墨天轮排行榜关系型十强:谁在定义“AI数据库”之潮?

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向量数据库只是入场券，真正的战争发生在上下文与 Agent之间。

—— 盖国强

国产数据库全面进军“AI数据库”，数据库究竟应该如何成为AI时代的数据基础设施？我们从墨天轮排行榜前10位的关系型数据库厂商看起，看看他们是如何描绘和定义“AI数据库”。

本文看点

OceanBase是目前对“AI数据库”定义最完整、架构表达也最清晰的国产数据库之一。

其最新定位是：基于湖库一体架构的AI数据库，统一管理结构化、半结构化和非结构化数据，在一个系统中同时承载TP、AP和AI工作负载，并提供向量、全文和结构化数据的混合搜索。

更重要的是，OceanBase已经把Agent的数据、状态、上下文和长期记忆纳入数据库能力。蚂蚁“灵光”案例中，OceanBase承载约3000万个闪应用，并通过逻辑表和记忆能力管理海量Agent的数据与长期记忆。

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达梦的AI路线具有非常鲜明的“双向”特点。

一方面是AI for DB：利用大模型进入数据库设计、SQL生成、参数优化、故障诊断、智能运维和数据治理；另一方面是DB for AI：通过知识图谱、RAG、多模态数据处理等能力支撑AI应用。达梦“启智AI数据平台”已经形成面向数据库智能管理的AI引擎。

这意味着达梦对AI数据库的理解并不只是“数据库给AI使用”，而是AI也应该反过来改变数据库本身。

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金仓的AI路线目前主要围绕向量数据库、多模检索和MCP展开。

其KES体系强调在关系数据库内部融合向量能力，并利用SQL的条件过滤能力完成标量+向量混合查询。在AI Agent方面，金仓已经提供MCP Server，使Agent能够通过自然语言调用数据库能力。

这条路线的优势非常现实：不要求企业重新建设一套Vector DB，而是让原有关系数据库直接进入RAG和Agent架构。

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GoldenDB的表达非常明确：AI for DB + DB for AI。

在AI for DB方面，它已经探索NL2SQL、运维智能体、智能问数和数据库自调优；在DB for AI方面，则通过结构化、非结构化和向量数据统一存储以及混合检索，为RAG提供数据库底座。

更值得关注的是它的真实应用数据。GoldenDB向量版已经用于精准营销、反欺诈和智能运维，公开数据显示套餐推荐精准度提升30%、欺诈损失降低40%、故障定位准确率超过90%。

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TiDB的变化非常值得关注。

PingCAP已经明确把TiDB称为AI-native database，并提出“Agents are the new users自主Agent。

目前TiDB的AI能力集中于Vector Search、RAG、实时数据和有状态Agent，其官方定位甚至直接使用：The Database for Production AI。即面向生产级AI的数据底座。

这与传统“数据库+向量”的思路有明显区别：TiDB强调的是Agent的状态、数据、记忆和实时计算。

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PolarDB的AI路线经历了明显的升级。

最初强调AI Ready——数据库具备多模态数据、向量检索等AI基础能力；随后进一步推出AI Lakebase架构，并在2026年直接提出Agentic Database。

Agentic Database针对Agent的新需求提供Scale to Zero、秒级Branch、沙箱隔离以及库内AI推理等能力。

这说明PolarDB已经开始认识到：Agent需要的不是一个“更快的数据库”，而是一个能够快速创建、隔离、复制、销毁和恢复数据环境的数据库。

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GaussDB的路线与OceanBase、TiDB有所不同，它长期强调DB4AI和AI in DB。

其核心思想是：不要把所有AI计算都搬到数据库外部，而是让模型、推理和数据计算尽可能留在数据库内部。GaussDB同时拥有向量数据库和向量化执行能力，并持续加强AI数据处理能力。

因此GaussDB的AI路线可以概括为：数据库承载AI + AI进入数据库内部。

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GBase在AI数据库方面其实起步并不晚。

其产品文档中已经明确存在DB4AI：数据库驱动AI和AI in DB：数据库内AI功能两个体系，说明其很早就开始思考数据库与AI的双向融合。

当前GBase继续强化向量、混合检索和多模数据能力，但相比OceanBase、TiDB、PolarDB等厂商，其目前公开传播的AI应用案例和Agent叙事相对少一些。

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TDSQL正在经历一次非常明显的战略升级。

2026年推出的TDSQL Nexa直接定位为AI原生数据平台，支持标量、向量、图片、视频、音频统一存储，并将事务、分析、搜索和AI计算统一起来；同时原生支持SQL、REST、POSIX和MCP，为Coding Agent、Data Agent等提供统一数据访问。

与此同时，TDSQL-C已经推出基于Hermes Agent的数据库AI助手，可以自然语言完成SQL、诊断、性能优化和故障处理，并具备自治式记忆能力。

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YashanDB的AI表达逐渐从传统“向量数据库”向AI-Native数据库与Agent基础设施演进。

其思路强调数据库内核与AI Agent工作流融合，并关注Agent运行过程中的数据、上下文、记忆和安全。相关公开资料已将YashanDB明确描述为基于AI-Native理念构建数据库能力。

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把十家厂商的产品资料放在一起，会发现一个非常有意思的现象。向量数据库已经成为AI数据库的“入场券”，而不是核心壁垒。真正的竞争正在向三个方向移动。

第一，数据库管理的数据正在发生变化

过去数据库主要管理：表、行、列、事务。AI时代还要管理：文本、图片、音频、视频、Embedding、知识、上下文、记忆。上下文正在成为数据库的一等数据。这是“AI数据库”与传统数据库之间最重要的思想变化之一。

第二，数据库的使用者从 Application 变成 Agent

TiDB直接提出“Agents are the new usersAgentic Database。

第三，数据库开始成为 Agent 的“运行时”

传统数据库是：数据的存储与计算系统。AI时代的数据库可能变成：Agent的数据、状态、记忆和执行环境。

PolarDB已经直接提出Scale to Zero、Branch和Sandbox；TDSQL Nexa强调弹性；OceanBase则通过逻辑表解决千万级Agent的数据空间问题。

于是，数据库开始具备类似“操作系统”的意味：数据库不再只是存储Agent的数据，而是开始承载Agent的生命周期。

过去五十年，数据库经历过几次重要范式变化：层次数据库 → 关系数据库 → 分布式数据库 → 云数据库。

今天正在发生的变化可能更加深刻：数据库正在从“管理数据”走向“管理智能”。而AI Agent也不再只是数据库上层的一个应用。它可能成为数据库最大的“新用户”，甚至成为数据的生产者、消费者和操作者。这就是为什么今天国产数据库厂商几乎集体开始讲AI数据库。但真正的竞争才刚刚开始。

AI数据库时代的演进：三个阶段

AI数据库时代的演进，我将其定义为3个阶段。

第一阶段：AI×DB 阶段

过去数据库界形成的2个词汇，AI4DB、DB4AI，我将其合并为AI × DB，无所谓先后，数据库和AI相互赋能。多模态（包括向量）支持是基本要求。

第二阶段：AI2DB 阶段

AI数据库时代的真正革命，是数据库的主要服务对象发生了根本性改变，智能代理成为数据库的一等用户。数据库要为此做出根本性变革。

第三阶段：AI²DB 阶段

AI数据库的终极形态应该是彻底重构的新物种。以AI为AI的彻底重构，甚至具备自学习和自进化能力。数据库和Agent之间，应该诞生比SQL更高效的语言或交互方式。