36 氪获悉，近期，分布式智能数据库开发商「贝格迈思」自主研发的明睿智能数据库系统 AiSQL，已顺利通过深交所分布式事务与分析型数据库测试，测试结果满足测试大纲要求。

同时，「贝格迈思」还针对 AiSQL 在全密态、多模数据、向量引擎和智能化等方面的能力进行了增强功能测试，完善了深交所关于证券基金行业分布式数据库测试标准。此前，AiSQL 已通过中国信通院分布式事务型数据库基础能力和全密态数据库产品能力评测。

「贝格迈思」2021 年成立于深圳，专注于利用新型硬件革新和软件技术进步，研发异构体系结构的革新算力和自适应异构处理器智能计算引擎，融合人工智能技术和机器学习算法，研发高性能分布式数据库系统，解决了数据库的国产化替代。

2022 年，「贝格迈思」完成了 5000 万元人民币天使轮融资，投资方包括南山创投、鹰盟资本、龙鼎资本等机构。此前，已获深圳市科创委孔雀计划与发改委创新基金支持。

数据库是承载数据存算的关键基础软件，是数字经济的信创核心组件，是一切智能数据应用的基础、数字经济的基础底座。以大模型为代表的新一轮人工智能浪潮席卷全球，信息产业的云化浪潮使得数据库形态发生根本变革，成为平台即服务 ( PaaS ) 的重要组成部分，数据库架构已经从单一架构支持多类应用演变为多类架构支持多类应用，数据管理已迈入多数据源、多数据类型和多云混合的多模融合数据库时代。

然而，目前国内数据库软件存量市场绝大部分被国外数据库（如 Oracle、DB2 等）占据，国产替代迫在眉睫；同时，中小企业等相关数据库市场及未来新兴数据库软件仍存在巨大潜在增量市场，特别是融合 AIGC 的分布式智能数据库将具有广泛的市场适用性。据信通院统计，预计到 2027 年，我国数据库市场总规模将达到 1286.8 亿元。

大型企业依然存在超过半数以上的中小业务系统，以及一些边缘计算场景在使用集中式数据库，其在性能、成本和开发运维复杂度上优势显著。但面对海量数据、高并发的大型业务系统、可靠性要求极高的核心系统、负载随时间呈剧烈波动的互联网业务系统等，尤其是在当前国产设备性能和可靠性达不到大型机、小型机性能和可靠性水平的情况下，分布式数据库的高可用性、扩展性将更具优势，分布式成为必然选择。

「贝格迈思」CEO 张世明告诉 36 氪，" 在数字化转型的浪潮中，我们注意到企业在处理快数据时面临的挑战，尤其是在性能、安全性和智能化方面。现有数据库系统往往难以满足高速高并发的实时决策分析需求，特别是在金融、医疗和物联网等数据密集型行业。"

基于此，「贝格迈思」核心团队自 2010 年始，在 SAP HANA、MemSQL、Spark 和 VoltDB 的激发下，研发分布式智能数据库 AiSQL 系统产品 BigInsights，其具有高性能、高智能、高可靠、高扩展、实时 HTAP 等特点。该产品于 2022 年研发成型，随后通过了信通院分布式数据库多项测试和客户应用验证，软硬件产品已具备市场化应用能力。

具体来看，为确保数据处理的高效性和智能性，AiSQL 整合了机器学习和人工智能技术，包括 BrightML 机器学习平台和 GPT 智能引擎，以及向量数据引擎和大模型驱动的智能计算能力；安全层面，AiSQL 结合了可查询压缩和可检索加密技术，提供了金融级别的数据安全保障。而 HTAP 与 NewSQL 的结合，让数据库更具多场景适应性。同时，分布式技术与云原生技术的融合，保证数据库的弹性扩展。

AiSQL 软硬一体化产品架构

  目前，「贝格迈思」基于核心自研技术，围绕异构智能计算框架，在可检索压缩、可查询加密、统一编程模型、GPT 驱动智能计算、向量数据引擎、异构智能计算等核心技术上已拥有超过 30 多项核心专利。

客户方面，核心产品已服务于金融、银行、制造、互联网等多个行业的数十位客户，包括深信服、招商金科、宝生村镇银行、本来生活、绿巨能回收、第四范式、宏宇集团、优合集团、浙江中控、海兴电力、深智城和广州数科等。

团队方面，核心团队为知名高校 / 中科院教授博士团队，并在头部互联网公司有多年数据库产品研发与商业落地经验。

未来，张世明认为， 数据库未来一定会往分布式方向走，集中式数据库被抛弃是注定趋势。同时，数据库也将与 AI 更有效地融合，这将极大提升数据库自身的运营效率与稳定性，使得数据库在开发、使用及运维过程中都能展现出更高的智能化水平，降低不必要的成本浪费。

当前，「贝格迈思」正开展 Pre-A 轮融资，本轮投资将主要用于公司团队建设、技术迭代和市场扩展等。