在2026世界人工智能大会（WAIC）“贵州·AI驱动东西部协同发展论坛”上，OceanBase首席技术官杨传辉提出一个引人深思的观点：尽管大模型已掌握海量人类知识，但在企业实际应用中，如何让数据真正“可读可用”仍是关键挑战。他以《OceanBase AI数据库支撑东模西数落地探索与实践》为题，深入剖析了AI时代数据库变革的必要性。
传统数据库的设计逻辑正面临根本性颠覆。杨传辉指出，AI时代的数据管理呈现三大转变：使用者从人类扩展至智能体（Agent），数据形态从单一结构化发展为多模态融合，交互方式从SQL指令升级为自然语言对话。这种变革要求数据库必须突破原有框架，成为既能理解人类需求又能服务智能体的“双模底座”。他强调：“若数据库仍停留在字段和表格层面，大模型即便拥有再强的算力，也难以在企业场景中落地生根。”
OceanBase提出的解决方案是构建“湖库一体”的新型数据库架构。该架构通过对象存储统一管理结构化、半结构化及非结构化数据，利用多模表技术打破数据孤岛；同时在一个平台上支持事务处理、实时分析及AI工作负载，使企业无需在多个系统间切换数据。测试数据显示，这种架构可降低企业总拥有成本（TCO）30%-50%，让数据分析能力直接生长在数据源头。
在西部地区的实践中，这种技术优势已转化为显著的业务价值。某百年历史的区域性银行通过引入OceanBase，将原本分散的近30个数据库系统整合为统一平台，目前已有50%的业务系统完成迁移，预计2027年将覆盖85%的核心系统。该行技术负责人表示，一体化架构不仅节省了大量硬件投入，更通过向量数据库和文档处理能力，为AI大模型提供了高质量的“燃料库”。
另一家大型航空公司的案例则展现了数据可信度提升带来的决策变革。其智能问数系统曾因准确率不足导致业务部门不敢使用，引入OceanBase后，通过自然语言交互技术，业务人员可秒级获取精准数据，问数准确率实现质的飞跃。现在，实时数据洞察已直接融入经营决策流程，数据从“不可信资产”转变为“核心决策底座”。
杨传辉将这种变革形象地比喻为“底盘升级”。他指出，在AI技术体系中，大模型如同引擎，数据是燃料，而数据库则是承载这一切的底盘。“如果底盘不稳，再强大的引擎也无法发挥性能。”这种认知正推动OceanBase从传统数据存储向智能驱动平台转型，其技术已在蚂蚁集团内部多个场景完成验证，并开始向企业级市场推广。
当前，OceanBase正着力解决多模态数据管理与AI工作负载的深度融合问题。通过构建连接大模型与算力的现代数据架构，该平台既能保证数据的一致性、可靠性和实时性，又能为AI应用提供可信的业务上下文。这种技术路径为“东数西算”战略下的区域协同创新提供了可复制的解决方案，标志着数据库技术正式进入智能驱动的新阶段。
