增强级（EAL4+）。

Gartner杰出副总裁分析师Gene Alvarez表示：“当前的关键问题在于，AI系统在架构真空中运行，生成软件的速度超过人类审核的速度，由此形成了不受管理的凭证路径，并使业务流程受制于单一供应商垄断。为避免这种系统性风险，企业机构必须从模型能力的被动观察

企业如何在不移动海量数据的情况下使其可访问呢?对于46%的受访者而言，能够直接在数据原地进行查询非常重要。另有34%的受访者虽将其视为优先事项，但更优先考虑先搭建好GPU计算和存储基础设施。

在AI时代软件产业可能出现巨变，首先大型软件企业从技术优势转向知识产权组合优势，拥有大量专利、版权和商业秘密的企业，将获得更强的谈判能力。

2026年10月30日，“Hello, AI数据库”电科金仓2026产品发布会暨金仓数据库开发者大会将在北京望京凯悦酒店隆重举办。这不仅是一场技术的盛宴，更是国产数据库向AI原生架构全面进阶的宣言。

过去十六年里，我一直为零售、银行、医疗和保险行业的企业构建数据平台。如果有一条教训不断被验证，那就是：一个优秀的AI模型与一个糟糕的模型之间的差距，通常与模型本身无关，而取决于其输入的数据。

大多数企业压根没有一套专门给数字化用的成本科目，一直借用通用的会计科目。可通用科目是按“花在什么东西上”分的，不是按“数字化在做什么”分的，这两个视角天生对不上。

系统上线，不等于流程变顺。开通了，不等于有人用。报表生成，不等于老板靠它做了决策。AI 助手能对话，更不等于它替你完成了业务任务。真正该被问的，是另一批问题：原来的业务毛病有没有变少？流程时间有没有缩短？差错和返工有没有下降？员工是不是一直在用？

问题并不在于SQL是由AI生成的。自SQL诞生以来，人类就一直在编写低质量的SQL语句。区别在于速度。AI使开发人员能够比以往任何时候都更快地生成代码(包括SQL)。如果我们审查和验证SQL的能力无法以同样的速度提升，我们只会更快地积累技术债务。

一个有用的检验方法是选取企业级产品中的一项AI功能，并回答三个问题：它旨在改善哪项业务指标，以及该指标目前的水平如何?当AI给出错误答案时会发生什么?在全量生产环境下运行将产生多少成本?如果无法回答这三个问题，该功能很可能仍处于试点阶段，而非已准备好投入生产的

WorkBuddy 这类工具爆火后，几乎每个部门都在自己搭看板、出报表。业务能自己消化需求，排队等 IT 开发的场景就不存在了——信息部门的位置，需要重新找。

9月，中国信息安全测评中心与国家保密科技测评中心联合发布《安全可靠测评结果公告(2026 年第 3 号)》。数据库品类新增三款集中式产品通过测评;星环科技正式登陆港交所主板挂牌上市;Omdia发布《2026年亚太及大洋洲分布式数据库市场研究》……

在AI时代，做出一款产品的门槛降低了，但是做出能找到买家的产品的门槛其实更高了。不够好的产品，连甲方用AI都可以轻松搞定，你想把自家产品卖给甲方的难度，比帮甲方开发一个定制化软件要难许多倍。

openGauss推出了开源的多主架构数据库oGRAC，攀登数据库领域的珠穆朗玛峰，多位DBA进行实测，看看oGRAC在多写一致、线性扩展、故障恢复等核心能力方面表现如何？开源的多主架构数据库为市场带来了新的解题思路……

一次问答不一定能解决所有的问题，复杂些的问题还是需要下钻分析的。而一次性问答就能获得稳定答案的场景大多数用人干也能干得不错，需要下钻分析的复杂问题才是客户真正急迫需要AI来辅助解决的。