當(dāng)企業(yè)將AI嵌入核心業(yè)務(wù)，比如用智能客服響應(yīng)客戶咨詢，靠AI質(zhì)檢把控產(chǎn)線精度，把AI問答接入辦公HR等管理流程，支撐這些AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)基座也面臨前所未有的沖擊。比如音頻、影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的洪流，實(shí)時(shí)檢索私域知識的嚴(yán)苛效率要求，以及智慧金融、智能診斷等數(shù)據(jù)高敏感度，要避免核心業(yè)務(wù)暴露在數(shù)據(jù)泄露、運(yùn)行中斷的風(fēng)險(xiǎn)中……

這些AI落地帶來的挑戰(zhàn)，都指向了一個(gè)核心：數(shù)據(jù)庫。

以前，數(shù)據(jù)庫作為IT基礎(chǔ)設(shè)施，承載著企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營、客戶服務(wù)的全鏈路數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，而AI時(shí)代，企業(yè)還需要能支撐AI應(yīng)用與智能體的可靠基座。數(shù)據(jù)庫能否滿足大模型落地業(yè)務(wù)的要求，就成了企業(yè)轉(zhuǎn)型的必答題。

筑牢數(shù)字世界的根基，專注數(shù)據(jù)庫的海量數(shù)據(jù)，其核心產(chǎn)品海量數(shù)據(jù)庫Vastbase擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)，早已成為金融、醫(yī)療、制造、政務(wù)等關(guān)鍵行業(yè)數(shù)據(jù)庫國產(chǎn)化替代的優(yōu)選方案。在多年的實(shí)踐中，Vastbase見證了企業(yè)從傳統(tǒng)IT架構(gòu)向數(shù)智化的跨越，也以技術(shù)前瞻性給出了AI落地的破局方向。

為什么支撐AI落地，對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫尤為關(guān)鍵？有必要了解一下數(shù)據(jù)庫的發(fā)展脈絡(luò)。

作為“軟件皇冠上的明珠”，數(shù)據(jù)庫向下銜接硬件算力，向上支撐APP、AI模型等應(yīng)用，戰(zhàn)略價(jià)值不言而喻。因此，這一領(lǐng)域也常年烽火漫天。

數(shù)十年來，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，正是一部逐步構(gòu)筑數(shù)字長城的奮斗史，歷經(jīng)三個(gè)關(guān)鍵階段：

第一階段，對標(biāo)基礎(chǔ)功能，替代突圍。國外廠商長期占據(jù)主導(dǎo)，早期國產(chǎn)化以打破IOE架構(gòu)壟斷為核心目標(biāo)，聚焦替代Oracle商業(yè)數(shù)據(jù)庫的方案。

第二階段，攻堅(jiān)性能穩(wěn)定，并跑抗衡。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜度提升，去O化過程中，也在開展涉及業(yè)務(wù)邏輯重構(gòu)、數(shù)據(jù)遷移、運(yùn)維體系升級的系統(tǒng)工程，對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的要求從勉強(qiáng)夠用進(jìn)一步提高，要求在性能、穩(wěn)定性、兼容性上與國外主流產(chǎn)品持平。

第三階段，面向AI浪潮，升級戰(zhàn)力。企業(yè)AI已經(jīng)從場景探索邁入價(jià)值驗(yàn)證階段，亟需一個(gè)能解決可信、高效、可擴(kuò)展問題的企業(yè)級知識基座，為AI穩(wěn)定落地提供核心支撐?？梢哉f，當(dāng)前階段，贏得AI戰(zhàn)事，對國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展至關(guān)重要。

一方面，國內(nèi)數(shù)據(jù)庫廠商超兩三百家，僅關(guān)系型數(shù)據(jù)庫賽道就有數(shù)十家，必須在AI賽道上取得先發(fā)優(yōu)勢，才能在競爭中脫穎而出。另一方面，單一的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以適配AI時(shí)代的業(yè)務(wù)需求，打造AI原生的業(yè)務(wù)防線，是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)領(lǐng)跑的關(guān)鍵契機(jī)。

這要求國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，要像長城一樣升級攻防體系，成功應(yīng)對企業(yè)級AI帶來的幾重沖擊：

一是信任沖擊。通用或行業(yè)大模型普遍缺乏企業(yè)私域知識，生成內(nèi)容常無事實(shí)依據(jù)，難以直接用于醫(yī)療診斷、金融理財(cái)、客戶服務(wù)等嚴(yán)肅業(yè)務(wù)場景。而企業(yè)用戶要求AI生成結(jié)果必須真實(shí)可信，這一需求讓信任問題成為AI落地的首要阻礙。

二是成本沖擊。大模型推理本身需要消耗大量GPU算力和顯存，若再將向量檢索、預(yù)處理等任務(wù)全部交由大模型承擔(dān)，極易引發(fā)顯存崩潰、響應(yīng)延遲高、資源浪費(fèi)嚴(yán)重等問題，高昂的AI運(yùn)行成本讓不少企業(yè)難以承受。

三是范式?jīng)_擊。當(dāng)前主流AI應(yīng)用范式已轉(zhuǎn)向檢索增強(qiáng)生成RAG，這種架構(gòu)要求將知識檢索與生成解耦，但多數(shù)企業(yè)缺乏高性能、高精度的向量數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致架構(gòu)難以落地，知識無法動(dòng)態(tài)注入，無法適配AI應(yīng)用新范式。

為助力行業(yè)破解企業(yè)級AI落地時(shí)“數(shù)據(jù)價(jià)值難激活、多類型數(shù)據(jù)難協(xié)同”等核心痛點(diǎn)，在海量數(shù)據(jù)1024開發(fā)者日暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，Vastbase V100交出關(guān)鍵答卷，憑借向量能力+關(guān)系型能力的雙重優(yōu)勢，為智能時(shí)代構(gòu)筑起穩(wěn)定、高效的知識基座。

企業(yè)將AI融入核心業(yè)務(wù)、高效調(diào)取私域知識，這些動(dòng)作都需要一道堅(jiān)固的數(shù)字防線。迎擊AI挑戰(zhàn)，海量數(shù)據(jù)適時(shí)研發(fā)了自主可控的向量數(shù)據(jù)庫，Vastbase V100以“準(zhǔn)、快、大、穩(wěn)、全”特點(diǎn)，在企業(yè)內(nèi)部筑起一座智能長城，守護(hù)數(shù)據(jù)這一核心資產(chǎn)。

這座智能長城，有幾個(gè)重要的防御工事：

高筑塔，守住AI的可信防線，讓企業(yè)敢用。Vastbase V100以精準(zhǔn)的知識召回，通過多路召回機(jī)制實(shí)現(xiàn)99%+端到端召回率，確保企業(yè)有可信的私域知識支撐，來抵御AI大模型的幻覺問題。同時(shí)，以穩(wěn)定可靠的業(yè)務(wù)可持續(xù)性，讓企業(yè)放心將AI部署于生產(chǎn)場景，支持一主多備集群架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)零丟失、業(yè)務(wù)零中斷；同時(shí)支持兩地三中心跨Region容災(zāi)，極端風(fēng)險(xiǎn)下AI依然穩(wěn)定發(fā)揮，避免失聯(lián)即失智。

修廣道，突破性能瓶頸，讓AI好用、成本可控。具體來說，Vastbase V100首先通過算法、硬件、機(jī)制的三層的優(yōu)化提效，自研磁盤向量圖索引，單節(jié)點(diǎn)能存十億級向量，多節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展后可承接百億級數(shù)據(jù)，確保承載海量的企業(yè)私域知識庫，并破解存儲(chǔ)限制，獨(dú)創(chuàng)的“VectorBuffer”獨(dú)立向量緩存機(jī)制，通過智能加載與調(diào)度策略，大幅提升I/O效率，突破性能瓶頸?？?大的雙重特性，讓Vastbase V100高效輸送資源，支撐AI在企業(yè)中大規(guī)模運(yùn)行的效率提升、綜合成本TCO可控。

全面設(shè)施配套，無縫適配AI架構(gòu)，讓AI易用。面對RAG架構(gòu)適配難、門檻高，傳統(tǒng)IT升級運(yùn)維難等復(fù)雜 問題，Vastbase V100以“全”為核心，為企業(yè)AI落地打造了一系列配套工具與服務(wù)，就像驛站、烽火等長城的配套體系一樣，掃除企業(yè)應(yīng)用AI的全鏈路障礙。比如說，Vastbase V100全平臺(tái)兼容x86/ARM等多種架構(gòu)與多款信創(chuàng)系統(tǒng)，部署即能用；全工具鏈集成開發(fā)、遷移、自動(dòng)運(yùn)維等工具，降低項(xiàng)目人員的操作難度；全接口支持原生SQL與Python/Java/Go多語言接口，和市面上主流AI框架無縫集成。通過AI系統(tǒng)的全生命周期覆蓋，Vastbase V100真正實(shí)現(xiàn)開箱即用，滿足多樣化、智能化業(yè)務(wù)需求。

可以看到，Vastbase V100的數(shù)字防線，并不是單點(diǎn)防御，“準(zhǔn)快大穩(wěn)全”的系統(tǒng)性規(guī)劃，全方位解除后顧之憂。正如長城在古代軍事中的防護(hù)意義，有Vastbase V100這道防線托底，企業(yè)能夠放心地部署智能業(yè)務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)從AI探索到價(jià)值落地的大發(fā)展。

在AI浪潮中，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的價(jià)值也早已超越替代國外產(chǎn)品的范疇，成為企業(yè)抵御AI風(fēng)險(xiǎn)、支撐智能業(yè)務(wù)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的數(shù)字長城，是中國產(chǎn)業(yè)在智能時(shí)代掌握自主話語權(quán)的戰(zhàn)略基建。

在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫能力同質(zhì)化的行業(yè)背景下，海量數(shù)據(jù)的獨(dú)特之處，在于提前卡位。

瞄準(zhǔn)企業(yè)級AI催生的新需求，卡住了私域知識庫、成本控制等關(guān)鍵支撐點(diǎn)與落地薄弱環(huán)節(jié)，為接下來的企業(yè)智能化升級大潮打下了產(chǎn)品基礎(chǔ)，搶占用戶心智。

從產(chǎn)品的基石來看，Vastbase V100從內(nèi)核層面為AI設(shè)計(jì)，讓企業(yè)在技偵人臉識別、AI質(zhì)檢、智能診療等核心場景中，既能放心用AI，又能高效用AI。而隨著信創(chuàng)、數(shù)據(jù)庫慢慢走向核心業(yè)務(wù)，為企業(yè)打造整體數(shù)據(jù)防線，卡住了核心業(yè)務(wù)的版圖。

從轉(zhuǎn)型的周期來看，企業(yè)智能升級是一個(gè)涉及數(shù)據(jù)遷移、系統(tǒng)集成、長期運(yùn)維的復(fù)雜工程，不少企業(yè)卡在數(shù)據(jù)遷不動(dòng)、不敢遷，導(dǎo)致當(dāng)前絕大多數(shù)行業(yè)的AI滲透率不超過30%，這意味著向量數(shù)據(jù)庫的市場增量仍巨大，長期價(jià)值凸顯。海量數(shù)據(jù)把全周期支撐融入產(chǎn)品能力，包括exBase遷移工具、30+省市的服務(wù)中心、遠(yuǎn)程技術(shù)支持等，不僅讓企業(yè)AI輕松上道，自身也在高價(jià)值的長期賽道上扎下根來。

從行業(yè)競爭的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢來看，數(shù)據(jù)庫是一種高黏性的基礎(chǔ)設(shè)施，替換難度大，一旦嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)后切換需復(fù)雜改造，所以企業(yè)不會(huì)輕易換庫，Vastbase V100不僅是企業(yè)當(dāng)前的數(shù)據(jù)基座，更能成為長期的智能伙伴。這種不可替代的價(jià)值，也讓海量數(shù)據(jù)從國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫陣營中脫穎而出。

卡位AI戰(zhàn)略關(guān)鍵點(diǎn)、落地薄弱點(diǎn)的海量智能，正助力各行各業(yè)構(gòu)建起數(shù)據(jù)防線、建設(shè)智能基座。而唯有在穩(wěn)固的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施上，才能有力地躍向智能時(shí)代。