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展望2026年，标准正在不断提高。仅仅尝试人工智能是不够的——如今，卓越的人工智能运营才是关键。令人鼓舞的是，对于那些愿意将人工智能、数据和现代化视为一项统一使命的人来说，这是可以实现的。

上周，甲骨文宣布面向Linux x86-64平台的Oracle AI Database 26ai企业版正式上市。但19c版本长达13年的支持周期，以及潜在的AI锁定风险，可能让用户对升级持观望态度。

经常有朋友问我，在做国产数据库替代选型的时候，是优先考虑兼容性呢，还是优先考虑性能呢?我们可能会遇到这样的情况，有些国产数据库的性能一般，但是兼容性和稳定性不错。有些数据库性能很好，但是与Oracle、MySQL等原有数据库的兼容性不太好。

2月2日，蚂蚁通用AI助手灵光宣布对其核心功能“闪应用”进行全面升级，正式推出“上传图片生应用”与“桌面小组件”两大全新能力，并集成音效合成、大语言模型（LLM）调用、日历服务、多模态理解、文本朗读、持久化存储、陀螺仪、震动反馈等近20项API工具。

近日，火山引擎正式推出一款名为“市场洞察 Agent”的新产品，旨在通过人工智能技术辅助企业和个人完成市场信息监测、商机挖掘和竞争分析等工作。

1月，Snowflake宣布以约10亿美元收购可观测性平台Observe;ClickHouse完成4亿美元D轮融资;EloqStore核心代码开源;开发者大会上，PolarDB正式发布AI数据湖库(Lakebase)等系列全新产品能力;MySQL 9.6.0创

HTAP数据库首先必须有一个强大的心脏，能够对各种复杂查询都游刃有余，能够在优秀的资源管理器的控制之下，充分榨干现代硬件的能力，从而让用户的每一分投资都得到体现。HTAP数据库，先把这颗心脏锻炼出来，才是根本。

尽可能减少某个事务的延时对于分布式数据库应用而言也是十分关键的，一个设计良好的应用，每个事务中影响的数据行的数量必须有很理性的控制。虽然现在绝大多数分布式数据库都已经可以把每个事务相关的行数设置到无限大，但是受限于内存、网络包的大小等因素，尽可能减少每个事务修

数据质量问题往往隐匿无形，直至系统崩溃才显现，因此在预算规划阶段常被低估。但其直接与间接成本会迅速累积。

在不断提升数据库自治能力的同时，通过提升数据库的可观测性，让运维人员可以随时感知数据库内核中存在的隐患，既可以针对数据库的缺陷做提前的优化，又可以在系统故障时更快速地定位问题。这条Oracle以前走得不错的路子，现今依然有参考价值。

当企业声称难以填补AI技能缺口时，他们往往缺失的并非原始技术能力，而是能在不完美环境中推进AI工作的人。多数组织并不需要更多模型构建者，而是需要理解数据如何在企业中流动的人才。

存储引擎是数据库的所有外在能力的基础，虽然SQL引擎对外表现出各种各样的兼容性和相似性，不过没有存储引擎这个内在的引擎支撑，一些特性也仅仅是特性而已，并不能真正的成为能力。

1月20日消息，蚂蚁集团打造的全模态AI助手 “灵光”鸿蒙版已登陆AppGallery。灵光App鸿蒙版集对话、AIGC内容创作、闪应用等于一体，为3200万鸿蒙用户带来前沿的多模态AI体验。

从2009年Yandex内部的一个数据库项目，到估值150亿美元的AI Infra玩家，ClickHouse基本踩对了技术节拍。如今的AI时代，面临更大的市场机遇以及行业巨头竞争，未来能否稳固差异化优势，仍待市场检验。

数据系统的作用是让企业行动更智能。这意味着在执行阶段就能提供正确的洞察，并立即形成闭环。否则，一切都只是潜力。而潜力是无法从季度财务数据中体现出来的。

1月16日，支付宝联合千问App、淘宝闪购、Rokid、大麦、阿里云百炼等伙伴，正式发布ACT协议（Agentic Commerce Trust Protocol，智能体商业信任协议）。这是中国首个面向 Agent 商业需求设计的开放技术协议框架，为 AI 与

多重因素导致这种被动状态，削弱了IT团队提升运营韧性与成熟度的能力。SolarWinds最新报告数据显示：超过半数IT从业者(53%)认为低效工作流程拖慢了问题响应速度;逾三分之一(36%)从业者指出人员短缺是核心挑战。

1月13日，Forrester研究公司预测，至2030年自动化与人工智能将对就业产生真实但有限的影响。尽管人工智能可能导致美国6%的岗位流失(相当于1040万个职位)，但大规模的人工智能替代就业现象仍不太可能发生，因为劳动生产率需大幅提升才能实现大规模替代人力

十年前，“互联网+”催生产业互联网建设浪潮，一批创业者走入产业深水区，推动概念走向真实业务。今天，当AI成为重塑产业的新变量，新的时代窗口已经开启。

在刚刚过去的2025年，AI正以前所未有的速度融入到人们的工作和生活之中。各个行业、各家企业都在积极探索AI的企业级应用场景。那么，AI的规模化应用存在哪些堵点？在2026年，我们该如何布局AI？