随着云计算基础设施的商品化，传统的计算和存储资源已陷入同质化竞争。企业技术堆栈的价值重心正从资源租赁转向数据资产化和智能化。数据库管理系统（DBMS）不再满足于作为被动的“记录系统”（SoR）。面对AI浪潮，各大厂商正将向量搜索、LLM推理和治理目录等核心能力内嵌到数据库内核中。
DBMS如何才能摆脱“基础设施”的标签，成为驱动自主智能代理的“智能系统”（SoI）乃至“代理系统”（SoA）？ 本文将深入剖析这一转型，揭示Oracle、Snowflake、MariaDB等巨头如何通过融合架构、开放治理和零ETL策略重构数据库，抢占AI时代的战略高地。
宏观经济与技术范式的断裂
基础设施的商品化陷阱与利润率压缩
过去二十年企业IT支出的主旋律是“上云”，价值源于将资本支出转化为运营支出。然而，随着生成式AI提升软件开发效率，软件行业面临“通缩”压力，底层基础设施则陷入了严重的同质化竞争。云计算早期的“多巴胺冲动”——快速配置服务器的即时满足感正在消退。企业高管意识到，单纯堆砌基础设施并不能直接转化为业务价值。AWS、Azure和Google Cloud在计算和存储层的服务日益标准化，这些资源已逐渐沦为水电般的通用商品。
在此环境下，基础设施层的利润率面临结构性压缩。为了维持增长，云厂商和独立软件供应商被迫向技术堆栈上层移动，寻找新的差异化来源。这种差异化不再源于“能够运行多大的集群”，而在于“能够从数据中提取多大的智能”。因此，DBMS作为数据的直接持有者和管理者，自然成为了价值捕获的新高地。
数据引力与开放数据的悖论
“数据引力”概念曾被视为DBMS厂商的终极护城河。然而，开放表格式（OTF）的兴起正在瓦解这一逻辑。Snowflake率先大规模商业化计算与存储分离的架构，而随着Apache Iceberg、Delta Lake等开放格式的成熟，产生了一个二阶效应：数据的“解放”。
当数据以标准化的开源格式存储在廉价对象存储中时，它不再被锁定在特定数据库引擎内部。一份由Snowflake生成的Iceberg表，可被Databricks、Trino甚至自研脚本同时读取，无需进行昂贵缓慢的数据搬迁。这种“开放数据”现实，打破了DBMS厂商通过私有文件格式锁定客户的传统商业模式。
战略控制点的转移：从引擎到治理目录
如果数据本身是开放的，那么谁拥有对数据的“解释权”和“访问控制权”，谁就拥有了新的护城河。战略控制点正从传统的DBMS引擎转移到治理层和目录。当前的行业格局是一场关于“元数据霸权”的战争。目录不仅仅是数据的电话簿，它是定义数据血缘、权限策略和语义的单一事实来源。
| 特性维度 |
Databricks Unity Catalog |
Snowflake Polaris Catalog |
| 战略定位 |
统一的数据与AI资产治理平台，强调深度集成与全栈覆盖 |
开放、供应商中立的元数据目录，基于 Iceberg REST 协议 |
| 开源策略 |
虽已开源，但与其生态系统紧密绑定，旨在构建以自身为核心的重力场 |
采用完全开放的 REST API 标准，允许任何引擎读写，旨在通过“开放”瓦解“封闭” |
| 治理范围 |
数据、ML模型、Notebook、函数的全生命周期管理 |
专注于Iceberg表的元数据管理与跨引擎安全策略同步 |
| 商业逻辑 |
通过优质的治理体验吸引计算负载留在Databricks平台 |
放弃存储层锁定，换取成为生态系统的“瑞士中立国”，进而销售上层的AI计算服务 |
Snowflake推出Polaris是一个防御性的进攻动作：面对竞争，它选择打破围墙，试图通过成为“治理中枢”来维持其在架构中的核心地位。如果所有数据访问都必须经过Polaris鉴权，那么Snowflake依然掌握着流量的咽喉。
架构的重构——从记录系统到智能系统
DBMS价值层的提升是底层架构的根本性重构。传统的数据库分类（OLTP vs. OLAP）正在失效，取而代之的是以“智能”为轴心的新分类学。
记录系统（System of Record, SoR）的局限
记录系统是数字化的基石，负责“如实记录”业务交易。然而，SoR本质上是被动的，它回答“发生了什么？”，并依赖人类或应用程序来输入数据和发起查询。在AI时代，仅作为SoR的数据库面临价值贬值风险，很容易被更廉价的存储方案替代。
智能系统（System of Intelligence, SoI）的崛起
智能系统并非简单的“BI+AI”，它是一个能够协调数据、元数据和业务逻辑，以使任务自动化并替代人类决策的架构层。SoI的核心特征是闭环：它从SoR读取状态，通过模型进行推理，生成决策，并直接作用回SoR，形成实时反馈。
DBMS正在成为SoI的最佳载体，原因有二：
- 数据局部性： AI模型（尤其是推理）需要极低延迟的数据访问。将计算移动到数据所在的地方，远比将数据移动到计算所在的地方更高效。
- 一致性与安全： 数据库已拥有成熟的权限控制、事务机制和审计日志。在数据库内部构建智能层，可以继承这些安全属性，无需在外部系统中重新发明轮子。
数据库的AI化——厂商战略深度解析
面对上述趋势，主流DBMS厂商采取了截然不同但目标一致的演进路径：将AI能力内核化。
Oracle：融合架构的极致
Oracle坚持处理所有数据类型（关系型、JSON、图、空间、向量）的最佳方式是使用同一个引擎。这一理念在Oracle Database 23ai中体现为：
- AI Vector Search： 引入原生的
VECTOR数据类型和HNSW向量索引。允许在一个SQL查询中同时进行语义搜索（向量相似度）和关系过滤。这解决了RAG（检索增强生成）应用中的关键痛点，避免了因数据分存导致的应用层逻辑复杂、延迟高和数据不一致问题。
- True Cache： 应用程序透明的内存中中间层缓存，自动将热点数据（包括向量嵌入）缓存在靠近应用边缘的位置，解决大规模AI工作流中的I/O瓶颈。
- Select AI： 允许用户使用自然语言与数据交互。数据库内部集成LLM调用接口，能将自然语言自动转换为SQL查询，将LLM变成了数据库的“前端”。
MariaDB：模块化与连接者的哲学
MariaDB采取了更轻量级、更注重生态连接的策略，特别是通过MCP服务器的创新：
- MCP Server： 这是一个标准化的协议层，允许任何支持MCP的AI客户端自动“发现”数据库的架构、表结构和可用查询，无需开发者编写胶水代码。这一举措将数据库变成了一个“即插即用”的AI工具，致力于成为外部强大AI模型最容易连接的“肢体”和“记忆”。
- Serverless AI与向量集成： 同样引入了原生向量搜索，并强调其Serverless架构对AI不可预测突发负载的适应性。
MySQL HeatWave：零ETL的湖仓一体
MySQL HeatWave的核心卖点是“In-Database LLM”和“Zero-ETL”：
- 库内大模型： 直接在数据库集群中集成了开源大模型（如Llama 3）。用户无需调用外部API，也无需配置昂贵的GPU实例。数据不出库，安全性高，推理延迟低。
- HeatWave GenAI与自动化向量存储： 提供高度自动化的管道，用户只需将文档放入对象存储，HeatWave会自动进行分块、生成嵌入并存入向量库，极大降低了构建RAG应用的门槛。
终极演进——从智能系统到代理系统
DBMS演进的终局是进化为能够自主执行任务的代理系统（System of Agency, SoA）。
如果说SoI是关于“分析与推荐”，那么SoA就是关于“决策与执行”。在SoA架构中，软件能感知环境、制定计划、使用工具、反思结果，并最终在物理或数字世界中采取行动。例如，一个代理数据库会直接调用供应商API下单，并仅在异常时通知人类。
为实现SoA，必须解决大模型的幻觉与语义歧义问题。因此，语义层正成为现代数据栈中不可或缺的一环。它在原始数据和AI代理之间架起桥梁，将复杂的数据库结构映射为业务友好的概念（指标、维度）。未来，语义层将沉降为DBMS的原生功能，成为AI代理理解企业世界的“操作系统接口”。
在代理架构中，DBMS扮演着“记忆中枢”的角色。它不仅要存储结构化数据，还要存储向量化的交互日志、代理的决策树以及非结构化的知识图谱。未来的数据库将是一个多模态的、具备自我认知能力的实体。
关键使能技术与竞争格局
向量数据库：是产品还是特性？
市场曾认为向量数据库将成为一个独立品类。然而，Oracle、MariaDB等的发展表明，向量搜索只是数据库的一项特性，而非一个独立的产品。企业数据的多模态性质决定了单一的向量存储无法满足复杂业务需求。RAG应用的准确性往往依赖于“混合搜索”。只有将向量引擎集成到成熟的DBMS内核中，才能高效实现混合查询，并保证数据的一致性和安全性。
平台之战：Snowflake vs. Databricks
- Snowflake： 哲学是“自上而下”，从数仓出发向AI延伸，强调易用性、SaaS体验和“围墙花园”内的安全治理。其AI战略围绕Cortex（托管AI服务）和Polaris（开放目录）展开。
- Databricks： 哲学是“自下而上”，从数据工程和Spark出发向数仓和AI延伸，强调灵活性、开源标准和对底层代码的控制。其AI战略强调“训练自己的模型”，并以Unity Catalog作为全域资产治理中枢。
两者都在向中间靠拢，胜负的关键在于谁能更好地支持Agentic AI的开发生命周期。
展望与建议
随着AI代理能力成熟，商业模式将从SaaS（软件辅助人类）转向Service-as-Software（软件作为服务直接完成工作）。数据库将承载更高价值的业务逻辑，其稳定性、可观测性和推理能力将直接决定业务成败。
数据从业者的角色也将重塑：
- DBA -> AI数据架构师： 核心职责从调优SQL查询计划转变为调优向量索引性能、管理嵌入模型生命周期、确保AI推理延迟满足SLA。
- 数据工程师 -> 知识工程师： 核心职责从构建ETL管道转变为构建和维护语义层与知识图谱，确保数据能被AI代理正确理解。
结论： 在基础设施商品化的大潮下，DBMS通过集成AI引擎、接管数据治理、构建语义网络，成功卡位了AI时代最关键的战略控制点。未来的数据库，将是企业记忆的存储地、业务逻辑的推理场和智能行动的发起端——即企业的“海马体”。所有迹象都指向同一个终局：数据库即智能。
发表于 昨天 03:13
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