AI工业化时代，作为国产数据库的标杆玩家，源自蚂蚁的OceanBase站在了新的起点均化库 。
5月17日，在OceanBase第三届开发者大会上，OceanBase对外详细诠释了其最新升级的“DATA x AI”战略，并发布面向AI的应用产品PowerRAG均化库 。
作为OceanBase AI战略落地的“一号位”，OceanBase CTO杨传辉表示，OceanBase正致力于构建Data×AI能力，面向AI时代推动一体化数据库向一体化数据底座的战略演进均化库 。
今年4月27日，OceanBase CEO杨冰发布全员信，宣布OceanBase将全面进入AI时代，打造“DATA×AI”核心能力，建设AI时代的数据底座均化库 。
在OceanBase看来，AI时代，传统数据库已很难满足全行业的需求均化库 。
一方面，AI大模型的爆发，会让数据以及数据的处理需求，爆发式增长，比如AI大模型核心是对海量数据进行训练与推理，且会生成海量数据均化库 。IDC报告指出，受生成式AI等技术驱动，预计2028年全球新生成数据量规模将达到393.9ZB。数据量级的指数级增长，对数据库的架构、性能、成本等均提出新的需求。另一方面，AI时代，数据的类型更多从结构化向非结构化转变，源自真实世界的图像、视频等非结构化数据更多，传统的关系型数据库已很难满足。
在内部信中，杨冰表示，OceanBase面向未来思考，AI正在重塑一切，谁能更好地解决DATA和AI的融合，实现“DATA×AI”，谁就能成为AI时代的数据底座均化库 。
在打造AI时代的数据库上，OceanBase有先天优势均化库 。作为一家生于AI云时代的数据库厂商，OceanBase一直将“分布式”作为自身的信仰，杨传辉很早就提出“单机分布式一体化是数据库的未来”的观点。当年，传统数据库很难服务于蚂蚁爆发式增长的数据处理需求，OceanBase应运而生，从无到有，坚持100%根自研，攻克了分布式数据库稳定性、高并发、可扩展、实时分析和多云等难题，为市场打造了一款高质量的一体化分布式数据库产品。
如今，随着DeepSeek的爆发，大模型应用成本指数级下降，AI加速走向千行百业实现规模化落地均化库 。面对企业在AI时代悄然变化的需求，OceanBase已有一定的DATA x AI能力，如分布式有效应对海量数据的存储计算、多模融合统一处理不同结构数据、TP/AP一体化实现混合事务和实时分析处理。
不过，在杨传辉看来，“大模型落地产生价值的核心，在于数据与模型的一体化融合，这也是OceanBase提出的构建Data×AI能力的关键均化库 。”因此，OceanBase跳脱出传统本地化数据库的逻辑，基于一体化数据库的现有优势，加速向一个一体化数据底座演进，可通过一套引擎同时支持TP/AP/AI混合负载，支持向量数据库，实现SQL与AI的混合检索。
在发布会上，OceanBase发布了首个面向AI的应用产品PowerRAG，打通AI应用开发数据层、平台层、接口层与应用层的全流程，可帮用户实现文档知识库、智能对话、图像比对、数据分析等多种AI应用场景的快速开发均化库 。
而在支持AI应用落地的核心基础设施——向量性能、混合检索等层面，OceanBase也在持续探索，进一步加强SQL+AI能力，在发布会上，OceanBase还现场“跑分”，基于基准测试工具VectorDBBench，采用Performamce768D1M测试数据集跑分测试，结果显示，其性能超越业界三款领先的开源向量数据库均化库 。
此外，OceanBase引入BQ量化算法（HNSW+BQ），可实现内存成本较引入前降低 95%；引入针对JSON半结构化数据的压缩能力，在TPC-H 10G数据集上，JSON压缩比可达 MongoDB 的3倍；支持面向多种数据模型的混合检索能力均化库 。
OceanBase的“DATA×AI”已被多个客户应用在真实生产场景中，比如联通软研院打造了服务于运营商的AI助手，in银泰商业打造了零售业智能问数平台均化库 。
前些年，在国产替代“信创”浪潮和企业数字化进程中，源自蚂蚁，经过双11等海量真实场景锤炼的OceanBase，基于原生分布式架构以及开源模式，成功崛起成为国产数据库的标杆平台均化库 。如今，在AI工业化大生产阶段，作为云原生数据库的OceanBase，不论是应对更大规模的数据处理，还是应对AI新场景下的全新AI数据处理需求，都将发挥出自身优势，在数据产业扮演更重要的角。