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內(nèi)存漲價(jià)潮下，阿里云李飛飛詳解PolarDB“AI就緒”如何實(shí)現(xiàn)“降本增效”

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內(nèi)存漲價(jià)潮下，阿里云李飛飛詳解PolarDB“AI就緒”如何實(shí)現(xiàn)“降本增效”

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內(nèi)存漲價(jià)潮下，阿里云李飛飛詳解PolarDB“AI就緒”如何實(shí)現(xiàn)“降本增效”

【TechWeb】1月21日消息 ， 在2026阿里云PolarDB開(kāi)發(fā)者大會(huì)上 ， 阿里云正式發(fā)布PolarDB AI數(shù)據(jù)湖庫(kù)（Lakebase）等全新能力 ， 標(biāo)志著其云原生數(shù)據(jù)庫(kù)正式步入“AI就緒”新階段 。
阿里云資深副總裁、數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人李飛飛在接受采訪時(shí) ， 深入解讀了從“云原生”到“AI就緒”的進(jìn)化路徑 ， 并分享了在內(nèi)存等硬件成本預(yù)計(jì)會(huì)有3至5年的上漲周期中 ， 阿里云如何通過(guò)技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新持續(xù)推動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)普惠 ， 助力企業(yè)抵御成本壓力 。
從云原生到“AI就緒”：“4+1”核心進(jìn)化
阿里云在2025年的云棲大會(huì)提出了人工智能的發(fā)展的道路：從學(xué)習(xí)人到輔助人、到自我迭代超越人、再到超級(jí)人工智能 。
李飛飛認(rèn)為 ， 通往超級(jí)人工智能的路上 ， 算力不再是唯一瓶頸 ， 優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理能力正成為關(guān)鍵 。 數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理是通往超級(jí)人工智能的燃料與引擎 。 數(shù)據(jù)是燃料 ， 數(shù)據(jù)處理能力是引擎 。 當(dāng)前 ， 大模型已經(jīng)能力處理冷數(shù)據(jù)（人類歷史上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)）、通過(guò)微調(diào)等處理溫?cái)?shù)據(jù) 。 但是 ， 企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)里交易產(chǎn)生的熱數(shù)據(jù)目前是不能被大模型實(shí)時(shí)的總結(jié)成模型參數(shù)的 。
“如何把熱數(shù)據(jù)和熱數(shù)據(jù)的處理技術(shù)與大模型有機(jī)的結(jié)合起來(lái) ， 是通往智能的一條關(guān)鍵路徑 。 ”李飛飛指出 ， 將AI大模型嵌入數(shù)據(jù)庫(kù)是必須要做的一件事情 。 它解決了兩個(gè)問(wèn)題：一個(gè)是data gravity ， 不用把數(shù)據(jù)搬來(lái)搬去；第二是數(shù)據(jù)主權(quán) ， 數(shù)據(jù)隱私安全性 。 這樣就形成了熱數(shù)據(jù)和模型算子化能力的有機(jī)結(jié)合 。
李飛飛表示：“阿里云PolarDB就是基于上述理念 ， 在過(guò)去兩年里面 ， 將PolarDB從一個(gè)云原生數(shù)據(jù)庫(kù)快速的演進(jìn)到一個(gè)AI就緒的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)（AI ready cloud native database） 。 ”
具體來(lái)看 ， 李飛飛將PolarDB走云原生數(shù)據(jù)庫(kù)向“AI就緒的”云原生數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn)總結(jié)為“4+1”
核心支柱：
第一 ， 存儲(chǔ)層走向Lakebase（湖庫(kù)一體） 。 “AI時(shí)代能處理的數(shù)據(jù)類型極大豐富 ， 通過(guò)embedding、特征提取和多模態(tài)檢索 ， Lakebase成為AI就緒的必要第一步 。 ”李飛飛指出 ， 該架構(gòu)統(tǒng)一管理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ， 打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島 。
第二 ， 元數(shù)據(jù)的統(tǒng)一與實(shí)時(shí)管理 。面對(duì)AI時(shí)代多源、多模態(tài)、海量的數(shù)據(jù)特征 ， 元數(shù)據(jù)規(guī)模已從“幾兆”躍升至“上T”級(jí)別 。 PolarDB將Zero ETL與實(shí)時(shí)同步技術(shù)應(yīng)用于元數(shù)據(jù)層 ， 實(shí)現(xiàn)“metadata for metadata”的閉環(huán)管理 。
第三 ， 多模態(tài)檢索與處理能力 。 PolarDB深度融合向量檢索、全文檢索與多模態(tài)理解 ， 在SQL中實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義與關(guān)鍵詞的聯(lián)合查詢 ， 顯著提升復(fù)雜場(chǎng)景下的響應(yīng)精度與速度 。
第四 ， 模型算子化與Agent AI支持 。 “熱數(shù)據(jù)與模型的在線推理結(jié)合 ， 是數(shù)據(jù)庫(kù)智能化的關(guān)鍵 。 ”李飛飛強(qiáng)調(diào) ， 通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)實(shí)現(xiàn)模型算子化 ， 將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可場(chǎng)景化使用的token ， 并依托Agent架構(gòu)實(shí)現(xiàn)智能體的快速開(kāi)發(fā)與部署 。
“+1”：緊跟硬件演進(jìn) ， 實(shí)現(xiàn)資源池化與異構(gòu)調(diào)度 。 李飛飛特別指出 ， 結(jié)合CXL內(nèi)存池化、存算分離、GPU與CPU混合調(diào)度等硬件級(jí)優(yōu)化 ， 是支撐AI就緒數(shù)據(jù)庫(kù)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ) 。 “尤其是在內(nèi)存持續(xù)漲價(jià)的周期下 ， 池化與彈性架構(gòu)顯得更為關(guān)鍵 。 ”
成本優(yōu)化：三層架構(gòu)釋放普惠紅利
2025年 ， 阿里云PolarDB以每分鐘20.55億筆交易（tpmC）和單位成本0.8元人民幣（price/tpmC）的成績(jī)刷新TPC-C性能和性價(jià)比雙榜的世界紀(jì)錄 。
面對(duì)“單位成本0.8元人民幣”的成果 ， 阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事業(yè)部產(chǎn)品管理與技術(shù)架構(gòu)部負(fù)責(zé)人王遠(yuǎn)從三個(gè)層面解讀了PolarDB 的“降本”邏輯：
資源池化與智能分層：依托智能冷熱數(shù)據(jù)分層與流轉(zhuǎn)機(jī)制 ， 將數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)度至高性價(jià)比存儲(chǔ)介質(zhì) ， 降低用戶管理負(fù)擔(dān) 。
內(nèi)存多租與算力異構(gòu)調(diào)度：通過(guò)CXL等技術(shù)構(gòu)建可共享的遠(yuǎn)端內(nèi)存池 ， 并實(shí)現(xiàn)CPU與GPU的混合調(diào)度 ， 提升資源利用率 。
Serverless極致彈性：面向未來(lái)以Agent為主力的負(fù)載特征 ， 實(shí)現(xiàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)秒級(jí)拉起與釋放 ， 支撐高并發(fā)與間歇性任務(wù) 。
李飛飛補(bǔ)充強(qiáng)調(diào) ， 當(dāng)前存儲(chǔ)與內(nèi)存的價(jià)格上漲“可能持續(xù)三到五年” ，這一輪漲價(jià)邏輯是需求爆發(fā)式增長(zhǎng)、產(chǎn)能根本不夠 ， 不是內(nèi)存廠商故意踩剎車 ， 所以這波存儲(chǔ)周期漲價(jià)是相當(dāng)長(zhǎng)期的 。 而這正是云原生與池化技術(shù)釋放價(jià)值的窗口期 。 “越是硬件成本高企 ， 規(guī)模化、平臺(tái)化的云計(jì)算廠商越能通過(guò)邊際成本下降 ， 為客戶創(chuàng)造更大價(jià)值 。 ”
李飛飛指出 ， 云計(jì)算與AI平臺(tái)本質(zhì)是“規(guī)模化的生意” ， 規(guī)模越大 ， 越能通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與彈性調(diào)度釋放成本紅利 。
“過(guò)去幾年 ， 我們通過(guò)池化、多租、彈性等技術(shù) ， 持續(xù)推動(dòng)面向中小企業(yè)的普惠降價(jià) 。 未來(lái)在AI與硬件變革的雙重周期下 ， PolarDB將繼續(xù)以‘AI就緒’架構(gòu) ， 支持更多企業(yè)低成本、高效率地構(gòu)建智能應(yīng)用 。 ”
【內(nèi)存漲價(jià)潮下，阿里云李飛飛詳解PolarDB“AI就緒”如何實(shí)現(xiàn)“降本增效”】據(jù)悉 ， 阿里云PolarDB目前已服務(wù)全球超2萬(wàn)用戶 ， 覆蓋金融、汽車、政務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵領(lǐng)域 。

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