OceanBase CEO楊冰：非結構化數據在線實時處理，是AI時代對數據庫的最大剛需

新華財經杭州5月10日電（胡晨曦）5月9日下午，2026中國經濟年度觀察暨新華財經全球生態夥伴大會在浙江德清舉辦。螞蟻集團副總裁、OceanBaseCEO楊冰在大會上表示，非結構化數據能否真正實現在線實時處理，是AI時代最大的剛需；如何搭建開放、實時、多模態、混合式的數據湖，正是AI時代技術底座需要解決的核心問題。

楊冰在大會「大家觀察」環節，分享了螞蟻集團自研的分佈式數據庫OceanBase。截至目前，OceanBase已支撐阿里巴巴集團13屆雙十一購物節，在此過程中打磨形成原生分佈式可擴展數據底座。依託近年自主可控國產化發展浪潮，產品已落地千行百業，服務金融、政企、運營商等行業。近年來，政企政務領域涌現出大量類似雙十一的高併發民生業務場景；隨着AI和Agent時代到來，市場將產生海量數據與訪問請求，OceanBase持續深耕這類場景，市場發展空間進一步拓寬。

在AI和數智化時代，企業究竟需要怎樣的數據庫與數據底座？楊冰表示，面向AI時代的數據庫，需同時承載核心關鍵業務與AI創新業務兩大需求。過去十年，OceanBase依託分佈式技術解決企業海量數據處理難題，核心邏輯是通過多數據庫承載超大規模數據量；憑藉原生分佈式能力，讓多個同構數據庫實現一體化運行，攻克多數據副本間的數據不一致難題，同時依靠分佈式特性天然解決系統擴展性與可用性問題。邁入新時代，數據庫亟待解決全新痛點：如何整合多模態異構數據，以及Agent同時調用多異構數據庫引發的AI幻覺、數據不一致、運行效率低下等問題。行業需通過底層技術，將多模態異構數據整合為統一的大型分佈式系統，為Agent提供一致性數據底座，進而提升Agent運行效率、節省Token消耗、減少AI幻覺現象。

楊冰認為，軟件行業正經歷從「為人服務」到「為Agent服務」的根本性變革，這一變革催生了交互模式與商業模式的多重創新，例如支付寶AI付、Salesforce等廠商推出的無代碼Headless交互模式。

楊冰分享了阿里與螞蟻集團三大AI落地實踐：螞蟻靈光、螞蟻阿福、淘寶AI購物助手。分別從海量小數據應用爆發帶來的系統擴展性挑戰、多分支短周期AI應用開發中測試評估環節的效率瓶頸、多模態數據混合存儲與檢索痛點三大維度，闡述OceanBase如何適配AI時代的數據處理需求。

「搭建一套AllinOne多模態存儲底座來適配行業需求，是我們當前探索的新方向。」楊冰表示，「全新技術架構下，我們正在落地這套系統。英偉達CEO黃仁勛在2026GTC大會上提出，非結構化數據是AI的上下文。而深耕數據庫行業多年我們深知，結構化數據纔是企業業務運行的核心上下文，海量交易系統、業務系統均依託結構化數據搭建運行。」

過往行業普遍採用「先存儲、后處理」的模式，數據湖技術已發展成熟。而搭建開放、實時、多模態、混合式的數據湖，仍是AI時代技術底座的核心課題。他介紹，目前OceanBase已着手構建這套全新底座：在檢索層面實現多模態數據智能搜索與調取，打通結構化、非結構化、半結構化數據的融合存儲能力，為企業提供一體化數據服務。所有技術架構均依託十余年沉澱的分佈式底座搭建，保障螞蟻阿福這類應用具備金融級底層支撐。企業各類數據均可實現安全可靠存儲、高效運行調度與低成本存儲部署。

對於行業未來趨勢，楊冰引用古語「分久必合」作出解讀：數據底座已從單一數據庫，逐步演進至可支撐數據分析的數倉、可存儲非結構化數據的數據湖。當下湖庫一體新體系應運而生，融合數據湖與數據庫雙重特性，這也是OceanBase核心發力方向。同時他指出，兩大核心因素正在推動「分久必合」的行業趨勢：一是非結構化數據應用大規模爆發，二是非結構化數據實時處理需求持續攀升。