阿里云谈AI下半场 数据库已经开始比拼性价比

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环球网财经中央《环球问策》系列报道
【环球网科技报道 记者 李文瑶】在克日举办的2025阿里云PolarDB开辟者大会上，阿里云宣布PolarDB登顶环球数据库性能及性价比排行榜。
根据国际数据库事务处置惩罚性能委员会（TPC，Transaction Processing Performance Council）官网披露，阿里云PolarDB云原生数据库以逾越原纪录2.5倍的性能一举登顶TPC-C基准测试排行榜，以每分钟20.55亿笔交易业务（tpmC）和单元资本0.8元人民币（price/tpmC）的效果刷新TPC-C性能和性价比双榜的世界纪录。




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这意味着PolarDB的自研云原生架构不仅突破了单集群的扩展性瓶颈，还成功扛住了环球最大规模的并发交易业务峰值，在性能、可扩展性等多个维度领跑环球。
“这次打榜效果是0.8元tpmC，做到之前最好效果的2/3，而从本质上来看就是降资本。”阿里云智能集团副总裁、数据库产品奇迹部负责人李飞飞在接受采访时说道，本质上全部体系降本的终极目的，就是把存量资源、有限资源100%用起来。
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AI期间，数据库的核心演进方向是“AI原生化”与“架构融合化”，通过智能运维、多模一体化、云原生弹性及开源生态，实现资源极致利用与AI能力深度耦合，终极低落企业智能化转型门槛。
AI接入数据库 打造“极致”性价比
在2025 阿里云PolarDB开辟者大会上，云原生数据库PolarDB正式推出内置大模型的PolarDB AI版本，帮助个人和企业开辟者快速部署并上线AI应用。PolarDB AI节点采用模型算子化形态，支持用户在数据库内部直接进行搜索推理优化，在线推理吞吐量可提升10倍以上，显著低落用户部署资本。
“阿里云PolarDB将Data+AI全面融合，旨在为用户提供更普惠、易用的数据管理平台，帮助个人开辟者和企业用户用数据驱动创新”，阿里云副总裁、数据库产品奇迹部负责人李飞飞表现。我们将面向云原生、AI驱动持续演进，让AI期间的数据库开辟像“搭积木”一样简单，显著低落数据库的应用门槛。
从产品来看，此次推出的全新版本，聚焦性能突破、极致性价比与AI深度融合三大方向，旨在通过技能创新低落企业数据处置惩罚资本并提升服从。
例如，在云原生构架上，通过共享存储、分布式块存储（PolarStore）和物理日记（Redo Log）优化，实现高并发与低延迟。基于CXL Switch的机型部署于公共云专属资源池，提升内存资源利用率。在AI原生能力上，将大模型（如DeepSeek、通义千问）内嵌数据库内核，支持推理加快与内存外溢管理，推理吞吐量提升10倍以上。
简单来说，数据库即AI服务，AI能力需深度嵌入数据库（如推理加快），将大模型（如DeepSeek）直接集成到数据库内核，实现端到端推理加快。
而价格的低落，也触动了行业的敏感点。对此，李飞飞表现，不计资本地进行价格战，目的是通过烧钱计谋将竞争对手挤出市场。这种方式难以恒久持续，因为它依赖于背后雄厚的资金支持。而基于技能进步和资源高效利用的竞争方式，旨在不断提高产品和服务的性价比。这是推动科技文明进步的关键，也是更可持续的发展模式。
PolarDB是希望通过技能创新实现极致性价比，而不是简单的价格淘汰。例如，通过排除CPU与内存的紧耦合，相同的内存可以支持更多的负载，进一步低落运营资本。这种做法不仅提高了内存资源的利用率，还增强了体系的弹性和扩展性，使得竞争对手难以模仿或跟进。
李飞飞夸大，阿里云数据库希望走的是极致技能优化来实现边际资本的下降，从而达到极致性价比。
软硬件协同是趋势
云原生数据库是专门为云盘算环境计划的，它们通常采用分布式架构、支持主动扩展、提供高可用性和容错能力，并且可以或许有用利用云端资源的弹性特点。这些特性使得云原生数据库非常适合处置惩罚互联网业务中的大规模数据存储和访问需求。
随着AI技能的发展，尤其是深度学习和呆板学习的应用日益广泛，对于数据存储和处置惩罚提出了新的要求。
AI原生数据库不仅关注于怎样更高效地存储和管理数据，还致力于提供更加智能的服务。这意味着数据库可以明白数据内容并根据上下文做出决定，比如推荐体系可以根据用户的欣赏历史提供个性化推荐。
在李飞飞看来，第一波AI海潮主要由算法和模型的创新推动，如transformer架构。然而，随着技能的发展，现在AI领域在算法和模型上的突破变得有限，现在更侧重于体系层面的优化和分布式工程问题。
DeepSeek发布的开源库专注于体系层面的优化，比如数据库管理和分布式体系的改进，这些改进对于利用新硬件（如DPU）至关重要，并且具有巨大的实用代价。
“DeepSeek的横空出世让开源模型具备了复杂推理能力。”李飞飞以为，无论是PolarDB还是DeepSeek的成功都表明，软件与硬件协同工作的能力将是未来的主流趋势。仅依靠软件层面的创新已不敷以支持技能的进一步发展，必要更加注重硬件层面上的优化与整合。
而未来GPU架构可能会朝着类似今天CPU架构的方向发展，实现盘算、内存和存储的分离和池化，以提高服从和低落资本。当前的研发重点在于怎样高效地利用昂贵的GPU资源，并通过CPU+DRAM等辅助手段来低落团体盘算资本。
捉住AI爆发关键期
从企业的角度来看，企业不希望为了应对大模型等技能对数据库提出的多种要求（犹如时必要向量、图数据库及内存数据库），而必须掌握并管理多种不同范例的数据库。这不仅增长了技能技能的需求，也使得与多个数据库供应商的关系管理变得复杂。
因此，Gartner高级研究总监，环球云数据库魔力象限主笔人顾星宇以为，未来的发展趋势指向数据库的一体化，即将多种范例的数据库功能整合到一个平台中，从而简化选择和管理过程。这种一体化办理方案被以为将在未来的云上数据生态发展中扮演重要脚色。
当前是AI应用爆发的关键时期，捉住这一机会至关重要。李飞飞以为，谁可以或许在AI技能与现有业务和数据处置惩罚流程的联合上取得先机，谁就能在这个领域得到显著的竞争优势。也就是说，企业通过有用整合AI技能与现有的业务和数据处置惩罚流程，特别是重视后练习阶段的应用和服务化，来低落运营资本并最大化资源利用服从，使数据发挥最大代价，有望在市场中占据有利职位。
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来源：环球网

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