OceanBase全面拥抱AI新进展：OB Cloud支持十亿级多类型向量数据

白交 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

大模型热潮席卷全球，越来越多企业拥抱AI变革。一个普遍却棘手的难题横亘在眼前：

强大的基座模型并非万能钥匙，如何让AI真正融入核心业务、解决实际问题并创造价值，成为从构想到落地的关键鸿沟。

模型易得，落地难行。这几乎是当前企业智能化转型的集体困境。

在此背景下，独立数据库厂商OceanBase宣布其云数据库产品OB Cloud，已实现AI能力的开发部署及生态集成。

更引发行业关注的，是其已经取得的落地成绩——

已有涵盖电商零售、互联网服务、物流运输、智能设备、教育、企业服务等数十家不同行业的头部企业，基于OB Cloud率先实现了AI应用从0到1的关键性落地。

从搜索与推荐、智能问答（RAG）到企业级Agent……他们真正帮助企业将AI从概念转变为现实生产力。

这种部署集成与行业应用，既意味着OceanBase在全面拥抱AI战略落地，推动AI时代一体化数据底座上迈出了第一步，也蕴含着更深层次的行业意义——

当基座模型迭代放缓，行业加速渗透时，为什么OB Cloud云数据库会成为企业落地AI的选择？OB Cloud又是如何破解了企业AI落地「最后一公里」的核心难题？让我们一探究竟。

企业落地瓶颈不在模型

这两天，奥特曼转发了他们ChatGPT的一项战绩，移动APP下载量远远超过其他社交平台。

关于ChatGPT刷新的纪录还有很多，比如上线17个月用户突破8亿、年搜索量是谷歌的5.5倍，而实现这些仅用了两年半时间。

以ChatGPT为代表，“AI正在成为移动互联网之后新一代基础设施”已经成为行业共识。

今年5月，Mary Meeker在AI趋势报告中写道，AI普及速度超越了历史任何一项技术创新。AI不再是工具，而是平台级基础设施的接替者。

当AI在行业中加速渗透，企业这边也在循序渐进地朝着「AI规模化落地」迈进。

伯俊科技作为深耕零售行业26年、服务5000多家零售客户的科技服务商，第一时间拥抱AI，基于其梳理与实践，将企业AI建设划分为三个阶段：

工具体验、业务融合，再到更为深入的流程创新。

AI建设初期，他们部署原生AI模型，为不同业务侧提供AI助手。这个阶段目标仅为提高员工的效率，而不影响业务流程。

而随着AI与更多业务知识融合，企业也对AI的能力有了深刻理解，那么就可以思考AI怎么去打破组织间的壁垒，突破员工能力的边界，实践一些原来不能做或不想做的事情。

像伯俊他们自己现在打造的“AI全运营托管”，相当于一个智慧大脑，联动线上线下、公私域的细分领域智能体，实现商品运营、库存、私域运营等全方位AI托管。

不过企业要想完成整套AI建设并非易事，准确来说需跨过诸多障碍。

首先是技术与场景的适配。

目前企业数据技术主要针对结构化数据，然而AI时代会产生大量的图文音视频（图片、文本、音频、视频）等非格式化数据，这对数据处理带来了巨大的挑战。而且不同类型的数据对应着不同的技术栈，企业处理起来就更复杂了。

此外，AI擅长数据价值提炼分析，但传统企业中部分场景（如风控）对时效性要求极高，如何在同一技术栈中兼顾实时与分析场景，成为企业难题。

其次是成本与性能之间的平衡。

海量非结构化数据会推高存储成本，而实时查询需求又要求企业在存储成本与查询性能间权衡。技术栈的增加，也让企业在开发与运维上面临挑战。

安全、数据合规这方面的问题同样不容忽视——如何将私有云与公有云技术栈统一，以及还有在私有云里相关技术合规性、跨云合规性问题等等亟待解决。

以上，企业落地瓶颈可总结成一个关键词，那就是数据底座。

企业的优势在于数据，但挑战也在数据。AI落地的关键可能在于如何把数据跨业务跨模态地打通，然后释放它的最大价值。

但这次能看到的是已经有很多企业，开始实现AI从0到1再到规模化落地——

包括伯俊在内，还有in银泰商业、携程、三维家、卡佩希、中国联通软研院、九讯云等等。

它们的应用场景与需求各异，却都在这一历史节点成功且全面地拥抱 AI。而它们的共同点是：选择了OB Cloud。

伯俊科技将全线AI产品架构升级至OB Cloud，通过其TP/AP/AI多模向量一体化能力，构建企业内部知识库体系，打造“伯俊AI通识小助手”等RAG工具，从而实现商品/用户标签自动映射、查询秒级响应、库存调度分钟级响应，形成AI驱动的运营闭环。

全面架构在云上的互联网百货公司in银泰商业则结合OB Cloud的向量检索能力和LLM技术，打造了智能问数平台，实现业务数据实时溯源与查询解读，支持门店业绩深度归因分析的智能问诊。

此外，OB Cloud在携程、三维家、卡佩希落地“以图搜图”的搜索及个性化推荐场景；支撑中国联通软研院、九讯云等实现RAG智能问答的高效混合检索。

随之而来的问题是，有这么多AI与云技术厂商，为什么他们要选择OB Cloud？

为什么选择OB Cloud？

首先值得说道的是，OB Cloud有着不同于其他云厂商的天然优势——多云原生。

它是构建在阿里云、腾讯云、华为云、AWS、百度智能云、Google Cloud等全球主流公有云基础设施上的原生自研数据库，目前已覆盖亚太、中东、非洲、欧洲、美洲等超过50个区域、超过170个地区。这使得企业能够在全球范围内获得强一致、灵活、可扩展的云数据库服务，无论本地业务还是跨境运营。

而且OB Cloud可以在任何一朵云上实现互联互通，并提供跨云容灾与分钟级故障切换能力，这是其他云厂商所做不到的，但OceanBase作为中间商有能力在合理、合法、合规的情况下，将多云数据连接起来，避免了重复建设的问题，实现更高价值的数据利用。

这其实对有出海需求的企业很重要，OB Cloud可以帮助他们快速合规地开展业务。

其次，就在于OB Cloud天然的AI能力与优势。

根据OceanBase副总裁、公有云事业部总经理尹博学的介绍，最突出的其实就是他们一体化架构的探索，面向AI无需引入额外技术栈。

前面提到，面向不同数据类型需要不同技术栈，导致数据处理起来很复杂。但这一点在OB Cloud迎刃而解。

在一个数据底座中，它能同时支持事务处理、实时分析与AI工作负载等，无需引入多套系统或额外技术栈。

性能层面，在VectorDBBench基准测试中，OceanBase向量能力在同等环境下性能表现达到了业界主流开源向量数据库的最优水平。

数据规模层面，一体化架构融合内存与磁盘的分布式处理能力，支持千万级到十亿级规模的多类型向量数据处理，覆盖不同规模企业的多样化需求。

扩展性层面，OB Cloud原生分布式架构具备灵活的弹性扩缩容能力，支撑AI应用各阶段高速增长的数据存储与处理。

具体在分析场景中，这种一体化架构就发挥出了它的价值——

AI分析不再依赖ETL、数据流转或副本同步，能够直接作用于最新的业务数据，让洞察从“延迟生成”转变为“实时获得”。

除了架构的一体化，还有多模向量一体化。这点其实蛮重要，随着更多非结构化数据涌入给数据处理检索带来挑战，尤其像RAG、推荐系统、多模态搜索这种典型场景。

OB Cloud原生支持文本、结构化数据、JSON和向量数据的统一管理与查询，支持混合检索能力，解决了异构数据处理割裂、开发门槛高等现实问题。

再有就是提供开箱即用的产品和工具，降低AI应用门槛。

比如他们这次重点介绍的PowerRAG。

传统RAG技术需要大量工程投入，企业需要消耗很多时间和成本资源。但PowerRAG直接构建成了一站式平台。企业只需上传文档，即可快速构建智能问答入口。

它提供包括文档解析、知识切片、上下文回调、精排与大模型集成在内的全流程产品能力，集成了知识库、知识搜索、内容搜索所需模块的所有解决方案。

针对一些业内常见的痛点，它也进行了一些优化。

比如处理用户上传文档的时候，其他RAG开发平台可能就“一刀切”，但PowerRAG可以基于内容形态的差异化进行解析，对文档的段落结构（如标题、注释、段落等）、表格、图片采取不同的解析策略，面向复杂文档解析容易出现信息丢失或误读的痛点，提升了关键信息的提取精度与完整性，从而大幅增强后续检索的召回率。

此次OB Cloud所展现的，不只是“可以支持AI”，而是OceanBase在深度洞察企业AI规模化落地瓶颈后，给出的关键解决方案：

一个开箱即用、深度集成AI能力、规模化降本、能真正支撑业务创新的现代数据基础设施平台，实现从“Bring Data to AI”（被动适配）到“Bring AI to Data”（主动就绪）的范式升级。

云数据库与AI融合的未来

大模型浪潮下，云数据库与AI的融合已是企业智能化转型的必然路径。

这种融合的底层逻辑在于二者的天然契合。

一方面，云数据库的弹性扩展、成本优化、高可用架构，为海量非结构化数据处理、实时AI推理等AI工作负载提供了坚实支撑；

另一方面，多模态数据调用、低延迟向量检索、混合分析等需求，正倒逼云数据库突破传统“存储工具”的定位，向“智能引擎”进化。

这种双向驱动，使得以OB Cloud为代表的云数据库率先完成角色蜕变——从被动存储数据的“仓库”，升级为主动释放数据价值的智能生产力中枢。

这其实也是OceanBase全面拥抱AI后，OB Cloud率先实现AI化部署的原因。而后者的选择与实践，也代表了云数据库的未来形态。

随着模型的能力提升，应用场景越来越多，如何能把这个模型到应用的路修得更高效，成为技术提供方的发展方向和使命。

而一体化既是此次OB Cloud升级呈现出来的答案，同时也是尹博学所强调的未来趋势：

像数据处理、加工和计算采用一体化架构才是最高效的路径。未来发展的方向不应是分散处理标量、向量等各类数据场景。因为这种分散模式在成本、效率和稳定性上都难以达到最优。
因此，如果一个产品能够将这些问题更多在其内部闭环解决，我们认为它将是未来更具生命力的解决方案。

综上所述，大模型时代对数据处理效能提出了前所未有的要求。

构建从模型到应用的“高速路”，关键在于底层基础设施的智能化升级。

OB Cloud的实践揭示，具备一体化架构、能闭环解决多模态数据处理与智能计算需求的云数据库，正是这条道路的核心支撑。

它超越了存储工具的定位，成为主动释放数据价值的智能引擎，成为当下企业面向AI落地的理想选择。