1月20日，上海迎來一場久違的鵝毛大雪，寒風裹挾著雪花席卷城市。與此同時，2026阿里云PolarDB開發(fā)者大會在滬拉開帷幕，場館外風雪交加，場內卻座無虛席，開發(fā)者們熱情高漲，甚至中型會議廳也迅速滿員，部分晚到者不得不轉戰(zhàn)第二直播間。

作為大會首位演講嘉賓，阿里云智能集團資深副總裁、數據庫產品事業(yè)部負責人李飛飛以幽默開場：“有朋友說今天大會恰逢其時，PolarDB的logo是北極熊，上海都下雪了，看來它的時代真的來了?！彼S后宣布，PolarDB正式發(fā)布全面內化的AI能力，將大模型技術深度融入數據庫，實現數據系統(tǒng)直接驅動AI智能決策。這一升級標志著云原生數據庫從“外掛式”AI集成邁向“內生智能”新階段。

PolarDB已連續(xù)六年占據市場份額首位，但其技術演進方向始終備受關注。此次升級折射出行業(yè)核心趨勢：云原生數據庫正加速向AI-Ready乃至AI-Native演進。李飛飛強調，“AI+數據庫”的變革從“外掛”到“內生”才剛剛開始，而AI-Ready是當前更務實的路徑。

自生成式AI技術爆發(fā)以來，AI-Native與AI-Ready的路徑之爭成為科技行業(yè)焦點。AI-Native要求產品在設計階段即深度融合AI技術，而AI-Ready則通過接口適配、數據治理等改造，讓現有系統(tǒng)具備運行AI的能力。李飛飛認為，AI-Native是“移動目標”，當前行業(yè)需優(yōu)先夯實AI-Ready基礎。他以阿里云的發(fā)展路徑為例：2025年云棲大會上，阿里CEO吳泳銘提出AI從輔助人到超越人的演進目標，而實現這一目標的關鍵瓶頸正從算力轉向數據存儲。

“數據是超級人工智能的燃料，數據庫是引擎?！崩铒w飛指出，大模型需要處理海量冷、溫、熱數據，而實時處理只能依賴數據庫。將AI嵌入數據庫可解決數據遷移效率問題，并保障數據主權與隱私安全?；诖死砟?，PolarDB在2025年推出內置大模型的AI版本，2026年則實現從“外掛”到“內生”的進化。

為支撐這一轉型，PolarDB聚焦四大技術核心：存儲層面采用Lakebase架構，融合數據庫、數據湖與數據倉，支持圖片、視頻等非結構化數據無縫流轉；元數據管理通過Zero ETL技術實現秒級更新，并自動調用模型完成特征提??；多模態(tài)檢索結合Embedding能力，支持關鍵詞匹配與語義理解；模型算子化將大模型推理封裝為數據庫內置工具，支持Agent直接操作數據庫。李飛飛強調：“這四大路徑缺一不可?！?/p>

阿里云數據庫產品事業(yè)部負責人王遠從用戶視角提出更遠景的設想：未來數據庫將拓展至普通用戶群體，自然語言交互與多模態(tài)檢索將成為主流。他描述道：“用戶可能不再需要命令行或腳本，而是通過單一入口以自然語言完成操作，甚至感知不到Agent的存在。”這一愿景正逐步落地——當前PolarDB已支持自然語言查詢，未來將實現從問題到行動的直接轉化。

AI賦能數據庫的路徑已初見成效：智能運維中心可實時監(jiān)控系統(tǒng)并自動化處理故障；大語言模型能將自然語言轉化為SQL語句，降低操作門檻；自治數據庫通過機器學習優(yōu)化查詢與資源管理。李飛飛預測：“從云原生到AI-Ready，三年后行業(yè)將進入AI-Native時代。”