智东西

作者 | 程茜

编辑 | 漠影

智东西 11 月 20 日报道，11 月 18 日，国产数据库玩家 OceanBase 发布并开源其首款 AI 数据库 OceanBase seekdb，全方位拉低 AI 开发门槛。

这正是其面对当下 AI 应用难题掏出的数据库最新解法：支持向量、全文、标量及空间地理数据的统一混合搜索，深度融合 AI 推理与数据处理，兼容 Dify、Coze、LangChain、LlamaIndex 等 30 余种主流 AI 框架。最终实现开发者仅需三行代码，即可快速构建知识库、智能体等 AI 应用，应对百亿级数据检索。

数据库是 AI 应用开发的核心底层支撑，直接决定应用的性能、效率与落地能力。正如 OceanBase CEO 杨冰所说，AI 这一产业发展的确定性拐点背后，不仅带来了工具的升级，更是计算范式以及数据能力的重塑。

但当下，企业数据存储与处理正遭遇前所未有的复合型挑战：数据规模呈指数级激增，多模态数据形态日益复杂且与 AI 模型链接持续加深，这使得传统数据库在高并发检索、跨模态处理、AI 框架适配等方面的局限性愈发凸显。AI 原生数据库几乎已经成为行业刚需。

OceanBase 自成立之初就设定了核心目标——打造世界级数据库，而在当下这个节点实现这一目标需要解决的问题就是：生成式 AI 时代的数据库应该怎么做？如今，seekdb 的发布就是其交出的又一份高分答卷，其不是在传统数据库上集成 AI 能力，而是以 AI 场景为核心，从 0 开始重构一套 AI 原生混合搜索数据库。

而这份行业刚需的背后，是 OceanBase 多年的技术积淀，自 2010 年成立以来，它从深耕分布式数据库技术到 2020 年开启商业化征程，目前客户数已突破 4000 家，连续 5 年客户数量年均增速超过 100%，技术已深入金融、政务、通信、零售、制造、互联网等十余领域，服务覆盖 16 个国家和地区、60 多个地域、240 多个可用区。

以 seekdb 为切入点，我们试图回溯 OceanBase 十五年来的技术深耕轨迹，尤其在今年全面迈向 AI 时代的节点上，探究其正为整个数据库行业勾勒出怎样的全新叙事。

一、发布 AI 原生混合搜索数据库，开发者构建 AI 应用门槛再降

用一句话总结 AI 原生混合搜索数据库 seekdb 的目标，就是让每个开发者都能低门槛、快速构建和验证 AI 应用。

想要做到这一点，就需要直击开发者的核心痛点：效能、部署门槛、兼容性。

拆解来看，首先 seekdb 是 AI 原生混合搜索，支持通过原生 SQL 及 Python SDK，同步完成结构化过滤、关键词匹配与向量语义计算。其内置 AI Function 功能，允许开发者直接在数据库内调用大模型或向量处理函数，实现存储、索引、检索、推理一站式闭环。

这聚焦的是大规模多模数据的检索效率瓶颈，基于这一能力，开发者即便面对百亿级数据量，也能通过优化的混合搜索与并行处理能力，避免因数据规模增长而导致应用卡顿。

其次是部署门槛，seekdb 最低起步配置仅需 1 核 CPU、2GB 内存，支持 pip install 一键安装、秒级启动，兼容嵌入式与客户端 / 服务器双部署模式，可集成至 Agent、开发工具链或本地应用。

一般而言，开发者需要进行复杂的环境配置或底层调优，且在传统数据库层面还要进行搭建到适配的全流程操作，使得从开发到验证的周期较长。

最后是兼容性，OceanBase 将 seekdb 全面开源，无缝生态对接。其以 Apache 2.0 协议开源，开发者可自由使用、修改和扩展，同时提供 Python、SDK 及 MySQL 协议接口，完全兼容 Dify、LangChain 等 30 余种主流 AI 框架。同步开源的还包括 PowerRAG 智能文档解析框架与 PowerMem 分层记忆架构，后者在权威 LOCOMO 评测中以 78.79 分达到 SOTA 水准，Token 消耗较传统方案降低 96%。

此前，由于不同 AI 框架的接口规范、数据格式差异显著，再加上 AI 应用开发涉及数据预处理、向量生成、模型调用、检索交互等多环节，且各环节需适配不同工具，开发者往往需要重构现有代码进行集成，跨框架协作的适配成本较高。

归根结底，seekdb 的核心在于 AI 原生与混合搜索的深度融合：一方面，它以数据库在 AI 时代面临的核心挑战，如多模数据处理、低延迟检索、框架适配等为突破点，构建底层技术架构；另一方面，通过将 AI 能力与向量、全文、标量等多类型数据统一检索的混合搜索深度耦合，为 AI 应用开发提供从数据存储到智能交互的全链路支撑。

杨传辉认为，向量搜索只是 AI 数据库的初级阶段，最终所有的向量搜索都会逐步演进为混合搜索，能不能支持混合搜索是 AI 数据库核心能力的分水岭。

除此以外，杨冰还官宣了明年 2 月 2 日将正式发布 OceanBase 4.4 一体化融合商用 LTS 版本，其首次将 TP、AP 与 AI 能力集成于单一内核。

二、全面进军 AI 时代，破解 AI 数据库核心命题

回过头来看，数据贯穿大模型训练、场景适配与技术迭代的全流程，直接影响模型性能突破，其核心命题早已不止于存储数据，更在于如何深度挖掘数据价值，让数据实现更自然的存储与流转。

AI 原生混合搜索数据库正是在这一需求下应运而生。传统数据库仅能满足基础存储需求，已远远跟不上当下 AI 的发展节奏，而生成式 AI 加成下的数据库，能够精准理解数据语义，让数据实现灵活调用与高效复用，更契合大模型的发展需求。

但 AI 对数据库的重构并不是一蹴而就的。在这样的背景下，OceanBase 在今年 4 月底就宣布全面进入 AI 时代，基于 "Data x AI" 核心能力，加速打造 AI 时代数据底座。我们可以从其最新的动向出发，抽离出这家国产数据库主力玩家在当下的 AI 战略布局，同时探讨生成式 AI 浪潮下，数据库行业面临的核心挑战。

进入 AI 时代，OceanBase 一直在解答一个问题：生成式 AI 时代的数据库应该怎么做？其核心就是一体化数据库。

其原因在于三大当下的行业趋势，一是 AI 在实际应用中需要接收大量文本、数据、图片、音频等数据的混合输入，还要基于单个客户对话进行长期记忆；二是企业知识库中存在结构化、半结构化、非结构化数据，需要更好进行存储，并结合 RAG 和大模型能力精准定位、回答问题；三是多 Agent 协同的应用发展加速，其会存储简单多模态数据还会在不同 Agent 之间协同工作。

在这样的行业趋势下，杨冰认为，未来 AI 数据库应该具备多模数据存储、组装式实时查询引擎、实时多层存储，以及混合事务分析引擎，而这与其一体化的理念不谋而合。

因此相对应的，OceanBase 就确定了三大工程化路径：多模态数据融合、多工作负载融合、数模融合。

存储层面核心是实现多模态数据融合，将各类数据纳入同一引擎管理，向上提供多维度数据视图，满足不同场景访问需求；向下依托一套具备高扩展性、高稳定性且低成本的底层引擎。

其次将 TP、AP 与搜索、AI 相关负载深度融合，实现精准高效的混合检索，适配更复杂的业务场景。

最后数据灌入数据库时，需完成高效向量化处理，检索阶段则依赖模型而非传统规则，进而实现结果的精准排序。同时要保障模型调用的精准性，并推动数据库与大模型推理过程深度整合，这一深度整合的过程，正催生全新的技术范式。OceanBase CTO 杨传辉提到，数据和模型融合，一定是未来的最大趋势，在数据库内直接去集成模型能力，能够大幅度降低模型开发和使用的复杂度。

因此，这三大方向相结合的重点，就是 OceanBase 持续打造的一体化 AI 原生数据库。

这正是 OceanBase 在当下，面向生成式 AI 时代对数据库的最新思考，也是其在数据化转型之路上开启新篇章的里程碑。

三、OceanBase 深耕 15 年，发力技术积累、商业化落地

最后将视角落回 OceanBase 本身，一个核心问题仍待解答：它究竟凭借何种核心能力，支撑起 AI 时代一体化数据库的建设与落地？

答案可从三大关键维度拆解：核心理念的战略指引、技术创新的深厚积累、商业化落地的实践验证。

2010 年 OceanBase 诞生之日，其就将 " 打造世界级数据库 " 作为技术理想。这一目标已经内化到其技术迭代、场景落地的全流程中。而这份历经 15 年沉淀的布局，也为其在生成式 AI 时代高效落地 AI 原生数据库，奠定了坚实基础。

技术积累层面，OceanBase 自诞生起便扎根世界级场景淬炼技术，全程支撑支付宝核心交易体系。目前它已全面承载支付宝所有核心账务与核心支付系统，连续十余年稳定扛住双 11 流量洪峰。

正是在这样的严苛考验中，OceanBase 的数据库技术不断迭代升级，最终在核心技术领域斩获多项行业第一。

例如，其是全球唯一刷新过 TPC-C 和 TPC-H 测试世界纪录的分布式数据库、OceanBase 4.0 是业内首个单机分布式一体化数据库、打造了业内首个基于对象存储面向 OLTP 的多云原生数据库等，同时 OceanBase 向量数据库能力跻身 DB-Engines 全球前十，2025 年 16 篇论文被 ICDE、VLDB、SIGMOD 等数据库顶会收录。

2020 年，OceanBase 迈入发展关键节点，正式开启了商业化。这不仅是其业务版图的重要拓展，更是检验自身技术落地能力的试金石。

依托专有云和公有云双轮驱动的战略，目前，OceanBase 全球客户数已突破 4000 家，专有云客户数增长 50%，涵盖金融、政企等核心企业；公有云客户数年均增长 115%，营收占比已达 30%，已稳定运行于阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云、AWS、Azure、GCP 七大主流云基础设施，在零售、金融科技、消费电子和泛互联网行业规模化落地。

历经技术沉淀与商业化落地，OceanBase 已迈入全新发展节点，正式向全球化布局与 AI 深度融合两大方向全面进阶。

杨冰提到，AI 技术的爆发式发展为数据库行业带来全新需求，而中国在 AI 应用落地、数据基础设施建设上的快速推进，叠加海量数据的规模优势，正为国内数据库厂商创造更大发展机遇。

15 年深耕，OceanBase 从原生分布式数据库到一体化架构颠覆，再到 TP、AP 与 AI 深度融合塑造 DataxAI 能力，这正是其全面进入 AI 时代，洞察开发者核心痛点并交出高分答卷的关键。

结语：AI 时代，中国自研力量发力

AI 时代，数据库承载的能力正经历颠覆性变革。OceanBase 正一步一个脚印，将这些变化转化为技术突破与产品实力，成为 AI 时代数据处理的坚实底座。

当下从大模型、AI 应用到底层的算力、数据库等，中国自研技术的行业影响力与日俱增，从可用、好用到甚至赶超海外领先水平，OceanBase 正是国产数据库厂商中的典型代表。