阿里云PolarDB发布AI就绪数据库：Lakebase湖仓一体架构让数据直接驱动智能决策
核心摘要
在2026年阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云正式发布了AI数据湖仓（Lakebase）及一系列面向智能体（Agent）时代的新能力，标志着全球首个“AI就绪数据库”系统的全面推出。该系统旨在将数据库从被动的数据仓库转变为能够主动理解、推理并参与AI决策的智能核心。
技术架构与核心突破
1. Lakebase：湖仓一体架构
Lakebase是PolarDB的核心突破，它打破了传统数据湖与数据库之间的壁垒，构建了“湖仓一体”架构，首次在统一逻辑下实现了对多模态数据（文本、图像、日志、向量等）的高效访问与一致性管理。
- 创新缓存加速机制：动态优化不同场景下的IO与带宽，确保AI训练和推理所需的高速数据流。
2. 深度集成的AI能力
PolarDB将AI能力深度嵌入数据库内核：
- 模型即算子（Model-as-Operator）：开发者可直接在SQL中调用AI模型，执行语义搜索、情感分析或异常检测等任务，无需将数据导出到外部系统。这大幅提升了效率，同时满足了“数据不出域”的隐私合规要求。
- 智能检索方案：集成KVCache、图数据库和向量检索技术，构建了兼顾长短期记忆与低算力消耗的智能检索方案，为Agent应用提供持续的上下文支持。
AI就绪数据库的四大支柱
阿里云进一步定义了“AI就绪数据库”的四大支柱：
- 多模态AI数据湖仓：统一管理各类数据，支持跨介质高效缓存。
- 高效融合检索能力：在SQL中无缝融合向量检索与全文检索，实现关键词与语义的双重匹配。
- 模型算子服务：库内推理与Agent就绪架构，使数据库成为智能体的“记忆与大脑”。
- Agent应用后端服务：通过Serverless与多租户封装，快速支撑垂直行业智能体开发。
部署规模与应用场景
- 部署规模：PolarDB已部署超过300万计算核心，覆盖全球86个可用区。
- 关键领域应用：
- 金融：某大型商业银行用于构建实时风控系统。
- 汽车：理想汽车、小鹏汽车用于自动驾驶数据闭环。
- AI与游戏：MiniMax、米哈游将其作为大模型训练与推理的底层引擎。
本文信息来源于AIbase，发布日期：2026年1月20日。
