文:王如晨

你应该注意到了，前日上海举行的2026年阿里云PolarDB开发者大会，一句“AI就绪(AI ready)的云原生数据库”，有点硬，

但明显有深味。这与许多同业数据库产品的表述形成了反差。此前有称“AI原生数据库”的，有称“AI深度融合数据库”的，还有一开始称“AI-Native数据库”后来收敛为“AI深度赋能的数据库”的。

“AI就绪的云原生数据库”是一种妥协卡位，还是理性选择，抑或其他?

阿里云资深副总裁、数据库产品事业部负责人李飞飞的说法是，AI赛道本身在快速演进，每天都有新变化，尤其中美两国接力创新、深度内卷，整个行业还是一个移动目标，此刻喊AI native数据库口号为时过早，颇有大跃进味道，缺乏实际落地能力。

而PolarDB之所以强调“AI就绪”，不过是实事求是、一步一个脚印的落地选择。

他并不否认AI native是未来方向。只是，通往它需要一个过程。

而判断一个数据库是否为AI native数据库，关键有两点：一是智能体使用量占数据库总使用量一半以上，二是数据库输出字节中token形式占比过半。

两个标准缺一不可。显然，这是一种渐进路径。

“AI就绪的云原生数据库”是一种过渡形态。但“渐进”与“过渡”不是妥协，而是务实的行动。

李飞飞援引阿里集团CEO吴泳铭去年在云栖大会上阐述的ASI(超级人工智能)进一步做了描述。通往ASI有三个阶段：智能涌现(学习人)、自主行动(辅助人)、自我迭代(超越人)。“AI就绪”对应第二个阶段。

你能从前日发布会的核心内容中，捕捉到“AI就绪”的更多深意。

当日，PolarDB发布了全新的AI能力，包括三大板块，即AI数据湖库(Lakebase)、模型算子化、面向Agent应用开发的托管能力。

Lakebase是“湖库一体”核心方案，融合数据湖的灵活性与数据仓库的高性能，打破数据孤岛，实现全模态数据统一存取;通过缓存加速适配业务场景，保障海量数据高效流转。

模型算子化集成多模态引擎与In-DB，开发者可在PolarDB库内完成语义检索与推理，提升效率且保障数据合规;而融合KVCache、图数据库与向量技术，可打造低算力消耗、支持长短期记忆的检索方案，助力数据库智能分析突破。

至于Agent应用托管，则是基于相关架构与Serverless的一体化后端服务，搭配Lakebase存储各类数据，自带AI功能支持推理与记忆，降本提效，大幅降低开发门槛，可谓PolarDB推动产品从AI就绪迈向AI原生的关键。

显然，三大板块瞄准的全是AI普惠落地的核心痛点，那就是数据管理、算力成本、开发门槛、数据合规等问题。

可以这么说，所谓“AI就绪的云原生数据库”，本质上就是能适配AI规模化、普惠化落地的数据库。普惠落地，正是PolarDB与“AI原生数据库”“AI深度融合数据库”的最大差异。

李飞飞坦陈，“AI就绪”能否确立，也正有赖上述三大板块对应的四大能力，即多模态AI数据湖库、高效融合搜索能力、模型算子化服务以及面向Agent应用开发的后端服务。它们相辅相成，共同构成了AI就绪数据库的基础，为客户提供更智能、高效、安全的AI数据底座，并进一步驱动产品与服务迈向AI native阶段。

如此，也就可以进一步断言：此刻，PolarDB定义“AI就绪的云原生数据库”，背后一定有着较深的商业逻辑。那就是如何驱动增长。李飞飞没这么直接阐释，但他谈及的两个点，若将它们协同起来思考，就能瞬间明白：

一、生态化与规模化指标：智能体使用量、tokens占比

上面提到，AI native是确定性的方向。而判断一个数据库是否为AI native数据库，需要满足两点：一是智能体使用量占数据库总使用量一半以上，二是数据库输出字节中token形式占比过半，两个标准缺一不可。这是非常明确的生态化与规模化指标。

李飞飞谈及这一点，等于暗示，随着“AI就绪的云原生数据库”的公布，一段更具规模化、普惠化落地的增长预期已经开启。

关于token，李飞飞明确给出了预判：

未来一年，全球token量会暴涨100到1000倍。IDC中国区副总裁兼首席分析师武连峰表示，2025年智能体数量约2880万，预计2029年将增至10亿；每日智能体行动量将从1.2亿次激增至2170亿次，增长1798倍；Tokens/Calls数量更将从1490万兆攀升至3.7万亿兆，增幅达262.6万倍。同时，自定义智能体占比近四成。

二、持续高企的存储芯片价格从存储芯片价格来看，李飞飞表示，尽管存储芯片价格有自身的景气度循环，但结合AI浪潮的演进与供需关系，短期价格很难回落，他预判这种高位态势将持续3到5年。

将上述两个点结合来看，一方面智能体与token数量越来越多，另一方面存储价格持续高企，这就意味着，在AI浪潮下：

1、“AI+数据库+存储”的结合将成为整个行业的显学;

2、数据存储与数据智能需求，将呈现几何级增长态势。

武连峰表示，2024-2029年，全球数据生成量年复合增长率将达24.9%，从17.3万EB增至2029年52.7万EB，其中中国（26.7%）与北美（27.3%）增速将领先全球。

再回到发布会内容，就更直白了。那就是，“AI就绪的云原生数据库”正为承载这一爆发性增长趋势而生。

在存储成本日益高昂的阶段，PolarDB内化而非外挂的AI能力，结合云原生资源池化(尤其CXL2.0技术加持)的三重解耦(计算、内存、存储)与多租共享，PolarDB能大幅将资源利用率从30%提升到80%以上，整体成本降低60%，为客户提供适配规模化、普惠化落地的数据库底座。

而这，最终亦必将传导到后端整个云+AI基础设施层面，驱动整个阿里云智能增长。“AI就绪”搭起的是一条数据、AI、算力联动的增长链路。它最核心的竞争力，其实是将大模型能力转化为数据库的原生能力，从而蜕变为AI时代的智能数据引擎。

“数据库”名字，已很难真正涵盖它完整的能力体系了。这样看，“AI就绪的云原生数据库”每个词都必不可少，它充满了机智与思辨。

不过，里面也藏着PolarDB的生态平衡考量。“云原生”关联着阿里云体系。尽管阿里云具备公共云、私有云、混合云等复杂的多云服务，且拥有全栈AI能力，但某种程度上，也导致PolarDB很难完全放开与其他更多云平台、模型机构的合作。

或者说，从开放生态的维度来看，“AI就绪的云原生数据库”更多还是基于阿里云平台的能力架构。

当然，不能过于理想化，任何开放都有限度与边界。而且，也不能忽视实际的AI落地体验。

PolarDB之所以能构建起一体化解决方案，正是依托背后阿里云智能完整的云与AI能力。AI就绪的四大能力，显然也是PolarDB与阿里云及其他兄弟单元深度协同的成果。也正是在这种母体与生态的支撑下，PolarDB才实现了广泛的覆盖：截至目前，已部署超300万计算核心，覆盖86个可用区，拥有云上规模最大的数据库用户群，服务全球客户2万多家。而此刻，凭借“AI就绪”，PolarDB乃至阿里云有望迎来新一轮增长。

应能进一步意识到，那些过去较难啃下的硬骨头行业客户，尤其技能、政务等客户，当然还有依赖海外云厂商、看重多云协同与成本控制的跨国/出海企业及大型集团、有高并发+实时AI落地需求的客户，就有了更多渗透的机会。