人工智能的潮流席卷而来，数据库的角色已不再局限于幕后，它正逐步走向前台，成为智能系统的“即时核心”。然而，这一转变并非一蹴而就，其中包含了诸多挑战，同时也迫切需要变革。
数据库角色转变
数据库在企业系统中的角色正发生显著变化。以往，它主要负责数据的存储任务，但如今，它必须介入到推理、决策支持和模型调用的响应环节。例如，客服系统能够精确回答问题、推荐系统能够迅速做出反应、风控模型能够实时识别风险等智能化功能，这些均依赖于数据库所提供的持续、结构化和上下文相关的数据。因此，数据库已经成为智能系统运行不可或缺的核心支撑。
传统数据库遇重压
传统的数据库架构与管理模式正遭遇重大挑战，其性能难以满足不断上升的需求。同时，权限控制过程复杂，安全边界模糊不清的问题也日益凸显。特别是在众多AI系统接入的背景下，以“人操作系统”为设计基础的传统数据库，难以满足“AI操作系统”的特殊需求，迫切需要变革来确保其功能的持续有效性。
成企业关键基础设施
数据库正逐步成为AI模型的核心信息基础和企业自动化流程的关键基础设施。众多企业已开始认识到，若要使AI系统真正深入理解业务，必须依赖于实时且结构化的数据环境。在这种背景下，数据库作为提供此类数据的核心，其重要性不言而喻。
面临系统性挑战
数据库从前台逐渐淡出，这一现象不仅意味着性能的显著提升，还牵涉到整个架构的深度变革以及安全结构的全新构建，形成了一系列复杂的系统性挑战。在人工智能模型与Agent程序频繁访问数据库的当下，传统的权限管理机制正逐步显现出其局限性，过去对“存储安全”的重视程度已无法满足当前的需求。当前，迫切需要关注的焦点包括调用链路等多个层面。
厂商核心问题转变
数据库制造商所遭遇的核心难题已从单一性能的提升演变为如何应对智能应用的多变与复杂需求。为了迎合新兴的安全要求，安全模块应以“数据本体”为基点来制定权限控制方案。部分公司倾向于将敏感信息存储于本地，同时将非关键性的AI任务部署至云端。然而，为确保安全与效率的平衡，数据库引擎层必须拥有内在的功能，但截至目前，这一功能尚未被成功实现。
未来数据库发展方向
未来数据库应具备处理多样化数据类型的综合能力，同时保证提供一致性的接口和权限体系。但现实中，许多标榜为“融合型”的数据库在底层融合层面存在缺陷。数据库优化器的提升将取决于对大型模型的运用。数据库不仅要对人工智能有所理解，还需与人工智能技术相契合，以应对新兴场景带来的挑战。而一个真正的“安全内生”数据库，应实现多维度机制的深度整合。
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