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国内数据库市场经过多年高速增长，已形成较为完整的产业梯队。当本土市场的竞争趋于饱和，出海成为越来越多中国数据库厂商必须回答的问题。这条路上既有全球数字化转型带来的结构性机会，也有技术、生态、合规与品牌层面的多重门槛。

当大模型开始自动生成 SQL、自动诊断慢查询、自动推荐索引，很多人第一反应是：DBA 是不是要被替代了？但如果把视角拉长，会发现 AI 并不是在“消灭”DBA，而是在重新定义 DBA 的价值边界。真正被淘汰的，从来不是岗位，而是不肯升级的能力结构。 一、AI 正在改写数据库运维的底层逻辑 过去十几年，DBA 的日常可以用几个关键词概括：装库、扩缩容、备份恢复、主从切换、慢查询优化、锁冲突排查、容量规划。这些工作高度依赖经验，也高度消耗人力。一个成熟的 DBA，往往是在无数次深夜告警中“熬”出来的。 而 AI 的介入，正在把这些工作从“人工经验驱动”推向“数据与模型驱动”。 依据现有素材判断，AI 对数据库领域的影响主要体现在三个层面： 第一，交互方式变了。 自然语言正在成为新的查询入口。业务人员可以用一句话描述

在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，基准测试评分常常被视为衡量AI系统性能的重要标准。然而，随着技术的不断演进，单纯依赖基准测试的评分已无法全面反映AI的实际应用效果。

当大模型从“会聊天”走向“会做事”，运维这个高度依赖经验、判断与协作的技术领域，正在成为 Agentic AI 最先落地的战场之一。数据智能运维（AIOps）也因此进入一个新的阶段：从“辅助人看图表”走向“代理团队执行任务”。但这场演进并非简单的工具升级，而是一次关于数据、流程与责任边界的系统性重构。

导语：过去十余年，数据治理的核心命题是“把数据管起来”——建标准、做血缘、定口径、控权限。但当大模型与 AI 应用成为数据的主要消费者和生产者的双重角色时，这套以静态资产为中心的治理逻辑正在失效。数据治理正在经历一次范式迁移

随着AI技术的迅猛发展，Agentic AI逐渐成为研究和应用的热点。Agentic AI不仅能够自主决策，还能在复杂环境中执行任务，这为各行各业带来了巨大的变革。

当“数据库”不再只是存储与查询的底座，而开始承担“记住并理解上下文”的职责，智能记忆系统就成为数据库公司必须回答的一道新命题。本文尝试从技术演进、产品逻辑与商业动因三个层面，解读这一趋势。

每当一款人形机器人亮相，舆论总会迅速分成两派：一派兴奋于“科幻成真”，另一派则质疑“为什么非要造成人的样子”。这个问题并不是单纯的表面审美之争，实则牵涉机器人设计中的功能需求、技术约束、心理预期与商业落地。机器人是否需要像人，并没有统一答案；更准确的说法是：在某些任务里，像人很重要；在另一些任务里，像人反而多余，甚至更不易于落地。

当智能体开始访问企业数据、操作文件、调用工具，安全评估的难度就不再是"跑一个 benchmark"那么简单。 2026 国家网络安全宣传周期间，蚂蚁 AI 安全实验室与清华大学团队推进的智能体安全指数（ASI）亮相，试图把分散的安全评测按业务场景和风险类型重新组织，给智能体做一次"全身体检"，帮助企业同时看到 AI 的整体安全表现和具体风险。

导语：当大模型、向量检索和 RAG（检索增强生成）成为企业技术栈的常见关键词，传统数据库正在被重新定义。AI 数据库并不是一个已经标准化的产品品类，而是一类正在快速演进的技术方向。本文尝试从概念、能力边界和落地路径三个层面，解释“AI 数据库”到底指什么。

在2026 Inclusion·外滩大会期间，围绕着业内比较关注的问题，众多业内嘉宾展开了讨论。嘉宾们呼吁更理性看待具身智能的发展，少一点过高的期待，多一些耐心。虽然未来行业发展仍然充满了不确定性和挑战，但是大家也满怀信心和希望。

目前，大模型的效果量化、可信落地仍是行业共性难题，而好的模型不是设计出来的，是用出来的，优质的AI模型更依托海量真实场景的持续淬炼。对企业而言，AI落地最终要回归商业本质、考量投入产出比，需要结合具体业务场景，在智能、速度与成本之间进行平衡取舍。可以预见，以高智效比为核心的模型发展思路，将成为AI产业规模化、普惠化落地的主流趋势。

随着Agent规模化落地，正在重构企业数据的消费与管理模式，复杂多云多源环境、自动化数据操作与全新的数据安全风险，以及数据语义层准备，已然成为企业智能化转型的共性难题，以NineData为代表的数据管理平台厂商在AI时代也将扮演越来越重要的角色。

本文编辑整理自深圳计算科学研究院旗下崖山智能总经理王南在DTCC2026大会的主题演讲《软件定义，从“程序+数据”走向“智能体+知识”》，重点关注DB for AI方面。AI时代，IT迎来范式变革，软件重新定义，AI应用未实现大规模爆发，缺了什么?数据库在新技术栈里将扮演什么角色?未来将如何演进?

面向AI智算时代，DAMENG PAI数据库一体机完成全方位底座升级。凭借DM9多模内核实现多模态数据统一处理，依托分布式并行算力加速AI计算，通过三级分层存储兼顾性能与成本。同时提供开放平台，对接AI生态。此外，搭配智能运维体系，大幅降低使用门槛，助力企业盘活数据资产、释放AI数据价值。

在AI时代，数据库生态、AI生态两手都要抓，两手都要硬，数据库与AI也需要协同发展。当然生态建设离不开技术实力的支撑，产品能力若不过硬，便无人愿意与你共建生态。最终，在夯实产品能力的同时，打通数据库与AI生态的协同链路，搭建起繁荣开放的产业生态，将会成为AI时代数据库领域能否成功的关键。

实现数据库AI自治的核心价值是把DBA的经验沉淀进系统，让系统能够更早发现问题、更快定位原因、更稳妥地给出处置建议。

从流量竞争走向意图竞争，智能体商业的竞争正在从入口争夺转向服务能力、互联标准与履约质量的综合比拼。OPPO与支付宝的合作案例也印证，舍弃短期流量收益、把用户体验放在首位，反而能够换取更大的增量空间。当前智能体商业化仍处在早期，未来产业能否如期迎来爆发，不只取决于大模型能力，更考验全行业共建可信、开放、可落地智能体网络的合力。

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。

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。