从SQL到自然语言，下一代Lakehouse为何需AI优先

过去三十年，咱们的数据处理主要围着结构化数据转，就像只会做家常菜的厨师，突然要接手满汉全席。

今天咱们就聊聊，下一代AI-FirstLakehouse怎么解决这些头疼事，说白了就是怎么让数据系统既懂存储又懂AI，还能自己进化。

最要命的是，老格式比如Parquet根本hold不住非结构化数据，就像用行李箱装棉花糖，要么塞不下要么全压碎。

去年看过Lance的技术白皮书，它搞的列存加向量索引混合架构，光图像检索延迟就降了七成，相当于给数据建了个带智能导航的仓库。

再说说计算这头。以前CPU一个人扛大旗，现在得让CPU和GPU搭伙干活。

就拿直播电商举例，CPU负责算曝光进房率、商品点击率这些硬指标，GPU则要盯着主播的表情、弹幕的情绪，两边得同步开工。

听说有头部平台这么干以后，实时分析延迟从秒级压到了亚毫秒级，老板问“哪个产品因为主播笑了卖得好”，系统立马就能答上来。

解决了存储和计算的问题，接下来就得看AI怎么真正融入数据系统的骨子里了。

以前向量检索像外挂插件，用的时候才插上，现在得焊死在引擎里。

就像手机摄像头从外置变内置，拍照才更方便。

本来想只说技术细节，但后来发现还是得说说对咱们普通人的影响。

现在查数据不用记字段名，说“找出近三个月卖得最好的口红”，系统自动把模糊需求转成精确查询。

某金融AI中台试过，每秒三千多个Agent同时查数据，系统照样扛得住，这在以前想都不敢想。

还有个有意思的变化是In-DatabaseAI，简单说就是数据一进库就自动处理成能用的智能资产。

比如直播弹幕进来，系统自动分块、向量化，直接就能查“哪些评论在夸主播颜值”。

Snowflake去年测过，内置AI函数比调外部API快六成，成本还降了八成，难怪现在大厂都在学这套。

搞数据的都知道，系统运维简直是“猜盲盒”，日志几万行，出故障了得一行行翻。

现在不一样了，机器自己学日志规律，某互联网大厂用上这技术后，运维响应时间从两小时缩到十五分钟，工程师终于不用半夜爬起来改bug了。

更神的是Auto-MV自动加速，系统看哪些查询慢，自己悄悄建物化视图。

Teradata实测过，复杂查询速度能提5到10倍，相当于给老车换了涡轮增压。

我一个在银行做数据开发的同学说，现在写SQL都省了，直接拖拖拽拽配AI函数，以前两天的活现在两小时搞定。

其实说到底，下一代数据平台就像个会自己成长的助手。

你不用天天调教它，它看你用得多了，自然知道怎么帮你省事。

数据从冷冰冰的数字，变成能主动提供洞察的“智能体”，这可能就是AI-FirstLakehouse最厉害的地方。

最后想说，技术变革从来不是凭空出现的。

非结构化数据爆炸逼着我们打破数据孤岛，大模型进步让AI真正走进数据内核，Agent交互又催生出自进化系统。

对咱们普通人来说，以后处理数据可能就像和同事聊天一样自然，这一天应该不远了。